混合调度引擎：时间轮与最小堆的实现
深入分析 go-ai-scheduler 的调度引擎实现，理解时间轮与最小堆的混合设计如何兼顾周期任务与精确触发。
技术文章、实现记录与项目复盘。
栏目
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Leader 选举：MySQL GET_LOCK 与 etcd 的双backend设计
深入分析 go-ai-scheduler 的 Leader 选举实现，对比 MySQL GET_LOCK 与 etcd Campaign 两种方案，理解降级策略与多实例部署模式。
任务分发与 Worker 路由策略
分析 go-ai-scheduler 的任务分发链路，理解 Worker 注册、心跳、负载路由与背压控制的实现细节。
Worker 执行引擎与多任务类型
深入分析 go-ai-scheduler 的 Worker 执行模块，理解 shell、http、container 三种任务类型的实现与沙箱隔离机制。
重试策略与故障恢复机制
深入分析 go-ai-scheduler 的重试系统设计，理解固定间隔、指数退避、错误码匹配等策略，以及集中式重试如何避免重复执行。
任务依赖与 DAG 执行
分析 go-ai-scheduler 的任务依赖系统，理解 DAG 定义、依赖检查、下游触发与可视化实现。
AI 辅助调度：智能建议、日志分析与任务生成
深入分析 go-ai-scheduler 的 AI 辅助模块，理解 Advisor、Log Analysis、Task Parser 和 Chat Agent 的实现与边界。
可观测性体系：Metrics、日志与追踪
梳理 go-ai-scheduler 的可观测性实现，包括 Prometheus Metrics、结构化日志、分布式追踪与 Grafana 看板。
部署实践：Docker Compose 与 Kubernetes
介绍 go-ai-scheduler 的部署方案，包括 Docker Compose 全栈启动、Kubernetes 多副本部署与配置管理最佳实践。