常见的mlrs有哪些型号？对比分析各款火箭炮性能

想跟大家伙儿聊聊我最近捣鼓的一个玩意儿，我私底下管它叫“mlrs”。不是大家想的部队里那种大家伙，是我自己瞎起的名字，因为弄起来感觉就跟那玩意儿似的，一下子好多“弹药”出去，场面一度有点控制不住。

起因是啥？

是这么回事儿，我手头有个任务，需要定期处理一大堆数据，这些数据，来源不一样，格式也五花八门。一开始我想着简单写几个脚本不就完事儿了嘛最初确实也就三五个小脚本，手动挨个跑跑，也还行。

但是，问题来了。

数据源一多，脚本数量也跟着往上涨，从三五个变成了十几个，后来奔着二三十个去了。手动执行？那可真是要了老命了，每天光点鼠标都点得手抽筋。这些脚本之间还有依赖关系，比如A脚本跑完了，B脚本才能开始，C脚本又得等B脚本的结果。一旦哪个环节出了错，后面就全乱套，查起来费劲得不得了。

我的折腾过程

没办法，只能硬着头皮上了。我寻思着，得把这些玩意儿整合一下，搞个自动化的流程出来。

第一步，梳理流程。

我把所有脚本和它们之间的依赖关系画了个大流程图，好家伙，跟蜘蛛网似的。这时候我就感觉有点不妙，这玩意儿比我想象的复杂。

第二步，尝试串联。

我先是想用最简单的办法，写个主脚本，一个一个去调用那些小脚本。一开始还行，脚本少的时候跑得挺顺。但数量一上来，主脚本就变得巨长无比，而且只要中间一个小脚本卡住或者报错，整个流程就停在那儿了，后面的一堆任务都得等着，效率太低。

第三步，引入并发。

我想，有些脚本之间没啥依赖，可以同时跑。于是我就开始研究怎么让它们并行处理。这下可引入并发之后，问题更多了。比如：

• 资源抢占：好几个脚本同时去读写同一个文件，或者访问同一个数据库，时不时就锁死了。



• 状态监控难：一下子跑那么多，哪个成功了，哪个失败了，哪个还在跑，看得我眼花缭乱。日志输出也是混在一起，跟一锅粥一样。
• 错误处理复杂：一个任务失败了，是重试，还是跳过，还是把相关的其他任务也停掉？这些逻辑写起来头都大了。

就是在那个时候，我觉得这玩意儿太像个“多管火箭系统”了，一声令下，“嗖嗖嗖”一堆任务并发出去，火力是猛，但控制起来太难，指不定哪发就打偏了。于是“mlrs”这个代号就在我心里叫开了。

咋整的？

折腾了好一阵子，我发现不能这么硬来。关键还是得化整为零，再逐个击破。

我做了几件事：

1. 任务拆分与封装： 我把每个小功能点都尽量封装成独立的、可重入的模块。每个模块自己管好自己的输入输出和错误处理。
2. 引入任务队列： 这个是关键！我搞了个简单的任务队列。所有待执行的任务都扔到队列里。然后有专门的工作进程去队列里取任务来执行。这样一来，并发控制就方便多了，可以控制同时有多少个工作进程在跑。
3. 状态持久化与监控： 每个任务的执行状态（等待、运行中、成功、失败）都记录下来，这样就能清楚地知道整个流程的进展，哪个环节出了问题也能快速定位。
4. 细化依赖管理： 明确任务之间的依赖关系，只有前置任务成功完成了，后续依赖它的任务才会被触发加入队列。

你还别说，这么一改造，整个系统就清爽多了。 虽然还是有很多任务在跑，但都变得井井有条。我可以很方便地看到每个“火箭弹”（任务）的发射情况和命中结果（执行状态）。

现在这个“mlrs”系统，虽然还谈不上多完美，但总算是能稳定可靠地帮我把那一堆烂摊子数据给收拾得服服帖帖了。整个过程下来，真是学到不少东西，最大的感触就是，再复杂的系统，只要思路捋顺了，一层层拆解开来，总能找到解决办法的。

今天就先分享到这儿，算是我个人的一次实践记录，希望对大家有点启发。下次再有啥好玩的实践，再来跟大家唠！