Python定时任务如何保证幂等性

Python的定时任务库（如schedule和APScheduler）本身并不提供幂等性保障，因为它们仅负责按计划触发函数调用，既不记录执行状态、也不内置锁机制或跨实例协调能力，导致在进程重启、多实例部署或网络异常等场景下极易发生重复执行——比如通知发三遍、积分加两次、账单生成重复。真正可靠的幂等性必须由开发者主动实现：轻量级场景推荐数据库唯一约束（如PostgreSQL的ON CONFLICT或MySQL的INSERT IGNORE），确保“插入成功才执行”；高并发关键操作则需Redis分布式锁配合Lua安全释放，并务必设置合理过期时间与兜底策略；而APScheduler的coalesce选项仅解决漏调度问题，绝非幂等银弹。忽视这些细节，表面运行正常，上线后却可能引发资损或数据紊乱。

为什么 schedule 库本身不解决幂等性

因为 schedule 只是把函数塞进队列、按时调用，它不管这个函数执行了几次、有没有成功、会不会重复写数据库。你写个 send_email(user_id)，它就真的一次又一次调用——哪怕上次还没发完，或者网络超时导致发了两遍。

常见错误现象：schedule.every(10).minutes.do(send_notification) 在进程重启后没做去重，结果同一通知发了三轮；或者服务部署多实例，每个实例都跑一套 schedule，通知直接翻倍。

• 它不记录执行状态，也不检查上一次是否完成
• 没有内置锁、没有任务 ID、不支持外部存储协调
• 所有“只运行一次”的逻辑，必须你自己加

用数据库唯一约束 + INSERT ... ON CONFLICT 挡住重复

这是最轻量、最可控的方式：把每次要执行的任务抽象成一条带时间戳和业务键的记录，先尝试插入，只在插入成功时才真正干活。

使用场景：发短信、更新用户积分、生成日账单这类不能重复的核心操作。

示例（PostgreSQL）：

INSERT INTO task_run_log (task_name, run_at, status) 
VALUES ('daily_report', '2024-06-15 02:00:00', 'pending') 
ON CONFLICT (task_name, DATE(run_at)) DO NOTHING;

如果这条 SQL 返回影响行数为 0，说明当天这个任务已存在，跳过执行；为 1，则继续走后续逻辑。

• 关键参数是 task_name 和日期粒度的组合，不是单纯用 UUID
• MySQL 用户用 INSERT IGNORE 或 REPLACE INTO，但注意后者会触发 DELETE+INSERT，可能影响自增 ID 或触发器
• 别依赖 Python 层的 if not executed_today: 判断——多进程下必然竞争

APScheduler 的 coalesce=True 不等于幂等

它只保证“漏掉的调度只执行一次”，比如服务停了 3 小时，原本该跑 18 次的任务，恢复后只跑 1 次。但它不防并发、不防重入、不防多实例。

容易踩的坑：

• coalesce=True 对 IntervalTrigger(minutes=1) 有效，但对 CronTrigger(hour='2') 基本无效——cron 类型默认就只按计划点触发一次
• 如果你用 BackgroundScheduler + 多个 worker 进程，每个进程都起一个 APScheduler，coalesce 在各自进程内生效，全局照样重复
• 它不阻止函数内部重复写 DB 或发消息，只是少调用几次函数而已

用 Redis 分布式锁做临界区控制

适合需要严格串行、且能接受短暂延迟的场景，比如库存扣减、支付对账。

核心逻辑：执行前先 SET key value EX 300 NX，拿到锁才继续；结束后 DEL（注意用 Lua 脚本防误删）。

性能影响明显：每次任务多一次 Redis 往返；锁过期时间必须大于任务最大耗时，否则可能被其他实例续上并行执行。

• 别用 redis-py 的 lock.acquire() 默认行为——它会阻塞等待，而定时任务不该卡住整个调度线程
• 推荐用 try_lock = redis.set(key, 'running', ex=300, nx=True)，返回 True 再干活，否则直接 return
• Redis 故障时锁失效，得配合数据库唯一约束兜底，不能只靠 Redis

复杂点在于锁生命周期和任务实际耗时的匹配，还有跨实例间时钟漂移——这些细节一旦忽略，表面看没问题，压测或上线后才暴露重复。

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