任务调度方法、装置、设备和存储介质与流程

1.本公开实施例涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种任务调度方法、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.传统中医常用望(观察)，闻(听生息)，问(询问)，切(摸脉相)这四种方式来诊断病情。望诊，是对病人的神、色、形、态、舌象等进行有目的的观察，以测知内脏病变；闻诊包括听声音和嗅气味两个方面，主要是听患者语言气息的高低、强弱、清浊、缓急等变化，以分辨病情的虚实寒热；问诊是通过询问患者或其陪诊者，以了解病情，有关疾病发生的时间、原因、经过、既往病史、患者的病痛所在；切诊包括脉诊和按诊两部分，是医者运用指端之触觉，在病者的一定部位进行触、摸、按、压，以了解病情的方法。
3.中医诊断是复杂的综合系统，而随着人工智能技术的迅速发展，目前通过中医人工智能技术也能够实现望、闻、问、切等诊断过程。然而在相关技术中，当进行望、闻、问、切等诊断任务时，存在任务调度时间长，导致整个系统卡顿影响任务执行的问题。


技术实现要素：

4.本公开实施例的主要目的在于提出一种任务调度方法、装置、设备和存储介质，能够有效提高任务调度效率，保证任务的正常执行。
5.为实现上述目的，本公开实施例的第一方面提出了一种任务调度方法，包括：
6.接收网络请求；
7.在时间维度上根据所述网络请求生成调度任务队列，其中，所述调度任务队列包括至少一个待执行任务，且每个所述待执行任务对应设置有任务优先级；
8.采用红黑树结构存储所述调度任务队列；
9.根据时间复杂度和所述调度任务队列中所述待执行任务对应的所述任务优先级，从所述红黑树结构存储的所述调度任务队列中，调度出当前待执行任务，并动态更新所述红黑树结构，其中，所述时间复杂度由所述红黑树结构中的节点的位置而确定。
10.本公开实施例的第二方面提出了一种任务调度装置，包括：
11.接收模块，用于接收网络请求；
12.生成模块，用于在时间维度上根据所述网络请求生成调度任务队列，其中，所述调度任务队列包括至少一个待执行任务，且每个所述待执行任务对应设置有任务优先级；
13.存储模块，用于采用红黑树结构存储所述调度任务队列；
14.调度模块，用于根据时间复杂度和所述调度任务队列中所述待执行任务对应的所述任务优先级，从所述红黑树结构存储的所述调度任务队列中，调度出当前待执行任务，并动态更新所述红黑树结构，其中，所述时间复杂度由所述红黑树结构中的节点的位置而确定。
15.本公开实施例的第三方面提供了一种任务调度设备，所述任务调度设备包括存储
器和处理器，其中，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时所述处理器用于执行如本公开实施例第一方面实施例任一项所述的任务调度方法。
16.第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如本公开实施例第一方面实施例任一项所述的任务调度方法。
17.本公开实施例提出的任务调度方法、装置、设备和存储介质，通过接收网络请求；之后，在时间维度上根据网络请求生成调度任务队列，其中，调度任务队列包括至少一个待执行任务，且每个待执行任务对应设置有任务优先级；采用红黑树结构存储调度任务队列；根据时间复杂度和调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级，从红黑树结构存储的调度任务队列中，调度出当前待执行任务，并动态更新红黑树结构，其中，时间复杂度由红黑树结构中的节点的位置而确定。与相关技术相比，本公开实施例能够有效提高任务调度效率，保证任务的正常执行。
18.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
19.本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
20.附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
21.图1是本公开实施例的任务调度方法的流程图；
22.图2是本公开实施例的调度任务队列的流程图；
23.图3是本公开实施例的管理待执行任务的流程图；
24.图4是本公开实施例的当前待执行任务的流程图；
25.图5是本公开实施例的节点键值的流程图；
26.图6是本公开实施例的更新任务优先级的流程图；
27.图7是本公开实施例的分派线程的流程图；
28.图8是本公开实施例提供的任务调度方法的具体示意图；
29.图9是本公开实施例的任务调度装置的模块结构框图；
30.图10是本公开实施例的任务调度设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
31.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
32.需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
33.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本技术实施例的目的，不是旨在限制本技术。
34.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本公开的各方面。
35.附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
36.附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
37.对本技术中涉及的若干名词进行解析：
38.人工智能(artificial intelligence，ai)：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学；人工智能是计算机科学的一个分支，人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能还是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
39.传统中医常用望(观察)，闻(听生息)，问(询问)，切(摸脉相)这四种方式来诊断病情。望诊，是对病人的神、色、形、态、舌象等进行有目的的观察，以测知内脏病变；闻诊包括听声音和嗅气味两个方面，主要是听患者语言气息的高低、强弱、清浊、缓急等变化，以分辨病情的虚实寒热；问诊是通过询问患者或其陪诊者，以了解病情，有关疾病发生的时间、原因、经过、既往病史、患者的病痛所在；切诊包括脉诊和按诊两部分，是医者运用指端之触觉，在病者的一定部位进行触、摸、按、压，以了解病情的方法。
40.中医诊断是复杂的综合系统，而随着人工智能技术的迅速发展，目前通过中医人工智能技术也能够实现望、闻、问、切等诊断过程。然而在相关技术中，当进行望、闻、问、切等诊断任务时，存在任务调度时间长，导致整个系统卡顿影响任务执行的问题。
41.基于此，本公开实施例提出的任务调度方法、装置、设备和存储介质，通过接收网络请求；之后，在时间维度上根据网络请求生成调度任务队列，其中，调度任务队列包括至少一个待执行任务，且每个待执行任务对应设置有任务优先级；采用红黑树结构存储调度任务队列；根据时间复杂度和调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级，从红黑树结构存储的调度任务队列中，调度出当前待执行任务，并动态更新红黑树结构，其中，时间复杂度由红黑树结构中的节点的位置而确定。与相关技术相比，本公开实施例能够有效提高任务调度效率，保证任务的正常执行。
42.本公开实施例提供任务调度方法、装置、设备和存储介质，具体通过如下实施例进
行说明，首先描述本公开实施例中的任务调度方法。
43.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
44.人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
45.本公开实施例提供的任务调度方法，涉及人工智能领域。本公开实施例提供的任务调度方法可应用于终端中，也可应用于服务器端中，还可以是运行于终端或服务器端中的软件。在一些实施例中，终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机或者智能手表等；服务器端可以配置成独立的物理服务器，也可以配置成多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以配置成提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器；软件可以是实现任务调度方法的应用等，但并不局限于以上形式。
46.本公开实施例可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络pc、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本技术可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本技术，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
47.参照图1，根据本公开实施例第一方面实施例的任务调度方法，包括但不限于以下步骤：
48.步骤s100、接收网络请求；
49.步骤s200、在时间维度上根据网络请求生成调度任务队列，其中，调度任务队列包括至少一个待执行任务，且每个待执行任务对应设置有任务优先级；
50.步骤s300、采用红黑树结构存储调度任务队列；
51.步骤s400、根据时间复杂度和调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级，从红黑树结构存储的调度任务队列中，调度出当前待执行任务，并动态更新红黑树结构，其中，时间复杂度由红黑树结构中的节点的位置而确定。
52.在一些实施例的步骤s100中，可接收来自外部请求服务的网络请求，该网络请求可被抽象为待执行任务。
53.在一些实施例的步骤s200中，在时间维度上根据网络请求生成调度任务队列，可以理解的是，由于网络请求对应的接收时间不同，可在时间维度上，例如根据网络请求对应的接收时间，生成调度任务队列，即根据待执行任务的生成的时间不同，形成调度任务队
列。可以理解的是，每个待执行任务对应设置有任务优先级。
54.在一些实施例的步骤s300中，采用红黑树结构存储调度任务队列，可以理解的是，红黑树结构是一种特殊的二叉搜索树。红黑树结构包括多个节点，具体为：根节点、左节点和右节点。其中，左节点都小于根节点，且都小于右节点，递归整个二叉搜索树均满足这一点。即在红黑树结构中，位于最左边的左节点是最小的，位于最右边的右节点是最大的。由于红黑树结构的节点具有上述特性，因此，可根据待执行任务对应的任务优先级，存储调度任务队列中的待执行任务。
55.在一些实施例的步骤s400中，根据时间复杂度和调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级，从红黑树结构存储的调度任务队列中，调度出当前待执行任务，可以理解的是，当前待执行任务为调度任务队列的多个待执行任务中，需要最先执行的待执行任务，例如，在一些实施例中，可设定最高优先级对应的待执行任务为当前待执行任务。由于本公开实施例为：获取网络请求，根据网络请求生成包括至少一个待执行任务的调度任务队列，将调度任务队列存储在红黑树结构中，再从红黑树结构中调度出当前待执行任务，以此实现对任务调度，通过对任务实时存储、调度的方式，能够有效避免任务调度时间长，导致整个系统卡顿影响任务执行的问题。
56.相关技术中，可以理解的是，如果采用线性存储结构来存储待执行任务，如通过数组、队列等数据结构来存储待执行任务，为了查找到目标待执行任务，则需要遍历整个线性存储结构，则所对应的时间复杂度为o(n)；如果采用非线性存储结构，如通过哈希表，bitmap(位图，又称栅格图或点阵图，是使用像素阵列来表示的图像)等数据结构来存储待执行任务，则可以直接查找到目标待执行任务，其所对应的时间复杂度为o(1)。然而，基于时间复杂度o(n)的数据结构存储待执行任务时，当存储的待执行任务变多，会使得系统的调度时间可能变得很长，即任务调度时间长，而导致整个系统卡顿影响任务执行的问题；基于时间复杂度o(1)的数据结构存储待执行任务时，当一个运行时间长的待执行任务在执行时，会阻塞主执行时间端的待执行任务，从而降低任务执行效率。
57.因此，无论是基于时间复杂度o(n)还是o(1)的调度，本公开实施例通过确定调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级，根据任务优先级调度出当前待执行任务，从而有效提高任务调度效率，保证任务的正常执行。
58.可以理解的是，时间复杂度由红黑树结构中的节点的位置而确定，例如，在红黑树结构中，调度出当前待执行任务，则需要先查找当前待执行任务对应的存储位置，而红黑树结构存储当前待执行任务的位置是“缓存的”，本公开实施例可通过预设的时间复杂度来进行查找。
59.由于根据时间复杂度和调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级来调度出当前待执行任务，因此红黑树结构中存储的调度任务队列是动态变化的，故需要动态更新红黑树结构，以此实时满足任务的存储和调度需求。
60.可以理解的是，如图2所示，步骤s200中，在时间维度上根据网络请求生成调度任务队列，具体包括但不限于以下步骤：
61.步骤s201、根据网络请求生成对应的待执行任务；
62.步骤s202、在时间维度上对至少一个待执行任务进行排序以生成调度任务队列。
63.可以理解的是，本公开实施例可根据网络请求生成对应的待执行任务，由于网络
请求对应的接收时间不同，可在时间维度上，例如根据网络请求对应的接收时间，生成调度任务队列，即根据待执行任务的生成的时间不同，对至少一个待执行任务在时间维度上进行排序以生成调度任务队列。
64.可以理解的是，红黑树结构包括多个节点，如图3所示，在采用红黑树结构存储调度任务队列之后，方法具体包括但不限于以下步骤：
65.步骤s310、获取调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级；
66.步骤s320、通过红黑树结构根据待执行任务对应的任务优先级，管理待执行任务，其中，待执行任务存储于对应的节点中。
67.可以理解的是，本公开实施例基于红黑树结构实现任务调度方法，通过采用红黑树结构来存储需要调度的调度任务队列。红黑树结构包括多个节点，具体地，在红黑树结构的每个节点中，均可对应一个待执行任务的逻辑抽象。由于调度任务队列中待执行任务对应设置有任务优先级，故本公开实施例通过红黑树结构根据待执行任务对应的任务优先级，管理待执行任务，
68.待执行任务存储于对应的节点中，即每个节点对应设置有一个待执行任务。存储的节点的位置与待执行任务对应的任务优先级有关。通过上述可知，红黑树结构中，左节点都小于根节点，且都小于右节点。一些实施例中，可定义位于最左边的左节点的位置，所存储的待执行任务对应的任务优先级最大(即存储待执行任务的任务优先级为最高任务优先级)。
69.可以理解的是，本公开实施例的红黑树结构通过给每个节点引入颜色属性，使得红黑树结构中的查找操作、插入操作、删除操作的时间复杂度都是o(l ogn)。
70.可以理解的是，如图4所示，根据时间复杂度和调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级，从红黑树结构存储的调度任务队列中，调度出当前待执行任务，具体包括但不限于以下步骤：
71.步骤s401、根据时间复杂度从红黑树结构的节点中确定目标节点，其中，目标节点为存储调度任务队列中最高任务优先级对应的待执行任务的节点；
72.步骤s402、将目标节点对应的待执行任务作为当前待执行任务进行调度。
73.可以理解的是，在每次调度时，通过根据时间复杂度从红黑树结构的节点中确定目标节点，一些实施例中，可确定出存储了最高任务优先级对应的待执行任务的节点，将目标节点对应的待执行任务作为当前待执行任务进行调度。例如，可确定目标节点为红黑树结构中的最左边的左节点，以将最左边的左节点中存储的待执行任务作为当前待执行任务进行调度。
74.需说明的是，由于待执行任务是需要不断被调度执行的，因此当当前待执行任务被调度执行后，即当前待执行任务从目标节点中被调度执行后，目标节点需要存储下一待执行任务，当当前待执行任务被调度执行完成后，目标节点所存储的下一待执行任务将作为新的当前待执行任务进行调度。
75.可以理解的是，本公开实施例可对目标节点(最左边的左节点)对应的待执行任务作为当前待执行任务进行调度，该目标节点内的存储数据为“缓存的”，本公开实施例可通过时间复杂度进行查找。例如，通过o(1)的时间复杂度来查找该目标节点。
76.本公开实施例通过从调度任务队列中获取最高任务优先级对应的待执行任务，即
调度出最高任务优先级的当前待执行任务来执行，能够有效提高任务调度效率，以保证任务的正常执行。
77.可以理解的是，如图5所示，步骤s310中，获取调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级，具体包括但不限于以下步骤：
78.步骤s311、获取调度任务队列中待执行任务对应的运行时间数据和任务权重数据，其中，任务权重数据根据预设配置表获得；
79.步骤s312、根据运行时间数据和任务权重数据，计算得到节点键值；
80.步骤s313、根据节点键值，确定待执行任务对应的任务优先级。
81.可以理解的是，任务权重数据根据预设配置表获得，当触发计算待执行任务对应的节点键值的逻辑时，通过查找预设配置表，根据预设配置表，得到待执行任务对应的任务权重数据。
82.可以理解的是，预设配置表为根据任务优先级转换为任务权重数据的配置表。预设配置表可以理解为2维数据，存储在预设配置表中同一行的任务权重数据是一样的。在预设配置表的每一行中，是对应到具有相同任务权限的任务优先级(正的整数值)的几个代表性的数值。例如，在每一行的最右边表示最高任务优先级，最左边表示最低任务优先级；在每一行中，从右到左是一定数量(可以根据需求自由设置)的数值，通过根据左右两个值取平均数的方法，确定数组每一行的值，便可以通过二分查找快速确定任务优先级位于哪一行，进而确定任务优先级对应的任务权重数据。
83.本公开实施例还将调度任务队列中待执行任务转换到查找效率相对较高的红黑树结构中进行存储。由于本公开实施例的任务优先级可设定在1到10000范围的(可以根据需求设置)，通过查找任务优先级对应任务权重数据的预设配置表，可以快速简单的确定待执行任务对应的任务权重数据，进而确定待执行任务在红黑树结构中的节点的位置。
84.在一些实施例的步骤s312中，根据运行时间数据和任务权重数据，计算得到节点键值，本实施例以节点键值为key来表示，key的计算公式如下：
85.key＝(t*1024)/a；
86.其中，key表示节点键值，t表示运行时间数据(time process run)，a表示任务权重数据(load weight of this task)。
87.即节点键值是由待执行任务对应的运行时间数据除以任务权重数据计算得到。随着待执行任务开始被调度执行，待执行任务的运行时间数据开始增大，根据key的计算公式可知，待执行任务的任务权重数据越大，key增长越慢，则运行时间也越久。
88.可以理解的是，节点键值key对应待执行任务的任务权重数据，而任务权重数据和待执行任务的任务优先级相关，即根据节点键值，可确定待执行任务对应的任务优先级。具体地，一些实施例中，key越小，表示待执行任务对应的任务优先级越高，其存储于红黑树结构中对应的节点的位置就越靠左。
89.一些实施例中，节点键值key＝0，这表示当前待执行任务为新任务，即该当前待执行任务对应的运行时间数据为0，通过如此设置，可以保证当前待执行任务能够立即被调度执行。随着调度任务队列中待执行任务的执行，待执行任务的运行时间增加，因此对应的节点键值也会变大，而对应的待执行任务的存储位置也会在红黑树结构中逐渐向右移动。例如，对于运行时间数据长的待执行任务，会移动到红黑树结构中的最右边的右节点；而对于
运行时间数据短的待执行任务，则会在红黑树结构中缓慢向右移动。可理解为，待执行任务的任务权重数据越高，节点键值越小，而对应的任务优先级则越高，其在红黑树结构中的移动速度也相对较慢(即移动到最右边的右节点的速度)。
90.因此，待执行任务对应的节点键值会在红黑树结构中进行调整移动，本公开实施例根据节点键值，确定待执行任务对应的任务优先级，在每次调度时，通过根据时间复杂度从红黑树结构的节点中确定目标节点，即确定出存储了最高任务优先级对应的待执行任务的节点，将目标节点对应的待执行任务作为当前待执行任务进行调度。一些实施例中，可确定目标节点为红黑树结构中的最左边的左节点，以将最左边的左节点中存储的待执行任务作为当前待执行任务进行调度。
91.可以理解的是，如图6所示，动态更新红黑树结构，具体包括但不限于以下步骤：
92.步骤s410、重新扫描红黑树结构，得到更新后的节点键值；
93.步骤s420、根据更新后的节点键值，更新待执行任务对应的任务优先级。
94.需说明的是，为了保证任务调度效率，本公开实施例需要动态更新红黑树结构。由于在重新扫描红黑树结构后，即更新了红黑树结构的节点的存储位置后，最小的节点键值(即最高任务优先级)对应的当前待执行任务可能已经发生了变化，当当前待执行任务在红黑树结构中并未存储于位于最左边的左节点，保存当前执行状态和当前执行数据后进行暂停，当当前执行状态和当前执行数据在一定时间内暂停成功，运行最左边的左节点对应的待执行任务；当当前执行状态和当前执行数据在一定时间内暂停失败，则继续执行当前待执行任务。
95.具体地，经过预设时间周期，例如每间隔一定的时间周期，重新扫描存储调度任务队列的红黑树结构，以便重新计算节点键值，即重新获取调度任务队列中待执行任务对应的运行时间数据和任务权重数据，根据重新获取的运行时间数据和任务权重数据，计算得到更新后的节点键值，再根据更新后的节点键值，更新待执行任务对应的任务优先级。通过步骤s410和步骤s420，使得每个待执行任务都能在合理的期限内能够运行，提高调度效率，即本公开实施例能够保证每个待执行任务都能被执行。
96.可以理解的是，本公开实施例在每间隔一定的时间周期重新扫描红黑树结构以更新节点键值，直至待执行任务列表为空。
97.可以理解的是，如图7所示，在根据时间复杂度和调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级，从红黑树结构存储的调度任务队列中，调度出当前待执行任务之后，方法具体包括但不限于以下步骤：
98.步骤s500、将当前待执行任务分派到对应的线程中执行。
99.需说明的是，当当前待执行任务被调度出来之后，可将当前待执行任务分派到对应的线程中执行，一些实施例中，可分派到空闲线程中执行，或者分派到设定线程中执行，本技术实施例对此不作具体限定。
100.在一些实施例中，具体描述本公开实施例的任务调度方法，需要理解的是，下面描述仅是示例性说明，而不是对本技术的具体限制。
101.参照图8，本公开实施例的任务调度方法可应用于ai算法服务调度模块。图8中服务可表征待执行任务。具体地，通过ai算法服务调度模块接收网络请求，之后通过本公开实施例的任务调度方法从算法模块中调度出当前待执行任务，从而将当前待执行任务分派到
对应的线程中执行。算法模块包括如图8中的舌诊算法模块、问诊算法模块、闻诊算法模块、面诊算法模块、脉诊算法模块和疾病预测算法模块等，以便于进一步根据当前待执行任务输出诊断数据，从而实现诊断过程。
102.一些实施例中，通过ai算法服务调度模块根据网络请求来调用中医ai对应的舌诊算法、问诊算法、闻诊算法、面诊算法、脉诊算法和疾病预测算法中的至少一种待执行任务，以对外提供服务。外部请求服务的网络请求进入ai算法服务调度模块后，被抽象为待执行任务，根据待执行任务进入ai算法服务调度模块的时间顺序，形成了调度任务队列存储在红黑树结构中。
103.可以理解的是，一些实施例中，在中医疾病诊断算法里，患者的病情状态(健康、感冒)是隐马尔可夫模型的隐状态；而在望，闻，问，切等诊断过程中，病人的身体感受、语言描述、面色、舌色、声音、脉型是隐马尔可夫模型的显状态。通过隐马尔可夫模型的预测，寻找从显状态到隐状态的最大概率状态序列，从而确定病因以给出诊断结果。通过隐马尔可夫模型可输出得到舌诊算法、问诊算法、闻诊算法、面诊算法、脉诊算法对应的诊断结果。
104.本公开实施例可以通过时间复杂度来调度当前待执行任务，并且可以根据任务权重数据和运行时间数据来动态调整待执行任务对应的任务优先级，保证了任务响应速度和性能。
105.如图9所示，本公开实施例还提供一种任务调度装置，该装置包括但不限于：
106.接收模块100，用于接收网络请求；
107.生成模块200，用于在时间维度上根据网络请求生成调度任务队列，其中，调度任务队列包括至少一个待执行任务，且每个待执行任务对应设置有任务优先级；
108.存储模块300，用于采用红黑树结构存储调度任务队列；
109.调度模块400，用于根据时间复杂度和调度任务队列中待执行任务对应的任务优先级，从红黑树结构存储的调度任务队列中，调度出当前待执行任务，并动态更新红黑树结构，其中，时间复杂度由红黑树结构中的节点的位置而确定。
110.本公开实施例的任务调度装置用于执行上述实施例中的任务调度方法，其具体处理过程与上述实施例中的任务调度方法相同，此处不再一一赘述。
111.需说明的是，本发明方法实施例的内容均适用于本装置实施例，本装置实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法达到的有益效果也相同，在此不再赘述。
112.本公开实施例还提供了一种任务调度设备，该任务调度设备包括：
113.至少一个处理器，以及，
114.与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
115.存储器存储有指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行指令时实现如本公开实施例第一方面实施例的任务调度方法。
116.下面结合图10对任务调度设备的硬件结构进行详细说明。该任务调度设备包括：处理器510、存储器520、输入/输出接口530、通信接口540和总线550。
117.处理器510，可以采用通用的cpu(central processin unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本公开实施例所提供的技术方案；
118.存储器520，可以采用rom(read only memory，只读存储器)、静态存储设备、动态存储设备或者ram(random access memory，随机存取存储器)等形式实现。存储器520可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器520中，并由处理器510来调用执行本公开实施例的任务调度方法；
119.输入/输出接口530，用于实现信息输入及输出；
120.通信接口540，用于实现本设备与其他设备的通信交互，可以通过有线方式(例如usb、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、wifi、蓝牙等)实现通信；和
121.总线550，在设备的各个组件(例如处理器510、存储器520、输入/输出接口530和通信接口540)之间传输信息；
122.其中处理器510、存储器520、输入/输出接口530和通信接口540通过总线550实现彼此之间在设备内部的通信连接。
123.需要说明的是，本公开实施例中的任务调度设备，可以应用为如上述实施例的任务调度方法，本公开实施例中的任务调度设备和如上述实施例的任务调度方法具有相同的发明构思，因此这些实施例具有相同的实现原理以及技术效果，此处不再详述。
124.本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令用于使计算机执行本公开实施例的任务调度方法。
125.存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
126.本公开实施例描述的实施例是为了更加清楚的说明本公开实施例的技术方案，并不构成对于本公开实施例提供的技术方案的限定，本领域技术人员可知，随着技术的演变和新应用场景的出现，本公开实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
127.本领域技术人员可以理解的是，图1、图2、图3、图4、图5、图6和图7中示出的技术方案并不构成对本公开实施例的限定，可以包括比图示更多或更少的步骤，或者组合某些步骤，或者不同的步骤。
128.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
129.本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、设备中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。
130.本技术的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖
不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
131.应当理解，在本技术中，“至少一个(项)”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“a和/或b”可以表示：只存在a，只存在b以及同时存在a和b三种情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，“a和b”，“a和c”，“b和c”，或“a和b和c”，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
132.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
133.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
134.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
135.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括多指令用以使得一台任务调度设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序的介质。
136.以上参照附图说明了本公开实施例的优选实施例，并非因此局限本公开实施例的权利范围。本领域技术人员不脱离本公开实施例的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本公开实施例的权利范围之内。