请阐述 Azkaban 调度系统中，可以采取哪些负载均衡策略来提升任务调度的整体吞吐量？

回答思路

1. 【回答框架 1】Azkaban 的负载均衡主要通过 Web Server 和 Executor Server 的分布式部署实现。Web Server 负责调度和分发任务，不直接执行，因此可以通过前置负载均衡器（如 Nginx）对 Web Server 进行水平扩展，分摊请求压力。
2. 【回答框架 2】Executor Server 是任务实际执行的地方，通过 Multi-Executor 模式部署多个 Executor。Azkaban 在调度时会根据 Executor 的资源使用情况（如内存、CPU、任务数）进行评分，选择最优的 Executor 执行任务，从而实现各 Executor 间的负载均衡。
3. 【回答框架 3】为提升吞吐量，可动态调整 Executor 的配置参数，如设置最大并发执行数量（executor.flow.threads），并合理设置每个 Flow 的并发线程数。同时，通过调整 Web Server 的请求队列大小和超时时间，避免因请求积压导致调度延迟。
4. 【回答框架 4】还需注意数据库层的瓶颈，Azkaban 使用 MySQL 存储调度状态和任务信息，高吞吐下数据库连接池和查询效率会成为关键，可考虑读写分离或优化查询索引。
5. 【回答框架 5】最后，监控各 Executor 的负载指标，利用 Azkaban 的执行统计和监控插件，实时调整任务分发策略，或通过动态减载（如暂停低优先级任务）来保证高吞吐下的稳定性。
6. 【关键点 1】Web Server 使用负载均衡器进行水平扩展，实现分流。
7. 【关键点 2】Executor Server 采用多实例部署，根据资源评分动态选择执行节点。
8. 【关键点 3】调整执行器并发数和线程池参数，避免资源浪费或过载.
9. 【关键点 4】数据库性能是高吞吐的关键，需优化连接池和查询。
10. 【关键点 5】监控与动态调整是持续保障吞吐量的必要手段。
11. 【易错点 1】只增加 Executor 数量而不调整并发参数，可能导致资源竞争和调度效率下降。
12. 【易错点 2】忽略数据库压力，当任务数量增大时，数据库可能成为瓶颈。
13. 【易错点 3】负载均衡策略不应只看 CPU 和内存，还需考虑任务队列长度和实际执行时间。