多节点定时任务一致性执行需分布式锁、任务调度中心与状态持久化协同：用Redis原子指令加锁并Lua脚本安全释放，数据库记录任务状态支持故障接管，Celery+Redis Beat实现集中调度，轻量场景可选Chronos或Airflow Mini。
多节点环境下定时任务一致性执行，核心在于避免重复执行和漏执行，关键靠“分布式锁 + 任务调度中心 + 状态持久化”三者协同。单靠 APScheduler 或 celery beat 默认配置无法保证一致性，必须引入外部协调机制。
每个节点在触发任务前，先尝试获取全局唯一锁（如 lock:job:backup_daily），成功才执行，失败则跳过。锁需带自动过期（防死锁）和唯一标识（防误删）。
SET key value EX seconds NX 命令实现原子加锁仅靠锁不够——若节点加锁后崩溃，其他节点需感知并接管。因此每次调度前查表确认上一次是否成功完成。
scheduled_job_status 表，字段含 job_name、last_run_at、status（success/failed/running）、node_id
抛弃各节点独立跑 APScheduler 的方式，改用集中式调度：由一个 celery beat 进程生成任务，所有 worker 消费同一队列，天然避免多节点重复触发。
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CELERY_BEAT_SCHEDULE 在主调度节点定义，beat 将任务发到 Redis 队列broker_url 和 result_backend
acks_late=True 和 reject_on_worker_lost=True 保障失败重试如果不想自研调度逻辑，可直接用成熟轻量方案：
基本上就这些。重点不是“怎么让任务准时”，而是“怎么让有且仅有一个节点在正确时机执行它”。锁是门槛，状态是保险，调度中心是骨架——三者缺一不可。
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