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task 从 Client 出发，经 Coordinator 选址，在一个 Worker 上执行，call 落到这个 Worker 的 Python Executor 子进程里。本页解释这条路径上的每一个名词；组件的实现细节在各组件页。

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进程

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一次提交经过的路径

1

选址

Client 向任意一个 Coordinator 调用 ReserveWorkerSlot(task_id)。Coordinator 从 etcd 心跳重建的 Worker 视图里挑一个候选，向它调用 RequestTaskSlot(task_id, ttl_ms)，把 worker_addr + slot_id 交回 Client。
2

提交

Client 直连 worker_addr 调用 SubmitTask(task, slot_id)。Worker 校验 slot、创建 task 上下文、固定代码快照后返回 RUNNING。不带 slot_id 时 Worker 会内联申请一次。
3

取结果

Client 对同一个 Worker 调用 WatchTasks([task_id]) 订阅终态，或用 GetTaskResult(task_id) 轮询。Coordinator 不再参与。
blockx-py 不直连任何地址：所有 RPC 经 PROXY_SOCKET_PATH 指定的 UDS proxy 转发。proxy 按 gRPC method path 把 ReserveWorkerSlot 分到 block 或 bundle Coordinator，按 x-blockx-worker-addr header 把 WorkerService 请求转到对应 Worker。本地开发用 examples/local_test_service/local_proxy.py 代替这一环。

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slot

slot 是 Worker 上的 task 并发额度：
  • 每个 Worker 有固定数量的 slot（TASK_SLOTS，默认 50），一个 task 占一个。
  • RequestTaskSlot 把一个空闲 slot 切到 ALLOCATED 并绑定 task_id；TTL（Coordinator 侧 SlotTTLMs = 5000）内没有 SubmitTask 就自动回收。
  • SubmitTask 校验通过后 slot 进入 RUNNING；task 收敛到终态的那一刻 slot 就被释放，与结果保留窗口无关。
  • 没有中心化队列。拿不到 slot 时 Worker 返回 NoSlot（gRPC ResourceExhausted），由调用方退避重试；blockx-py 会一直退避直到拿到 slot。
  • Worker 本地的 slot 表是唯一真相。Coordinator 只有一份可丢弃的派生视图；多个 Coordinator 同时选中同一个 Worker 时，在 Worker 的原子容量检查处收敛。

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Worker 内部

Executor 与 Worker 之间是一条 UDS 长连接：Worker 发 ExecuteCall，Executor 在用户函数发起 IO 或子调用时回 CallWaiting，Worker 处理后 ResumeCall，最后 Executor 以 CallCompleted / CallFailed 结束。Executor 不直连任何外部服务。

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两套集群

同一份代码用不同的 app.Profile 起成两套互不可见的集群： task 协议、slot 状态机和心跳在两套集群里完全一致。blockx-py 按 config 与 handler 自动选集群：BlockTableCallConfig 走 block，BlockBundleCallConfig 走 bundle，带 ReturnValueHandler 的一律走 block，InputsCallConfig 默认走 bundle。

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Sync Invoker

Sync Invoker 是 task 之外的第二个入口：一次 gRPC unary Invoke 执行一次函数并当场返回结果、call_id 和执行归因时长。它复用 Worker 的 Executor 池、UDS 协议、Function Code View 和只读 IO 子系统，但不经过 Coordinator，没有 slot、Builder 和 Writer Plugin，也拒绝所有写请求。blockx-py 的 function.call(...) 在 Executor 之外运行时走的就是它。

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时间参数速查

完整表见 Task 生命周期 的”时间语义速查”。

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小结

  • Coordinator 只选址、只预占 slot，无状态可多实例；Worker 是执行面唯一真相。
  • slot 是 Worker 上的 task 并发额度，没有中心化队列，拿不到就退避重试。
  • call 在 Worker 本机的 Python Executor 子进程里执行，所有 IO 经 UDS 回到 Worker 的 IO 子系统。
  • block 与 bundle 是同一份代码、不同 profile 的两套集群；Sync Invoker 是不走 task 流程的同步入口。
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