监控系统资源使用情况
图像处理任务通常需要大量计算资源，尤其是在批量处理高清图片或执行深度学习模型推理时。服务器集群中每台机器的CPU、内存和GPU使用率必须实时监控。常见的做法是部署Prometheus配合Grafana，通过采集节点数据生成可视化图表。比如某次处理5000张PNG图片时，发现其中两台节点内存占用突然飙升至95%以上，通过监控界面快速定位到问题进程，避免了整个任务的阻塞。
scrape_configs:
- job_name: 'node'
static_configs:
- targets: ['192.168.1.10:9100', '192.168.1.11:9100']定期更新与补丁管理
图像处理依赖的库如OpenCV、Pillow或TensorFlow频繁发布新版本，修复漏洞或提升性能。但直接在生产环境更新风险大。采用灰度更新策略更稳妥：先在一台测试节点安装新版本，跑通历史任务后再逐步推送到其他节点。曾有一次升级OpenCV后，部分JPEG解码出现异常，因提前做了隔离测试，未影响主集群运行。
文件存储一致性保障
多台服务器处理图像时，共享存储的同步至关重要。使用NFS挂载统一目录虽方便，但网络波动可能导致部分节点读取旧文件。引入inotify工具监听文件变化，并结合rsync做增量同步，能有效减少不一致问题。例如在生成缩略图任务中，主节点生成小图后立即触发同步，其他节点可即时获取用于后续水印添加。
任务调度与故障转移
用Celery+Redis做任务队列，将图像压缩、格式转换等操作分发到集群各节点。当某个节点宕机，任务自动转移到健康节点继续执行。配置时设置合理的超时时间和重试次数，避免因单张复杂图片卡住整个流程。有次某张破损TIFF导致处理进程僵死，因设置了30秒超时，系统自动重启任务并跳过异常文件，保证了整体进度。
app.conf.task_routes = {
'image_tasks.resize': { 'queue': 'image_queue' },
'image_tasks.watermark': { 'queue': 'image_queue' }
}日志集中管理
每台服务器开启rsyslog，将日志发送到中心节点。使用ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）收集和检索。当用户反馈某批图片处理结果缺失时，通过Kibana搜索相关时间戳的日志，迅速查出是磁盘空间不足导致保存失败。之后便设置了磁盘使用率85%时自动告警。