摘要

随着 HarmonyOS / OpenHarmony 在多设备生态中的不断推进，应用早已不再局限于单一设备运行。从手机、平板到智慧屏、车机、穿戴设备，多设备协同已经成为常态。在这种背景下，一个绕不开的问题就是：分布式任务该如何分配，才能既不浪费设备性能，又保证整体运行稳定？

负载均衡正是在这样的需求下出现的。但在鸿蒙体系中，它并不是一个传统意义上的“调度器”，而是由系统能力和应用策略共同完成的一套协作机制。

本文将结合实际开发经验，从原理、实现方式和真实应用场景三个层面，聊一聊鸿蒙分布式任务中的负载均衡是如何落地的，并给出可以直接运行的 Demo 示例。

引言

如果你之前做过服务端开发，可能会很自然地把“负载均衡”理解成 Nginx、反向代理、任务队列这些东西。但在鸿蒙的分布式世界里，情况完全不一样。

这里的“节点”不是服务器，而是真实存在的设备：

• 手机
• 平板
• 智慧屏
• 车机
• 穿戴设备

每一台设备的算力、电量、网络情况都不一样，而且随时可能上线或下线。因此，鸿蒙分布式负载均衡解决的并不是“高并发”，而是：

任务该不该放到别的设备跑？放到哪一台最合适？如果这台设备不行了怎么办？

鸿蒙分布式负载均衡的整体思路

在鸿蒙中，负载均衡并不是平均分配任务，而是更偏向一种“看情况办事”的策略。

核心设计原则

简单总结下来就是四点：

• 设备能力优先：算力强的多干活
• 当前状态优先：在线、电量、负载都要考虑
• 任务可拆分：不要把所有逻辑压在一个设备上
• 出问题能回退：失败了还能兜底

换句话说：不是追求最优解，而是追求始终可用。

系统层面提供了哪些基础能力

在真正做负载均衡之前，系统已经帮我们打好了基础。

设备发现与能力感知

鸿蒙通过分布式软总线维护同一网络下的设备信息，应用可以直接拿到可信设备列表。

import deviceManager from '@ohos.distributedDeviceManager';

const dm = deviceManager.createDeviceManager('com.example.demo');

dm.getTrustedDeviceList((err, devices) => {
  if (err) {
    console.error('get device failed', JSON.stringify(err));
    return;
  }

  devices.forEach(device => {
    console.info(`deviceId: ${device.deviceId}`);
    console.info(`deviceType: ${device.deviceType}`);
  });
});

这一步的作用很简单：先知道现在身边有哪些设备可以用。

应用层如何实现负载均衡

真正的负载均衡逻辑，基本都在应用层完成。

任务拆分与分级

第一步不是选设备，而是先把任务想清楚。

比如：

• 页面展示、用户点击：轻任务
• 图片处理、数据分析：重任务

enum TaskLevel {
  LIGHT,
  HEAVY
}

这样做的好处是，后面选设备的时候逻辑会非常清晰。

根据任务类型选择合适的设备

有了任务等级，就可以根据设备类型做简单筛选。

function selectTargetDevice(taskLevel: TaskLevel, devices) {
  return devices.find(device => {
    if (taskLevel === TaskLevel.HEAVY) {
      return device.deviceType === deviceManager.DeviceType.PAD;
    }
    return device.deviceType === deviceManager.DeviceType.PHONE;
  });
}

这个策略看起来很简单，但在真实项目中已经能解决大部分问题。

启动远程 Ability 执行任务

选好设备后，就可以把任务真正交给它去执行。

import wantConstant from '@ohos.ability.wantConstant';

let want = {
  deviceId: targetDevice.deviceId,
  bundleName: 'com.example.remote',
  abilityName: 'ComputeAbility',
  parameters: {
    taskId: 'task_001'
  }
};

this.context.startAbility(want, wantConstant.Flags.FLAG_ABILITYSLICE_MULTI_DEVICE);

到这里，负载已经从本地设备“转移”到了另一台设备上。

结合真实场景的应用示例

下面结合几个常见场景，看看负载均衡在实际中是怎么用的。

场景一：图片批量处理

手机负责拍照和展示，平板负责图片压缩和滤镜处理。

async function handleImages(images) {
  try {
    await startRemoteTask(images);
  } catch (e) {
    // 远端失败，改为本地处理
    processImagesLocally(images);
  }
}

这种模式下，用户几乎感觉不到任务是在另一台设备上完成的。

场景二：智慧屏 + 手机协同展示

智慧屏负责大屏展示，手机只负责控制和数据下发。

kvStore.put('screenData', data);

智慧屏订阅数据变化后自动刷新界面，计算压力被自然分散。

场景三：运动数据采集与分析

穿戴设备采集数据，手机或平板做分析。

onSaveState(state) {
  state.putString('stepCount', this.currentSteps.toString());
}

即便设备切换，任务状态也可以平滑迁移。

常见问题 QA

Q1：负载均衡是不是系统自动完成的？

不是。系统提供能力，策略基本都在应用层。

Q2：任务一定要迁移吗？

不一定。大部分情况下只是“远程启动”，真正的迁移只在必要时发生。

Q3：会不会增加开发复杂度？

合理拆分任务后，其实比单设备逻辑更清晰。

总结

鸿蒙分布式任务中的负载均衡，本质上并不是复杂的算法问题，而是一种顺应设备差异的设计思路。

通过设备能力感知、任务拆分、远程调度和失败回退，应用可以在多设备环境下保持稳定运行。