我平时处理LSF任务同步的需求时，最常用下面这几个方案，亲测能完美解决你说的“提交任务后脚本直接跑后续命令”的问题：

方案1：阻塞式提交（最简便） #

LSF的bsub命令本身就支持阻塞模式，只需要加-K参数，提交任务后脚本会一直等待作业完成（不管是成功还是失败），才会继续执行后续命令。

举个实际例子：

# 原来的非阻塞提交命令
# bsub -q my_queue "python my_task.py"

# 改成带-K的阻塞提交
bsub -K -q my_queue "python my_task.py"

# 下面的命令会等上面的LSF作业完成后才执行
echo "LSF作业已完成，开始处理输出文件..."
python process_output.py
mv result.txt ./output_dir/

注意：如果你的任务是数组作业（比如bsub -J "my_array[1-10]"），-K会自动等待所有数组任务全部完成后才放行，非常省心。

方案2：轮询作业状态（灵活可控） #

如果因为某些原因不能用-K（比如老版本LSF不支持，或者需要在等待期间做一些其他操作），可以自己写个循环，通过bjobs命令监控作业状态。

步骤是：先提交任务并捕获作业ID，然后定期检查作业是否存在/完成，直到满足条件再继续。

示例代码：

# 提交任务并提取作业ID（适配LSF默认输出格式：Job <12345> is submitted to queue <my_queue>.）
JOB_ID=$(bsub -q my_queue "python my_task.py" | grep -oP '\d+')

# 轮询检查作业状态
while true; do
    # 检查作业是否还在运行/排队
    bjobs $JOB_ID > /dev/null 2>&1
    # 如果bjobs返回非0，说明作业已完成/退出/被取消
    if [ $? -ne 0 ]; then
        break
    fi
    # 每隔30秒检查一次，可根据需求调整间隔
    sleep 30
done

# 后续处理命令
echo "作业已结束，开始处理输出..."
# 你的命令集

如果需要更精准的状态判断（比如只在作业成功完成时才执行后续命令），可以解析bjobs的状态字段：

while true; do
    # 获取作业状态（第二行第三列是STAT字段）
    STATUS=$(bjobs $JOB_ID 2>/dev/null | awk 'NR==2 {print $3}')
    # 当状态为DONE（成功）或EXIT（失败）时退出循环
    if [ "$STATUS" = "DONE" ] || [ "$STATUS" = "EXIT" ]; then
        # 可选：如果只在成功时执行后续命令，这里可以加判断
        if [ "$STATUS" = "DONE" ]; then
            echo "作业成功完成"
        else
            echo "作业失败，退出状态：$STATUS"
            # 可选：失败时退出脚本
            # exit 1
        fi
        break
    fi
    sleep 30
done

方案3：用LSF原生工具bwait（更可靠） #

LSF专门提供了bwait命令来等待指定作业完成，比自己写循环更稳定，还支持复杂的等待条件。

用法示例：

# 提交任务并捕获作业ID
JOB_ID=$(bsub -q my_queue "python my_task.py" | grep -oP '\d+')

# 等待作业完成（done()表示等待作业进入完成状态）
bwait -w "done($JOB_ID)"

# 后续命令
echo "作业完成，开始处理输出..."

bwait还支持等待多个作业，比如bwait -w "done($JOB_ID1) && done($JOB_ID2)"，或者设置超时时间（-t 3600表示最多等1小时），非常灵活。

额外注意事项 #

1. 确保脚本运行的环境能正常调用LSF命令（bsub, bjobs, bwait），有些集群需要先加载LSF模块，比如module load lsf。
2. 如果作业被手动取消（bkill），上述三种方法都会检测到作业结束，你可以根据需求在脚本里添加对应的错误处理逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者王云龙