问题根源分析 #

你遇到的这种“同组任务无法并行、仅不同组任务各跑一个”的现象，核心是Dask分布式调度器的两个默认行为叠加导致的：

1. 数据本地性优先：调度器默认会尽量将任务分配到持有依赖数据的Worker上，如果你的A、B组任务被调度器判定为关联不同的数据源/数据分区，它会优先固定在对应Worker上执行，直接限制了跨组外的Worker资源利用。
2. 活跃任务集规模限制：默认的active-task-set-scale=2会让调度器每次仅从少量候选任务中选择待执行任务，再结合公平调度的隐含逻辑，最终只会从不同组各选一个任务执行。

补充下你关心的参数默认值：distributed.scheduler.worker-saturation默认是1.0，active-task-set-scale默认是2——这两个参数的模糊信息也是之前AI回答混乱的原因。

具体调整方案（无需修改任务提交逻辑） #

以下是直接通过Dask配置修改的方案，完全满足你“一次性提交所有任务、保留仪表盘可视化”的需求，按优先级尝试：

1. 关闭数据本地性偏好（最直接的解决方案）

如果你的任务不需要依赖数据本地性（比如仅占用foo计算资源、无大数据传输需求），可以直接禁用调度器的本地性优先逻辑：

from dask.distributed import Client

# 创建Client时传入配置，临时生效
client = Client(
    "tcp://your-scheduler:port",
    config={
        "distributed.scheduler.locality": False
    }
)

# 或者通过配置文件永久生效（~/.config/dask/distributed.yaml）
# distributed:
#   scheduler:
#     locality: false

这个设置会让调度器完全忽略数据位置，仅根据Worker的foo资源可用性分配任务，4个Worker就能同时并行4个任务（无论属于A组还是B组）。

2. 增大活跃任务集规模（保留本地性的折中方案）

如果必须保留部分数据本地性需求，可以调大active-task-set-scale，让调度器考虑更多候选任务，从而有机会选中同组的多个任务：

client = Client(
    "tcp://your-scheduler:port",
    config={
        "distributed.scheduler.active-task-set-scale": 4  # 从默认2增大到Worker数量级
    }
)

这个参数的作用是：活跃任务集大小 = Worker数量 × 该比例。比如4个Worker、比例设为4，调度器会同时考虑16个候选任务，大大提升选中同组任务的概率。

3. 辅助优化：调整Worker饱和阈值

如果你的任务存在短暂IO等待（比如少量数据读取），可以适当提高worker-saturation，让Worker在任务等待时提前调度下一个任务（注意：因为你的任务依赖foo=1资源，每个Worker依然只能同时跑1个任务，这个调整仅优化边缘延迟）：

client = Client(
    "tcp://your-scheduler:port",
    config={
        "distributed.scheduler.worker-saturation": 2.0  # 从默认1.0增大
    }
)

验证与注意事项 #

1. 任务流程无改动：所有调整都不会影响你一次性提交所有任务的逻辑，任务提交后依然能在Bokeh仪表盘上看到完整的任务流。
2. 配置优先级：优先尝试方案1，它直接绕过了本地性限制，是针对你问题的精准修复；如果必须保留本地性，再尝试方案2。
3. 排查补充：如果调整后依然有问题，可检查两个点：
   • 任务是否存在隐藏的顺序依赖（比如A组任务之间是否有未声明的依赖导致必须串行）
   • Worker的foo资源是否真的全部可用（可在Dask仪表盘的「Workers」页面查看资源占用）

为什么之前的AI建议无效？ #

大部分AI的问题在于对Dask参数细节（默认值、调整方向）的记忆模糊，尤其是active-task-set-scale的默认值确实是2，而worker-saturation默认是1.0——增大active-task-set-scale是为了让调度器考虑更多任务，关闭locality是直接绕过本地性限制，这两个调整是明确且可复现的。

按上述方案调整后，你应该能实现4个任务并行执行的预期效果，同时保留原有的任务流程和仪表盘可视化能力。