数据库任务调度器时间限制

以下是一个示例的数据库任务调度器的解决方案，使用Python编写。

import time
import threading
import heapq

class TaskScheduler:
    def __init__(self):
        self.tasks = []
        self.lock = threading.Lock()

    def schedule(self, task, delay):
        with self.lock:
            timestamp = time.time() + delay
            heapq.heappush(self.tasks, (timestamp, task))

    def run(self):
        while True:
            with self.lock:
                if not self.tasks:
                    break

                timestamp, task = heapq.heappop(self.tasks)
                current_time = time.time()
                if timestamp > current_time:
                    time.sleep(timestamp - current_time)

            task.run()

class Task:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def run(self):
        print(f"Running task: {self.name}")

# 示例使用
scheduler = TaskScheduler()

task1 = Task("Task 1")
task2 = Task("Task 2")
task3 = Task("Task 3")

scheduler.schedule(task1, 2)  # 延迟2秒执行
scheduler.schedule(task2, 5)  # 延迟5秒执行
scheduler.schedule(task3, 10)  # 延迟10秒执行

scheduler.run()

在这个示例中，TaskScheduler类是一个简单的任务调度器，它维护一个最小堆来存储待执行的任务。每个任务都被分配一个延迟时间，当时间到达时，任务将被执行。

Task类是一个简单的任务对象，每个任务都有一个run方法来执行实际的任务操作。

在示例中，我们创建了三个任务，并将它们分别延迟2秒、5秒和10秒加入到调度器中。然后，调用scheduler.run()方法来启动调度器，它会按照预定的时间依次执行任务。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的数据库任务调度器可能需要更多的功能和细节，例如任务的优先级、任务的取消等。以上代码仅供参考，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。