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评委席上，五位评委纷纷点头，脸上露出认可的笑容，低声交流着。
笔尖在评分表上快速落下，给出的分数远超前面的参赛队伍。
“感谢36号队伍的精彩答辩，接下来进入评委提问环节。”主持人说道，“请各位评委老师提问。”
所有人都屏住呼吸，等待评委们最尖锐、最严苛的问题。
决赛的评委提问向来直击项目核心漏洞，不少实力强劲的队伍都栽在了这一环节。
第一位提问的是国内顶尖高校的博导，问题尖锐至极，直击理论核心。
“你在答辩中提到的双优先级队列调度机制，在核心任务与普通任务严重失衡的极端倾斜场景下。”
“比如核心任务占比超过90%、系统长期处于高负载状态时，你如何保证低优先级任务不被长期压制、不出现长时间饥饿？”
“你的动态权重调整算法，具体的理论依据是什么，是否在高压力、满负荷的极限场景下做过完整验证？”
这个问题直接戳中调度算法最核心的难点，稍有不慎，就会暴露理论漏洞。
台下观众纷纷为江亦辰捏了一把冷汗。
可江亦辰没有迟疑，眼神坚定，从容作答。
“首先，我们的动态权重调整算法，是在经典的时间片轮转机制与加权轮询算法基础上做了深度优化。”
“结合实际业务场景做了参数适配，理论依据扎实且经过充分推导。”
“在核心任务占比超过90%的极端倾斜场景下，系统会实时监测低优先级任务的排队时长与等待状态。”
“一旦任务等待时长超过预设安全阈值，就会自动临时提升该类任务的权重，强制分配合理的执行时间片，避免饥饿现象。”
“同时，我们专门设计了多层级饥饿率预警机制，从监测、判断到干预形成完整闭环。”
“在连续高压的极限测试环境中，低优先级任务饥饿率低于0.0003，稳定性和可靠性完全满足实际使用需求。”
他一边说，张亦弛一边快速切换页面，展示出极限场景测试数据、饥饿率监测曲线、算法理论推导公式。
用实打实的数据与理论支撑答案，无懈可击。
评委颔首，脸上露出赞许的表情：“回答得很全面，考虑得很周到。”
第二位提问的是头部科技企业技术总监，问题更偏向落地实战，极其刁钻。
“你的方案轻量化优势明显，资源占用低、部署快，但在大规模分布式集群场景下，单节点的优化效果如何实现全局协同？”
“在多节点并发运行时，是否会出现节点间数据同步延迟、调度冲突、负载失衡这类生产环境常见问题？”
“针对这些风险，你们有怎样的设计和解决方案？”
这是企业最关心的落地问题，也是很多科创项目的致命短板。
江亦辰：“我们在方案中预留了标准化的集群协同接口，适配主流分布式架构。”
“系统采用轻量级分布式锁与定时心跳检测机制，实现节点间状态实时同步与调度协调。”
“节点间数据同步采用增量同步策略，大幅减少数据传输量，将同步延迟控制在毫秒级。”