异构语言分布式计算平台-多语言任务调度与高性能计算引擎

本项目构建了一个跨语言异构分布式计算平台，核心目标是在单一系统中整合多种编程语言的优势，实现高性能计算任务的统一调度与执行。系统采用经典的分层架构设计：Java Swing 客户端作为用户交互入口，通过 HTTP REST API 与 Python Flask 调度服务器通信；Python 层负责任务解析、负载均衡和结果汇总，并通过子进程调用 C++ 计算引擎执行实际运算；C++ 引擎实现了快速排序、归并排序、堆排序、矩阵乘法/求逆/行列式、统计分析、埃拉托色尼筛法素数计算等算法；C 语言通信库提供跨平台的 Socket 通信和共享内存 IPC 机制，支持进程间高效数据传输。

系统采用四层异构架构：

表现层（Java）：Swing 桌面 GUI，提供任务配置、结果展示、系统状态监控；
调度层（Python）：Flask Web 服务，RESTful API 设计，线程池异步任务调度；
计算层（C++）：独立进程的高性能计算引擎，通过 stdin/stdout JSON 协议通信；
通信层（C）：跨平台 Socket 库和共享内存 IPC，支持 Windows/Linux 双平台。
技术难点与解决方案

难点1：跨语言进程间通信

问题：Python 如何高效调用 C++ 引擎并获取结构化结果；
方案：采用 stdin/stdout JSON 管道协议，C++ 引擎从标准输入读取任务参数，计算完成后将结果以 JSON 格式输出到标准输出，Python 通过 subprocess 捕获输出并解析。
难点2：C++ 引擎的 JSON 解析

问题：C++ 标准库无内置 JSON 支持，引入第三方库增加复杂度；
方案：实现轻量级自定义 JSON 解析器，仅支持项目所需的基础类型（字符串、数字、数组），代码量控制在 200 行以内，零外部依赖。