Worker signalling mechanism

In order to stop computation in workers once the overall computation is done we must signal the worker (we had this before with queues)

- For joblib backend: use files
- For ray / other backends use memcached / redis / whatever we use as k-v store

查看 joblib backend 当前的 worker 管理方式以及现有的基于队列的信号传递机制。对于 ray 和其他 backend，检查 key-value store 的集成（memcached/redis）。首先了解 pyDVL 分布式计算模块中的 worker 生命周期。实现信号传递机制，使 worker 能够在整体计算完成后停止，同时确保与不同 backend 的兼容性。

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