这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第9篇笔记
01 春节集卡瓜分20亿
设计最终开奖环节技术方案 集卡信息<--扫描脚本-->发奖金额--------->用户
分布式定时任务 = 自动化 + 定时执行 + 海量数据 + 高效稳定
02 发展历程
2.1 widows批处理
case1：10分钟houwindows电脑自动关机
2.2 windows任务计划程序
case2：每天12:00自动疫情打卡
2.3 Linux命令-Cronjob
case3：每天02:30定时清理机器日志
2.4 单机定时任务Iimer、Ticker
case4：每隔5分钟定时刷新本地数据缓存
- 跨平台
- 仅单机可用
2.5 单机定时任务-ScheduledExecutorService
Case5：每隔5分钟定时执行多个任务
- 拥有线程池功能
- 仅单机可用
2.6 任务调度-Quartz
- 单任务极致控制
- 没有负载均衡机制
2.7 分布式定时任务
- 分布化管理
- 分布式部署
- 支持海量数据
2.7.1 什么是分布式定时任务
- 定时任务是指系统为了自动完成特定任务，实时、延时、周期性完成任务调度的过程
- 分布式定时任务是把分散的、可靠性差的定时任务纳入统一平台，并实现集群管理调度和分布式部署的一种定时任务的管理方式。 按触发的时机分类：
- 定时任务：特定时间触发，每天的12:00执行
- 延时任务：延时触发，比如10s后执行
- 周期任务：固定周期时间，或固定频率周期调度触发，比如每隔5s
2.7.2 特点
- 自动化：全自动完成周期任务的调度和执行
- 平台化：基于平台化的思维管控一系列的分布式定时任务
- 分布式:在分布式的环境下运行任务调度，突破单机定时任务的性能瓶颈
- 伸缩性：采用集群方式部署，可以随时按需扩缩容
- 高可用：单点故障不影响最终的任务结果，可以做到故障转移
2.7.3 执行方式
- 单机任务：随机触发一台机器执行任务，适用于计算量小，并发度低的任务
- 广播任务：广播到所有机器上执行同一个任务，比如所有机器一起清理日志
- Map任务：一个任务可以分成多个子任务，每个子任务负责一部分计算。适用于计算量大，单机无法满足要求的任务。
- MapReduce任务：在map任务的基础上，还可以对所有的子任务的结果做汇总计算，适用于计算量大，并且需要对子任务结果做汇总的任务
2.7.4 业内定时任务框架
2.7.5 分布式定时任务vs单机定时任务
关系
- 都可以实现自动化的定时、延时、周期任务调度 差异
- 分布式定时任务可支撑大的业务体量
- 分布式定时任务的性能、伸缩性、稳定性更高
2.7.5 分布式定时任务vs大数据处理引擎
关系
- 都可以对海量数据进行处理
- 性能、伸缩性、稳定性都很高 差异
- 定时并不是大数据引擎需要解决的核心问题
- 大数据引擎往往致力于将源数据处理成结果数据，分布式定时任务除了能做这个以外，还可以调用http和rpc服务
03 实现原理
3.1 核心架构
分布式定时任务核心要解决触发、调度、执行三个关键问题
- 触发器：解析任务，生成触发事件
- 调度器：分配任务，管理任务生命周期
- 执行器：获取执行任务单元，执行任务逻辑
- 控制台：提供任务管理和干预功能
3.1.1 数据流
3.1.2 功能架构
3.2 控制台
3.2.1 基本概念
- 任务：任务元数据
- 任务实例：周期任务会生成多个任务实例
- 任务结果：任务实例运行的结果
- 任务历史：用户可以修改任务信息，任务实例对应的任务元数据可以不同，因而使用任务历史存储
3.2.1.1 任务元数据
任务元数据是用户对任务属性的定义，包括任务类型调度时机、执行行为等
3.2.1.2 任务实例
任务实例是一个确定的job的一次运行实例
3.3 触发器
3.3.1 核心职责
给定一系列任务，解析任务的触发规则，在规定的时间内触发任务调度 设计约束
- 需支持大量任务
- 需支持秒级调度
- 周期任务需要多次执行
- 需保证秒级扫描高性能，并避免资源浪费
3.3.2 设计方案
3.3.2.1 方案1
定时扫描+延时消息(腾讯、字节方案)
3.3.2.2 方案2
时间轮(Quartz方案) 时间轮是一种高效利用线程资源进行批量化调度的一种调度模型。时间轮是一个存储环形队列，底层采用数组实现，数组中每个元素可以存放一个定时任务列表
3.3.3 高可用
核心问题
- 不同业务之间，任务调度相互影响怎么办？
- 负责扫描和触发的机器挂了怎么办？ 解决思路
- 存储上，不同国别，不用业务做资源隔离
- 运行时，不同国别，业务分开执行
- 部署时，采用多机房集群部署，避免单机故障，通过数据库锁和分布式锁保证任务只触发一次
3.3.3.1 数据库行锁模式
在触发调度之前，更新数据库中的任务实例的状态，成功枪锁的才能触发调度
3.3.3.2 分布式锁模式
在触发调度之前，尝试抢占分布式锁，可用redis锁或者zookeeper锁
3.4 调度器
资源来源、资源调度、任务执行
3.4.1 资源来源
业务系统提高机器资源 优点
- 任务执行逻辑与业务系统公用同一份资源，利用率更高 缺点
- 更容易发生定时任务脚本影响在线服务的事故
- 不能由定时任务平台控制扩缩容
定时任务平台提供机器资源 优点
- 任务执行逻辑与业务系统提供的在线服务隔离，避免相互影响
- 可支持优雅扩缩容 缺点
- 消耗更多的机器资源
- 需要额外为定时任务平台申请接口调用权限，而不能直接继承业务系统的权限
3.4.2 节点选择
- 随机节点选择：选择集群中一个可用的执行节点执行调度任务。适用场景：定时对账
- 广播执行：在集群中所有的执行节点分发调度任务并执行。适用场景：批量运维
- 分片执行：按照用户的自定义分片逻辑拆分，分发到集群中不同的节点进行执行，提高资源利用率效率。适用场景：海量数据统计
3.4.3 任务分片
3.4.4 任务编排
使用有向无环图进行可视化任务编排
3.4.5 故障转移
分片任务基于一致性hash策略分发任务，当某个executor异常时，调度器会将任务分发到其他的executor
3.4.6 高可用
调度器可用集群部署，做到完全的无状态，靠消息队列的重试机制保证任务一定会被调度
3.5 执行器
基于注册中心，可以做到执行器的弹性扩缩容
04 业务应用
所有需要定时、延时、周期性执行任务的业务场景，都可以考虑使用分布式定时任务 电商
- 订单30分钟未付款自动关闭订单
- 定时给商家、达人发送消息，给用户发优惠券 互动
- 支付宝集五福
- 字节春节集卡瓜分红包 游戏
- 活动结束后批量补发用户未领取的奖励
- 定期更新游戏内榜单
