这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第4篇笔记。 今天的笔记整理课程“分布式定时任务那些事儿”这门课的干货内容。
课程主要分为四部分，首先是前言，讲师的导入很特别，从我们耳熟能详的抖音春节活动说起。 接下来是发展历程、实现原理以及业务应用。 通过学习本次课程，首先是知识面扩充：对分布式定时任务建立起宏观的认知、并深入了解其实现原理。了解关联的单机定时任务、大数据处理引擎，通过了解不同实现方案的优劣来拓展知识面。其次是项目实践能力的加强，了解在哪些实际业务场景中使用分布式定时任务，对于实际业务场景的中间件选型、技术方案成竹在胸。
首先讲师介绍了春节集卡瓜分20亿的活动，用户规模、自己规模都在亿级、读写QPS也在百万级。总结下来：分布式定时任务包含以下几方面：自动化、定时执行、海量数据、高效稳定。
第二部分是发展历程：首先从最简单的Windows批处理开始，讲师介绍了一个简单的案例：10分钟后电脑自动关机。Windows任务计划程序：每天中午12点疫情打卡。案例3：Linux命令：CronJob 每天2:30定时清理机器日志。Linux系统命令，使用简单、稳定可靠。只能控制单台机器、无法适用于其他操作系统。
单机定时任务：Timer Ticker 案例4：每隔五分钟，定时刷新本地缓存数据。 跨平台、仅单机可用。 案例5：每隔五分钟定时执行多个任务：拥有线程池功能、仅单机可用。
任务调度：Quartz 分布式定时任务：平台化管理、分布式部署、支持海量数据。
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的平台， 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。
按触发时机分类：定时任务、特定时间触发，例如今天15:06执行 延时任务：延时触发，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，比如每天12点或间隔5s执行
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：一个任务可以分出多个子任务，每个子任务负责一部分的计算。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。
业内定时任务框架
知识面扩充：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：分布式定时任务可制成更大的业务体量，分布式定时任务的性能、伸缩性、稳定性更高。
分布式定时任务VS大数据处理引擎 关系：都可以对海量数据做处理，性能、伸缩性、稳定性都很高。 差异；定时并不是大数据处理引擎要解决的核心问题。 大数据处理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之外还可以调用HTTP和RPC服务。
