这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第4篇笔记
一、前言
作为后端开发同学，怎么设计最终开奖环节技术方案
集卡信息 <--（扫描）-- 扫描脚本 --（汇总计算）-->发奖金额 ----> 用户
自动化 + 定时任务 + 海量数据 + 高效稳定 = 分布式定时任务
二、发展历程
2.1 Windows批处理
case 1：10分钟后Windows电脑自动关机
2.2 Windows任务计划程序
case 2: 每天12点自动疫情打卡
2.3 Linux命令
case3: 每天两点半定时清理机器日志
2.4 单机定时任务-Timer、Ticker
case4: 每隔5分钟定时刷新本地缓存数据
case5: 每隔5分钟定时执行多个任务
2.5 任务调度-Quartz
2.6 分布式定时任务
用多个机器来做分布式定时任务
平台化管理
分布式部署
支撑海量数据
定时任务是指系统为了自动完成特定任务，定时、实时、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，比如今天15：06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，比如每天12点或者每隔5s执行
特点
自动化：全自动完成定时任务的调度和执行
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：在分布式系统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任务结果，可以做到故障转移
执行方式：
单机任务：随机触发一台机器执行，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
2.7 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：
分布式定时任务可支撑更大的业务体量
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
三、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，管理任生命周期
执行器：获取执行任务单元，执行任务逻辑
除此之外，还需要提供一个控制台，提供任务管理和干预的功能
3.3.1 基本概念-任务元数据
任务元数据（Job）是用户对任务属性定义，包括任务类型调度时机、执行行为等
3.3.2 基本概念-任务实例
任务实例（JOobInstance)是一个确定的Job的一次实例运行
3.2 触发器
3.2.1 触发器-核心职责
核心职责
给定一些列任务，解析它们的触发规则，在规定时间点触发任务的调度
设计约束
需支持大量的任务
需支持秒级的调度
周期任务需要多次执行
需保秒级扫描的高性能，并避免资源浪费
3.2.2 触发器-方案1
定期扫描+延时消息
3.2.3 触发器-方案2
时间轮
时间轮是一种高效利用线路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，数组中的每个元素可以存放一个定时任务列表。
3.2.3 触发器-高可用
解法思路
存储上，不同国别、业务做资源隔离
运行时，不同国别、业务分别执行
部署时，采用机房集群化部署，避免单点故障，通过数据库锁或分布式锁保证任务只被触发一次
3.3 调度器
3.3.1 资源来源
业务系统提供机器资源
优点：
任务执行逻辑与业务系统共用一份资源，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
缺点：
消耗更多机器资源 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
3.3.2 资源调度-节点选择
随机节点执行：
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：
按照用户自定义分片逻辑进行拆分，分发到集群中不同节点并行执行，提升资源利用效率。适用场景：海量日志统计
3.3.3 高级特性-任务编排
使用有向无环图进行可视化任务编排
3.4 执行器
基于注册中心，可以做到执行器的弹性扩缩容
