这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的的第13篇笔记
前言
春节集卡瓜分20亿
作为后端同学，怎么设计最终开奖技术方案
发展历程
Case 1 : 10分钟后Windows电脑自动关机
- Step1 :点画空白处右键单击新建文本文档
- Step2 :更改文件名和后骤为“自动关机bat"
- Step3 :修改文件内容为"shutdown- s -t 600"，代表10分钟后关机
- Step4 :双击运行该批处理文件,电脑将会在10分钟之后自动关机
Windows任务计划程序
Case2: 每天12：00自动疫情打卡
Linux命令 - CronJob
Case3： 每天02：30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,且无法适用于其他操作系统
单机定时任务 - Timer、Ticker
Case4： 每隔5分钟定时刷新本地缓存数据
Java
Go
- 跨平台
- 仅单机可用
任务调度 - Quartz
- 单任务极致控制
- 没有负载均衡机制
分布式定时任务
- 平台化管理
- 分布式部署
- 支持海量数据
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，比如每隔5s或者每天12点执行
分布式定时任务 - 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
分布式定时任务 - 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
执行方式 VS 春节集卡
业内定时任务框架
业内定时任务框架 Xxl-job
Xxl-job是大众点评员工许雪里于2015年发布的分布式任务调度平台，是一个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。XXL-JOB支持分片，简单支持任务依赖，支持子任务依赖，不是跨平台的。
Xxl-job很大一个优势在于开源且免费，并且轻量级，开箱即用，操作简易，上手快，企业维护起来成本不高，因而在中小型公司使用非常广泛。
业内定时任务框架 - SchedulerX
分布式任务调度SchedulerX 2.0是阿里巴巴基于Akka 架构自研的新一代分布式任务调度平台，提供定时调度、调度任务编排和分布式批量处理等功能。
SchedulerX可在阿里云付费使用。它功能非常强大，在阿里巴巴内部广泛使用并久经考验。
业内定时任务框架 - TCT
分布式任务调度服务（(Tencent Cloud Task)是腾讯云自主研发的一款高性能、高可靠通用的分布式任务调度中间件，通过指定时间规则严格触发调度任务，保障调度任务的可靠有序执行。该服务支持国际通用的时间表达式、调度任务执行生命周期管理，解决传统定时调度任务单点及并发性能问题。同时，支持任务分片、流程编排复杂调度任务处理能力，覆盖广泛的任务调度应用场景。
TCT仅在腾讯内部使用，未开源，也未商用。
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
小结
- 生活用途
- Windows批处理
- Windows任务计划程序
- 工作用途
- Linux命令 -- cronjob
- 单机定时任务——Timer、Ticker
- 单机定时任务——ScheduledExecutorService·任务调度——Quartz
- 分布式定时任务
- 分布式定时任务
- 触发时机:定时、延时、周期
- 执行方式:单机、广播、Map、MapReduce
- 业内流行框架:Xxl-job、SchedulerX、TCT
- 关联技术:单机定时任务、大数据处理引擎
实现原理
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:Trigger，解析任务，生成触发事件
- 调度器:Scheduler，分配任务，管理任务生命周期
- 执行器:Executor，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(Admin) ，提供任务管理和千预的功能。
数据流
功能架构
控制台
基本概念
- 任务:Job．任务元数据
- 任务实例:Joblnstance.周期任务会生成多个任务实例
- 任务结果:JobResult,任务实例运行的结果
- 任务历史:JobHistory，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
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。
基本概念 - 任务实例
任务实例(Joblnstance)是一个确定的Job的一次运行实例-
触发器 - 核心职责
核心职责
- 给定一系列任务，解析它们的触发规则，在规定的时间点触发任务的调度 设计约束
- 需支持大量任务
- 需支持秒级的调度。
- 周期任务需要多次执行
- 需保证秒级扫描的高性能，并避免资源浪费
触发器 - 方案一
定期扫描+延时消息(腾讯、字节方案)
触发器 - 方案二
时间轮(Quartz所用方案)
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，数组中的每个元素可以存放一个定时任务列表。
目标:遍历任务列表，从中找出当前时间点需触发的任务列表
触发器 - 高可用
核心问题
- 不同业务之间,任务的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、业务分开执行
- 部署时，采用多机房集群化部署，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
问题引出
数据库行锁模式
在触发调度之前，更新数据库中Joblnstance的状态，成功抢锁的才会触发调度
多台机器频繁竞争数据库锁,节点越多性能越差
分布式锁模式
在触发调度之前，尝试抢占分布式锁，可使用Redis锁或Zookeeper锁
性能较高,多家公司使用此方案
调度器
资源来源
业务系统提供机器资源
使用该方案的公司:
- 阿里、美团、字节等 优点:
- 任务执行逻辑与业务系统共用同一份资源,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
使用该方案的公司:
- 字节等 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
- 可以支持优雅地扩缩容 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
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:海垒日志统计。
资源调度 - 任务分片
通过任务分片来提高任务执行的效率和资源的利用率
N个执行器Executor，M个业务数据区段，最好M>=N，且M是N的整数倍
高级特性 - 任务编排
使用有向无环图DAG(Directed Acyclic Graph)进行可视化任务编排
高级特性 - 故障转移
故障转移:确保部分执行单元任务失败时，任务最终成功
分片任务基于一致性hash策略分发任务，当某Executor异常时，调度器会将任务分发到其他Executor
调度器 - 高可用
调度器可以集群部署，做到完全的无状态，靠消息队列的重试机制保障任务一定会被调度
执行器
基于注册中心，可以做到执行器的弹性扩缩容
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。
其他解决方案
发货后超过10天未收货时系统自动确认收货
- 使用分布式定时任务的延时任务
- 使用消息队列的延时消息或者定时消息 春节集卡活动统计完成集卡的用户个数和总翻倍数
- 使用分布式定时任务的MapReduce任务
- 使用大数据离线处理引擎Hive离线做统计
- 使用大数据实时处理引擎Flink实时做累计
