这是我参与「第三届青训营 -后端场」笔记创作活动的第3篇笔记

分布式定时任务的实现原理

主要由三部分组成：

• 触发器：Trigger, 解析任务，在规定时间触发要执行的任务
• 调度器：Scheduler, 按一定规则将任务交给执行器执行任务
• 执行器：Executor, 执行任务

Trigger

方案一：定期扫描+延时消息

方案二：时间轮算法

这也是Quartz所使用的方案，主要是通过循环数组加链表实现 循环数组的每个索引位代表不同时间段，并且每个索引位都是一个任务链表，表示在该时间需要执行的所有任务
时间轮算法的优点在于其查询和修改的复杂度都是O(1)。
在实际应用场景中，通常都是使用多级时间轮来存储任务的：

例如，任务2规定是在2时3分1秒时刻执行：
那么任务首先会在时轮2位置，当时轮转到2时，就会将任务转移到分轮3的位置，当分轮转到3时，又会将任务转移到秒轮，当秒轮转到1时便触发改任务的执行。

当然，当任务时间跨度大时，也可以引入天轮，月轮，年轮。

以上的描述似乎都与分布式没啥关系，分布式和单机到底有啥区别？
单机定时任务：比如一个大型项目通过五台服务器进行负载均衡，每台服务器都有业务代码和定时任务代码，并且定时任务都是通过各自的线程池定时执行的，那么同一个任务就会被执行五次，造成资源的浪费，甚至会出现数据紊乱。

容易想到的是将其余的四个服务器定时任务都删掉，只留一个来执行，这样貌似就可以解决了。但是这种单点模式发生故障的概率是很高的。

分布式定时任务调度横空出世：
任务都存放在DB中，每个触发器到触发事件时都会对数据库进行锁竞争，这样可以保证，每个任务都只被执行一次，并且，多Trigger模式出现故障的概率降低