分布式定时任务 ｜ 青训营笔记

WalesZ
146 阅读7分钟

这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 9 天。

前言

怎么设计今年春节集卡瓜分20亿的技术方案？

  • 业务流程

    • 定时扫描抖音用户集卡状态
    • 汇总计算用户的瓜分金额
    • 定时开奖

  • 技术体量

    • 亿级用户规模
    • 十亿级资金规模
    • 百万级读写QPS

  • 方案引出

    • 自动化 + 定时执行 + 海量数据 + 高效稳定 = 分布式定时任务

1 发展历程

1.1 发展历史

1.1.1 Windows批处理

例：10分钟后Windows电脑自动关机

创建一个bat脚本文件，写入：

shutdown -s -t 600

表示 600s后关机

双击执行该脚本，即表示10分钟后自动关机

1.1.2 Windows 任务计划程序

在“此电脑”点击右键->管理，打开计算机管理程序，选中左侧：系统工具->任务计划程序，创建任务计划

1.1.3 Linux命令-CronJob

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例：每天 02:30 定时清理机器日志

30 2 * * * clean_log.sh

特点：

  • Linux 系统命令，使用简单，稳定可靠
  • 只能控制单台机器，且无法适用其他操作系统

1.1.4 单机定时任务-Timer、Ticker

例：每隔5分钟定时刷新本地缓存数据

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特点：

  • 跨平台
  • 仅单机可用

1.1.5 单机定时任务-ScheduledExecutorService

例：每隔5分钟定时执行多个任务

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特点：

  • 拥有线程池功能
  • 仅单机可用

1.1.6 任务调度- Quartz

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特点：

  • 单任务极致控制
  • 没有负载均衡机制

1.1.5 分布式定时任务

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特点：

  • 平台化管理
  • 分布式部署
  • 支持海量数据

1.2 概述

1.2.1 定义

  • 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，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执行

1.2.2 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分布式任务
  • 分布式：在分布式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

1.2.3 执行模式

  • 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：广播到所有机器执行同一个任务
  • Map任务：一个任务可以分出多个子任务，每个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，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

1.2.4 现状

业内流行框架

Xxl-jobSchedulerXTCTElastic-jobSaturn
来源公司美团点评阿里巴巴腾讯当当网唯品会
是否开源是否否是是
任务编排子任务依赖支持支持不支持不支持
任务分片支持支持支持支持支持
高可用支持支持支持支持支持
故障转移支持支持支持支持支持
可视化运维支持支持支持支持支持

1.3 关联方案

1.3.1 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

1.3.2 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

2 实现原理

3个关键问题：触发、调度、执行

2.1 整体架构

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  • 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），提供任务管理和干预的功能

2.2 数据流

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2.3 功能架构

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2.3.1 控制台 Admin

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  • 任务 Job：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
  • 任务实例 JobInstance：周期任务会生成多个任务实例
    • 是一个确定的Job的一次运行实例
  • 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，任务实力对应的任务元数据可以不同，因而使用任务历史存储

2.3.2 触发器 Trigger

  • 核心职责：给定一系列任务，解析他们的触发规则，在规定的时间内触发任务的调度

  • 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

方案一：腾讯字节方案——定期扫描+延时消息

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方案二：Quartz方案——时间轮

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。它是一个环形存储队列，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

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如何做到高可用的触发器？

核心问题：

  • 不同任务之间，任务的调度互相影响怎么办？
  • 负责扫描和触发的机器挂了怎么办？

解决办法：

  • 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触发一次
    • 数据库锁模式：在触发调度之前，更新数据库中JobInstance的状态，成功抢锁的才会触发调度
    • 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

2.3.3 调度器 Scheduler

2.3.3.1 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
    • 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

2.3.3.2 节点选择

  • 随机节点执行：选择集群中一个可用的执行节点来执行调度任务。使用场景：定时对账
  • 广播执行：在集群中所有的执行节点执行分发调度任务并执行。使用场景：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。使用场景：海量日志统计

2.3.4 执行器Executor

基于注册中心，可以做到执行器的弹性扩缩容。

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3 业务应用

3.1 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、互动、游戏

3.2 实例

3.2.1 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

3.2.2 春节季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实时做统计

解决方案对比：

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