分布式定时任务(一)｜青训营笔记

路有所思
104 阅读5分钟

这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 14 天

1. 概述

我将主要介绍如下知识点：

  1. 分布式定时任务发展历程
  2. 分布式定时任务概述

2. 发展历程

2.1 Windows 批处理

需求举例：10分钟后 Windows 电脑自动关机

步骤：

  • 桌面空白处右键单击-新建-文本文档
  • 更改文件名和后缀为”自动关机.bat“
  • 修改文件内容为shutdown -s -t 600，表示600秒后关机
  • 双击运行该批处理文件，电脑将会在10分钟后关机

2.2 Windows 任务计划程序

需求举例：每天 12:00 自动疫情打卡

步骤：

  • 右键 ”此电脑“ - 管理

    1675753626663.png

  • 可以抓包自动打卡的请求，写一个脚本去实现，注册到下方任务即可

    1675753871955.png

2.3 Linux 命令-CronJob

需求举例：每天 02:30 定时清理机器日志

执行命令：30 2 * * * clean_log.sh

参数说明：min hour day_of_month month day_of_week

  • 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

2.4 单机定时任务-Timer、Ticker

需求举例：每隔5分钟定时刷新本地缓存数据

代码示例：

跨平台、仅单机可用

  • Java

    public static void main(String[] args) throws ParseException {
    Timer timer = new Timer();
    timer.schedule(new.TimerTask() {
        @Override
        public void run() {
            SyncLocalCache();
        }
    }, 5000, 5 * 60 * 1000);
}

  • Go

    func main(){
    ticker := time.NewTicker(5 * time.Minute)
    for {
        select {
        case <- ticker.C:
            SyncLocalCache()    
        }
    }
}

2.5 单机定时任务-ScheduledExcutorService

需求举例：每隔5min定时执行多个任务

代码示例：

拥有线程池功能、仅单机可用

private static ScheduledExcutorService scheduler;

public static void main(String[] args) throws Exception {
    scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(5);
    
    scheduler.scheduleAtFixedRate(((
        new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                DoSomething();
            }
        })),
	0, 300,
	TimeUnit.SECOND);
}

2.6 任务调度-Quartz

  • 单任务极致控制
  • 没有负载均衡机制

2.7 分布式定时任务

  • 平台化管理
  • 分布式部署
  • 支持海量数据

3. 分布式定时任务概述

3.1 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，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

3.2 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

3.3 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

3.4 业内定时任务框架

Xxl-job：

  • 是一个轻量级分布式任务调度框架，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
  • 其很大的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

SchedulerX：

  • 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。其功能非常强大，在阿里巴巴内部广泛使用并久经考验

TCT：

  • 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
  • TCT 仅在腾讯内部使用，未开源，也未商用

3.5 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

4. 总结

定时任务，解决了自动化和准时这两个问题；分布式定时任务，则是解决高性能、可靠性、分布式部署等问题

我们对分布式定时任务有了一定的了解，下一篇将继续讲述其具体的实现原理

参考：

  • 字节内部课：抖音春节活动 & 定时任务发展之路
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