这是我参与第五届青训营笔记创作活动的第17天，今天的课程为分布式定时任务相关理论，从抖音春节任务讲起，讲述其发展历史、实现过程等，下面我总结一下今天学到的知识。
抖音春节项目
后端开奖技术方案设计
难点
用户规模(亿级)大、资金规模(亿级)大、读写QPS(百万级)高
需求
自动化+定时执行+海量数据+高效稳定=>分布式定时任务
定时任务的发展历史
案例
case1：Windows电脑自动关机
Step1:桌面空白处右键单击-新建-文本文档
Step2:更改文件名和后缀为“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
case2：每天12:00自动疫情打卡
此电脑->管理->任务计划执行
case3：每天2:30定时清理机器日志
30 2 * * * clean_log.sh
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
任务调度工具——Quartz
分布式定时任务
特点：平台化管理、分布式部署、支持海量数据
分布式定时任务的定义
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。
分布式定时任务分类
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
按执行方式分类：
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
业内定时任务框架
关联技术
单机定时任务、大数据处理引擎
定时任务的实现原理
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：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
控制台：Admin，提供任务管理与干预功能
功能架构
基本概念
任务：Job，任务元数据，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。
任务实例：Joblnstance，是一个确定的任务(Job)运行的实例
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
触发器
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
方案
- 定时扫描+延时消息(腾讯、字节方案)
- 时间轮(Quatrz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。
优化过程： 使用链表->使用最小堆->使用时间轮->使用多级时间轮存储任务
问题与解决方案
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?
解决方案：
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
具体方案：
- 数据库行锁模式，缺点：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，性能较高，多数公司采用
调度器
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
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：海量日志统计。
故障转移
确保部分执行单元任务失败时,任务最终成功
