1. 前言
春节集卡瓜分220亿
自动化+定时执行+海量数据+高效稳定=分布式定时任务
2. 发展历程
2.1 Windows批处理
- case1:10分钟Windows电脑自动关机
- step1：新建-文本文档
- step2：更改后缀名"自动关机.bat"
- step3：修改内容为"shutdown -s -t 600"
- step4：双击运行该批处理文件，电脑就会在10分钟之后自动关机
2.2 Windows任务计划程序
- case2：Windows任务计划程序
- 我的电脑-管理-任务计划程序-写python脚本
2.3 Linux命令-CronJob
- case3：每天2.30定时清理机器日志
Linux系统命令，使用简单，稳定可靠
只能控制单台电脑，且无法适应其他操作系统
2.4 分布式定时任务
定时任务与分布式定时任务的介绍：
- 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，比如每天12点或者每隔5s执行
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
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
业内定时任务框架：
3. 实现原理
3.1 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
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。
数据流
功能架构
3.2 控制台
- 任务：Job，任务元数据
- 任务实例：Joblnstance，任务运行的实例
- 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
3.3 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
方案
- 定时扫描+延时消息（腾讯，字节方案）
- 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。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。
高可用
问题引出
解决方式
- 数据库行锁方式：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
- 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
3.4 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 可以支持优雅地扩缩容
- 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。
- 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
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。
