分布式定时任务 ｜ 青训营笔记

Gerrad
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这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 8 天

内容来自掘金字节内部课：抖音春节活动 & 定时任务发展之路, 分布式定时任务实现原理, 分布式定时任务业务实践, 课程：分布式定时任务

一、本堂课重点内容：

  1. 分布式定时任务整体架构
  2. 控制台Admin详细设计
  3. 触发器Trigger详细设计
  4. 调度器Scheduler详细设计
  5. 执行器Executor详细设计
  • 知识面扩充
    • 对分布式定时任务建立起宏观的认知，并深入了解其实现原理
    • 了解关联的单机定时任务、大数据处理引擎，通过了解不同实现方案的优劣来拓展知识面
  • 项目实践能力加强
    • 了解在哪些实际业务场景中使用分布式定时任务
    • 对于实际业务场景的中间件选型、技术方案设计做到成竹在胸

二、详细知识点介绍：

1. 前沿

每年春节抖音都会有很多有意思的玩法，如果同学们是字节的后端同学，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

2. 发展历程

2.1 windows批处理

  • Case 1:10分钟后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

2.2 windows任务计划程序

  • Case 2:每天12:00自动疫情打卡
    • windows自带：管理->任务计划程序

2.3 Linux命令-CronJob

  • Case 3:每天02:30定时清理机器日志
    • Linux系统命令，使用简单，稳定可靠
    • 只能控制单台机器，且无法适用于其他操作系统

302** * clean_log.sh

image.png

2.4 单机定时任务-Timer、Ticker

  • Case 4:每隔5分钟定时刷新本地缓存数据
    • 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()
        }
    }
}

2.4单机定时任务-ScheduledExecutorService

  • Case 5:每隔5分钟定时执行多个任务
    • 拥有线程池功能（资源利用率较高）
    • 仅单机可用
private static ScheduledExecutorService 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.SECONDS);
}

2.5 任务调度-Quartz

图片来源:zhuanlan.zhihu.com/p/306591082

  • 单任务极致控制
  • 没有负载均衡机制

image.png

2.6 分布式定时任务

  • 平台化管理（之前的只能处理几个任务）
  • 分布式部署（突破单机性能瓶颈）
  • 支持海量数据

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  • 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，比如每天12点或者每隔5s执行

  • 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

  • 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

执行方式 vs 春节集卡：

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2.7 业内定时任务框架

  • 业内流行框架
    • 美团点评Xxl-job（开源免费）
    • 阿里巴巴SchedulerX（付费，广泛使用）
    • 腾讯TCT（未开源，内部使用）

2.8 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

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

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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。（本图只是一种高度抽象的架构）

3.1.1 数据流

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3.1.2 功能架构

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3.2.1 基本概念

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  • 任务:Job，任务元数据
  • 任务实例:Joblnstance，任务运行的实例（一个任务会执行多次）
  • 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

3.2.2 基本概念-任务元数据

任务元数据(Job)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。

image.png

3.2.2 基本概念-任务实例

任务实例(Joblnstance)是一个确定的Job的一次运行实例。

3.3 触发器

3.3.1 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

3.3.2 触发器-方案一

腾讯字节方案：定期扫描+延时消息(腾讯、字节方案)

3.3.3 触发器-方案二

时间轮(Quartz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

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目标:遍历任务列表，从中找出当前时间点需触发的任务列表

image.png

image.png

但是空间会无限大

image.png

  • 但时钟只有60个刻度
    • 加cnt，记录时钟转了多少圈
    • 多级时间轮

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这种技术在分布式、消息队列、延时定时消息、操作系统、心跳检测都有所应用。

3.3.4 触发器 - 高可用

  • 核心问题
    • 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?
  • 解法思路
    • 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

问题引出：

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数据库行锁模式：

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

image.png

多台机器频繁竞争数据库锁,节点越多性能越差（数据库性能较差）

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

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性能较高，多家公司采用

3.4 调度器

资源来源、资源调度、任务执行

3.4.1 资源来源

  • 业务系统提供机器资源（利用率高、容易引发事故）
  • 定时任务平台提供机器资源（与业务系统隔离、优雅扩缩容，但消耗资源多、会产生接口权限问题）

3.4.2 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。

任务分片：

image.png

3.4.3 高级特性 - 任务编排

使用有向无环图DAG(Directed Acyclic Graph)进行可视化任务编排

3.4.3 高级特性 - 故障转移

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3.4.4 调度器 - 高可用

调度器可以集群部署，做到完全的无状态，靠消息队列的重试机制保障任务一定会被调度

3.5 执行器

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基于注册中心，可以做到执行器的弹性扩缩容

4. 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：
    • 订单30分钟未付款自动关闭订单
    • 定时给商家、达人发送消息，给用户发放优惠券等
  • 互动：
    • 支付宝集五福
    • 字节春节集卡瓜分红包
  • 游戏：
    • 活动结束后批量补发用户未领取的奖励
    • 定期更新游戏内榜单

其它解决方案：

  • eg. 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
  • eg. 春节集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实时做累计

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重点：

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