分布式定时任务｜ 青训营笔记

繁星点点85
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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 16 天

前言

这是我今天对所学知识的总结，希望能同各位同学共同学习，一起进步！

发展历程

Windows 批处理

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Windows 任务计划程序

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Linux命令 - CronJob

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

单机定时任务 — Timer、Ticker

每隔5分钟定时刷新本地缓存数据

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

  • Timer定时器，它可以在指定时间后运行或周期性运行任务。

  • Ticker是周期性定时器，即周期性的触发一个事件，通过Ticker本身提供的管道将事件传递出去。

单机定时任务 - ScheduledExecutorService

每隔5分钟定时执行多个任务

private static ScheduledExecutorService scheduler;
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        scheduler = Executors.new ScheduledThreadPool(5);
        
        scheduler.scheduleAtFixedRate(((
                        new Runnable() {
                            @Override
                            public void run() {
                                DoSomething();
                            }
                        })),
                 0,300,
                 TimeUnit.SECONDS);
    }
​
  • 拥有线程池功能
  • 仅单机可用

任务调度 - Quartz

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  • 单任务极致控制
  • 没有负载均衡机制

分布式定时任务

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。

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： 采取集群方式部署，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

业内定时任务框架

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业内定时任务框架 Xxl-job

Xxl-job是大众点评员工许雪里于2015年发布的分布式任务调度平台，是个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。XXL-JOB 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。 Xxl-iob很大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。

业内定时任务框架 SchedulerX

分布式任务调度 SchedulerX 2.0 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。它功能非常强大，在阿里巴巴内部广泛使用并久经考验。

业内定时任务框架 TCT

分布式任务调度服务（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，通过指定时间规则严格触发调度任务，保障调度任务的可靠有序执行。该服务支持国际通用的时间表达式、调度任务执行生命周期管理，解决传统定时调度任务单点及并发性能问题。同时，支持任务分片、流程编排复杂调度任务处理能力，覆盖广泛的任务调度应用场景。

TCT 仅在腾讯内部使用，未开源。也未商用**

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

分布式定时任务实现原理

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

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  • 触发器：Trigger，解析任务，生产触发事件
  • 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

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功能架构

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控制台

基本概念

  • 任务：Job，任务元数据
  • 任务实例：Joblnstance，周期性任务会生成多个任务实例
  • 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，因而任务历史存储

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

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任务示例

任务实例（Joblnstance）是一个确定的 Job 的一次运行实例

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触发器（Trigger）

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，避免资源浪费

设计方案一

定期扫描+演示消息（腾讯字节方案）

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设计方案二

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要触发的任务列表

1、使用链表存储任务，每个元素代表一个任务

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  • 查询复杂度O(n)，修改复杂度O(1)

2、使用最小堆存储任务，按照执行时间排序，每个节点存储同执行时间任务列表

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  • 查询复杂度O(1)，修改复杂度O(logn)

3、使用时间轮存储任务，每个节点存储同执行时间人物列表

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  • 查询复杂度O(1)，修改复杂度O(1)

4、使用多级时间轮存储任务，上一级时间轮转过对应刻度后把任务塞入下级时间轮中

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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

调度器（Scheduler）

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

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
  • 可以支持优雅地扩容

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

  • 随机结点执行：选择集群中一个可用的执行节点执行调度任务。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。使用场景：海量日志统计。

资源调度-任务分片

通过任务分片提高执行的效率和资源的利用率

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N 个执行器 Executor，M 个业务数据区段，最号M >= N,且M是N的整数倍

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

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高级特性——故障转移

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分片任务基于一致性hash策略分发任务，当某Executor异常时，调度器会将任务分发到其他Executor。

调度器 - 高可用

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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。

执行器（Executor）

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基于注册中心，可以做到执行器的弹性扩容

注册、调度、回调、心跳监测

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。

其他解决方案

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

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

其他解决方案对比

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课程回顾

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