定时任务 | 青训营笔记

望z
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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10天

介绍

春节集卡瓜分20亿

作为后端同学开发，怎么设计最终开奖环节技术方案？

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定时任务

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) {
    Timer timer = new Timer();
    timer.schedule(new TimerTask() {
        @Override
        public void run() {
            SyncLocalCache();
        }
    }, 5000, 5 * 50 * 1000);
}
    • Go
    import "time"
​
func main() {
   ticker := time.NewTicker(5 * time.Minute)
   for true {
      select {
      case <-ticker.C:
         SyncLocalCache()
      }
   }
}

  • 跨平台、仅单机可用

ScheduledExecutorService

  • 每隔5分钟定时执行多个任务
private static ScheduledExecutorService scheduler;
​
public static void main(String[] args) {
    scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(5);
    
    scheduler.scheduleAtFixedRate(
        new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                // TODO
            }
        })),
    0, 300, TimeUnit.SECONDS); 
}
  • 用于线程池功能
  • 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

  • 平台化管理
  • 分布式部署
  • 支持海量数据

什么是分布式定时任务

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、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

特点

  • 自动化：全自动化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，可用随时按需扩缩容
  • 高可用：单点故障不影响最终任务结果，可以做到故障转移

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

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：一个任务可用分出多个子任务，每个子任务负责一部分的计算。适用于计算量打，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。

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到这个之外，还可以调用HTTP和RPC服务

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

  • 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

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功能架构

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控制台

基本概念

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  • 任务：Job，任务元数据
  • 任务实例：JobInstance，周期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，因而使用任务历史存储

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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任务实例

任务实例（JobInstance）是一个确定的 Job 的一次运行实例。

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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。

  • 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1

定期扫描+延时消息（腾讯、字节方案）

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方案2

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

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

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分布式锁模式

调度器

  • 资源来源
  • 资源调度
  • 任务执行

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

缺少：

  • 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
  • 可以支持优雅的扩缩容

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执行，提升资源利用效率。适用场景：海量日志统计。

任务分片

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通过任务分片来提高任务任务执行的效率和资源的利用率，N个执行器Executor，M个业务数据区段，最好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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故障转移

故障转移：确保部分执行单元任务失败时，任务最终成功

image-20220602194020460.png 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

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

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执行器

基于注册中心，可以做到执行器的弹性扩缩容

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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

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其他解决方案

发货后超过10天未收货系统自动确认收货

  • 使用分布式定时任务的延时消息
  • 使用消息队列的延时消息或定时消息

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实时做统计

总结

定时任务是基于时间控制的短时任务，通过设置定时任务可以满足多种实际开发需要

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