这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第13天。
一、发展历程
Windows批处理
Case 1：10分钟后Windows电脑自动关机
Windows任务计划程序
Case 2：每天12：00自动疫情打卡
Linux命令-CronJob
Case 3：每天02：30定时清理机器日志
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
单机定时任务-ScheduleExecutorService
Case 5：每隔5分钟定时执行多个任务
拥有线程池功能、仅单机可用
任务调度-Quartz
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
- 延时任务：延时触发
- 周期任务：固定周期时间或固定频率周期调度触发
分布式定时任务的特点
自动化
平台化
分布式
伸缩性
高可用
分布式定时任务执行方式
- 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
- 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
Xxl-job
Xxl-job是一个轻量级分布式任务调度框架，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，不跨平台。
ScheduleX
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。
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这个，还可以调用HTTP和RPC服务。
二、实现原理
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。
2、控制台
- 任务：Job，任务元数据
- 任务实例：Jobinstance，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
- 任务元数据：Job，用户对任务属性定义，包括任务类型基础信息、调度时机、执行行为和执行方式
- 任务实例：JobInstance，一个确定的Job的一次运行实例。
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
方案1：定期扫描+延时消息（腾讯、字节方案）
方案2：时间轮（Quartz所用方案）：高效利用线程资源进行批量化调度的一种调度模型。一个存储环形队列，底层采用数组实现，数组中每个元素可以存放一个定时任务列表。
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
4、调度器
核心解决的问题：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。
5、执行器
基于注册中心，可以做到执行器的弹性扩缩容。
