分步式的定时任务|青训营笔记

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前言

这是我参与【第五届青训营】伴学笔记创作活动第十二天，这节课主要学习内容为分布式定时活动的发展历程，实现原理和业务应用。

正文

1. 发展历程

- Windows批处理：
  • 10分钟后Windows电脑自动关机：
  • 桌面空白处右键单击-新建-文本文档
  • 更改文件名和后缀为“自动关机.bat”
  • 修改文件内容为shutdown-s-t 600”，代表十分钟后关机
  • 双击运行该批处理文件，电脑将会十分钟后自动关机。
- windows任务执行程序
  • 电脑自带的的功能。
- Linux命令-Gronjob
  • 明天02:30定时清理机器日志
  • Linux系统命令，使用能够简单，稳定可靠
  • 只能控制单台机器，且无法适用于其他操作系统。
- 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) throms ParseException{
Timer timer =new Timer();
timer.schedule(new TimerTask(){
@Override
public viod run(){
SyncilCache();
}
},5000,5*60*1000);
}
  • Go
func main(){
ticker :=time.NewTicker(5*time.Minute)
for{
select{
case <-ticker.C:
SyncLocalCache()
}
}
}
  • 跨平台，单机使用
- 单机定时任务——ScheduleExcutorService
  • 每隔五分钟定时执行多个任务
public static void main ( String [] args ) throws Exception (
 scheduler = Executors . newSchedu ledThreadPool (5);
 scheduler . scheduleAtFixedRate (((
 new Runnable (){
@ Override 
 public void run (){
 DoSomething (0;
})),
0,300,
 TimeUnit . SECONDS );
  • 拥有线程多功能，单机可用
- 任务调度——Quartz
  • 优良框架，但使用并不多
- 分布式定时任务
  • 平台化管理，分布式部署，支持海量数据
  • 定时任务是指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
  • 接触发时机分类：
  • 定时任务：
  • 延时任务：
  • 周期任务：
  • 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
  • 业务定时任务框架：
  • Xxl-job：开元且免费
  • SchedulerX：阿里巴巴内部广泛使用并久经考验
  • TCT：尽在腾讯内部使用，未开源，也未商用
  • 分布式定时任务和单机定时任务：
  • 关系：都可以实现自动化的定时，延时周期性任务调度
  • 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
  • 分布式定时任务和大数据处理引擎：
  • 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DDP服务

2.分布式定时任务核心

  • 解决触发，调度，执行三个问题
  • 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
  • 除此之外要提供一个控制台（Admin）,提供任务管理和干预功能
- 基本概念：
  • 任务：job，任务元单元
  • 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，用户可以修改任何信息，任务实例对应的人物元数据不同，因而使用历史储存。
  • 任务元数据是用户对任务属性定义，包括任务类型调度时机，执行时机等（job：基础信息，调度时机，执行行为，执行方式）
  • 任务实例是一个确定job的运行实例（jobinstance：job_id，触发时间，状态&结果，过程信息）
`触发器
  • 核心职责：给定一系列任务，解析它们的触发规则，在规定的时间点出发任务调度
  • 设计约束：需大量支持任务，需支持秒级调度，周期任务需要多次执行，需保证秒级扫描的高性能，并避免源浪费。
  • 方案1：定期扫描加延时消息
  • 方案2：时间轮
  • 高可用：
  • 核心问题：不同业务之间，任务的调度相互影响，负责扫描和触发的机器挂了
  • 解法思路：存储上，不同国别，业务做资源隔离，运行时，不用国别，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，通过数据库封锁或分布式锁保证任务只被触发一次。
- 调度器
  • 业务系统提供资源来源:
  • 优点:认为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影响任务脚本在线服务的事故，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：
  • 优点：任务执行逻辑与业务系统提供的在线资源服务隔离，避免相互影响，可以支持优雅的扩容
  • 缺点：消耗更多机器资源，需要额外为定时任务平台提供申请接口调用权限，而不能直接集成业务系统权限。
  • 节点选择：
  • 随机节点执行：定时对账
  • 广播执行：在集群中所有执行节点分发调度任务并执行。使用场景：批量运维
  • 分片执行：俺咋后用自动一份片逻辑进行拆分，分发到集群中不同节点并执行，提升资源利用率，使用场景：海量日志统计
  • 高级特性：
  • 任务编排：使用有向无环图进行可视化任务编排
  • 故障转移：确保部分执行单元任务失败时，任务最终成功。
  • 高可用：调度器可以集群部署，做到完全的无状态，靠消息列表的重试机制保障任务一定会被调度，
- 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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