这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 12 天

前言

抖音新年集卡活动 || 支付宝集五福活动

扫描脚本扫描每个用户的集卡信息计算每个用户所得金额。到开奖时间执行定时任务
项目的难点有

自动化——开奖和计算金额是全自动的
定时执行——定时发奖
海量数据——用户量大
高效稳定

由此引出分布式定时任务

发展历程

简单的定时任务——每隔5min定时刷新本地缓存

java

Timer timer = new Timer();
timer.schedule(new TimerTask() {
        @Override
        public void run() {
            SyncLocalCache();
        }
    },5000,5*60*1000);
)

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

但以上两种方法只能控制一台电脑上的程序
增加一个需求——定时执行多个任务
如果为每个任务分配一个线程会比较浪费资源，可以使用ScheduledExecutorService

任务调度——Quartz

缺点缺少负载均衡

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，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

执行任务

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

业内主流框架

业内流行框架:Xxl-job、SchedulerX、TCT

实现原理

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
控制台(Admin)，提供任务管理和干预的功能。

数据流

功能架构

控制台

任务:Job，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
- 包括基础信息（任务叫什么名字，任务属于什么业务），调度时机（什么时候进行调度），执行行为（如集五福中的行为就是发奖），执行方式（单机？广播？...）
任务实例:JobInstance，任务运行的一个实例，一个任务可以执行多次
- Job_id
- 触发时间
- 状态&结果
- 过程信息
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