这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 9 天
前言
技术体量
- 亿级用户规模
- 十亿级资金规模
- 百万级读写 QPS
方案
自动化 + 定时执行 + 海量数据 + 高效稳定 = 分布式定时任务
发展历程
Windows 批处理
Linux 命令 - CronJob
* * * * * command to be executed
- - - - -
| | | | |
| | | | + - day of week (0 - 6) (Sunday = 0)
| | | + --- month (1 - 12)
| | + ----- day of month (1 - 31)
| + ------- hour (0 - 23)
+ --------- min (0 - 59)
- Linux 系统命令，使用简单，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、ScheduleExecutorService
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，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
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，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
业内流行框架
| Xxl-job | SchedulerX | TCT | Elastic-job | Saturn | |
|---|---|---|---|---|---|
| 来源公司 | 美团点评 | 阿里巴巴 | 腾讯 | 当当网 | 唯品会 |
| 是否开源 | 是 | 否 | 否 | 是 | 是 |
| 任务编排 | 子任务依赖 | 支持 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
| 任务分片 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 高可用 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 故障转移 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
| 可视化运维 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
- 美团点评 Xxl-job
- 阿里巴巴 SchedulerX
- 腾讯 TCT
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
实现原理
核心架构
- 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。
