分布式定时任务--理清概念与思考题 | 青训营笔记本节主要是介绍了分布式定时任务的设计。包括整体架构、控制台、触发器、调

这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 7 天

本节主要是介绍了分布式定时任务的设计。包括整体架构、控制台、触发器、调度器、执行器的设计。与之前一样，对于我的水平来说，理清相关概念，达到相关认识就是我的进步。

如何设计今年春节集卡瓜分20亿的技术方案？

对于业务流程而言，需要：定时扫描抖音用户集卡状态 =》汇总计算用户的瓜分金额 =》定时开奖。

对于技术要求而言，用户是亿级规模，资金是十亿级规模，还有百万级读写QPS

所以最终方案是：自动化 + 定时执行 + 海量数据 + 高效稳定 = 分布式定时任务

什么是定时任务？
定时任务是指系统为了自动完成特定任务，定时、延时、周期性完成任务调度的过程。主要应用在订单状态改变、后台统计、定时发送邮件或短信等。

分布式定时任务的执行方式有哪些？有什么区别？
- 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

有了单机定时任务为什么还需要分布式定时任务？
- 首先他们都可以实现自动化的定时、延时、周期任务调度
- 但当业务量大起来时，单机定时任务与业务线程混杂在一起，而定时任务执行非常消耗cpu的资源，可能会影响到业务线程的执行，导致性能下降，服务不稳定
- 而分布式定时任务能支撑更大的业务体量，其性能更好，稳定性更高
分布式定时任务和大数据处理引擎有什么关系和差异？

关系： 都可以对海量数据处理，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

1、分布式定时任务可以帮助我们处理哪些业务场景？
分布式定时任务适用于定时、延时、周期性完成的任务调度，比如应用在在电商、游戏等业务上。

2、春节集卡瓜分20亿的玩法，发奖金额计算、实时开奖两个阶段分别用到分布式定时任务什么执行模式？

发奖金额计算是MapReduce任务。发奖金额计算需要统计集卡状态，之后还要计算发奖金额。实时开奖是Map任务，实时开奖只需对集齐的用户发奖。

3、有了分布式定时任务，单机定时任务还有适用场景么？
肯定有，单机定时适用于计算量小、并发度低的任务，比如定时订单状态改变、后台统计、定时发送邮件或短信。

4、时间轮这种数据结构，在定时/延时场景相比其他数据结构有哪些优势？
时间轮的查询和修改的时间复杂度都是O(1)，在某些情况下性能更好。

5、分布式定时任务的调度中心怎么判断一台执行器的机器处于可被调度状态？
执行器的机器首先需要调用调度中心的注册服务将本机器注册上去，并且需要定期状态上报供调度中心监控机器状态。

6、你能想到哪些业务场景，实时计算引擎优于分布式定时任务？
需要实时统计大规模流式数据，只需要做数据处理，无需调用RPC/HTTP接口做其他额外处理的业务场景

这节课认识了许多新鲜概念，比如分布式定时任务、单机定时任务、调度中心、制台、触发器、调度器、执行器等等，熟悉这些名词，逐步理解他们的概念，对以后实践使用肯定有用！这就是我坚持听课的动力啊。