这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第12天
分布式定时任务
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分布式定时任务
自动化 + 定时执行 + 海量数据 + 高效稳定 = 分布式定时任务
- 平台化管理
- 分布式部署
- 支持海量数据
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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
按照触发时机分类：
- 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
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分布式定时任务-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
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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
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知识面扩充
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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
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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
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