这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第14天
前言
既然有提到分布式系统,那本文我们来聊聊分布式定时任务,谈谈它的发展历程。
发展历程
Windows批处理
说到Windows的批处理,相信大家都不会陌生,或多或少用来执行过某些命令。
例子:Windows系统的十分钟自动关机。
- 1.桌面右键新建一个文本文档。
- 2.重命名为“自动关机.bat”。
- 3.给文件添加内容“shutdown -s -t 600”并保存(Windows指令,10分钟后关机)。
- 4.双击运行该批处理文件,系统就会在10分钟后关机了。
Windows任务计划程序
例子:每天定时打卡(在此电脑右键管理里面能找到一个任务计划程序,感兴趣的可以自行添加一个任务试试)。
Linux命令-CronJob
- Linux系统命令简单,稳定可靠
- 只能控制单台机器,且无法适用于其他操作系统。
这里提一下,Cron字符串里面是一种校验规则,大概如下(*代表范围内所有):
例子:"302***"代表每天02:30定时执行任务。
单机定时任务-Timer、Ticker
- 跨平台,仅单机可使用。
例子:每隔5分钟定时刷新本地缓存数据。
java代码:
go代码:
单机定时任务-ScheduledExecutorService
- 拥有线程池功能,仅单机可用。
例子:每隔5分钟执行多个任务。 java代码:
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度、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。
触发时机分类:
- 定时任务:特定时间触发。
- 延时任务:延时触发,比如10s后执行。
- 周期任务:固定周期时间,或有固定频率周期调度触发,比如每隔5s或每天凌晨1点执行。
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,可随时按需扩缩容。
- 高可用:单点故障不影响最终任务结果,可做到故障转移。
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计算,适用于计算量大、单机无法满足的任务。
- 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,并需要对多个子任务结果汇总的任务。
业内定时任务框架
| 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 |
Xxl-job
Xxl-job是大众点评员工许雪里于2015年发布的分布式任务调度平台,是一个轻量级分布式任务调度框架,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。支持分片、简单支持任务依赖,支持子任务依赖,不是跨平台的。
Xxl-job很大的一个优势在于开源免费,轻量级,开箱即用,操作简单上手快,企业维护成本不高,在中小型公司使用非常广泛。
SchedulerX
分布式任务调度SchedulerX 2.0是阿里巴巴基于Akka框架自研的新一代分布式任务调度平台,提供定时调度、调度任务编排和分布式批量处理等功能。
SchedulerX可在阿里云付费使用,功能十分强大,在阿里巴巴内部广泛使用并久经考验。
TCT(仅在腾讯内部使用)
分布式定时任务调度服务(Tencent Cloud Task)是腾讯自主研发的一款高性能、高可靠通用的分布式任务调度中间件,通过指定时间规则严格触发调度任务,保障调度任务的可靠有序执行。该服务支持国际通用的时间表达式、调度任务执行生命周期管理。解决传统定时调度任务单点及并发性能问题。同时支持任务分片、流程编排复杂调度任务处理能力,覆盖广泛的任务调度应用场景。
知识扩充
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持更大的业务体量。
- 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。
小结(学习心得)
了解分布式定时任务发展历程,和单机定时任务进行对比,先对整体有一个框架,再学习分布式定时任务的原理就轻松很多了(笔者将在下一篇文章学习并记录分布式定时任务的原理)。
参考
- 字节跳动青训营《分布式定时任务》课程