分布式定时任务 | 青训营笔记

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这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 7 天

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历史

Linux命令-CronJob

单机定时任务-Timer、Ticker

public static void main(String[] args) throws ParseException {
    Timer timer = new Timer();
    timer.schedule(new TimerTask() {
        @Override
        public void run() {
            SyncLocalCache();
        }
    },50005 * 6 * 1000);
}
func main() {
    ticker := time.NewTicker(5 * time.Minute)
    for{
        select {
            case <-ticker.C:
            SyncLocalCache()
        }
    }
}
​

单机定时任务-ScheduledExecutorService

private static ScheduledExecutorService scheduler;
public static void main(String[] args) throws Exception {
    scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(5);
    scheduler.scheduleAtFixedRate(((
        new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                DoSomething();
            }
        })),
    0, 300,
    TimeUnit.SECONDS);
}

任务调度- Quartz

定义

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,比如每隔5s或者每天12点执行

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

业内定时任务框架

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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

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

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控制台

  1. 任务: Job,任务元数据任务
  2. 实例: Joblnstance周期任务会生成多个任务实例
  3. 任务结果: JobResult,任务实例运行的结果
  4. 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

触发器

核心职责 给定一系列任务,解析它们的触发规则,在规定的时间点触发任务的调度

设计约束 需支持大量任务 需支持秒级的调度周期任务需要多次执行 需保证秒级扫描的高性能,并避免资源浪费

触发器方案

  1. 定期扫描+延时消息(腾讯、字节方案)
  2. 时间轮 ( Quartz 所用方案)

调度器

资源来源 业务系统提供机器资源 定时任务平台提供机器资源

资源调度-节点选择

  1. 随机节点执行: 选择集群中一个可用的执行节点执行调度任务。适用场景:定时对账
  2. 广播执行: 在集群中所有的执行节点分发调度任务并执行。适用场景: 批量运维
  3. 分片执行: 按照用户自定义分片逻辑进行拆分,分发到集群中不同节点并行执行,提升资源利用效率。适用场景:海量日志统计。

资源调度-任务分片

高级特性-任务编排

使用有向无环图 DAG(Directed Acyclic Graph) 进行可视化任务编排

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高级特性-故障转移

故障转移: 确保部分执行单元任务失败时,任务最终成功

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执行器

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