这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 7 天
对课程中学到的重要知识点做了笔记，方便后续的回顾
1. 前言
概述： 自动化+定时执行+海量数据+高效稳定=分布式定时任务
2. 发展历程
从Linux命令到单机两到分布式，定时任务一百没有停下发展的脚步
2.1 Windows批处理
shutdown -s -t 600
2.2 Windows任务计划程序
2.3 Linux命令-CronJob
30 2 * * * clean_log.sh 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
2.4单机定时任务
Timer、Ticker
通过语言实现，仅仅单机可用
ScheduledExecutorService
拥有线程池功能 仅单机可用
2.5任务调度-Quartz
单任务极致控制 没有负载均机制
2.6什么是分布式定时任务
概念
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
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
- 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
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
2.7 业内定时任务框架
- Xxl-job 美团点评
- SchedulerX 阿里巴巴
- TCT 腾讯
- Elastic-job 当当网
- Saturn 唯品会
2.8 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
课后个人总结
- 对分布式定时任务有了一些大概的了解，知道了主要的作用是什么
- 了解了和单机定时任务，大数据处理引擎的差距
参考资料
[分布式定时任务]juejin.cn/post/719632…
