分布式定时任务 1 | 青训营笔记

88 阅读2分钟

这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第 6 天,本文主要介绍了分布式定时任务的整体框架。

概述

自动化 + 定时执行 + 海量数据 + 高效稳定 = 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
  1. 定时任务:特定时间触发,比如今天15:06执行
  2. 延时任务:延时触发,比如10s后执行
  3. 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

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

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

  • 分布式定时任务可以支撑更大的业务体系
  • 分布式定时任务的性能、伸缩性、稳定性更高

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、稳定性更高

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