分布式定时任务那些事儿｜青训营笔记

一、前言

以集福开奖为例，后端如何设计最终开奖环节的技术方案？

自动化 + 定时执行 + 海量数据 + 高效稳定 == 分布式定时任务

二、概述

2.1 发展历程

• • Windows运行批处理文件
• • Windows任务计划程序
• • Linux命令—CronJob
• • 应用程序编码层—单机定时任务（Timer—Java、Ticker—Go、ScheduledExecutorService—线程池技术）
• • 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）

2.2 分布式定时任务概述

定时任务是指系统为自动完成特定任务，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。

2.3 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：采用集群部署，可以按需扩缩容
• • 高可用：单点故障不影响最终任务结果，可以做到故障迁移

2.4 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，且需要对子任务结果做汇总的任务

2.5 业内定时任务框架

三、实现原理

3.1 核心架构

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

3.2 控制台

• • 任务：Job，任务元数据
• • 任务实例：JobInstance，周期任务会生成多个任务实例
• • 任务结果：JobResult，任务实例运行的结果
• • 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

3.3 触发器

给定一些列任务，解析它们的触发规则，在规定的时间点触发任务的调度，下面是一些触发器设计方案：

不同业务之间，任务的调度相互影响怎么办？负责扫描和触发的机器挂了怎么办？

• • 存储上：不同国别、业务做资源隔离
• • 运行上：不同国别、业务分开执行
• • 部署时：采用多机房集群化部署，避免单点故障，通过数据库锁或分布式锁保证任务只被触发一次

3.4 调度器

根据调度的资源来源可以分为两种方案：

• • 业务系统提供资源（阿里、美团、字节）
  • • 优点：任务执行逻辑与业务系统共用一份资源，利用率高
  • • 缺点：更容易发生定时任务脚本影响在线业务的事故；不能由定时任务平台控制扩缩容
• • 定时任务平台提供机器资源（字节）
  • • 优点：任务执行逻辑与业务系统提供的在线服务隔离，避免相互影响，可以优化扩缩容
  • • 缺点：消耗更多机器资源；需要额外为定时任务平台申请接口调用权限，而不能直接继承业务系统的权限

资源调度—节点选择：

• • 随机节点执行：选择集群中的一个可用的执行节点执行调度任务。适用场景：定时对账
• • 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
• • 分片执行：按照用户自定义的分片逻辑进行拆分，分发到集群中不同节点并执行，提升资源利用效率。适用场景：海量日志统计

• • 故障转移：分片任务基于一致性Hash策略分发任务，当某个执行器异常时，调度器会将任务分发到其他执行器。
• • 高可用：调度器可以集群部署，做到完全无状态，靠消息队列的重试机制保障任务一定会被调度。

3.5 执行器

基于注册中心，可以做到执行器的弹性扩缩容。

四、业务应用

所有需要定时、延时、周期性执行任务的业务场景，都可以考虑使用分布式定时任务

• • 电商：订单30分钟未支付自动关闭订单、定时给商家、达人发消息、优惠券
• • 互动：支付宝集五福、字节春节集卡分红包
• • 游戏：活动结束后批量补发用户未领取的奖励、定期更新游戏内的榜单

五、总结