导读：如今，无论是互联网应用还是企业级应用，都充斥着大量的批处理任务，常常需要一些任务调度系统帮助我们解决问题。随着微服务化架构的逐步演进，单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。
最近宜信开源微服务任务调度平台SIA-TASK，SIA-TASK属于分布式的任务调度平台，使用起来简单方便，非常容易入手，部署搭建好SIA-TASK任务调度平台之后，编写TASK后配置JOB进行调度，进而实现整个调度流程。本文新建了JOB示例，该JOB关联了前后级联的两个TASK，TASKONE(前置TASK)和TASKTWO(后置TASK)，主要阐述一个JOB怎样关联配置两个级联TASK，以及该JOB是如何通过SIA-TASK实现任务调度，最终实现对两个TASK执行器的调用。
任务调度系统在数据平台中算是非常核心的组件了。在日常的数据处理中，定时运行一些业务是很常见的事，比如定时从数据库将新增数据导入到数据平台，将数据平台处理后的数据导出到数据库或者是文件系统。
无论是互联网应用或者企业级应用，都充斥着大量的批处理任务。我们常常需要一些任务调度系统来帮助解决问题。随着微服务化架构的逐步演进，单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。在此背景下，很多原先的任务调度平台已经不能满足业务系统的需求，于是出现了一些基于分布式的任务调度平台。
我们就直接进入正题： 系统的crontab解决不了的几类问题： 任务的时间精度不够 任务管理太臃肿 没法设置任务的截止时间 没有调度功能 没法监控任务的执行情况 如果系统出问题，任务可能没法执行 任务间的依赖没法直接控制 而如果要接入任务调度平台，会解决掉绝大多数的问题，不过很多人都会有类似的几个顾虑： 1.如果调度平台出问题，所有的任务都会失败，影响巨大 2.一旦迁入平台，就是一条“不归路”，除非手工干预调整 3.任务的调度不够优雅，如果任务多，比如有500个任务，需要在1
在日常业务中或多或少都会碰到这样的需求，需要在指定时间执行某个任务，或者周期性的执行某个任务。类似这种任务，一般可以归结为定时任务。正所谓：哪里有需求，哪里就有创造。为了满足定时任务这样的需求，各种任务调度框架应运而生。Timer、ScheduledThreadPoolExecutor（什么？你没看错，这个也可以做定时任务）、Quartz等等。但随着分布式、微服务的发展，以上的作业调度框架就有点不够看了。主要有以下几个问题：
导语 对于定时任务大家应该都不会陌生，从骨灰级别的Crontab到Spring Task，从QuartZ到xxl-job，随着业务场景越来越多样复杂，定时任务框架也在不断的升级进化。 那么今天就来跟大家从以下三个方面聊一聊分布式任务调度：从单机定时任务到分布式任务调度平台的演进过程、腾讯云分布式任务调度平台TCT是如何应运而生的、TCT具体落地案例情况和解决了哪些核心问题。 作者简介 崔凯 腾讯云 CSIG 微服务产品中心产品架构师 多年分布式、高并发电子商务系统的研发、系统架构设计经验，擅长主流微服务
日志是大数据平台重要数据来源之一，应用程序日志一方面记录各种程序执行状况，一方面记录用户的操作轨迹。Flume 是日志收集常用的工具。
当前软件的架构已经开始向分布式架构转变，将单体结构拆分为若干服务，服务之间通过网络交互来完成业务处理。在分布式架构下，一个服务往往会部署多个实例来运行我们的业务，如果在这种分布式系统环境下运行任务调度，我们称之为分布式任务调度。
为什么强调是分布式调度平台，系统原生的crontab配置是单机的，如果机器挂掉，那机器上的任务自然而然的就不会再运行，如果是重要业务，那影响还是蛮大的。使用原生的crontab, 也有可能你也经历过如下的几个问题：
原文由Rector首发于 码友网 之 《C#/.NET/.NET Core应用程序编程中实现定时任务调度的方法或者组件有哪些,Timer,FluentScheduler,TaskScheduler,Gofer.NET,Coravel,Quartz.NET还是Hangfire》
导语：本文我们从架构和技术实现上来为大家讲解腾讯云分布式任务调度系统TCT(Tencent Cloud Task)如何实现任务调度的精准实时、稳定高效，以及任务的切分和编排。（编辑：中间件小Q妹）
随着公司规模的增长，对大数据的离线应用开发的需求越来越多，这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
近期在对接任务调度系统的时候，对整体系统的设计有了一个较为全面的认识，而原本的任务接入是更偏重于数据库方向的任务，而在后续要接入通用任务，这部分的工作和原来相比还是有较大的差异，但是换句话说，因为存在集成难度，所以一旦集成起来，对于任务接入来说，这算是任务调度通用模块的核心价值之一。
ScheduledExecutorService 是 Java 标准库提供的一个用于调度定时任务的接口。它提供了一种相对简单的方式来执行定时任务，不需要引入额外的库。
记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越负责，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。
随着系统规模的发展，定时任务数量日益增多，任务也变得越来越复杂，尤其是在分布式环境下，存在多个业务系统，每个业务系统都有定时任务的需求，如果都在自身系统中调度，一方面增加业务系统的复杂度，另一方面也不方便管理，因此需要有一个任务平台对分散的任务进行统一管理调度，基于目前的情况，任务平台需要支持以下几个方面：
任何工具的使用都要结合自身的业务场景，脱落业务场景谈技术选型就是耍流氓。 考虑私有云场景业务量一般，高并发场景很少遇到，同一时间也不会有超大量定时任务同时需要执行，所以考虑自研也未尝不可。 目前自研最急需解决的问题并不是高并发，而是如何避免任务被重复执行； 场景就变成了：
原文链接：https://blog.csdn.net/guyue35/article/details/84883408
本文主要介绍分布式任务调度平台XXL-JOB(v2.1.0版本)，包括功能特性、实现原理、优缺点、同类框架比较等
关于任务调度的设计，完成了整体的设计和快速迭代的一个版本，我们需要考虑分布式的方案。
Java开发中经常会使用到定时任务：比如每月1号凌晨生成上个月的账单、比如每天凌晨1点对上一天的数据进行对账操作，在比如每天凌晨5点给180天未登陆过的用户发送邮件提醒等等。定时任务在我们开发中也占有很重要的部分。
如果上述二种方式都不满足你的需求，我建议你尝试使用XXL-JOB或其他开源调度平台。
分布式任务调度这个话题是每个后端开发和大数据开发都会接触的话题。因为应用场景的广泛，所以有很多开源项目专注于解决这类问题，比如我们熟知的xxl-job。 那么今天要给大家推荐的则是另一个更为强大的开源项目：DolphinScheduler 介绍 DolphinScheduler是一款开源的分布式任务调度系统，它可以帮助开发人员更加方便地进行任务调度和管理。DolphinScheduler支持常见的任务类型，包括Shell、Hadoop、Spark、Hive等，同时它也提供了可视化的任务编排和监控，使得任务
随着系统规模的发展，定时任务数量日益增多，任务也变得越来越复杂，尤其是在分布式环境下，存在多个业务系统，每个业务系统都有定时任务的需求，如果都在自身系统中调度，一方面增加业务系统的复杂度，另一方面也不方便管理，因此需要有一个任务平台对分散的任务进行统一管理调度，基于目前的情况，任务平台需要支持以下几个方面： 1、任务统一管理，提供图形化界面对任务进行配置和调度。 2、任务并发控制，同一个任务在同一时间只能允许一个执行。 3、任务弹性扩容，可根据繁忙情况动态增减服务器分摊压力，对大任务进行分片处理。 4、任务依赖问题，能够处理任务包含子任务的情况，前一个完成后触发子任务执行。 5、支持多类型的任务，支持Spring Bean、Shell等。 6、任务节点高可用，任务节点异常或者繁忙时能够转移到其他节点执行。 7、调度中心高可用，支持集群部署，避免出现单点故障。 8、执行状态监控，方便查看任务执行状态，异常情况告警，支持多渠道通知。
xxl-job是一款开源的分布式任务调度框架，它能够帮助你实现定时任务的调度和管理.
一些大型toB企业级的项目，需要大量的业务数据，多数的数据需要流式实时计算的能力，但是很多公司还不足以承担一个数仓类似，Flink + Hadoop/HBase 等等。 但是业务数据的实时计算需求依然存在，所以大多数的企业依然会让业务工程师来消化这些业务数据计算的工作。
大家好，我是一哥，最近有小伙伴私聊我说他们的调度系统经常出问题，领导要求大家人在哪电脑背到哪，家庭生活一地鸡毛……，其实我也有类似的经历，今天给大家分享一下做调度系统的一些经验！
在现代应用程序开发中，任务调度和管理是至关重要的一部分。XXL-Job是一个强大的分布式任务调度平台，它使得任务的调度和管理变得更加轻松和高效。本文将介绍XXL-Job的基本概念，并详细演示如何使用Docker Compose进行快速安装。
分布式大行其下的时代，让大家彻底的抛弃了传统陈旧的技术框架。几乎每一个技术人都知道和掌握了微服务架构，微服务自然有它的美，但是所以技术框架都必须服务于业务，结合自身业务选取甚至自研适合自身的技术框架也是技术人必须首先考虑的事情。分布式作业调度框架，是一个开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、高可用分布式任务调度框架。
xxl-job-admin目录配置文件 application.properties
2022年2月22日，在今天这个特殊的日子里，历经多年持续迭代和千万周期实例并发调度考验的Taier（太阿）终于开源了！
一个基于Python，提供类似Cron功能，并深受Java Quartz 影响的轻量级进程内任务调度框架。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。经过几番的努力和沟通，终于邀请到分布式任务调度与计算框架：PowerJob 的作者 Salieri，加入 HG 的开源讲解系列，开启了他的 P
我们在美团 APP 下单，假如没有立即支付，进入订单详情会显示倒计时，如果超过支付时间，订单就会被自动取消。
经常有软件的同学会问到一个尖锐的问题：在超异构软硬件融合的时代，操作系统等软件是不是需要重构，是不是要打破现有的整个软件体系。我赶紧解释：“超异构软硬件融合不改变现有的软件体系，所有的软件该是什么样还是什么样。”
大家好，我是人见人爱，花见花开的开源小妹。今天我来给大家分享一个超好用的分布式任务调度平台：XXL-JOB。
调度中心依赖Quartz集群模式，当任务调度时，发送消息到RabbitMQ 。业务应用收到任务消息后，消费任务信息。
分布式任务调度框架几乎是每个大型应用必备的工具，本文介绍了任务调度框架使用的需求背景和痛点，对业界普遍使用的开源分布式任务调度框架的使用进行了探究实践，并分析了这几种框架的优劣势和对自身业务的思考。
我之前的工作中一直在用 Elastic-Job 来做任务调度。这也是大家为什么能在我的书籍《Spring Cloud 微服务 入门 实战与进阶》中看到 Elastic-Job 的章节。
写这篇文章，想和大家从头到脚说说任务调度，希望大家读完之后，能够理解实现一个任务调度系统的核心逻辑。
任务调度 JDK 的几种实现方式如下： 1）多线程： 通过开启一个线程，while 循环执行业务逻辑，让线程 sleep 休眠，达到任务间隔执行。代码清单如下图所示：
记者：近几年来，微服务架构设计方式被提出并在越来越多的企业中得以实践和落地，但对于刚开始接触微服务的人来说，还是不知道要从哪些方面开始了解。您能否结合软件架构的发展历史，聊聊微服务的发展与特征。
XXL-JOB 是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。
计划任务是几乎每个开发人员都会用到的功能，在服务器上可以用 Cron 作业来进行任务调度，它也是一种稳定的方式。但我们也可以完全程序化，全部使用 Python 来完成调度程序，而且可以有更简单的配置方式。
其实对于Celery来说，网络上的资源和文档其实还是比较匮乏的，能够坚持坐下来，能够维护起来这样一个项目，确实不易。
在日常开发中会经常遇到一些需要异步定时执行的业务诉求，典型的使用场景如：超时未支付订单关单、每隔 2h 更新好友排行榜、3.22 日 17 点《xx》剧上线等。目前业务侧多基于以下思路来快速搭建一个调度系统，mysql 或者 redis 队列存储待执行任务，通过 crontab 定时触发应用完成“捞取、计算、执行等操作”。不难看出存在几类亟待解决问题：
2.消息队列CKafka：访问白名单配置可使用IP网段；支持在Partition维度设置offset；监控支持按带宽百分比进行监控；支持控制台查询消息。
搜狗商业平台Java技术实践 Java自1995年问世以来，已历经20多年岁月。20年来，IT技术风起云涌，Java始终以其可移植性、跨平台性、生态系统完备性等特点成为最主流的开发语言之一。事实上，Java无处不在，已经渗入到大家的日常生活中，从你的每一次购物到每一笔支付，都有Java技术的身影，国内外的主流网站大部分都是由Java技术支撑。 搜狗商业平台负责搜狗广告业务，涵盖搜索、网盟、无线、品牌等业务线，面向几十万广告主和广告代理商，提供十亿级以上在线广告管理及相关支持，提供近百亿的在线报告。其中，基于
不知不觉，九月就要过去，由于这个月工作上，被C++折磨得很难受，而且其他时间都在学习，所以没有时间写文章，好在技术提升很大。今天准备好好谈一谈重型应用的架构以及技术选型，为接下来我的正式架构设计做个铺垫。
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