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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。
定时任务，松哥之前写过多篇文章和大家介绍，上次还自己 DIY 了一个可以动态编辑的定时任务，还录了一个配套视频： 相关的资料链接戳这里： Spring 定时任务玩出花！ 手把手教你定制可编辑的定时任务！ 开发可配置的定时任务～第二弹 Vue非典型用法，一个简单的管理页面 不过我们当时自己写的这个不支持分布式环境，想要支持倒也不是啥难事，弄一个 zookeeper 或者 redis 作为公共的信息中心，里边记录了定时任务的各种运行情况，有了这个就能支持分布式环境了。 今天咱们不自己写了，我们来看一个现成的框
摘要：如何构建具备作业分片和弹性扩缩容的定时任务系统是每个大型业务系统在设计时需要考虑的重要问题？ 对于构建一般的业务系统来说，使用Quartz或者Spring Task即可基本满足我们的单体服用应用需要。然而随着线上业务量的不断发展，这两种定时任务已经日渐无法满足我们的需求。一般，使用这两种定时任务框架都会遇到如下的两个痛点问题： （1）如果业务工程采用集群化的部署，可能会多次重复执行定时任务而导致系统的业务逻辑错误，并产生系统故障。 （2）Quartz的集群方案具备HA功能，可以实现定时任务的分发，但是通过增加机器节点数量的方式并不能提高每次定时任务的执行效率，无法实现任务的弹性分片。 一线互联网大厂都有他们自己为其业务定制化研发的分布式定时任务系统，业务研发工程师可以通过在其Web Console的界面上进行简单的任务配置即可使得大型业务系统实现定时任务的调度、分发、分片、监控和扩缩容等功能。那么，业界是否有开源的组件框架同样具备这些功能呢？答案是肯定的！本文将向大家介绍一款开源的分布式定时任务调度框架—Elastic-Job的功能和原理，同时通过一个简单的案例阐述如何在Spring Boot工程完成Elastic-Job的集成。
第一个阶段为早期单体架构，一般服务端+数据库的方式进行开发，采用三层MVC架构进行开发。主要特点：企业处于早期，业务比较简单，产品功能比较单一，业务会随时根据运营数据进行调整，对开发人员来说，主要讲不同的功能模块进行划分，能够应对业务随时调整的不确定性。
原文链接：https://blog.csdn.net/guyue35/article/details/84883408
任务调度是指系统为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程。有了任务调度即可解放更多的人力由系统自动去执行任务。
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。如，上面发货成功发短信通知客户的业务场景，我们可以在发货成功后发送MQ消息到队列，然后去消费mq消息，发送短信。 但在某些场景下不能互换：
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：
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。如，上面发货成功发短信通知客户的业务场景，我们可以在发货成功后发送MQ消息到队列，然后去消费mq消息，发送短信。
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。如，上面发货成功发短信通知客户的业务场景，我们可以在发货成功后发送MQ消息到队列，然后去消费mq消息，发送短信。但在某些场景下不能互换：
无服务器计算是指开发者在构建和运行应用时无需管理服务器等基础设施，应用被解耦为细粒度的函数，函数是部署和运行的基本单位。用户只为实际使用的资源付费。这些代码完全由事件触发（event-trigger），平台根据请求自动平行调整服务资源，拥有近乎无限的扩容能力，空闲时则没有任何资源在运行。代码运行无状态，可以轻易实现快速迭代、极速部署。
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。
1.elastic-job是什么？ elastic-job是当当内部应用框架ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。 2. 什么是作业调度（定时任务）? 作业即定时任务。
定时任务是大家再开发中一个不可避免的业务，比如在一些电商系统中可能会定时给用户发送生日券，一些对账系统中可能会定时去对账。大概再很久以前每个服务可能就一台机器，再这台机器上直接搞个Timerschedule基本上就能满足我们的业务需求，但是随着时代的变迁，单台机器已经远远不能满足我们的需要，这个时候我们可能需要10台，20台甚至更多机器来运行我们的业务，接受我们的流量，这就是我们所说的横向扩展。但是这里就有个问题，这么多台机器如果还用我们的Timerschedule去做会发生什么呢？再上面的电商系统中有可能会给某个用户发很多张生日券，对公司造成很多损失，所以我们需要一些其他方法，让定时任务在多台机器上只执行一次。
最近的项目中需要做一个定时任务，该项目是一个分布式多节点调度任务，所以里面的定时任务在不同的节点不应该同时进行，应该使用其中一个节点做定时任务，目前寻找的方案为ElasticJob，这个篇章简单介绍一下
随着云计算的普及，越来越多的企业开始将业务应用迁移到云上。然而，如何构建一套完整的云原生 Serverless 平台，依然是一个需要考虑的问题。
專 欄 ❈resolvewang，Python中文社区专栏作者 Python和Go爱好者。具有较为丰富的爬虫和反爬虫经验，对web编程略知一二，对基础架构比较感兴趣❈ 前言 本系列文章计划分三个章节进行讲述，分别是理论篇、基础篇和实战篇。理论篇主要为构建分布式爬虫而储备的理论知识，基础篇会基于理论篇的知识写一个简易的分布式爬虫，实战篇则会以微博为例，教大家做一个比较完整且足够健壮的分布式微博爬虫。通过这三篇文章，希望大家能掌握如何构建一个分布式爬虫的方法；能举一反三，将celery用于除爬虫外的其它场景。
最近有几个读者私信给我，问我他们的业务场景，要用什么样的定时任务。确实，在不用的业务场景下要用不同的定时任务，其实我们的选择还是挺多的。我今天给大家总结10种非常实用的定时任务，总有一种是适合你的。
Quartz是一个完全由Java编写的开源任务调度的框架，通过触发器设置作业定时运行规则，控制作业的运行时间。其中quartz集群通过故障切换和负载平衡的功能，能给调度器带来高可用性和伸缩性。主要用来执行定时任务，如：定时发送信息、定时生成报表等
Serverless： 无服务器架构，即在无需管理服务器等底层资源的情况下完成应用的开发和运行，是云原生架构的核心组成部分。
自从JDK1.5之后，提供了ScheduledExecutorService代替TimerTask来执行定时任务，提供了不错的可靠性。
文章摘要：在生产环境中部署Elastic-Job集群后，那么如何来运维监控线上跑着的定时任务呢？ 如果在生产环境的大规模服务器集群上部署了集成Elastic-Job的业务工程，而没有相应的运维监控工具可以来监控定时任务执行状态和动态修改定时任务执行时间，修改相应的配置还得手动更新数据库或者配置文件，那么则会给运维和研发工程师增添不少麻烦。使用过Quartz集群方案的同学应该都有过同样的感触，修改定时任务执行时间配置和监控任务的状态都比较麻烦，想要一个功能齐全的监控运维平台还得自己专门来开发。所幸的是，Elastic-Job开源社区很早就考虑到该问题，在项目发布初期即提供了一个功能相对齐全的Elastic-Job运维监控console平台。
单点定时任务 JDK原生 自从JDK1.5之后，提供了ScheduledExecutorService代替TimerTask来执行定时任务，提供了不错的可靠性。 public class SomeScheduledExecutorService { public static void main(String[] args) { // 创建任务队列，共 10 个线程 ScheduledExecutorService scheduledExecutorService =
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
导语 | 日前，腾讯云中间件团队联合StreamNative社区正式发布了RoP 0.2.0版本，该版本在架构上全新升级，用户在使用中可以完全避免消息丢失、消息重复消费、只能消费一部分Partition的数据等问题。 作者简介 吕亚霖，作业帮基础架构-架构研发团队负责人。负责技术中台和基础架构工作。在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO微服务框架、DevOps的落地实践。 别路，作业帮基础架构-高级研发工程师。在作业帮期间，负责多云K8s集群建设、K8s组件研发、Linu
吕亚霖，作业帮基础架构 - 架构研发团队负责人。负责技术中台和基础架构工作。在作业帮期间主导了云原生架构演进、推动实施容器化改造、服务治理、GO 微服务框架、DevOps 的落地实践。 别路，作业帮基础架构-高级研发工程师，在作业帮期间，负责多云 K8s 集群建设、K8s 组件研发、Linux 内核优化调优相关工作。 背景 作业帮在云原生容器化改造的过程中，随着集群规模越来越大、业务混合部署的场景越来越复杂，面临的集群问题也越来越多，走到了 Kubernetes 及容器化的深水区， 尤其是在上万个 Cr
数据表A（ID），A的数据量很⼤的情况下，我们会进⾏分表操作，A（ID）表拆分成了A1表 （ID）+A2表(ID)，需要⼀种在分布式集群架构中能够产⽣全局唯⼀ID的⽅案
本文源自作业帮基础架构负责人董晓聪的分享。讲述作业帮的云原生历程，并围绕云原生架构和多云架构两大解决方案进行深入延展。 云原生改造重塑技术体系 “之前在传统的互联网公司，大家没法接触到用户，对用户的感知更多的是一个个 UV、PV 数字，但在线教育不一样，我们通过直播等形式面对的是一个个学生，每一次稳定性的事故都可能会影响他们的学业，所以作业帮对稳定性的要求只能更高。”据董晓聪介绍，作业帮在稳定性层面，主要面对以下三大挑战： 当出现单机、单机群、单云故障的时候，架构能否很好的应对这些冲击？ 当代码变更导致业务
背景 美团点评作为国内最大的O2O平台，业务热度的高峰低谷非常显著且规律，如果遇到节假日或促销活动，流量还会在短时间内出现成倍的增长。过去传统虚拟机的服务运行及部署机制在应对服务快速扩容、缩容需求中存在诸多不足： 资源实例创建慢，需要预先安装好运行所需的环境，比如JDK等。 扩容后的实例，需要经过代码部署流程，一些情况下还需要修改配置后才能承接流量。 资源申请容易回收困难，促销活动后做相关资源的回收下线会比较漫长。 由于业务存在典型的高峰低谷，为保障业务稳定，资源实例数要保障能抗高峰期容量峰值的1-2倍，从
如题，本文针对工作中实际经验，整理了把一个单体架构的系统升级成集群架构需要做的准备工作，以及为集群架构的升级做指导方针。
在quartz的集群解决方案里有张表scheduler_locks，quartz采用了悲观锁的方式对triggers表进行行加锁，以保证任务同步的正确性。一旦某一个节点上面的线程获取了该锁，那么这个Job就会在这台机器上被执行，同时这个锁就会被这台机器占用。同时另外一台机器也会想要触发这个任务，但是锁已经被占用了，就只能等待，直到这个锁被释放
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：
于是，我简单写了一篇文章总结一下定时任务的一些概念以及一些常见的定时任务技术选型。希望能对小伙伴们有帮助！
后台定时任务系统在应用平台中的重要性不言而喻，特别是互联网电商、金融等行业更是离不开定时任务。在任务数量不多、执行频率不高时，单台服务器完全能够满足。但是随着业务逐渐增加，定时任务系统必须具备高可用和水平扩展的能力，单台服务器已经不能满足需求。因此需要把定时任务系统部署到集群中，实现分布式定时任务系统集群。
云容器实例（Cloud Container Instance， CCI）服务提供 Serverless Container（无服务器容器）引擎，让您无需创建和管理服务器集群即可直接运行容器。
云数据仓库套件 Sparkling（Tencent Sparkling Data Warehouse Suite）基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库，并高效的弹性扩缩容，支持数据可视化，通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
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。
好快啊，又是一周的轮回，本来打算把本周遇到的问题展开一个一个总结的，但是奈何踩的坑是在有点多，展开来根本没时间搞，索性就搞了这个类似周报的东西。希望从这一周开始，每一周都能坚持下来喽。
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
歪师傅面试的时候关于定时任务一般都会问这样的一个问题：在实际开发的过程中，你们是如何避免定时任务重复执行的呢？
众所周知，Kubernetes 是一个容器编排平台，它有非常丰富的原始的 API 来支持容器编排，但是对于用户来说更加关心的是一个应用的编排，包含多容器和服务的组合，管理它们之间的依赖关系，以及如何管理存储。
一、什么是K8S（Kubernetes）？ 1.k8s全称kubernetes，这个名字大家应该都不陌生，k8s是为容器服务而生的一个可移植容器的编排管理工具，越来越多的公司正在拥抱k8s，并且当前k8s已经主导了云业务流程，推动了微服务架构等热门技术的普及和落地，正在如火如荼的发展。那么称霸容器领域的k8s究竟是有什么魔力呢？ 2.首先，我们从容器技术谈起，在容器技术之前，大家开发用虚拟机比较多，比如vmware和openstack，我们可以使用虚拟机在我们的操作系统中模拟出多台子电脑（Linux），子电脑之间是相互隔离的，但是虚拟机对于开发和运维人员而言，存在启动慢，占用空间大，不易迁移的缺点。举一个我亲身经历过的场景吧，之前在vmware中开发了一个线下平台，为了保证每次能够顺利使用，我们就把这个虚拟机导出为OVF，然后随身携带，用的时候在服务器中部署，这里就充分体现了虚拟机的缺点。 接着，容器化技术应运而生，它不需要虚拟出整个操作系统，只需要虚拟一个小规模的环境即可，而且启动速度很快，除了运行其中应用以外，基本不消耗额外的系统资源。Docker是应用最为广泛的容器技术，通过打包镜像，启动容器来创建一个服务。但是随着应用越来越复杂，容器的数量也越来越多，由此衍生了管理运维容器的重大问题，而且随着云计算的发展，云端最大的挑战，容器在漂移。在此业务驱动下，k8s问世，提出了一套全新的基于容器技术的分布式架构领先方案，在整个容器技术领域的发展是一个重大突破与创新。 那么，K8S实现了什么？ 从架构设计层面，我们关注的可用性，伸缩性都可以结合k8s得到很好的解决，如果你想使用微服务架构，搭配k8s，真的是完美，再从部署运维层面，服务部署，服务监控，应用扩容和故障处理，k8s都提供了很好的解决方案。 总而言之，k8s可以使我们应用的部署和运维更加方便。 二、kubernetes特性 1.自我修复 在节点故障时可以删除失效容器，重新创建新的容器，替换和重新部署，保证预期的副本数量，kill掉健康检查失败的容器，并且在容器未准备好之前不会处理客户端情况，确保线上服务不会中断 2.弹性伸缩 使用命令、UI或者k8s基于cpu使用情况自动快速扩容和缩容应用程序实例，保证应用业务高峰并发时的高可用性，业务低峰时回收资源，以最小成本运行服务 3.自动部署和回滚 k8s采用滚动更新策略更新应用，一次更新一个pod，而不是同时删除所有pod，如果更新过程中出现问题，将回滚恢复，确保升级不影响业务 4.服务发现和负载均衡 k8s为多个容器提供一个统一访问入口(内部IP地址和一个dns名称)并且负载均衡关联的所有容器，使得用户无需考虑容器IP问题 5.机密和配置管理 管理机密数据和应用程序配置，而不需要把敏感数据暴露在径向力，提高敏感数据安全性，并可以将一些常用的配置存储在k8s中，方便应用程序调用 6.存储编排 挂载外部存储系统，无论时来自本地存储、公有云(aws)、还是网络存储（nfs、GFS、ceph），都作为集群资源的一部分使用，极大提高存储使用灵活性 7.批处理 提供一次性任务，定时任务：满足批量数据处理和分析的场景 三、kubernetes集群架构与组件 kubernetes集群架构拓补图
ECharts 是由百度前端团队开发的一款开源的基于 js 图形报表组件，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。
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