小亚，互联网金融公司应用运维主管，参与运维工作九年，涉及领域包含航空、金融、广告等。近两年主要负责金融业务运维的线上业务发布、维护等工作。
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：
比如金融项目中的对账，每天定时对昨天的账务进行核对，每个月初对上个月的账务进行核对等。
elastic-job 是由当当网基于quartz 二次开发之后的分布式调度解决方案 ， 由两个相对独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成 。
这几天和朋友聊天时，聊到了他们公司在统一更换分布式调度服务的事情。之前使用的是基于 LTS 魔改的分布式调度系统，但是因为这个开源项目太久没有更新，且现在遇到了一些问题，因此公司在推动替换为 PowerJob。
LTS(light-task-scheduler)主要用于解决分布式任务调度问题，支持实时任务，定时任务和Cron任务。有较好的伸缩性，扩展性，健壮稳定性而被多家公司使用，同时也希望开源爱好者一起贡献。
TiDB 6.5 LTS 版本已经发布了。这是 TiDB V6 的第二个长期支持版，携带了诸多备受期待的新特性：产品易用性进一步提升、内核不断打磨，更加成熟、多样化的灾备能力、加强应用开发者生态构建……
互联网时代，数据的迅猛增长给数据库带来了可扩展性的挑战，Gen AI 带来的数据暴增更加剧了这种挑战。传统的数据分片已经不能承载新时代数据暴增的需求，更简单且具有前瞻性的方法则是采用原生分布式数据库来解决扩展性问题。在这种规模化场景的背景下，TiDB 的研发团队和开源贡献者们始终致力于解决事务一致性、数据持久性以及大规模扩展所带来的新挑战，以及保障关键应用的稳定性。
Python 的 logging 库是一个灵活且强大的日志记录工具，用于在应用程序中捕获、记录和处理日志信息。它提供了一种配置日志记录的方式，可以满足不同需求的应用程序。
私底下问了几位前同事，还有不少同行的大学同学，几乎他们公司都在用目前主流的分布式技术框架做开发。还记得几年前刚毕业那会，.net和php做各种企业管理系统和网站还很吃香，智能机普及安卓和ios客户端开发大势流行更胜一筹；硬件方面C作为底层开发的鼻祖，网游和手游风靡之下C++作为主流游戏服务端语言；再看看Java虽是不温不火，却仍然是应用最广泛的开发语言，从传统行业到通信和金融、再到移动互联网、支付和电商等；在各种技术框架下，仍然用着Java作为第一开发语言。今天，想做分布式开发，需要掌握的技术知识点也是非常得多。如果你所在的公司正在往分布式技术栈迁移，或者你自己有往这方面学习和深入的打算，而又有点迷茫不知从何学期。那么，接下来就让我们一起来看看，想做分布式开发，到底需要学会哪些技术？
相信大家对任务调度都不陌生，说的通熟一点就是定时任务；这个在我们的项目中或多或少都存在，我们可以用 JDK 自带的（Timer、ScheduledExecutor）来实现，也可以用 Spring 的 Scheduler 来实现，不管用以上哪种方式，我们都是在单机上跑，如果我们以集群的方式部署，会不会出现什么问题 ？
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。
在大规模数据采集的场景中，高效的任务调度是关键之一。通过利用优化算法，我们可以提高爬虫任务的调度效率，加快数据采集速度，并有效利用资源。本文将为您介绍如何利用优化算法来优化爬虫任务调度，实现高效的批量采集。
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，而是由系统自动去执行任务。
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。
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：
注解@Scheduled的处理原理与spring其它注解基本一致，都是由BeanPostProcessor处理，对应的@Scheduled的注解处理是：
我们首先要明白，线程和进程有什么关系？从概念上来讲，线程是进程的一部分，只是任务调度相关的部分，所以我们才说，“线程是调度的最小单位”。进程拥有着资源，这些资源不属于某一个特定线程，因为所有线程共享进程拥有的资源，所以我们才说，“进程是资源分配的最小单位”。需要特别说明的是，Linux在线程与进程的实现上与概念上有少许差别，这个等下再讨论。
本教程提供了从XXL-JOB平台介绍到具体搭建流程的详细说明，旨在帮助开发者和系统管理员快速理解和部署XXL-JOB任务调度平台。通过Spring Cloud集成XXL-JOB任务调度平台，可以使微服务环境中的任务调度更加灵活和高效。整个过程中，调度中心和执行器的正确配置是关键。此外，通过XXL-JOB提供的控制台，用户可以轻松管理和监控任务的运行状态，实现任务的高效执行。
在并发编程中，线程池和任务调度是非常重要的概念，它们可以提高程序的性能和效率。Java提供了丰富的API来实现线程池和任务调度功能，下面将介绍如何使用Java实现线程池和任务调度，并探讨其在实际应用中的作用。
意思说每小时的每分钟执行 ls –l /etc/ > /tmp/to.txt 命令
在软件开发中，任务调度是一个非常重要的功能，它可以让我们自动化地执行定时或周期性的任务。为了方便实现任务调度，出现了许多优秀的任务调度框架。其中，Quartz 是一个流行的任务调度框架，被广泛应用于各种Java应用程序中。本文将介绍如何使用Quartz框架来实现任务调度。
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。
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。
在挑选最佳的定时任务库时，我们也面临权衡取舍，取决于我们特定的需求。需要考虑的一些因素包括
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。
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。
任务调度注解 在Actframework的应用当中进行任务调度的方式是使用任务调度注解标记任务方法。 ActFramework支持的任务调度注解包括： @AlongWith - 指定该方法与某个任务一同执行（异步） @Cron - 使用类unix的cron表达式来调度执行该方法 @Every - 定期执行该方法 @FixedDelay - 固定间隔执行该方法 @InvokeAfter - 指定该方法在某个任务之后执行（同步） @InvokeBefore - 指定该方法在某个任务之前执行（同步） @OnApp
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。
任务调度是一个通用的计算机概念，可以简单地理解为计算机基于一定时间频率，自动执行一项进程任务。任务调度是操作系统的重要组成部分，Windows系统中的定时任务和Linux的Crontab都是常用的系统级调度器，被广泛应用于各种定时执行程序的场景。在传统商业智能BI领域，系统的调度器也经常被作为ETL作业的调度器。作业任务会通过T+1或者更高的时间频率进行调度执行。
今天来分享一下任务调度，任务调度在我们项目中是不可避免的，只是不同的场景，不同的业务复杂程度和业务要求，我们会使用不同的任务调度实现，而任务调度的实现方式以及框架有很多，在Java语言层面，可以使用Timer类来实现，也可以使用定时线程池ScheduledExecutorService来实现，如果使用Spring框架，可以使用注解@Scheduled配合CRON表达式来实现任务调度，现成的框架我们可以使用Quartz，xxl-job，Elastic-Job，PowerJob等。
解决：单机可加注解DisallowConcurrentExecution解决，集群环境必须靠分布式如quartz集群方案解决，如果保证不了任务的重叠执行，可以用分布式锁或任务执行幂等性来保证。
Ramp up表示线程启动的总时间，或者可以理解为线程需要花多久时间启动完毕 这里也要区分两种场景，如下所示
在前面我们曾经说过，如果将常见的任务调度中间件分为 「中心化」 和 「去中心化」 两个流派的话，那么 xxl-job 可以说是中心化的典型代表。而 xxl-job 中心化最重要的一个组成部分就是我们下面要介绍的 「调度中心」 。 在最新版的 xxl-job 架构图中，我们可以看到调度中心提供了诸如任务管理、执行器管理、日志管理、任务调度/路由、失败告警等等功能，具体可以参考下面的架构图：
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》
我们需要在 App\Console\Kernel 类的 schedule 方法中定义所有任务调度。例如：
兼容技术团队自研的RPC框架，技术团队不需要修改代码，RPC注解方法可以托管在任务调度系统中，直接当做一个任务来执行。
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。
在以上各个字段中，还可以使用以下特殊字符： 星号（*）：代表所有可能的值，例如month字段如果是星号，则表示在满足其它字段的制约条件后每月都执行该命令操作。 逗号（,）：可以用逗号隔开的值指定一个列表范围，例如，“1,2,5,7,8,9” 中杠（-）：可以用整数之间的中杠表示一个整数范围，例如“2-6”表示“2,3,4,5,6” 正斜线（/）：可以用正斜线指定时间的间隔频率，例如“0-23/2”表示每两小时执行一次。同时正斜线可以和星号一起使用，例如*/10，如果用在minute字段，表示每十分钟执行一次
Quartz Scheduler 开源框架 Quartz 是 OpenSymphony 开源组织在任务调度领域的一个开源项目，完全基于 java 实现。该项目于 2009 年被 Terracotta 收购，目前是 Terracotta 旗下的一个项目。读者可以到 http://www.quartz-scheduler.org/站点下载 Quartz 的发布版本及其源代码。笔者在产品开发中使用的是版本 1.8.4，因此本文内容基于该版本。本文不仅介绍如何应用 Quartz 进行开发，也对其内部实现原理作一定讲
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：
我们常说的定时任务有两种架构，一种是本地定时任务调度，另外一种是分布式的。前者将任务参数硬编码在代码配置中，通常还和业务代码混合在一起，部署时通过环境变量来区分。后者通过控制台动态管理任务配置，不需要重启服务，就可以调整执行参数和频率，还可以进行任务的启动、暂停和停止。
在嵌入式系统中，实时任务调度是确保系统响应性和稳定性的关键方面之一。不同的任务调度策略可以影响系统的性能和实时性。本文将深入探讨两种常见的实时任务调度策略：固定优先级调度和循环时间片调度，并提供相应的代码示例。
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
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。
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
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。
原文链接：https://blog.csdn.net/guyue35/article/details/84883408
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