这是我参与「第三届青训营 – 后端场」笔记创作活动的的第16篇笔记。PC端阅读效果更佳，点击文末：阅读原文即可。

「分布式定时任务那些事儿」第三届字节跳动青训营 – 后端专场

「分布式定时任务那些事儿」第三届字节跳动青训营 – 后端专场
课前
- 分布式定时任务发展历史
- 分布式定时任务核心架构
- 知识点扩充
课中
这篇课程我能学到什么
课程目录
01.春节集卡瓜分20亿
2.1 Windows批处理
2.2 Windows任务计划程序
2.3 Linux命令-CronJob
2.4单机定时任务-Timer、Ticker
- 单机定时任务-ScheduledExecutorService
任务调度- Quartz
2.6分布式定时任务
- 分布式定时任务特点
- 执行方式
- 执行方式VS春节集卡
- 业内定时任务框架
2.7业内定时任务框架Xxl-job
- SchedulerX
- TCT
3.1核心架构
- 3.1.1数据流
3.1.2功能架构
3.2 控制台
- 3.2.1基本概念
- 3.2.2基本概念-任务元数据
- 3.2.3基本概念任务实例
3.3触发器
- 3.3.1触发器核心职责
- 3.3.2触发器方案
- 3.3.3触发器-方案2
- 3.3.3触发器方案2
- 3.3.4触发器-高可用
- 数据库行锁模式
- 分布式锁模式
- 3.4.1资源来源
- 3.4.2资源调度-节点选择
- 资源调度任务分片
3.4.3高级特性-任务编排
3.4.4调度器高可用

课前

分布式定时任务发展历史

Linux命令-CronJob
单机定时任务-Timer、Ticker
单机定时任务-ScheduledExecutorService
任务调度- Quartz
分布式定时任务

分布式定时任务核心架构

控制台Admin
触发器Trigger
调度器Scheduler
执行器Executor

知识点扩充

时间轮
延时消息
离线计算引擎 Hive
实时计算引擎 Flink

课中

这篇课程我能学到什么

知识面扩充

对分布式定时任务建立起宏观的认知，并深入了解其实现原理
了解关联的单机定时任务、大数据处理引擎，通过了解不同实现方案的优劣来拓展知识面

项目实践能力加强

了解在哪些实际业务场景中使用分布式定时任务
对于实际业务场景的中间件选型、技术方案设计做到成竹在胸

主要有知识的广度、深度还有项目实践能力三大的部分。

首先是知识的广度这个课程可以帮助同学们对于分布式定时任务建立起比较宏观的一个认知。

另外除了分布式定时任务之外，也会去讲述它相关联的像单机定时任务以及它数据处理引擎，从而去扩充同学们的一个技术和知识面。

在知识深度方面的话。所以这门课程会深入去了解分布式定时任务的一系列的实现原理。然后在这个过程当中，我们会深入地讲述不同的公司在同样一个技术问题上中的技术选型，通过去了解这种不同的实现方案来拓展知识的一个深度。

最后在项目实践能力方面，可以在这个过程当中了解到未来在哪些实际的业务场景中可以去使用分布式定时任务，并且后续如果遇到类似的业务场景，那对于像中间件的一个选型技术方案的设计能够做得承竹在胸。到底是该用这个分支定时任务还是用单机定时任务？还是用离线技术？离线处理不还是用大数据处理引擎对自己的一些见解。

课程目录

01.前言

01.春节集卡瓜分20亿

作为后端开发同学，怎么设计最终开奖环节技术方案?

02.发展历程

2.1 Windows批处理

Case 1: 10分钟后Windows电脑自动关机

Step1：桌面空白处右键单击新建文本文档
Step2：更改文件名和后缀为”自动关机.bat”
Step3：修改文件内容为”shutdown -S -t 600″，代表10分钟后关机
Step4：双击运行该批处理文件，电脑将会在10分钟之后自动关机

2.2 Windows任务计划程序

Case 2：每天12:00自动疫情打卡

2.3 Linux命令-CronJob

Case 3：每天02:30定时清理机器日志

2.4单机定时任务-Timer、Ticker

Case 4：每隔5分钟定时刷新本地缓存数据

Java

    public static void main(String[] args) {
        Timer timer = new Timer();
        timer.schedule(new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                SyncLocalCache();
            }
        },5000,5*60*1000);
    }

Golang

package main

import "time"

func main() {
 ticker := time.NewTicker(5 * time.Minute)
 for {
  select {
  case <-ticker.C:
   SyncLocalCache()
  }
 }
}

单机定时任务-ScheduledExecutorService

Case 5：每隔5分钟定时执行多个任务

public class Code_ScheduledExecutorService {
    public static ScheduledExecutorService scheduler;

    public static void main(String[] args) {
        scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(5);
        scheduler.scheduleAtFixedRate(((
                        new Runnable() {
                            @Override
                            public void run() {
                                DoSomething();
                            }
                        })),
                TimeUnit.SECONDS);
    }
}

任务调度- Quartz

2.6分布式定时任务

什么是分布式定时任务?

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:

定时任务：特定时间触发，比如今天15:06执行
延时任务：延时触发，比如10s后执行
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

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-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

执行方式VS春节集卡

业内定时任务框架

2.7业内定时任务框架Xxl-job

Xxl-job是大众点评员工许雪里于2015年发布的分布式任务调度平台，是一个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。XXL-JOB支持分片，简单支持任务依赖，支持子任务依赖，不是跨平台的。
Xxl-job很大一个优势在于开源且免费，并且轻量级，开箱即用，操作简易，上手快，企业维护起来成本不高，因而在中小型公司使用非常广泛。

SchedulerX

分布式任务调度SchedulerX 2.0是阿里巴巴基于Akka架构自研的新一代

分布式任务调度平台，提供定时调度、调度任务编排和分布式批量处理等功能。

SchedulerX可在阿里云付费使用。它功能非常强大，在阿里巴巴内部广泛使用并久经考验。

TCT

分布式任务调度服务(Tencent Cloud Task)是腾讯云自主研发的一款高性能、高可靠通用的分布式任务调度中间件，通过指定时间规则严格触发调度任务，保障调度任务的可靠有序执行。该服务支持国际通用的时间表达式、调度任务执行生命周期管理，解决传统定时调度任务单点及并发性能问题。同时，支持任务分片、流程编排复杂调度任务处理能力，覆盖广泛的任务调度应用场景。

TCT仅在腾讯内部使用，未开源，也未商用。