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• 1.前言
• 2.定時任務(wù)框架
• 3.分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)對比
• 4.和quartz框架對比
• 5.綜合對比
• 6.總結(jié)和結(jié)論
• 7.附定時任務(wù)的其他方案

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1. 前言

我們先思考下面幾個業(yè)務(wù)場景的解決方案:

• 支付系統(tǒng)每天凌晨1點跑批，進行一天清算，每月1號進行上個月清算
• 電商整點搶購，商品價格8點整開始優(yōu)惠
• 12306購票系統(tǒng)，超過30分鐘沒有成功支付訂單的，進行回收處理
• 商品成功發(fā)貨后，需要向客戶發(fā)送短信提醒

“

類似的業(yè)務(wù)場景非常多，我們怎么解決？

”

很多業(yè)務(wù)場景需要我們某一特定的時刻去做某件任務(wù)，定時任務(wù)解決的就是這種業(yè)務(wù)場景。一般來說，系統(tǒng)可以使用消息傳遞代替部分定時任務(wù)，兩者有很多相似之處，可以相互替換場景。

如，上面發(fā)貨成功發(fā)短信通知客戶的業(yè)務(wù)場景，我們可以在發(fā)貨成功后發(fā)送MQ消息到隊列，然后去消費mq消息，發(fā)送短信。

但在某些場景下不能互換：

時間驅(qū)動/事件驅(qū)動：內(nèi)部系統(tǒng)一般可以通過時間來驅(qū)動，但涉及到外部系統(tǒng)，則只能使用時間驅(qū)動。如怕取外部網(wǎng)站價格，每小時爬一次

批量處理/逐條處理：批量處理堆積的數(shù)據(jù)更加高效，在不需要實時性的情況下比消息中間件更有優(yōu)勢。而且有的業(yè)務(wù)邏輯只能批量處理。如移動每個月結(jié)算我們的話費

實時性/非實時性：消息中間件能夠做到實時處理數(shù)據(jù)，但是有些情況下并不需要實時，比如：vip升級

系統(tǒng)內(nèi)部/系統(tǒng)解耦：定時任務(wù)調(diào)度一般是在系統(tǒng)內(nèi)部，而消息中間件可用于兩個系統(tǒng)間

2. 定時任務(wù)框架

單機

• timer ：是一個定時器類，通過該類可以為指定的定時任務(wù)進行配置。TimerTask類是一個定時任務(wù)類，該類實現(xiàn)了Runnable接口，缺點異常未檢查會中止線程
• ScheduledExecutorService ：相對延遲或者周期作為定時任務(wù)調(diào)度，缺點沒有絕對的日期或者時間
• spring定時框架 ：配置簡單功能較多，如果系統(tǒng)使用單機的話可以優(yōu)先考慮spring定時器

分布式

• Quartz ：Java事實上的定時任務(wù)標準。但Quartz關(guān)注點在于定時任務(wù)而非數(shù)據(jù)，并無一套根據(jù)數(shù)據(jù)處理而定制化的流程。雖然Quartz可以基于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)作業(yè)的高可用，但缺少分布式并行調(diào)度的功能
• TBSchedule ：阿里早期開源的分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)。代碼略陳舊，使用timer而非線程池執(zhí)行任務(wù)調(diào)度。眾所周知，timer在處理異常狀況時是有缺陷的。而且TBSchedule作業(yè)類型較為單一，只能是獲取/處理數(shù)據(jù)一種模式。還有就是文檔缺失比較嚴重
• elastic-job ：當(dāng)當(dāng)開發(fā)的彈性分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，功能豐富強大，采用zookeeper實現(xiàn)分布式協(xié)調(diào)，實現(xiàn)任務(wù)高可用以及分片，目前是版本2.15，并且可以支持云開發(fā)，這個我寫了系列教程了，在碼猿技術(shù)專欄公從號可以搜索閱讀。
• Saturn ：是唯品會自主研發(fā)的分布式的定時任務(wù)的調(diào)度平臺，基于當(dāng)當(dāng)?shù)膃lastic-job 版本1開發(fā)，并且可以很好的部署到docker容器上。
• xxl-job ：是大眾點評員工徐雪里于2015年發(fā)布的分布式任務(wù)調(diào)度平臺，是一個輕量級分布式任務(wù)調(diào)度框架，其核心設(shè)計目標是開發(fā)迅速、學(xué)習(xí)簡單、輕量級、易擴展。

3. 分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)對比

參與對比的可選系統(tǒng)方案：elastic——job （以下簡稱E-Job）與 xxx-job(以下簡稱X-Job)

項目背景及社區(qū)力量

X-Job：大眾點評公司下員工許雪里、貢獻者 3人; github有2470star、1015fork; QQ討論群6個; 有登記在使用的超過40家公司; 文檔齊全

E-Job：當(dāng)當(dāng)網(wǎng)開源，貢獻者17人; github有2524star、1015fork; QQ討論群１個、源碼討論群１個; 有登記在使用的超過50家公司; 文檔齊全; 有明確的發(fā)展計劃

支持集群部署

X-Job：集群部署唯一要求為：保證每個集群節(jié)點配置（db和登陸賬號等）保持一致。調(diào)度中心通過db配置區(qū)分不同集群。

執(zhí)行器支持集群部署，提升調(diào)度系統(tǒng)可用性，同時提升任務(wù)處理能力。集群部署唯一要求為：保證集群中每個執(zhí)行器的配置項 xxl.job.admin.addresses/調(diào)度中心地址”保持一致，執(zhí)行器根據(jù)該配置進行執(zhí)行器自動注冊等操作。

E-Job：重寫Quartz基于數(shù)據(jù)庫的分布式功能，改用Zookeeper實現(xiàn)注冊中心

作業(yè)注冊中心：基于Zookeeper和其客戶端Curator實現(xiàn)的全局作業(yè)注冊控制中心。用于注冊，控制和協(xié)調(diào)分布式作業(yè)執(zhí)行。

多節(jié)點部署時任務(wù)不能重復(fù)執(zhí)行

X-Job：使用Quartz基于數(shù)據(jù)庫的分布式功能

E-Job：將任務(wù)拆分為n個任務(wù)項后，各個服務(wù)器分別執(zhí)行各自分配到的任務(wù)項。一旦有新的服務(wù)器加入集群，或現(xiàn)有服務(wù)器下線，elastic-job將在保留本次任務(wù)執(zhí)行不變的情況下，下次任務(wù)開始前觸發(fā)任務(wù)重分片。

日志可追溯

X-Job：支持，有日志查詢界面

E-Job：可通過事件訂閱的方式處理調(diào)度過程的重要事件，用于查詢、統(tǒng)計和監(jiān)控。Elastic-Job目前提供了基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫兩種事件訂閱方式記錄事件。

監(jiān)控告警

X-Job：調(diào)度失敗時，將會觸發(fā)失敗報警，如發(fā)送報警郵件。

任務(wù)調(diào)度失敗時郵件通知的郵箱地址，支持配置多郵箱地址，配置多個郵箱地址時用逗號分隔

E-Job：通過事件訂閱方式可自行實現(xiàn)

作業(yè)運行狀態(tài)監(jiān)控、監(jiān)聽作業(yè)服務(wù)器存活、監(jiān)聽近期數(shù)據(jù)處理成功、數(shù)據(jù)流類型作業(yè)（可通過監(jiān)聽近期數(shù)據(jù)處理成功數(shù)判斷作業(yè)流量是否正常,如果小于作業(yè)正常處理的閥值，可選擇報警。）、監(jiān)聽近期數(shù)據(jù)處理失?。赏ㄟ^監(jiān)聽近期數(shù)據(jù)處理失敗數(shù)判斷作業(yè)處理結(jié)果，如果大于0，可選擇報警。）

彈性擴容縮容

X-Job：使用Quartz基于數(shù)據(jù)庫的分布式功能，服務(wù)器超出一定數(shù)量會給數(shù)據(jù)庫造成一定的壓力

E-Job：通過zk實現(xiàn)各服務(wù)的注冊、控制及協(xié)調(diào)

支持并行調(diào)度

X-Job：調(diào)度系統(tǒng)多線程（默認10個線程）觸發(fā)調(diào)度運行，確保調(diào)度精確執(zhí)行，不被堵塞。

E-Job：采用任務(wù)分片方式實現(xiàn)。將一個任務(wù)拆分為n個獨立的任務(wù)項，由分布式的服務(wù)器并行執(zhí)行各自分配到的分片項。

高可用策略

X-Job：“調(diào)度中心”通過DB鎖保證集群分布式調(diào)度的一致性, 一次任務(wù)調(diào)度只會觸發(fā)一次執(zhí)行；

E-Job：調(diào)度器的高可用是通過運行幾個指向同一個ZooKeeper集群的Elastic-Job-Cloud-Scheduler實例來實現(xiàn)的。ZooKeeper用于在當(dāng)前主Elastic-Job-Cloud-Scheduler實例失敗的情況下執(zhí)行領(lǐng)導(dǎo)者選舉。通過至少兩個調(diào)度器實例來構(gòu)成集群，集群中只有一個調(diào)度器實例提供服務(wù)，其他實例處于”待命”狀態(tài)。當(dāng)該實例失敗時，集群會選舉剩余實例中的一個來繼續(xù)提供服務(wù)。

失敗處理策略

X-Job：調(diào)度失敗時的處理策略，策略包括：失敗告警（默認）、失敗重試；

E-Job：彈性擴容縮容在下次作業(yè)運行前重分片，但本次作業(yè)執(zhí)行的過程中，下線的服務(wù)器所分配的作業(yè)將不會重新被分配。失效轉(zhuǎn)移功能可以在本次作業(yè)運行中用空閑服務(wù)器抓取孤兒作業(yè)分片執(zhí)行。同樣失效轉(zhuǎn)移功能也會犧牲部分性能。

動態(tài)分片策略

X-Job：分片廣播任務(wù)以執(zhí)行器為維度進行分片，支持動態(tài)擴容執(zhí)行器集群從而動態(tài)增加分片數(shù)量，協(xié)同進行業(yè)務(wù)處理；在進行大數(shù)據(jù)量業(yè)務(wù)操作時可顯著提升任務(wù)處理能力和速度。

執(zhí)行器集群部署時，任務(wù)路由策略選擇”分片廣播”情況下，一次任務(wù)調(diào)度將會廣播觸發(fā)對應(yīng)集群中所有執(zhí)行器執(zhí)行一次任務(wù)，同時傳遞分片參數(shù)；可根據(jù)分片參數(shù)開發(fā)分片任務(wù)；

E-Job：支持多種分片策略，可自定義分片策略

默認包含三種分片策略：基于平均分配算法的分片策略、 作業(yè)名的哈希值奇偶數(shù)決定IP升降序算法的分片策略、根據(jù)作業(yè)名的哈希值對Job實例列表進行輪轉(zhuǎn)的分片策略，支持自定義分片策略

elastic-job的分片是通過zookeeper來實現(xiàn)的。分片的分片由主節(jié)點分配，如下三種情況都會觸發(fā)主節(jié)點上的分片算法執(zhí)行：a、新的Job實例加入集群 b、現(xiàn)有的Job實例下線（如果下線的是leader節(jié)點，那么先選舉然后觸發(fā)分片算法的執(zhí)行） c、主節(jié)點選舉”

4. 和quartz框架對比

• 調(diào)用API的的方式操作任務(wù)，不人性化；
• 需要持久化業(yè)務(wù)QuartzJobBean到底層數(shù)據(jù)表中，系統(tǒng)侵入性相當(dāng)嚴重。
• 調(diào)度邏輯和QuartzJobBean耦合在同一個項目中，這將導(dǎo)致一個問題，在調(diào)度任務(wù)數(shù)量逐漸增多，同時調(diào)度任務(wù)邏輯逐漸加重的情況加，此時調(diào)度系統(tǒng)的性能將大大受限于業(yè)務(wù)；
• Quartz關(guān)注點在于定時任務(wù)而非數(shù)據(jù)，并無一套根據(jù)數(shù)據(jù)處理而定制化的流程。雖然Quartz可以基于數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)作業(yè)的高可用，但缺少分布式并行調(diào)度的功能。

5. 綜合對比

圖片

6. 總結(jié)和結(jié)論

共同點：

E-Job和X-job都有廣泛的用戶基礎(chǔ)和完整的技術(shù)文檔，都能滿足定時任務(wù)的基本功能需求。

不同點：

X-Job 側(cè)重的業(yè)務(wù)實現(xiàn)的簡單和管理的方便，學(xué)習(xí)成本簡單，失敗策略和路由策略豐富。推薦使用在“用戶基數(shù)相對少，服務(wù)器數(shù)量在一定范圍內(nèi)”的情景下使用。

E-Job 關(guān)注的是數(shù)據(jù)，增加了彈性擴容和數(shù)據(jù)分片的思路，以便于更大限度的利用分布式服務(wù)器的資源。但是學(xué)習(xí)成本相對高些，推薦在“數(shù)據(jù)量龐大，且部署服務(wù)器數(shù)量較多”時使用。

7. 附定時任務(wù)的其他方案

發(fā)貨后超過10天未收貨時系統(tǒng)自動確認收貨的多種實現(xiàn)方式：

• 每天定時半夜篩選第二天 可以自動確認收貨的訂單,然后第二天 每10分鐘 執(zhí)行一次確認收貨 開銷不會太大吧 時間也相對精確
• 自動確認收貨這個狀態(tài)如果僅僅是讓客戶端看的話，等用戶下一次上線的時間，做一次運算就可以了。
• 延遲和定時消息投遞
• ActiveMQ提供了一種broker端消息定時調(diào)度機制。適用于：1、不希望消息馬上被broker投遞出去，而是想要消息60秒以后發(fā)給消費者，2、想讓消息沒隔一定時間投遞一次，一共投遞指定的次數(shù)
• RabbitMQ可以針對Queue和Message設(shè)置 x-message-tt，來控制消息的生存時間，如果超時，則消息變?yōu)閐ead letter。利用DLX，當(dāng)消息在一個隊列中變成死信后，它能被重新publish到另一個Exchange。這時候消息就可以重新被消費。

好了，今天就分享到這里。希望對你有所幫助！

轉(zhuǎn)載自：https://blog.csdn.net/Moonxiyue/article/details/125147094

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