windows和Linux的cron可实现单机定时任务（平台依赖，单机）
java的Timer、ScheduledExecutorService 和 go的Ticker可在编程语言层面实现定时器（跨平台，单机）
Quartz 是一个完全由 Java 编写的开源作业调度框架（单机控制、没有负载均衡）
分布式定时任务（平台化管理、分布式部署、支持海量数据）
定时任务：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：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
- 延时任务
- 周期任务
特点：
- 自动化
- 平台化
- 分布式
- 伸缩性
- 高可用
执行方式：
- 单机任务：随机触发一台及其执行
- 广播任务：广播到所有机器执行同一个任务
- Map任务：一个任务分出多个子任务，每个子任务负责一部分计算
- MapReduce任务：在Map任务基础上对所有子任务结果汇总
定时任务框架：
分布式定时任务 & 大数据处理引擎
- 关系
- 都处理海量数据
- 性能、伸缩性、稳定性高
- 差异
- 定时并不是大数据处理引擎要解决的问题
- 大数据处理引擎致力于讲数据处理成结果，分布式定时任务除了这个还可调用HTTP和RPC服务
实现原理
核心架构
使用一个控制台Admin提供任务管理和干预功能，将问题分解为3个步骤：
- Trigger 触发器：解析任务生成触发事件
- Scheduler 调度器：分配任务，管理任务生命周期
- Executor 执行器：获取执行任务单元，执行任务逻辑
数据流：
用户创建触发条件和功能代码，提交后存入数据库。分布式定时任务框架解析数据并进行调度。
控制台
任务元数据
对任务属性的定义：基础信息、调度时机、执行行为、执行方式
任务实例
一次Job运行的实例：Job_id、触发时间、状态&结果、过程信息
触发器
解析任务的触发规则，在规定时间触发任务的调度
约束：
- 支持大量任务
- 支持秒级调度
- 周期性多次执行
- 保证秒级扫描高性能，避免资源浪费
方案1：定时扫描+延时消息（腾讯、字节）
方案2：时间轮（Quartz）
可将数据结构优化为最小堆
触发器——高可用
为了防止单点故障使用多个trigger节点，在存储和运行上对不同的业务做隔离，部署时通过数据库锁或分布式锁保证任务只被执行一次。
- 使用数据库行锁
数据库的性能瓶颈较低，节点越多性能越差，这也是Quartz的一个局限 - 使用分布式锁——redis、zookeeper
性能较高
调度器
- 资源来源
- 资源调度
- Executor节点选择：随机节点执行、广播执行、分片执行（按用户自定义分片逻辑拆分，分发到集群不同节点并行执行，提升资源利用率。可用于海量日志统计）
- 任务分片：
- 任务编排：任务存在先后依赖关系，可通过可视化界面生成有向无环图编排
- 故障转移：分片任务通过一致性Hash策略分发任务，当某个Executor执行失败将任务转移到其他机器执行
- 高可用
- 任务执行
应用
- 电商
- 订单30分钟未付款自动关闭
- 定时发广告消息、发优惠券
- 互动
- 支付宝集五福
- 分红包
- 游戏
- 活动结束后批量补发用户未领取奖励
- 定时更新游戏内榜单
其他解决方案
- 发货超10天自动收货
- 分布式定时任务的延时任务
- 消息队列的延时任务或定时任务
- 春节集卡活动用户个数统计
- 分布式定时任务的MapReduce任务
- 大数据离线处理引擎Hive离线统计
- 大数据实时处理引擎Flink实时累计
标签：触发,调度,任务,定时,执行,分布式 From： https://www.cnblogs.com/zhh567/p/17150565.html