分布式任务调度开源框架

背景

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。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。这些平台各有其特点，但各有不足之处，比如不支持任务编排、与业务高耦合、不支持跨平台等问题。

Quartz

Java事实上的定时任务标准。但Quartz关注点在于定时任务而非数据，并无一套根据数据处理而定制化的流程。虽然Quartz可以基于数据库实现作业的高可用，但缺少分布式并行调度的功能。

原理

独立的Quratz节点之间是不需要通信的，不同节点之间是通过数据库表来感知另一个应用，只有使用持久的JobStore才能完成Quartz集群。如果某一个节点失效，那么Job会在其他节点上执行。

如何保证只在一台机器上触发？

数据库悲观锁
一旦某一节点线程获取了该锁，那么Job就会在这台机器上被执行，其他节点进行锁等待；
缺点

不适合大量的短任务 & 不适合过多节点部署；
解决了高可用的问题，并没有解决任务分片的问题，存在单机处理的极限（即：不能实现水平扩展）。
需要把任务信息持久化到业务数据表，和业务有耦合
调度逻辑和执行逻辑并存于同一个项目中，在机器性能固定的情况下，业务和调度之间不可避免地会相互影响。
quartz集群模式下，是通过数据库独占锁来唯一获取任务，任务执行并没有实现完善的负载均衡机制。

Elastic-Job

Elastic Job是当当网架构师开发，是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成；
定位为轻量级无中心化解决方案，使用 jar 包的形式提供分布式任务的协调服务。
支持分布式调度协调、弹性扩容缩容、失效转移、错过执行作业重触发、并行调度、自诊断和修复等等功能特性。

Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务；
Elastic-Job-Cloud采用自研Mesos Framework的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等功能；

Elastic-Job-Lite并没有宿主程序，而是基于部署作业框架的程序在到达相应时间点时各自触发调度。
它的开发也比较简单，引用Jar包实现一些方法即可，最后编译成Jar包运行。
Elastic-Job-Lite的分布式部署全靠ZooKeeper来同步状态和原数据。
实现高可用的任务只需将分片总数设置为1，并把开发的Jar包部署于多个服务器上执行，任务将会以1主N从的方式执行。一旦本次执行任务的服务器崩溃，其他执行任务的服务器将会在下次作业启动时选择一个替补执行。如果开启了失效转移，那么功能效果更好，可以保证在本次作业执行时崩溃，备机之一立即启动替补执行。

Elastic-Job-Lite的任务分片也是通过ZooKeeper来实现，Elastic-Job并不直接提供数据处理的功能，框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器，开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系。
框架也预置了一些分片策略：平均分配算法策略，作业名哈希值奇偶数算法策略，轮转分片策略。同时也提供了自定义分片策略的接口。

另外Elastic-Job-Lite还提供了一个任务监控和管理界面：Elastic-Job-Lite-Console。它和Elastic-Job-Lite是两个完全不关联的应用程序，使用ZooKeeper来交换数据，管理人员可以通过这个界面查看、监控和管理Elastic-Job-Lite的任务，必要的时候还能手动触发任务

功能列表

分布式调度协调
弹性扩容缩容
失效转移
错过执行作业重触发
作业分片一致性，保证同一分片在分布式环境中仅一个执行实例
自诊断并修复分布式不稳定造成的问题
支持并行调度
支持作业生命周期操作
丰富的作业类型
Spring整合以及命名空间提供
运维平台

优缺点

优点：

基于成熟的定时任务作业框架Quartz cron表达式执行定时任务；
支持任务分片：可以拆分任务，分别由不同节点执行；
官网文档齐全，全中文；
弹性扩容缩容：运行中的作业服务器崩溃，或新增N台作业服务器，作业框架将在下次作业执行前重新分片，不影响当前作业执行；
任务监控和管理界面；

缺点：

依赖Zookeeper；

XXL-Job(推荐)

XXL开源社区：https://www.xuxueli.com/xxl-job

XXL-Job官网是大众点评员工徐雪里于2015年发布的分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。(使用该框架的公司：>300家)

特点

弹性扩容缩容：一旦有新执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务；
任务失败告警；默认提供邮件方式失败告警，同时预留扩展接口，可方便的扩展短信、钉钉等告警方式
后台界面可视化

设计思想

将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台，而平台自身并不承担业务逻辑，“调度中心”负责发起调度请求。

将任务抽象成分散的JobHandler，交由“执行器”统一管理，“执行器”负责接收调度请求并执行对应的JobHandler中业务逻辑。

因此，“调度”和“任务”两部分可以相互解耦，提高系统整体稳定性和扩展性；

系统组成

调度模块（调度中心）：

负责管理调度信息，按照调度配置发出调度请求，自身不承担业务代码。调度系统与任务解耦，提高了系统可用性和稳定性，同时调度系统性能不再受限于任务模块；
支持可视化、简单且动态的管理调度信息，包括任务新建，更新，删除，GLUE开发和任务报警等，所有上述操作都会实时生效，同时支持监控调度结果以及执行日志，支持执行器Failover。

执行模块（执行器）：

负责接收调度请求并执行任务逻辑。任务模块专注于任务的执行等操作，开发和维护更加简单和高效；
接收“调度中心”的执行请求、终止请求和日志请求等。

下载地址

https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job.git

Maven引用

<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>${最新稳定版本}</version>
</dependency>

uncode-schedule

基于zookeeper+spring task/quartz的分布式任务调度组件，确保所有任务在集群中不重复，不遗漏的执行。支持动态添加和删除任务。(基于zookeeper，比较小众，不推荐)

LTS

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；(最近一次更新在2年前，目前不是很活跃；也比较小众，不推荐)

TBSchedule

阿里早期开源的分布式任务调度系统。代码略陈旧，使用timer而非线程池执行任务调度。众所周知，timer在处理异常状况时是有缺陷的。而且TBSchedule作业类型较为单一，只能是获取/处理数据一种模式。还有就是文档缺失比较严重。

依赖Zookeeper；

TBSchedule是一款非常优秀的高性能分布式调度框架，广泛应用于阿里巴巴、淘宝、支付宝、京东、聚美、汽车之家、国美等很多互联网企业的流程调度系统。tbschedule在时间调度方面虽然没有quartz强大，但是它支持分片功能。和quartz不同的是，tbschedule使用ZooKeeper来实现任务调度的高可用和分片。

TBSchedule的分布式机制是通过灵活的Sharding方式实现的，分片的规则由客户端决定，比如可以按所有数据的ID按10取模分片、按月份分片等等。TBSchedule的宿主服务器可以进行动态扩容和资源回收，这个特点主要是因为它后端依赖的ZooKeeper，这里的ZooKeeper对于TBSchedule来说是一个NoSQL，用于存储策略、任务、心跳信息数据，它的数据结构类似文件系统的目录结构，它的节点有临时节点、持久节点之分。调度引擎启动后，随着业务量数据量的增多，当前Cluster可能不能满足目前的处理需求，那么就需要增加服务器数量，一个新的服务器上线后会在ZooKeeper中创建一个代表当前服务器的一个唯一性路径（临时节点），并且新上线的服务器会和ZooKeeper保持长连接，当通信断开后，节点会自动摘除。

TBSchedule会定时扫描当前服务器的数量，重新进行任务分配。TBSchedule不仅提供了服务端的高性能调度服务，还提供了一个scheduleConsole的war包，随着宿主应用的部署直接部署到服务器，可以通过web的方式对调度的任务、策略进行监控管理，以及实时更新调整。

Saturn

Saturn是唯品会在github开源的一款分布式任务调度产品。它是基于当当elastic-job 1.0版本来开发的，其上完善了一些功能和添加了一些新的feature。

亮点：

支持多语言开发 python、Go、Shell、Java、Php。
管理控制台和数据统计分析更加完善

缺点：

技术文档较少，该框架是2016年由唯品会的研发团队基于elastic-job开发而来

Opencron

比较小众，不推荐

Antares

Antares 是一款基于 Quartz 机制的分布式任务调度管理平台，内部重写执行逻辑，一个任务仅会被服务器集群中的某个节点调度。用户可通过对任务预分片，有效提升任务执行效率；也可通过控制台 antares-tower 对任务进行基本操作，如触发，暂停，监控等。

Antares 是基于 Quartz 的分布式调度，支持分片，支持树形任务依赖，但是不是跨平台的

sia-task(Simple is Awesome)

SIA-TASK是任务调度的一体式解决方案，对任务进行元数据采集，然后进行任务可视化编排，最终进行任务调度，并且对任务采取全流程监控，简单易用。对业务完全无侵入，通过简单灵活的配置即可生成符合预期的任务调度模型。

SIA-TASK借鉴微服务的设计思想，获取分布在每个任务执行器上的任务元数据，上传到任务注册中心。利用在线方式进行任务编排，可动态修改任务时钟，采用HTTP作为任务调度协议，统一使用JSON数据格式，由调度中心进行时钟解析，执行任务流程，进行任务通知。

SIA-TASK契合当前微服务架构模式，具有跨平台，可编排，高可用，无侵入，一致性，异步并行，动态扩展，实时监控等特点。（依赖Zookeeper，偏向于解决任务编排和跨平台等问题）

标签：分片,调度,开源,任务,Job,任务调度,分布式
From： https://www.cnblogs.com/zhaojinhui/p/16768505.html