作为一个打工人，尤其在一线城市，生活节奏很快，我们每天不仅想办法合理安排时间，还想让自己的生活过的精致。比如早上7点钟闹钟响起，同时家里的窗帘打开，1分钟之后，豆浆机开始磨豆浆，电饭煲开始热早餐。从起床洗漱、吃饭到出门10分钟全搞定。
想必工作多年的研发工程师，有很多都是想成为架构师。但是并不是每一个研发都有机会参与架构设计，很多公司不一定会主动培养你成为架构师。但是我觉得要先掌握架构师的知识体系，然后通过实践进行校验，自己把自己培养成一名架构师。
我们每天都在谈论分布式架构，也有朋友经常问我分布式架构到底是个什么的架构。其实简单来说就是，分布式系统架构就是将多个服务器资源统一管理起来，然后挑选合适的服务器去处理用户的请求或者指定的任务。当然分布式系统技术肯定不是这一篇能讲清楚的，前面也讲了两篇了，忘记了的可以回顾下(不好意思，懂分布式事务的你真的很了不起，下篇，面试是不是经常被问到分布式系统核心问题，这一次没人难倒你)我也会一直讲这方面技术的。
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。
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。
原文链接：https://blog.csdn.net/guyue35/article/details/84883408
xxl-job-admin目录配置文件 application.properties
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：
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：
下一代AI应用需要不断和环境进行交互，并且在交互中学习。这些应用暴露了新的系统需求：性能和弹性。本文提出了Ray解决上述问题。
專 欄 ❈ 七夜，Python中文社区专栏作者，信息安全研究人员，比较擅长网络安全、逆向工程、Python爬虫开发、Python Web开发。《Python爬虫开发与项目实战》作者。 ❈ 这次分享的文章是我的新书《Python爬虫开发与项目实战》基础篇-第七章的内容，关于如何手工打造简单分布式爬虫 (如果大家对这本书感兴趣的话，可以看一下 试读样章： http://pan.baidu.com/s/1hrWEOYg)，下面是文章的具体内容。 本章讲的依旧是实战项目，实战内容是打造分布式爬虫，这对初学者来说，
PowerJob（原OhMyScheduler）是全新一代分布式任务调度与计算框架，其主要功能特性如下：
最近居家办公，对于分布式调度的XXL-JOB开源组件进行了了解和学习，后期会持续分享关于分布式调度的文章，对于新手可以学习和了解如何使用分布式调度，对于已经在使用分布式调度的同学，可以思考一下自己在使用过程中，是否有遇到什么问题，自己如何解决的，也欢迎大家一起探讨。
当业务需求不断增长时，应用经常需要执行一些定时任务来实现业务逻辑或系统功能。传统单机环境下，我们通常用系统自带的crontab来实现定时任务；在分布式场景中，定时任务的实现需要考虑任务的调度策略、并发处理等问题。如何何为分布式定时任务选择合适的方案，成为了研发团队面临的一项重大挑战。
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。
你会误认为 ElasticJob 只是作业管控平台么？创始人为你解读产品定位与新版本设计理念。
在quartz的集群解决方案里有张表scheduler_locks，quartz采用了悲观锁的方式对triggers表进行行加锁，以保证任务同步的正确性。一旦某一个节点上面的线程获取了该锁，那么这个Job就会在这台机器上被执行，同时这个锁就会被这台机器占用。同时另外一台机器也会想要触发这个任务，但是锁已经被占用了，就只能等待，直到这个锁被释放
Hadoop是Apache开源组织的一个分布式基础框架，提供了一个分布式文件系统 (HDFS)、分布式计算（MapReduce）及统一资源管理框架（YARN）的软件架构。
最近的项目中需要做一个定时任务，该项目是一个分布式多节点调度任务，所以里面的定时任务在不同的节点不应该同时进行，应该使用其中一个节点做定时任务，目前寻找的方案为ElasticJob，这个篇章简单介绍一下
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：
分布式大行其下的时代，让大家彻底的抛弃了传统陈旧的技术框架。几乎每一个技术人都知道和掌握了微服务架构，微服务自然有它的美，但是所以技术框架都必须服务于业务，结合自身业务选取甚至自研适合自身的技术框架也是技术人必须首先考虑的事情。分布式作业调度框架，是一个开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展、高可用分布式任务调度框架。
流量调度：不要将流量调度和服务治理混为一谈 (服务治理是流量调度的前提)；主要功能；关键技术。
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。如，上面发货成功发短信通知客户的业务场景，我们可以在发货成功后发送MQ消息到队列，然后去消费mq消息，发送短信。
本项目由PingCAP投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。如，上面发货成功发短信通知客户的业务场景，我们可以在发货成功后发送MQ消息到队列，然后去消费mq消息，发送短信。 但在某些场景下不能互换：
在上一篇常见分布式任务调度工具浅析中，简单地分析了一下目前比较热门的三个分布式调度中间件。今天，我们就从大众点评许雪里大佬开源的xxl-job开始学习。 什么？你问我为什么从xxl-job开始学习？别问，问就是简单，好学，易上手。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。从本章开始，就正式进入 PowerJob 框架的技术剖析环节了。作为技术系列文章开篇的第一章，本文会讲述 PowerJob 整体的架构设计，同时介绍相关的技术，以便于后面的讲解。
为什么强调是分布式调度平台，系统原生的crontab配置是单机的，如果机器挂掉，那机器上的任务自然而然的就不会再运行，如果是重要业务，那影响还是蛮大的。使用原生的crontab, 也有可能你也经历过如下的几个问题：
上一篇文章介绍了分布式调度XXL-JOB的特性，可以让你了解到在技术选型时，该组件可以帮你解决什么问题、接入成本及维护成本问题。本篇文章主要来介绍分布式调度XXL-JOB的架构演进过程。
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
后台定时任务系统在应用平台中的重要性不言而喻，特别是互联网电商、金融等行业更是离不开定时任务。在任务数量不多、执行频率不高时，单台服务器完全能够满足。但是随着业务逐渐增加，定时任务系统必须具备高可用和水平扩展的能力，单台服务器已经不能满足需求。因此需要把定时任务系统部署到集群中，实现分布式定时任务系统集群。
分布式资源管理和调度是指在分布式系统中有效地管理和调度系统中的资源，以满足各种任务的需求。在一个分布式系统中，资源可以包括计算资源（如CPU、内存）、存储资源（如磁盘空间）、网络带宽等。
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。
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。
專 欄 ❈resolvewang，Python中文社区专栏作者 Python和Go爱好者。具有较为丰富的爬虫和反爬虫经验，对web编程略知一二，对基础架构比较感兴趣❈ 前言 本系列文章计划分三个章节进行讲述，分别是理论篇、基础篇和实战篇。理论篇主要为构建分布式爬虫而储备的理论知识，基础篇会基于理论篇的知识写一个简易的分布式爬虫，实战篇则会以微博为例，教大家做一个比较完整且足够健壮的分布式微博爬虫。通过这三篇文章，希望大家能掌握如何构建一个分布式爬虫的方法；能举一反三，将celery用于除爬虫外的其它场景。
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。经过几番的努力和沟通，终于邀请到分布式任务调度与计算框架：PowerJob 的作者 Salieri，加入 HG 的开源讲解系列，开启了他的 P
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。
这篇文章不会具体教你如何使用Yarn的API,但是会教你我实践过后的一些经验。接下来的内容会探讨以下两个主题：
2.消息队列CKafka：访问白名单配置可使用IP网段；支持在Partition维度设置offset；监控支持按带宽百分比进行监控；支持控制台查询消息。
很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务，定时任务解决的就是这种业务场景。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务，两者有很多相似之处，可以相互替换场景。如，上面发货成功发短信通知客户的业务场景，我们可以在发货成功后发送MQ消息到队列，然后去消费mq消息，发送短信。但在某些场景下不能互换：
当我们的业务服务需要定时的执行业务接口时，我们就需要考虑引入定时任务，那么问题又来了，我们是选择“分布式定时任务”呢，还是“本地Job”呢。
ZooKeeper 是 Apache 软件基金会的一个软件项目，它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册。调度系统使用Zookeeper进行分布式环境下作业配置信息注册，监听更新，使用Zookeeper实现分布式锁进行主节点选举，使用临时节点实现作业实例上下线等操作。
任务是需要资源(CPU 时间、内存、存储、网络带宽等)在指定时间内完成的一段计算工作。
曹建农，欧洲科学院院士，IEEE Fellow，CCF Fellow，计算机协会(ACM) 杰出会员。现任香港理工大学研究生院院长、潘乐陶慈善基金数据科学教授、电子计算学系分步式与移动计算讲座教授、人工智能与物联网研究院院长、互联网和移动计算实验室主任、理大大数据分析中心实验室创始人及副主任，并曾于2011-2017年担任电子计算学系系主任。
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