大数据分布式任务调度系统定时任务的解决方案是什么

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我们从架构和技术实现上来为大家讲解分布式任务调度系统TCT(Tencent Cloud Task)如何实现任务调度的精准实时、稳定高效，以及任务的切分和编排。

• XX信用卡中心，每月28日凌晨1:00到3:00需要完成全网用户当月的费用清单的生成。
• XX服饰，需要每天上午9:00开始向会员推送送生日祝福短信。
• XX游戏平台，新用户注册后，需要为当前用户生成定时任务， 在月底清算虚拟货币兑换的佣金额度。
• XX公司，需要定时执行Python脚本，清理掉某文件服务系统中无效的tmp文件。
• XX保险公司，需要每天凌晨2:00统计前一天新增保单数量，并触发报表生成任务，完成后抄送邮件。

类似上述批量处理海量定时任务的业务场景，企业从单体架构向微服务架构、云化服务架构演进过程中已经屡见不鲜，基于Quartz的常规调度框架已无法应对这种分布式场景下的需求，既无法实现任务调度的精准实时、稳定高效，也无法实现任务的切分、编排、失败补充。因此企业迫切需要一款一站式分布式调度任务解决方案，帮助企业统一管理繁杂纷乱的定时任务，增强企业微服平台服务化能力，支撑企业云化服务转型。

它山之石可以攻玉 ...  

• Quartz：该框架应用最为广泛，其完全基于Java实现，Quartz 对单个任务的控制基本做到了极致，以其强大功能和应用灵活性，成为开源任务调度领域的权威及同类开源产品如Antares的基石；
• XXL-JOB：一个轻量级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。XXL-JOB 支持分片，支持简单任务依赖，支持子任务依赖，不支持跨平台的。
• Elastic-Job：支持任务分片（作业分片一致性），没有任务编排，不支持跨平台；
• SIA-TASK：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。

 

开源方案的逻辑架构图

开源方案的技术实现图

从开源方案的逻辑架构和技术实现上，我们也能直观的看出开源方案的不足：

• 架构方面：调度器职责划分不清晰、系统扩展性不足。面对大规模虚拟化&复杂的网络 环境，简单的远程调用并不能完成胜任。
• 性能方面：ZooKeeper集群伴随任务量和高频事件的增多，成为系统性能瓶颈。简的远程调用或者任务拉取等方案, 满足不了量大频高的业务诉求。
• 功能方面：缺乏完整认证鉴权方面的系统设计，安全性无法保障。任务干预、监控告警等系统运维方面能力较弱。
  
   

功能架构图

优点一：模块化微服务架构设计, 职责清晰

触发器

• 只需根据任务执行规则，计算解析出不同时点的任务触发事件。通过MQ的实现可靠性投递(后续文章会逐步讲解如何实现可靠性投递)，起到削峰填谷，避免高峰IO等问题, 提高吞吐量。
• 通过合理的分片策略和容灾策略，解决传统多节点锁竞争轮训的解析加载策略，降低对存储的压力。
• 冷热数据隔离加载机制，进一步降低对存储压力和系统开销。

• 根据高频的任务执行策略，采取预加载策略和动态调整预加载算法，解决高频触发导致系统负载高的问题。

调度器

• 整个任务调度系统中控制逻辑最为复杂的组件，IO密集型组件。
• 通过订阅MQ消息事件，与触发器解耦，有效提升系统的吞吐。

• 专注于任务调度的逻辑控制，如任务执行调度、负载均衡、容错、限流、计费等。

接入网关

• 独立承担客户端的接入认证和鉴权，提供有效的权限校验策略。
• 负责上下行信道的回话管理，与复杂的业务逻辑完成解耦。
• 客户端节点及服务节点上下线自动探测感知机制，有效实现会话管理。
• 数据透传及路由，实现组件内闭环。

• 配合SDK/Agent侧设计，有效避免了单节点连接数瓶颈以及服务节点冷起场景下的高并发tcp建立连接问题。

触发器

• 通过有效的分片策略，在实现避免触发压力集中化的情况下，可快捷的完成服务的弹性扩缩容，实现近似无状态的水平扩展。

调度器

• 完全无状态的设计方案，无需考虑任务的回源问题，实现无状态的水平扩容。

接入网关

• 完全无状态的设计方案，可实现无状态的水平扩容，实现理论上TCP连接数无上限。

优点三：功能完备

• 支持Cron表达式，例如 * 0/5 * * * ? 等。
• 特定周期频率的触发规则，例如 间隔36分钟等。

任务管理

• 随机节点执行：选择集群中一个可用的执行节点执行调度任务。适用场景：定时对账。
• 广播执行：在集群中所有的执行节点分发调度任务并执行。适用场景：批量运维。
• 分片执行：按照用户自定义分片逻辑进行拆分，分发到集群中不同节点并行执行，提升资源利用效率。适用场景：海量日志统计。

任务调度执行方式

支持三种触发方式

• 手动触发：用户在任务管理列表选择特定任务手动执行一次，调度器立即进行任务分发，并产生一个执行批次。适用场景：周期执行任务补充。
• 周期触发： 通过设置任务触发的间隔时间来设置任务的执行时间； 可支持 cron 表达式 所不支持的周期设置。 适用场景： 定时备份 。
• 工作流触发：工作流是一组任务集合，可以编排任务的上下游逻辑依赖，进行任务触发。适用场景： 海量数据处理  ，如数据采集，数据过滤，数据清洗，数据聚合的流程编排。

任务触发方式

日志溯源能力

日志查询

支持复杂的任务编排能力

可以实现多种场景的任务工作流。通过构建调度任务的上下游依赖关系完成复杂的任务调度逻辑。适用于大数据流程处理、任务执行工单、批量运维流程编排等应用场景。

任务编排

一个平台性的系统，从产品功能到技术架构都存在着方方面面的挑战，需要层层抽象和逐步优化才能完成一个成熟产品落地。在大数据时代，面对海量的数据和用户规模，任何一种架构设计，都面临着网络响应、 容错、幂等、数据可靠性/一致性等诸多问题。

对于平台而言，任务的可靠性是第一优先级需要考虑的，次之任务执行的时效性。合理地进行功能模块化拆分，针对不同场景，设计不同的扩展方案，保证SLA的前提下提升系统整体吞吐，实现可靠有效触达，应对频高量大的业务场景。

对于用户而言，多样化的管理手段、多维度的运行指标查询， 全方位的链路监控则是用户追求的，只有让用户从复杂混乱的定时任务场景中抽离出来，才能更加专注在业务研发。

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