分布式任务处理
分布式任务处理
1. 什么是分布式任务调度
视频上传成功需要对视频的格式进行处理,如何用Java程序对视频进行处理呢?这里有一个关键的需求就是当视频比较多的时候我们如何可以高效处理。
如何去高效处理一批任务呢?
1、多线程
多线程是充分利用单机的资源。
2、分布式加多线程
充分利用多台计算机,每台计算机使用多线程处理。
方案2可扩展性更强。
方案2是一种分布式任务调度的处理方案。
什么是分布式任务调度?
我们可以先思考一下下面业务场景的解决方案:
某电商系统需要在每天上午10点,下午3点,晚上8点发放一批优惠券。
某财务系统需要在每天上午10点前结算前一天的账单数据,统计汇总。
某电商平台每天凌晨3点,要对订单中的无效订单进行清理。
12306网站会根据车次不同,设置几个时间点分批次放票。
电商整点抢购,商品价格某天上午8点整开始优惠。
商品成功发货后,需要向客户发送短信提醒。
类似的场景还有很多,我们该如何实现?
以上这些场景,就是任务调度所需要解决的问题。
任务调度顾名思义,就是对任务的调度,它是指系统为了完成特定业务,基于给定时间点,给定时间间隔或者给定执行次数自动执行任务。
如何实现任务调度?
多线程方式实现:
学过多线程的同学,可能会想到,我们可以开启一个线程,每sleep一段时间,就去检查是否已到预期执行时间。
以下代码简单实现了任务调度的功能:
| Java |
上面的代码实现了按一定的间隔时间执行任务调度的功能。
Jdk也为我们提供了相关支持,如Timer、ScheduledExecutor,下边我们了解下。
Timer方式实现:
| Java |
Timer 的优点在于简单易用,每个Timer对应一个线程,因此可以同时启动多个Timer并行执行多个任务,同一个Timer中的任务是串行执行。
ScheduledExecutor方式实现:
| Java |
Java 5 推出了基于线程池设计的 ScheduledExecutor,其设计思想是,每一个被调度的任务都会由线程池中一个线程去执行,因此任务是并发执行的,相互之间不会受到干扰。
Timer 和 ScheduledExecutor 都仅能提供基于开始时间与重复间隔的任务调度,不能胜任更加复杂的调度需求。比如,设置每月第一天凌晨1点执行任务、复杂调度任务的管理、任务间传递数据等等。
Quartz 是一个功能强大的任务调度框架,它可以满足更多更复杂的调度需求,Quartz 设计的核心类包括 Scheduler, Job 以及 Trigger。其中,Job 负责定义需要执行的任务,Trigger 负责设置调度策略,Scheduler 将二者组装在一起,并触发任务开始执行。Quartz支持简单的按时间间隔调度、还支持按日历调度方式,通过设置CronTrigger表达式(包括:秒、分、时、日、月、周、年)进行任务调度。
第三方Quartz方式实现:
| Java |
通过以上内容我们学习了什么是任务调度,任务调度所解决的问题,以及任务调度的多种实现方式。
什么是分布式任务调度?
通常任务调度的程序是集成在应用中的,比如:优惠卷服务中包括了定时发放优惠卷的的调度程序,结算服务中包括了定期生成报表的任务调度程序,由于采用分布式架构,一个服务往往会部署多个冗余实例来运行我们的业务,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,如下图:

分布式调度要实现的目标:
不管是任务调度程序集成在应用程序中,还是单独构建的任务调度系统,如果采用分布式调度任务的方式就相当于将任务调度程序分布式构建,这样就可以具有分布式系统的特点,并且提高任务的调度处理能力:
1、并行任务调度
并行任务调度实现靠多线程,如果有大量任务需要调度,此时光靠多线程就会有瓶颈了,因为一台计算机CPU的处理能力是有限的。
如果将任务调度程序分布式部署,每个结点还可以部署为集群,这样就可以让多台计算机共同去完成任务调度,我们可以将任务分割为若干个分片,由不同的实例并行执行,来提高任务调度的处理效率。
2、高可用
若某一个实例宕机,不影响其他实例来执行任务。
3、弹性扩容
当集群中增加实例就可以提高并执行任务的处理效率。
4、任务管理与监测
对系统中存在的所有定时任务进行统一的管理及监测。让开发人员及运维人员能够时刻了解任务执行情况,从而做出快速的应急处理响应。
5、避免任务重复执行
当任务调度以集群方式部署,同一个任务调度可能会执行多次,比如在上面提到的电商系统中到点发优惠券的例子,就会发放多次优惠券,对公司造成很多损失,所以我们需要控制相同的任务在多个运行实例上只执行一次。
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