尹家俊
虽说有现成的框架可以实现，不过还是一步一步地说一下思路。
需求
为方便大家的理解，先给大家讲一个真实的需求，这是我在第二家公司的一个项目，定时任务每天凌晨执行，需求很简单：把原始的业务数据，加工处理成待发送的短信。
原始数据：姓名-小明，所在地-北京，电话-13800000000，账单最后还款日期-2018年4月30日。
加工后的数据是：亲爱的小明，您的账单最后还款日期为2018年4月30日，请提前缴费。然后把需要把这条短信发送到13800000000这个手机号上。
定时任务
定时任务框架里面，最有名的就是quartz了，相信大部分Java程序员都用过。
我们项目最开始也用的是quartz，只有一个服务器跑定时任务。但是待处理的数据越来越多，定时服务执行的时间也越来越长，终于有一天，定时任务从晚上跑到了第二天白天也没有跑完，耽误了短信的发送。
改造后的定时任务
有人就有疑问了，能不能直接把定时服务部署多套不就行了。但是部署多套quartz的话，就会出现问题：待处理的任务有可能会被重复执行。
应对这种问题，我们当时有两种处理方案：
方案一：定时服务只部署一套，但是定时任务的工作只是提取待处理的任务。
实际的业务处理服务集群化部署，然后由定式服务提取数据后，发送给业务处理服务器进行实际的处理。
方案二：这个是我当时自己想出的一个奇葩的方法，不过这个方案想明白了，对分布式定式服务的理解很有帮助！
- 定时任务程序部署多套，并且多套环境都是独立的IP。每套程序定时将IP写入到数据中（一分钟对表update一次，并更新时间戳）。
- 多套服务选举出一台主服务器。
- 主服务器把所有的待处理任务，尽可能平均分配给每一台服务器。（IP和待处理任务对应上，也就是每一条待处理任务只能让分配的IP处理）
- 处理任务的时候，只处理自己IP对应的任务。
- 一台服务器挂了，主服务器负责把它的IP从数据库中抹掉（三分钟没有对表进行更新的IP，删除掉），并重新分配这个IP对应的待处理任务。
- 主服务器挂了，重新选举出主服务器。
分布式定时任务框架
我只用过Elastic-job，所以只给大家介绍一下这个框架。
任务分片：把一个任务拆分成几个独立的任务，然后由分布式服务器分别执行一个或者多个子任务。比如还是上面那个需求，那么可以按照【所在地】拆分任务，北京的待处理数据是一个子任务，天津的待处理数据是第二个子任务。
Elastic-Job并不直接提供数据处理的功能，实际的数据处理还是需要自己写，Elastic-Job会将分片任务分配到各个运行中的作业服务器。
其实发现了没有，Elastic-Job做的工作，就是我那个主服务器做的任务分配的工作，把所在地=北京的，分配给服务器1处理，把所在地=天津的，分配给服务器2处理；甚至包括监控每台作业服务器是否存活，挂掉一台重新分配待处理任务，也都是Elastic-Job来做的。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
会点代码的大叔
一、在JAVA开发领域，目前可以通过以下几种方式进行定时任务
1、单机部署模式
Timer：jdk中自带的一个定时调度类，可以简单的实现按某一频度进行任务执行。提供的功能比较单一，无法实现复杂的调度任务。
ScheduledExecutorService：也是jdk自带的一个基于线程池设计的定时任务类。其每个调度任务都会分配到线程池中的一个线程执行，所以其任务是并发执行的，互不影响。
Spring Task：Spring提供的一个任务调度工具，支持注解和配置文件形式，支持Cron表达式，使用简单但功能强大。
Quartz：一款功能强大的任务调度器，可以实现较为复杂的调度功能，如每月一号执行、每天凌晨执行、每周五执行等等，还支持分布式调度，就是配置稍显复杂。
2、分布式集群模式（不多介绍，简单提一下）
问题：
I、如何解决定时任务的多次执行？
II、如何解决任务的单点问题，实现任务的故障转移？
问题I的简单思考：
1、固定执行定时任务的机器（可以有效避免多次执行的情况 ，缺点就是单点故障问题）。
2、借助Redis的过期机制和分布式锁。
3、借助mysql的锁机制等。
成熟的解决方案：
1、Quartz：可以去看看这篇文章[Quartz分布式]( https://www.cnblogs.com/jiafuwei/p/6145280.html)。
2、elastic-job：（https://github.com/elasticjob/elastic-job-lite）当当开发的弹性分布式任务调度系统，采用zookeeper实现分布式协调，实现任务高可用以及分片。
3、xxl-job:（https://github.com/xuxueli/xxl-job）是大众点评员发布的分布式任务调度平台，是一个轻量级分布式任务调度框架。
4、saturn:(https://github.com/vipshop/Saturn) 是唯品会提供一个分布式、容错和高可用的作业调度服务框架。
二、SpringTask实现定时任务（这里是基于springboot）
1、简单的定时任务实现
使用方式：
使用@EnableScheduling注解开启对定时任务的支持。
使用@Scheduled 注解即可，基于corn、fixedRate、fixedDelay等一些定时策略来实现定时任务。
使用缺点：
1、多个定时任务使用的是同一个调度线程，所以任务是阻塞执行的，执行效率不高。
2、其次如果出现任务阻塞，导致一些场景的定时计算没有实际意义，比如每天12点的一个计算任务被阻塞到1点去执行，会导致结果并非我们想要的。
使用优点：
1、配置简单
2、适用于单个后台线程执行周期任务，并且保证顺序一致执行的场景
源码分析：
//默认使用的调度器
if(this.taskScheduler == null) {
this.localExecutor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
this.taskScheduler = new ConcurrentTaskScheduler(this.localExecutor);
}
//可以看到SingleThreadScheduledExecutor指定的核心线程为1，说白了就是单线程执行
public static ScheduledExecutorService newSingleThreadScheduledExecutor() {
return new DelegatedScheduledExecutorService
(new ScheduledThreadPoolExecutor(1));
}
//利用了DelayedWorkQueue延时队列作为任务的存放队列，这样便可以实现任务延迟执行或者定时执行
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}
2、实现并发的定时任务
使用方式：
方式一：由1中我们知道之所以定时任务是阻塞执行，是配置的线程池决定的，那就好办了，换一个不就行了！直接上代码：
@Configuration
public class ScheduledConfig implements SchedulingConfigurer {
@Autowired
private TaskScheduler myThreadPoolTaskScheduler;
@Override
public void configureTasks(ScheduledTaskRegistrar scheduledTaskRegistrar) {
//简单粗暴的方式直接指定
//scheduledTaskRegistrar.setScheduler(Executors.newScheduledThreadPool(5));
//也可以自定义的线程池，方便线程的使用与维护，这里不多说了
scheduledTaskRegistrar.setTaskScheduler(myThreadPoolTaskScheduler);
}
}
@Bean(name = "myThreadPoolTaskScheduler")
public TaskScheduler getMyThreadPoolTaskScheduler() {
ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler = new ThreadPoolTaskScheduler();
taskScheduler.setPoolSize(10);
taskScheduler.setThreadNamePrefix("Haina-Scheduled-");
taskScheduler.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
//调度器shutdown被调用时等待当前被调度的任务完成
taskScheduler.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
//等待时长
taskScheduler.setAwaitTerminationSeconds(60);
return taskScheduler;
}
方式二：方式一的本质改变了任务调度器默认使用的线程池，接下来这种是不改变调度器的默认线程池，而是把当前任务交给一个异步线程池去执行
废话太多，直接上代码：
@Scheduled(fixedRate = 1000*10,initialDelay = 1000*20)
@Async("myThreadPoolTaskExecutor")
//@Async
public void scheduledTest02(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"--->xxxxx--->"+Thread.currentThread().getId());
}
//自定义线程池
@Bean(name = "myThreadPoolTaskExecutor")
public TaskExecutor getMyThreadPoolTaskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor taskExecutor = new ThreadPoolTaskExecutor();
taskExecutor.setCorePoolSize(20);
taskExecutor.setMaxPoolSize(200);
taskExecutor.setQueueCapacity(25);
taskExecutor.setKeepAliveSeconds(200);
taskExecutor.setThreadNamePrefix("Haina-ThreadPool-");
// 线程池对拒绝任务（无线程可用）的处理策略，目前只支持AbortPolicy、CallerRunsPolicy；默认为后者
taskExecutor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
//调度器shutdown被调用时等待当前被调度的任务完成
taskExecutor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
//等待时长
taskExecutor.setAwaitTerminationSeconds(60);
taskExecutor.initialize();
return taskExecutor;
}
首先使用@EnableAsync 启用异步任务
然后在定时任务的方法加上@Async即可，默认使用的线程池为SimpleAsyncTaskExecutor（该线程池默认来一个任务创建一个线程，就会不断创建大量线程，极有可能压爆服务器内存。当然它有自己的限流机制，这里就不多说了，有兴趣的自己翻翻源码~）
项目中为了更好的控制线程的使用，我们可以自定义我们自己的线程池，使用方式@Async("myThreadPool")
线程池的使用心得（后续有专门文章来探讨）
java中提供了ThreadPoolExecutor和ScheduledThreadPoolExecutor，对应与spring中的ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskScheduler，但是在原有的基础上增加了新的特性，在spring环境下更容易使用和控制。
使用自定义的线程池能够避免一些默认线程池造成的内存溢出、阻塞等等问题，更贴合自己的服务特性
使用自定义的线程池便于对项目中线程的管理、维护以及监控。
即便在非spring环境下也不要使用java默认提供的那几种线程池，坑很多，阿里代码规约不说了吗，得相信大厂！！！
三、动态定时任务的实现
问题：
使用@Scheduled注解来完成设置定时任务，但是有时候我们往往需要对周期性的时间的设置会做一些改变，或者要动态的启停一个定时任务，那么这个时候使用此注解就不太方便了，原因在于这个注解中配置的cron表达式必须是常量，那么当我们修改定时参数的时候，就需要停止服务，重新部署。
解决办法：
方式一：实现SchedulingConfigurer接口，重写configureTasks方法，重新制定Trigger,核心方法就是addTriggerTask(Runnable task, Trigger trigger) ，不过需要注意的是，此种方式修改了配置值后，需要在下一次调度结束后，才会更新调度器，并不会在修改配置值时实时更新，实时更新需要在修改配置值时额外增加相关逻辑处理。
@Configuration
public class ScheduledConfig implements SchedulingConfigurer {
@Autowired
private TaskScheduler myThreadPoolTaskScheduler;
@Override
public void configureTasks(ScheduledTaskRegistrar scheduledTaskRegistrar) {
//scheduledTaskRegistrar.setScheduler(Executors.newScheduledThreadPool(5));
scheduledTaskRegistrar.setTaskScheduler(myThreadPoolTaskScheduler);
//可以实现动态调整定时任务的执行频率
scheduledTaskRegistrar.addTriggerTask(
//1.添加任务内容(Runnable)
() -> System.out.println("cccccccccccccccc--->" + Thread.currentThread().getId()),
//2.设置执行周期(Trigger)
triggerContext -> {
//2.1 从数据库动态获取执行周期
String cron = "0/2 * * * * ? ";
//2.2 合法性校验.
// if (StringUtils.isEmpty(cron)) {
// // Omitted Code ..
// }
//2.3 返回执行周期(Date)
return new CronTrigger(cron).nextExecutionTime(triggerContext);
}
);
}
}
方式二：使用threadPoolTaskScheduler类可实现动态添加删除功能，当然也可实现执行频率的调整
首先，我们要认识下这个调度类，它其实是对java中ScheduledThreadPoolExecutor的一个封装改进后的产物，主要改进有以下几点：
1、提供默认配置，因为是ScheduledThreadPoolExecutor，所以只有poolSize这一个默认参数。
2、支持自定义任务，通过传入Trigger参数。
3、对任务出错处理进行优化，如果是重复性的任务，不抛出异常，通过日志记录下来，不影响下次运行，如果是只执行一次的任务，将异常往上抛。
顺便说下ThreadPoolTaskExecutor相对于ThreadPoolExecutor的改进点：
1、提供默认配置，原生的ThreadPoolExecutor的除了ThreadFactory和RejectedExecutionHandler其他没有默认配置
2、实现AsyncListenableTaskExecutor接口，支持对FutureTask添加success和fail的回调，任务成功或失败的时候回执行对应回调方法。
3、因为是spring的工具类，所以抛出的RejectedExecutionException也会被转换为spring框架的TaskRejectedException异常(这个无所谓)
4、提供默认ThreadFactory实现，直接通过参数重载配置
扯了这么多，还是直接上代码：
@Component
public class DynamicTimedTask {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DynamicTimedTask.class);
//利用创建好的调度类统一管理
//@Autowired
//@Qualifier("myThreadPoolTaskScheduler")
//private ThreadPoolTaskScheduler myThreadPoolTaskScheduler;
//接受任务的返回结果
private ScheduledFuture> future;
@Autowired
private ThreadPoolTaskScheduler threadPoolTaskScheduler;
//实例化一个线程池任务调度类,可以使用自定义的ThreadPoolTaskScheduler
@Bean
public ThreadPoolTaskScheduler threadPoolTaskScheduler() {
ThreadPoolTaskScheduler executor = new ThreadPoolTaskScheduler();
return new ThreadPoolTaskScheduler();
}
/**
* 启动定时任务
* @return
*/
public boolean startCron() {
boolean flag = false;
//从数据库动态获取执行周期
String cron = "0/2 * * * * ? ";
future = threadPoolTaskScheduler.schedule(new CheckModelFile(),cron);
if (future!=null){
flag = true;
logger.info("定时check训练模型文件,任务启动成功！！！");
}else {
logger.info("定时check训练模型文件,任务启动失败！！！");
}
return flag;
}
/**
* 停止定时任务
* @return
*/
public boolean stopCron() {
boolean flag = false;
if (future != null) {
boolean cancel = future.cancel(true);
if (cancel){
flag = true;
logger.info("定时check训练模型文件,任务停止成功！！！");
}else {
logger.info("定时check训练模型文件,任务停止失败！！！");
}
}else {
flag = true;
logger.info("定时check训练模型文件，任务已经停止！！！");
}
return flag;
}
class CheckModelFile implements Runnable{
@Override
public void run() {
//编写你自己的业务逻辑
System.out.print("模型文件检查完毕！！！")
}
}
}
四、总结
到此基于springtask下的定时任务的简单使用算是差不多了，其中不免有些错误的地方，或者理解有偏颇的地方欢迎大家提出来！
基于分布式集群下的定时任务使用，后续有时间再继续！！！
IT实战联盟
需要一个全局协调器，记master。接下来就是要干活的应用服务器，记slave。定时器而且是分布式的，就要求每个服务器在指定时间都执行相同任务，而且实现对任务的管理如暂停，启动，停止等！甚至可以创建指定的定时器。还要保证任务执行的原子性！定时任务由master统一分发给每个slave！之后每个slave将处理结果返回给master。由master统一保存或是回滚！
实现的技术比较多：支持分布式的如zookeeper，系统信息交互的如netty，支持定时器的如quartz。
tryetry
需要一个任务分发集群和一个任务执行集群，任务分发集群三台机器即可，任务执行集群依赖你的业务量。任务分发集群执行分发任务，按照一定的策略将任务分发给执行集群各个机器。需要解决任务重复分发问题，以及执行任务的server和分发任务的server挂掉的问题，总之就是两个集群的高可用。
解决重复分发问题，很简单，采用主从模式，这涉及选主操作，分发集群只有一台主server工作，其他server在主server挂掉后选主继续分发，选主使用zk非常方便。
执行集群中server挂掉后，其上任务需要重新分发给其他server，这个问题使用zk也是很方便可以解决
手机打字 细节就不写了
溅溅123321
分布式任务本身涉及到分布式构架，基于不同的任务处理量和反应时间可以考虑 hadoop spark flink 等。 定时最好用serverless的scheduler 触发。
