任务调度应用场景
所谓的任务调度是指安排任务的执行计划，即何时执行，怎么执行等。在现实项目中经常出现它们的身影；特别是数据类项目，比如实时统计每5分钟网站的访问量，就需要每5分钟定时从日志数据分析访问量。
总结下任务调度应用场景：
- 离线作业调度：按时间粒度执行某项任务
- 共享缓存更新：定时刷新缓存，如redis缓存；不同进程间的共享数据
任务调度工具
- linux的crontab， 支持按照分钟/小时/天/月/周粒度，执行任务
- java的Quartz
- windows的任务计划
本文介绍的是python中的任务调度库，APScheduler（advance python scheduler）。如果你了解Quartz的话，可以看出APScheduler是Quartz的python实现；APScheduler提供了基于时间，固定时间点和crontab方式的任务调用方案， 可以当作一个跨平台的调度工具来使用。
APScheduler
组件介绍
APScheduler由5个部分组成：触发器、调度器、任务存储器、执行器和任务事件。
- 任务job：任务id和任务执行func
- 触发器triggers：确定任务何时开始执行
- 任务存储器job stores: 保存任务的状态
- 执行器executors：确定任务怎么执行
- 任务事件event：监控任务执行异常情况
- 调度器schedulers：串联任务的整个生命周期，添加编辑任务到任务存储器,在任务的执行时间到来时，把任务交给执行器执行返回结果；同时发出事件监听，监控任务事件 。
安装
<code>pip install apscheduler/<code>
简单例子
<code>from apscheduler.schedulers.background import BackgroundSchedulerfrom apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutorfrom apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStorefrom apscheduler.events import EVENT_JOB_EXECUTED, EVENT_JOB_ERRORimport loggingimport datetime# 任务执行函数def job_func(job_id): print('job %s is runed at %s' % (job_id, datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))# 事件监听def job_exception_listener(event): if event.exception: # todo：异常处理, 告警等 print('The job crashed :(') else: print('The job worked :)')# 日志logging.basicConfig()logging.getLogger('apscheduler').setLevel(logging.DEBUG)# 定义一个后台任务非阻塞调度器scheduler = BackgroundScheduler()# 添加一个任务到内存中 # 触发器：trigger='interval' seconds=10 每10s触发执行一次# 执行器：executor='default' 线程执行# 任务存储器：jobstore='default' 默认内存存储# 最大并发数：max_instancesscheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)# 设置任务监听scheduler.add_listener(job_exception_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)# 启动调度器scheduler.start()/<code>运行情况：
<code>job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:38The job worked :)job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:48The job worked :)job 1 is runed at 2020-03-21 20:00:58The job worked :)/<code>
触发器
触发器决定何时执行任务，APScheduler支持的触发器有3种
- trigger='interval'：按固定时间周期执行，支持weeks，days，hours，minutes， seconds， 还可指定时间范围sched.add_job(job_function, 'interval', hours=2, start_date='2010-10-10 09:30:00', end_date='2014-06-15 11:00:00')
- trigger='date': 固定时间，执行一次sched.add_job(my_job, 'date', run_date=datetime(2009, 11, 6, 16, 30, 5), args=['text'])
- trigger='cron': 支持crontab方式，执行任务
- 参数：分钟/小时/天/月/周粒度，也可指定时间范围year (int|str) – 4-digit yearmonth (int|str) – month (1-12)day (int|str) – day of the (1-31)week (int|str) – ISO week (1-53)day_of_week (int|str) – number or name of weekday (0-6 or mon,tue,wed,thu,fri,sat,sun)hour (int|str) – hour (0-23)minute (int|str) – minute (0-59)second (int|str) – second (0-59)start_date (datetime|str) – earliest possible date/time to trigger on (inclusive)end_date (datetime|str) – latest possible date/time to trigger on (inclusive)
- 例子 # 星期一到星期五，5点30执行任务job_function，直到2014-05-30 00:00:00 sched.add_job(job_function, 'cron', day_of_week='mon-fri', hour=5, minute=30, end_date='2014-05-30') # 按照crontab格式执行， 格式为：分钟 小时 天 月 周，*表示所有 # 5月到8月的1号到15号，0点0分执行任务job_function sched.add_job(job_function, CronTrigger.from_crontab('0 0 1-15 may-aug *'))
执行器
执行器决定如何执行任务；APScheduler支持4种不同执行器，常用的有pool(线程/进程)和gevent(io多路复用，支持高并发)，默认为pool中线程池， 不同的执行器可以在调度器的配置中进行配置（见调度器）
- apscheduler.executors.asyncio：同步io，阻塞
- apscheduler.executors.gevent：io多路复用，非阻塞
- apscheduler.executors.pool: 线程ThreadPoolExecutor和进程ProcessPoolExecutor
- apscheduler.executors.twisted：基于事件驱动
任务存储器
任务存储器决定任务的保存方式， 默认存储在内存中（MemoryJobStore），重启后就没有了。APScheduler支持的任务存储器有：
- apscheduler.jobstores.memory：内存
- apscheduler.jobstores.mongodb：存储在mongodb
- apscheduler.jobstores.redis：存储在redis
- apscheduler.jobstores.rethinkdb：存储在rethinkdb
- apscheduler.jobstores.sqlalchemy：支持sqlalchemy的数据库如mysql，sqlite等
- apscheduler.jobstores.zookeeper：zookeeper
不同的任务存储器可以在调度器的配置中进行配置（见调度器）
调度器
APScheduler支持的调度器方式如下，比较常用的为BlockingScheduler和BackgroundScheduler
- BlockingScheduler：适用于调度程序是进程中唯一运行的进程，调用start函数会阻塞当前线程，不能立即返回。
- BackgroundScheduler：适用于调度程序在应用程序的后台运行，调用start后主线程不会阻塞。
- AsyncIOScheduler：适用于使用了asyncio模块的应用程序。
- GeventScheduler：适用于使用gevent模块的应用程序。
- TwistedScheduler：适用于构建Twisted的应用程序。
- QtScheduler：适用于构建Qt的应用程序。
从前面的例子，我们可以看到，调度器可以操作任务（并为任务指定触发器、任务存储器和执行器）和监控任务。
<code>scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)/<code>
我们来详细看下各个部分
- 调度器配置：在add_job我们看到jobstore和executor都是default，APScheduler在定义调度器时可以指定不同的任务存储和执行器，以及初始的参数from pytz import utcfrom apscheduler.schedulers.background import BackgroundSchedulerfrom apscheduler.jobstores.mongodb import MongoDBJobStorefrom apscheduler.jobstores.sqlalchemy import SQLAlchemyJobStorefrom apscheduler.executors.pool import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor# 通过dict方式执行不同的jobstores、executors和默认的参数jobstores = { 'mongo': MongoDBJobStore(), 'default': SQLAlchemyJobStore(url='sqlite:///jobs.sqlite')}executors = { 'default': ThreadPoolExecutor(20), 'processpool': ProcessPoolExecutor(5)}job_defaults = { 'coalesce': False, 'max_instances': 3}# 定义调度器scheduler = BackgroundScheduler(jobstores=jobstores, executors=executors, job_defaults=job_defaults, timezone=utc)def job_func(job_id): print('job %s is runed at %s' % (job_id, datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')))# 添加任务scheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', jobstore='default', executor='processpool', seconds=10)# 启动调度器scheduler.start()
- 操作任务：调度器可以增加，删除，暂停，恢复和修改任务。需要注意的是这里的操作只是对未执行的任务起作用，已经执行和正在执行的任务不受这些操作的影响。
- add_jobscheduler.add_job(job_func, trigger='interval', args=[1], id='1', name='a test job', max_instances=10, jobstore='default', executor='default', seconds=10)
- remove_job: 通过任务唯一的id，删除的时候对应的任务存储器里记录也会删除scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')scheduler.remove_job('my_job_id')
- Pausing and resuming jobs：暂停和重启任务scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id')scheduler.pause_job('my_job_id')scheduler.resume_job('my_job_id')
- Modifying jobs：修改任务的配置job = scheduler.add_job(myfunc, 'interval', minutes=2, id='my_job_id', max_instances=10)# 修改任务的属性job.modify(max_instances=6, name='Alternate name')# 修改任务的触发器scheduler.reschedule_job('my_job_id', trigger='cron', minute='*/5')
- 监控任务事件类型，比较常用的类型有：
- EVENT_JOB_ERROR: 表示任务在执行过程的出现异常触发
- EVENT_JOB_EXECUTED：任务执行成功时
- EVENT_JOB_MAX_INSTANCES：调度器上执行的任务超过配置的参数时scheduler.add_listener(job_exception_listener, EVENT_JOB_EXECUTED | EVENT_JOB_ERROR)
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