分布式任务调度

### 分布式任务调度知识点详解 #### 一、LTS（Light Task Scheduler）概述 **LTS**（轻量级任务调度器）是一款专为解决分布式环境下的任务调度问题而设计的框架。它支持多种类型的任务，如实时任务、定时任务以及Cron任务。其优秀的伸缩性、扩展性及稳定性和健壮性使其成为众多公司的首选工具之一，并且社区也欢迎开源爱好者们的参与贡献。 #### 二、LTS核心组件介绍 LTS由几个关键的组件组成： 1. **JobClient**：主要负责提交任务，并接收任务执行的反馈结果。 2. **JobTracker**：负责接收任务，并将任务分发至合适的执行者。 3. **TaskTracker**：执行实际的任务，并将执行结果反馈给JobTracker。 4. **LTS-Admin**：负责节点管理、任务队列管理和监控等高级功能。 值得注意的是，JobClient、JobTracker和TaskTracker都是无状态的设计，这意味着它们可以轻松地横向扩展，以适应更大的负载需求。此外，LTS采用了FailStore策略，使得系统具备良好的容错能力。 #### 三、LTS任务类型 LTS支持三种主要的任务类型： 1. **实时任务**：提交后需立即执行的任务。 2. **定时任务**：在指定的时间点执行的任务。 3. **Cron任务**：周期性任务，类似于Unix/Linux系统中的Cron表达式。 #### 四、LTS架构与特性 - **Spring支持**：虽然LTS本身并不依赖于Spring框架，但它提供了对Spring的支持，方便那些已经在项目中使用Spring的用户。通过引入`lts-spring.jar`，用户可以利用Spring的XML配置或注解来集成LTS。 - **业务日志记录器**：在TaskTracker端提供了业务日志记录器，应用程序可以使用此记录器将业务日志提交给JobTracker。这些日志可以通过任务ID串联起来，在LTS-Admin中实时查看任务执行进度。 - **SPI扩展支持**：LTS通过SPI（Service Provider Interface）支持用户自定义扩展。例如，用户可以选择不同的队列存储方式（如MySQL或MongoDB），或者自定义日志记录方式（如控制台输出、数据库存储等）。 - **故障转移**：如果某个TaskTracker发生故障，JobTracker会立即将该TaskTracker上的任务重新分配给其他正常工作的TaskTracker。 - **节点监控**：LTS提供对JobTracker和TaskTracker的资源和任务监控功能。用户可以在LTS-Admin后台实时查看这些信息，以便进行资源优化。 - **多样化任务执行结果支持**： - `EXECUTE_SUCCESS`：执行成功后直接反馈给客户端。 - `EXECUTE_FAILED`：执行失败后直接反馈给客户端，不进行重试。 - `EXECUTE_LATER`：需要重试时执行，采用递增延迟策略（1分钟、2分钟、3分钟……），默认最大重试次数为10次。 - `EXECUTE_EXCEPTION`：执行异常时同样采用重试策略。 - **FailStore容错**：LTS采用FailStore机制来确保即使在网络不稳定的情况下，任务也能被正确处理而不影响应用的正常运行。 #### 五、LTS的工作流程 1. **任务提交**：JobClient向JobTracker提交任务。如果JobTracker不可用，则存储任务至本地的FailStore，并告知客户端提交成功；一旦JobTracker可用，再将任务提交给它。 2. **任务分配**：JobTracker将任务存入任务队列，等待TaskTracker请求并分配任务。 3. **任务执行与反馈**：TaskTracker执行任务后，将执行结果反馈给JobTracker。如果JobTracker不可用，则将结果存储至本地FailStore，等待JobTracker恢复后再进行反馈。 4. **任务结果处理**：JobTracker根据任务执行结果进行相应的操作，如向客户端反馈执行状态或触发重试机制。 LTS不仅解决了分布式环境下任务调度的问题，还提供了一系列实用的功能，包括但不限于Spring集成、自定义扩展、故障转移和丰富的执行结果处理机制，从而满足了不同场景的需求。