go语言分布式任务调度,分布式任务调度

分布式任务调度框架选型，如何选择一个合适的框架？

首先，这种框架现在市面上是有的。强烈建议，不要重复造轮子。

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先介绍几种比较主流的。

Elastic-Job,是当当网开源的分布式调度解决方案，支持任务分片功能，可以充分利用资源。Elastic-Job有两个独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。具体实现可以参考官方教程。其整体架构图如下。

Elastic-Job的特点：

1、分布式调度 2、作业高可用 3、任务分片执行。

另外，还有其他的一些框架，可以对比使用。比如TBSchedule是阿里巴巴开源的分布式调度框架，完全由java实现，目前被应用于淘宝，阿里巴巴，支付宝，京东， 汽车 之家等。大众点评开源的xxl-job，也是应用比较广泛的分布式调度任务。

目前我使用过的有 Elastic-Job和xxl-job。两者功能都很强大，后台管理也比较完善。很容易上手。都可以满足日常的工作需要。区别就是 Elastic-Job依赖zk，但是xxl-job不依赖zk，只依赖数据库。

目前市面上应该还有一些其他的框架，但是以上是比较主流的，可以根据自己的需要来选择。切记不要重复造轮子，造轮子需要大量的时间去验证。会让你在坑里爬不出来。

1.XXL-JOB

2.Elastic-Job

Elastic-Job 是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目 Elastic-Job-Lite 和 Elastic-Job-Cloud 组成。

定位为轻量级无中心化解决方案，使用 jar 包的形式提供分布式任务的协调服务。

支持分布式调度协调、弹性扩容缩容、失效转移、错过执行作业重触发、并行调度、自诊断和修复等等功能特性。

分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。

Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务。选择该项目可以满足大多数it企业的需求。

Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等服务。

轻量级无中心化：Elastic-Job-Lite并无作业调度中心节点，而是基于部署作业框架的程序在到达相应时间点时各自触发调度。

灵活的增删改查作业，集中式管理调度作业

支持高可用：一旦执行作业的服务器崩溃，等待执行的服务器将会在下次作业启动时替补执行。开启失效转移功能效果更好，可以保证在本次作业执行时崩溃，备机立即启动替补执行。

支持分片：作业分片一致性，保证同一分片在分布式环境中仅一个执行实例

任务监控：通过监听Elastic-Job-Lite的zookeeper注册中心的几个关键节点即可完成作业运行状态监控功能

一致性：使用zookeeper作为注册中心，为了保证作业的在分布式场景下的一致性，一旦作业与注册中心无法通信，运行中的作业会立刻停止执行，但作业的进程不会退出，这样做的目的是为了防止作业重分片时，将与注册中心失去联系的节点执行的分片分配给另外节点，导致同一分片在两个节点中同时执行。

同时支持动态扩容，将任务拆分为n个任务项后，各个服务器分别执行各自分配到的任务项。一旦有新的服务器加入集群，或现有服务器下线，elastic-job将在保留本次任务执行不变的情况下，下次任务开始前触发任务重分片

3.opencron

opencron是一个功能完善且通用的开源定时任务调度系统，拥有先进可靠的自动化任务管理调度功能，提供可操作的 web 图形化管理满足多种场景下各种复杂的定时任务调度，同时集成了 linux 实时监控、webssh 等功能特性

4.quartz

支持集群和分布式，但是没有友好的管理界面，功能单一，对于管理调用的任务比较困难。

quartz使用数据库锁。在quartz的集群解决方案里有张表scheduler_locks，quartz采用了悲观锁的方式对triggers表进行行加锁，以保证任务同步的正确性。一旦某一个节点上面的线程获取了该锁，那么这个Job就会在这台机器上被执行，同时这个锁就会被这台机器占用。同时另外一台机器也会想要触发这个任务，但是锁已经被占用了，就只能等待，直到这个锁被释放。

quartz的分布式调度策略是以数据库为边界资源的一种异步策略。各个调度器都遵守一个基于数据库锁的操作规则从而保证了操作的唯一性。同时多个节点的异步运行保证了服务的可靠。但这种策略有自己的局限性：集群特性对于高CPU使用率的任务效果很好，但是对于大量的短任务，各个节点都会抢占数据库锁，这样就出现大量的线程等待资源。这种情况随着节点的增加会越来越严重。

缺点：quartz的分布式只是解决了高可用的问题，并没有解决任务分片的问题，还是会有单机处理的极限。

5.Saturn

Saturn

基于当当Elastic Job代码基础上自主研发的任务调度系统，是唯品会开源的分布式作业调度平台，取代传统的Linux Cron/Spring Batch Job的方式，做到统一配置，统一监控，任务高可用以及分片并发处理。主要是去中心化，高可用，可分片，动态扩容，有认证和授权功能。

主要特性

支持多种语言作业，语言无关(Java/Go/C++/PHP/Python/Ruby/shell)

支持秒级调度

支持作业分片并行执行

支持依赖作业串行执行

支持作业高可用和智能负载均衡

支持异常检测和自动失败转移

支持异地容灾

支持多个集群部署

支持跨机房区域部署

支持弹性动态扩容

支持优先级和权重设置

支持docker容器，容器化友好

支持cron时间表达式

支持多个时间段暂停执行控制

支持超时告警和超时强杀控制

支持灰度发布

支持异常、超时和无法高可用作业监控告警和简易的故障排除

支持失败率最高、最活跃和负荷最重的各域各节点TOP10的作业统计

优点：源码清晰，学习入手容易。应用部署简单，提供运维控制台，集中管理作业，运维控制台功能强大，提供作业统计报表 ，告警，增删改查作业，作业统一配置。

最后一个是国内团队封装的

前端时间研究了两款分布式任务调度框架，一个是XXL-Job，现在非常主流，很多常见的一些公司都在使用，像滴滴美团这样的公司都在用，这也是一款开源产品，下载下来导入IDEA就可以使用，分调度器和执行器和管理UI，有很美观的UI界面，可以对任务做增删改查，以及支持自定义开发，有很详细的帮助文档，还提供有demo，傻瓜式的，很简单，亮点是提供了管理界面。

另一个是Quartz，这个组件单机和集群都支持，单机的话是RAMJobStore任务存储，而要支持集群的话，就要将配置改成数据库方式，Quartz提供的有十几张表，其分布式的原理是利用了数据库的行锁，Quartz很简单，也是一款轻量级的开源产品，我们公司一直用这款组件，很成熟无Bug，推荐使用！

springcloudtask，springclouddataflow，正在学习中

go语言可以做什么

1、服务器编程：以前你如果使用C或者C++做的那些事情，用Go来做很合适，例如处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统等。

2、分布式系统、数据库代理器、中间件：例如Etcd。

3、网络编程：这一块目前应用最广，包括Web应用、API应用、下载应用，而且Go内置的net/http包基本上把我们平常用到的网络功能都实现了。

4、开发云平台：目前国外很多云平台在采用Go开发，我们所熟知的七牛云、华为云等等都有使用Go进行开发并且开源的成型的产品。

5、区块链：目前有一种说法，技术从业人员把Go语言称作为区块链行业的开发语言。如果大家学习区块链技术的话，就会发现现在有很多很多的区块链的系统和应用都是采用Go进行开发的，比如ehtereum是目前知名度最大的公链，再比如fabric是目前最知名的联盟链，两者都有go语言的版本，且go-ehtereum还是以太坊官方推荐的版本。

自1.0版发布以来，go语言引起了众多开发者的关注，并得到了广泛的应用。go语言简单、高效、并发的特点吸引了许多传统的语言开发人员，其数量也在不断增加。

使用 Go 语言开发的开源项目非常多。早期的 Go 语言开源项目只是通过 Go 语言与传统项目进行C语言库绑定实现，例如 Qt、Sqlite 等。

后期的很多项目都使用 Go 语言进行重新原生实现，这个过程相对于其他语言要简单一些，这也促成了大量使用 Go 语言原生开发项目的出现。

【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Goroutine调度是一个很复杂的机制，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制，想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。

首先介绍一下GMP什么意思：

G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程。

M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行。

P ----------- processor处理器，调度G到M上，其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G。

Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的，每个 M 都代表了 1 个内核线程，OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行

模型图：

避免频繁的创建、销毁线程，而是对线程的复用。

1）work stealing机制

当本线程无可运行的G时，尝试从其他线程绑定的P偷取G，而不是销毁线程。

2）hand off机制

当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时，线程释放绑定的P，把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：

如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0。

如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。

如下图

GOMAXPROCS设置P的数量，最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行

在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。

具体可以去看另一篇文章

【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度

当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，当M执行work stealing从其他P偷不到G时，它可以从全局G队列获取G。

协程经历过程

我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：

说明：

这里有两个存储G的队列，一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中，如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。

G只能运行在M中，一个M必须持有一个P，M与P是1：1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行，如果P的本地队列为空，就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行；

一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G

上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数，这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取，用完放回池子，不够用时就再创建一个。

work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后，P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。

如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行，但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。

Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：

用户态阻塞/唤醒

当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。

系统调用阻塞

当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行，调度器会把这个线程M从P中摘除，然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候，这个G会尝试获取一个空闲的P执行，并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P，那么这个线程M变成休眠状态， 加入到空闲线程中，然后这个G会被放入全局队列中。

队列轮转

可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部，然后从队列中重新取出一个G进行调度。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

M0

M0是启动程序后的编号为0的主线程，这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中，不需要在heap上分配，M0负责执行初始化操作和启动第一个G，在之后M0就和其他的M一样了

G0

G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine，G0仅用于负责调度G，G0不指向任何可执行的函数，每个M都会有一个自己的G0，在调度或系统调用时会使用G0的栈空间，全局变量的G0是M0的G0

一个G由于调度被中断，此后如何恢复？

中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面，这样就接着上次之后运行了。

我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍，想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码

参考： ()

()

Go语言——goroutine并发模型

参考：

Goroutine并发调度模型深度解析手撸一个协程池

Golang 的 goroutine 是如何实现的？

Golang - 调度剖析【第二部分】

OS线程初始栈为2MB。Go语言中，每个goroutine采用动态扩容方式，初始2KB，按需增长，最大1G。此外GC会收缩栈空间。

BTW，增长扩容都是有代价的，需要copy数据到新的stack，所以初始2KB可能有些性能问题。

更多关于stack的内容，可以参见大佬的文章。 聊一聊goroutine stack

用户线程的调度以及生命周期管理都是用户层面，Go语言自己实现的，不借助OS系统调用，减少系统资源消耗。

Go语言采用两级线程模型，即用户线程与内核线程KSE（kernel scheduling entity）是M:N的。最终goroutine还是会交给OS线程执行，但是需要一个中介，提供上下文。这就是G-M-P模型

Go调度器有两个不同的运行队列：

go1.10\src\runtime\runtime2.go

Go调度器根据事件进行上下文切换。

调度的目的就是防止M堵塞，空闲，系统进程切换。

详见 Golang - 调度剖析【第二部分】

Linux可以通过epoll实现网络调用，统称网络轮询器N（Net Poller）。

文件IO操作

上面都是防止M堵塞，任务窃取是防止M空闲

每个M都有一个特殊的G，g0。用于执行调度，gc，栈管理等任务，所以g0的栈称为调度栈。g0的栈不会自动增长，不会被gc，来自os线程的栈。

go1.10\src\runtime\proc.go

G没办法自己运行，必须通过M运行

M通过通过调度，执行G

从M挂载P的runq中找到G，执行G

go语言能做什么？

很多朋友可能知道Go语言的优势在哪，却不知道Go语言适合用于哪些地方。

1、 Go语言作为服务器编程语言，很适合处理日志、数据打包、虚拟机处理、文件系统、分布式系统、数据库代理等；网络编程方面。Go语言广泛应用于Web应用、API应用、下载应用等；除此之外，Go语言还可用于内存数据库和云平台领域，目前国外很多云平台都是采用Go开发。

2、 其实Go语言主要用作服务器端开发。其定位是用来开发"大型软件"的，适合于很多程序员一起开发大型软件，并且开发周期长，支持云计算的网络服务。Go语言能够让程序员快速开发，并且在软件不断的增长过程中，它能让程序员更容易地进行维护和修改。它融合了传统编译型语言的高效性和脚本语言的易用性和富于表达性。

3、 Go语言成功案例。Nsq：Nsq是由Go语言开发的高性能、高可用消息队列系统，性能非常高，每天能处理数十亿条的消息；

4、 Docker：基于lxc的一个虚拟打包工具，能够实现PAAS平台的组建。

5、 Packer：用来生成不同平台的镜像文件，例如VM、vbox、AWS等，作者是vagrant的作者

6、 Skynet：分布式调度框架。

7、 Doozer：分布式同步工具，类似ZooKeeper。

8、 Heka：mazila开源的日志处理系统。

9、 Cbfs：couchbase开源的分布式文件系统。

10、 Tsuru：开源的PAAS平台，和SAE实现的功能一模一样。

11、 Groupcache：memcahe作者写的用于Google下载系统的缓存系统。

12、 God：类似redis的缓存系统，但是支持分布式和扩展性。

13、 Gor：网络流量抓包和重放工具。

以上的就是关于go语言能做什么的内容介绍了。

分布式定时任务调度框架实践

分布式任务调度框架几乎是每个大型应用必备的工具，本文介绍了任务调度框架使用的需求背景和痛点，对业界普遍使用的开源分布式任务调度框架的使用进行了探究实践，并分析了这几种框架的优劣势和对自身业务的思考。

一、业务背景

1.1 为什么需要使用定时任务调度

（1）时间驱动处理场景： 整点发送优惠券，每天更新收益，每天刷新标签数据和人群数据。

（2）批量处理数据： 按月批量统计报表数据，批量更新短信状态，实时性要求不高。

（3）异步执行解耦： 活动状态刷新，异步执行离线查询，与内部逻辑解耦。

1.2 使用需求和痛点

（1）任务执行监控告警能力。

（2）任务可灵活动态配置，无需重启。

（3）业务透明，低耦合，配置精简，开发方便。

（4）易测试。

（5）高可用，无单点故障。

（6）任务不可重复执行，防止逻辑异常。

（7）大任务的分发并行处理能力。

二、开源框架实践与 探索

2.1 Java 原生 Timer 和

ScheduledExecutorService

2.1.1 Timer使用

Timer缺陷：

由于上述缺陷，尽量不要使用Timer， idea中也会明确提示，使用ScheduledThreadPoolExecutor替代Timer 。

2.1.2 ScheduledExecutorService使用

ScheduledExecutorService对于Timer的缺陷进行了修补，首先ScheduledExecutorService内部实现是ScheduledThreadPool线程池，可以支持多个任务并发执行。

对于某一个线程执行的任务出现异常，也会处理，不会影响其他线程任务的执行，另外ScheduledExecutorService是基于时间间隔的延迟，执行不会由于系统时间的改变发生变化。

当然，ScheduledExecutorService也有自己的局限性：只能根据任务的延迟来进行调度，无法满足基于绝对时间和日历调度的需求。

2.2 Spring Task

2.2.1 Spring Task 使用

spring task 是spring自主开发的轻量级定时任务框架，不需要依赖其他额外的包，配置较为简单。

此处使用注解配置

2.2.2 Spring Task缺陷

Spring Task 本身不支持持久化，也没有推出官方的分布式集群模式，只能靠开发者在业务应用中自己手动扩展实现，无法满足可视化，易配置的需求。

2.3 永远经典的 Quartz

2.3.1 基本介绍

Quartz框架是Java领域最著名的开源任务调度工具，也是目前事实上的定时任务标准，几乎全部的开源定时任务框架都是基于Quartz核心调度构建而成。

2.3.2 原理解析

核心组件和架构

关键概念

（1） Scheduler ：任务调度器，是执行任务调度的控制器。本质上是一个计划调度容器，注册了全部Trigger和对应的JobDetail， 使用线程池作为任务运行的基础组件，提高任务执行效率。

（2） Trigger ：触发器，用于定义任务调度的时间规则，告诉任务调度器什么时候触发任务，其中CronTrigger是基于cron表达式构建的功能强大的触发器。

（3） Calendar ：日历特定时间点的集合。一个trigger可以包含多个Calendar，可用于排除或包含某些时间点。

（4） JobDetail ：是一个可执行的工作，用来描述Job实现类及其它相关的静态信息，如Job的名称、监听器等相关信息。

（5） Job ：任务执行接口，只有一个execute方法，用于执行真正的业务逻辑。

（6） JobStore ：任务存储方式，主要有RAMJobStore和JDBCJobStore，RAMJobStore是存储在JVM的内存中，有丢失和数量受限的风险，JDBCJobStore是将任务信息持久化到数据库中，支持集群。

2.3.3 实践说明

（1）关于Quartz的基本使用

（2）业务使用要满足动态修改和重启不丢失， 一般需要使用数据库进行保存。

（3）组件化

（4）扩展

2.3.4 缺陷和不足

（1）需要把任务信息持久化到业务数据表，和业务有耦合。

（2）调度逻辑和执行逻辑并存于同一个项目中，在机器性能固定的情况下，业务和调度之间不可避免地会相互影响。

（3）quartz集群模式下，是通过数据库独占锁来唯一获取任务，任务执行并没有实现完善的负载均衡机制。

2.4 轻量级神器 XXL-JOB

2.4.1 基本介绍

XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，主打特点是平台化，易部署，开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，代码仍在持续更新中。

主要提供了任务的动态配置管理、任务监控和统计报表以及调度日志几大功能模块，支持多种运行模式和路由策略，可基于对应执行器机器集群数量进行简单分片数据处理。

2.4.2 原理解析

2.1.0版本前核心调度模块都是基于quartz框架，2.1.0版本开始自研调度组件，移除quartz依赖 ，使用时间轮调度。

2.4.3 实践说明

详细配置和介绍参考官方文档。

2.4.3.1 demo使用：

@JobHandler(value="offlineTaskJobHandler") ，实现业务逻辑即可。（注：此次引入了dubbo，后文介绍）。

（滑动可查看）

示例2：分片广播任务。

（滑动可查看）

2.4.3.2 整合dubbo

（1）引入dubbo-spring-boot-starter和业务facade jar包依赖。

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（2）配置文件加入dubbo消费端配置（可根据环境定义多个配置文件，通过profile切换）。

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（3）代码中通过@Reference注入facade接口即可。

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（4）启动程序加入@EnableDubboConfiguration注解。

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2.4.4 任务可视化配置

内置了平台项目，方便了开发者对任务的管理和执行日志的监控，并提供了一些便于测试的功能。

2.4.5 扩展

（1）任务监控和报表的优化。

（2）任务报警方式的扩展，比如加入告警中心，提供内部消息，短信告警。

（3）对实际业务内部执行出现异常情况下的不同监控告警和重试策略。

2.5 高可用 Elastic-Job

2.5.1 基本介绍

Elastic-Job是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。

Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务。

Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等服务。

可惜的是已经两年没有迭代更新记录。

2.5.2 原理解析

2.5.3 实践说明

2.5.3.1 demo使用

（1）安装zookeeper，配置注册中心config，配置文件加入注册中心zk的配置。

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（2）配置数据源config，并配置文件中加入数据源配置。

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（3）配置事件config。

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（4）为了便于灵活配置不同的任务触发事件，加入ElasticSimpleJob注解。

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（5）对配置进行初始化。

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（6）实现 SimpleJob接口，按上文中方法整合dubbo, 完成业务逻辑。

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2.6 其余开源框架

（1） Saturn ：Saturn是唯品会开源的一个分布式任务调度平台，在Elastic Job的基础上进行了改造。

（2） SIA-TASK ：是宜信开源的分布式任务调度平台。

三、优劣势对比和业务场景适配思考

业务思考：

四、结语

对于并发场景不是特别高的系统来说，xxl-job配置部署简单易用，不需要引入多余的组件，同时提供了可视化的控制台，使用起来非常友好，是一个比较好的选择。希望直接利用开源分布式框架能力的系统，建议根据自身的情况来进行合适的选型。

附：参考文献

高可用架构

改变互联网的构建方式