1、Gearman介绍和使用场景Gearman是一个分发任务的程序框架，可以用在各种场合，与Hadoop相 比，Gearman更偏向于任务分发功能。它的任务分布非常简单，简单得可以只需要用脚本即可完成。Gearman最初用于LiveJournal的图片 resize功能，由于图片resize需要消耗大量计算资源，因此需要调度到后端多台服务器执行，完成任务之后返回前端再呈现到界面。通常，多语言多系统
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2023-08-17 23:12:23
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无关主题：一段时间没有更新文章了，与自己心里的坚持还是背驰，虽然这期间在公司做了统计分析，由于资源分配问题，自己或多或少的原因，确实拖得有点久了，自己这段时间也有点松懈，借口就不说那么多了，还是进入主题吧。 前言：我相信大多数人公司的业务上都有定时任务这么个功能，我们公司也不例外，刚来公司的时候使用Quartz.Net为我们组做了第一个任务，大致流程是：新建一个控制台程序，引
1.Celery介绍Celery 是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统专注于实时处理的异步任务队列同时也支持任务调度Celery架构Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包
1 简述任务调度就是在给定的时间或固定频率，执行业务逻辑，是比较常见的功能需求。解决方案有jdk原生的Timer、ScheduledThreadPoolExecutor等，这些类常适用于一些内嵌的业务逻辑场景，本文主要介绍注解@Scheduled，以上都是单进程解决方案，经过适当改造，也可以适用于分布式场景，可以满足大多数调度业务场景，具体实现思路下面会做简单叙述。2 配置2.1 开启项目开启调度
序言一次面试中，我提到自己用过pm2，面试接着问：「那你知道pm2父子进程通信方式吗」。我大概听说pm2有cluster模式，但不清楚父子进程如何通信。面试结束后把NodeJS的多进程重新整理了一下。对于前端开发同学，一定很清楚js是单线程非阻塞的，这决定了NodeJS能够支持高性能的服务的开发。 JavaScript的单线程非阻塞特性让NodeJS适合IO密集型应用，因为JavaScript在访
前言在项目开发过程中，后台任务很多场景都少不了，比如：大量数据处理或分析、定时同步数据、大量数据的异步导出、消息补偿等等，在.NET中Quartz-NET、Hangfire是很多小伙伴的首要选择，但如果要弄一个通用、灵活配置的调度平台，还得花很多时间进行封装；当然也有一些小伙伴造了轮子，用起来也还不错；但这里想给小伙伴们介绍XXL-JOB分布式任务调度平台，这是和朋友不经意的聊天中提到的，在Jav
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2023-11-06 16:08:27
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-------------------------------------------------------------------------------------官方资料非常完整而且思路清晰，按照自己学习过程整理如下：1、 何为分布式任务？自己理解，就是一件事情让多台机器来完成。单机环境下，所有任务都是单个电脑独立完成，分布式任务就是把任务按一定逻辑进行切分(也就是
Dkron说明 Dkron是一个分布式，启动迅速，容错的定时任务系统，支持cron表达式。Dkron特点：易用：易操作和漂亮的UI可靠：支持容错高可扩展性：能够处理大量的计划作业和数千个节点Dkron是用Go编写的，它利用Raft协议和Serf的强大功能提供容错性、可靠性和可扩展性，同时保持简单易安装。Dkron-v2整体架构图：Dkron每个节点都是由一个web服务、grpc服务、raft服务
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2023-09-15 21:28:48
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一、为什么要使用分布式定时任务？1、高可用 单机版定时任务只能在一台机器上运行，如果异常了，会导致依赖于这个机器的业务全部瘫痪，如：下载订单，库存同步等。2、单机处理极限 如果是一台机器去运行，总会有遇到瓶颈的时候，这个时候可能通过升级配置能解决，但下次又到瓶颈的时候如何解决？二、分布式定时任务几种主流的分布是定时任务解决方案：quartz的集群解决方案、淘宝的TBSchedule、当当网的e
分布式集群任务调度在以往单机的任务执行中，任务都在一台机器上执行，所有任务都需要有序排队等待执行，多个任务执行的时间大致为每个任务在单机上执行的时间。但是当执行任务的机器数量变多之后，就需要将任务有序合理的分配到不同的机器上去执行，这也催生了一些分布式集群中任务调度的算法。集群任务调度算法当前较为主流的经典算法有如下两个，Min-Min算法和Max-Min算法，这两种算法计算过程相对简单并且不复杂
分布式调度
任务调度的实现：触发器+线程池=任务调度
实现的思想：
1.调度线程：有个后台守护线程不停的轮训--触发器
2.若触发器到达临界值，则根据触发器对应出它的job，去线程池里取一个线程来执行job
3.如果线程池全忙，则阻塞等待线程
解决方案：
1.在分布式环境里，只部署一台job
2
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2023-10-07 13:26:04
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分布式任务调度总结1.1什么是任务调度 任务调度是指系统为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程。 有了任务调度即可解放更多的人力由系统自动去执行任务**。 1.2什么是分布式任务调度 什么是分布式？ 当前软件的架构正在逐步转变为分布式架构，将单体结构分为若干服务，服务之间通过网络交互来完成用户的业务处理， 分布式系统具体如下基本特点 1、分布性：每个部分都可以独立部署，服
一、概述XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。二、特性1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；2、动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；3、调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群部
延时任务（eg:订单超时未支付）:延时任务在某事件触发后一段时间内执行，没有执行周期 1.时间论算法时间轮算法可以类比于时钟，如上图箭头（指针）按某一个方向按固定频率轮动，每一次跳动称为一个 tick。这样可以看出定时轮由个3个重要的属性参数，ticksPerWheel（一轮的tick数），tickDuration（一个tick的持续时间）以及 timeUnit（时间单位），例如当ti
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2023-09-04 17:05:24
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一. 水平拆分 sharding1. 解决数据量和访问量增加后对单节点造成的性能压力；水平拆分后的每个节点存储和处理的数据原则上没有交集；2. 数据分布：hash映射：将不可控的业务值域key均匀映射到可控的有限值域（hash值）上，再将均匀分布的hash值枚举的映射到redis实例上；范围映射：选择key本身而不是key的某个运算值作为数据分布的条件，且每个数据节点存放的key的值域是连续的；h
文章目录前言一、背景二、ShedLock是什么？三、落地实现1.1 引入依赖包1.2 配置数据库连接信息1.3 创建Mysql数据表1.4 配置LockProvider1.5 创建定时Job四、结果分析 前言一、背景在项目服务是集群部署的时候，代码在每个人都会有定时任务，但是如果让每个节点都去跑定时任务是不大合适的。SpringBoot 中的 ShedLock 可以很好解决这个问题，下面我将为大
需求背景目前各服务里经常会有定时任务相关需求，而定时任务通常要求同时只有一个任务执行，为了保证定时任务高可以通常也需要主备部署，导致开发定义任务时需要考虑锁竞争关系，以及考虑任务执行状态（成功、失败、重试等）。因此考虑实现一个统一的分布式任务调度服务，解决如下问题：支持一次性执行任务（一次性任务可以延迟执行）；支持cron方式定时执行任务；任务分布式执行，高可用支持；支持简单任务状态统一监控（记录
前言昨天有小伙伴问 express 项目该如何部署。于是整理了这篇文章，主要介绍如何部署一个基于 node.js 开发的应用，比如使用 express.js 或者 koa.js 框架开发的服务端项目， 供有需要的朋友们参考。本文包含几个部分：线程和进程node.js 实现多进程的方案云服务器安装 Node.js 环境使用 PM2 管理 Node.js 项目使用 Nginx 实现接口服务的代理转发进
一看到标题就知道，这一篇博客又是总结分布式工作环境中集群产生的问题，个人觉得分布式没有那么难以理解，可能也是自己见识比较浅，对我来说，分布式只是一种后端业务演进时的一种工作方式，而真正实现这种工作方式的是集群关于集群是什么以及如何搭建集群环境，可以参考之前我的博文，这一片博客将着重介绍Redis分布式锁，这是一个基于SpringBoot构建的高并发电商后端服务项目，并且其中框架包括的Spring
作为最早开源的大数据框架，Hadoop经历了相当长的一段黄金发展时期，在大数据的发展当中，Hadoop也在随着大趋势不断优化调整，但是分布式架构始终是不变的主旨。今天的大数据开发分享，我们来对Hadoop分布式架构做一个具体的讲解。 Hadoop是Apache软件基金会下的一个开源分布式计算平台，在业内应用非常广泛，可以说是大数据的代名词，也是分布式计算架构的鼻祖。几乎所有主流厂商都围绕Hadoo
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2023-08-07 17:31:06
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