提到分布式系统，我们会想到很多机器，分别部署着各自的服务，然后整体组成一个分布式系统。在这类系统中，分布式系统与常规的集中式系统存在着以下三个区别。(来自分布式算法导论)1、缺乏全局状态知识2、缺乏全局时间帧3、非确定性这三大特点也成为分布式系统设计的难点。也正是如此，分布式系统的设计比常规的集中式系统要难的多。为了区别，我们称这种分布式系统为，群体分布式。这种犹如社会群体。golang语言天生具
先看看实现后的具体后台页面 后台对定时任务的curd暂时不开放源码，后台php开发的，没啥难度，主要是像etcd中对任务进行操作
原创
2022-05-13 10:48:05
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最近在学 Golang（Go语言），也在 Github 上找了一些基于 Golang 的优秀开源框架，在这里分享给大家。一、Gin 框架（45.7k star）Gin 是一个用 Go (Golang) 编写的 HTTP web 框架。 它是一个类似于 martini 但拥有更好性能的 API 框架, 优于 httprouter，速度提高了近 40 倍。Gin 框架的特性：支持中间件，传入的 HTT
1. 背景介绍近期接到任务，需要用Golang开发一个基于Redis的分布式锁，因为目前网上已存在的golang分布式锁要么是性能都不够，要么就是功能不全，根据网上收集到的资料，最终决定参考Redisson的设计思想来设计Go语言的Redis分布式锁。完整代码可以点这里： 外网：GitHub DisGo 内网：Gitee DisGo2. 难点分析主流分布式锁的对比MySQLZookeeperRed
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
crontab
原创
2022-10-29 00:20:05
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最近研究了下
gowoker，这东西代码少而精，Golang真是很适合实现这类东西。
我去掉参数配置,JSON,Redis这些东西，用goworker的方式做了个最简单的实现。
实现如下功能:
1. worker向JobServer
2 分布式锁
Quartz集群模式可水平扩展，也可分布式调度，但需业务方在数据库中添加对应表，有强侵入性。
于是有人探索分布式锁模式。
2.1 超时关单
通常做定时任务每2min检查前半小时的订单，将待支付订单列表查出，然后对订单中的商品进行库存的恢复，然后将该订单设置为无效。
Spring Schedule定时任务。
@Scheduled(cron = "0 */2 * * * ? &
随机value 防止释放其他服务的锁 import ( "crypto/rand" "encoding/base64" "errors" "fmt" "github.com/go-redis/redis/v7" "time" ) //分布式锁实现（不可重入） type RedisLock struc ...
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2021-06-02 23:37:00
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1. go实现分布式锁通过 golang 实现一个简单的分布式锁，包括锁续约、重试机制、singleflght机制的使用1.1 redis_lock.gopackage redis_lock
import (
"context"
_ "embed"
"errors"
"github.com/go-redis/redis/v9"
"github.com/google/uuid"
"go
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
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
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
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
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
8.集群Redis Cluster是Redis的分布式解决方案，在3.0版本正式推出，有效地解决了Redis分布式方面的需求。当遇到单机内存、并发、流量等瓶颈时，可以采用Cluster架构方案达到负载均衡的目的。之前、Redis分布式方案一般有两种： ① 客户端分区方案，优点是分区逻辑可控，缺点是需要自己处理数据路由、高可用、故障转移等问题； ② 代理方案，优点是简化客户端分布式逻辑和升级维护便利
1、分布式系统简介：多个节点： 容错性 可扩展性（性能） 固有分布性消息传递： 节点具有私有存储 易于开发 可扩展性（功能） 对比：并行计算完成特定的需求：消息传递的方法： REST（动作、URL） RPC（序列化传输、远端序列化后调用） 中间件（可以存储消息、一对多、消息队列）一般消息传递的方法： 对外：REST 模块内部：RPC 模块之间：中间件，REST分布式架构VS为微服务架构 分布式：指
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
前言java定时任务的框架可真是多啊，XXL-JOB也是一个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，还是开源的，Mars酱只好下载下来看看了。架构图从架构图上可以看出，xxl-job并没依赖第三方的调度服务，而是自研的。那么我们看怎么使用，再研究它内部的原理吧。任务的分类启动xxl-job-admin，进入管理控制台，新建一个任务的时候可以看到任务的运行模式有几种，
