PowerJob 是新一代分布式任务调度与计算框架，支持 CRON、API、固定频率、固定延迟等调度策略，提供工作流来编排任务解决依赖关系，能让您轻松完成作业的调度与繁杂任务的分布式计算。
为什么选择 PowerJob？
当前市面上流行的作业调度框架有老牌的 Quartz、基于 Quartz 的 elastic-job 和原先基于 Quartz 后面移除依赖的 xxl-job，这里分别谈一些这些框架现存的缺点。
Quartz 可以视为第一代任务调度框架，基本上是现有所有分布式调度框架的“祖宗”。由于历史原因，它不提供 Web 界面，只能通过 API 完成任务的配置，使用起来不够方便和灵活，同时它仅支持单机执行，无法有效利用整个集群的计算能力。
xxl-job 可以视为第二代任务调度框架，在一定程度上解决了 Quartz 的不足，在过去几年中是个非常优秀的调度框架，不过放到今天来看，还是存在着一些不足的，具体如下：
- 数据库支持单一：仅支持 MySQL，使用其他 DB 需要自己魔改代码
- 有限的分布式计算能力：仅支持静态分片，无法很好的完成复杂任务的计算
- 不支持工作流：无法配置各个任务之间的依赖关系，不适用于有 DAG 需求的场景
原文：
blog.csdn.net/LY_624/article/details/106987036
正所谓长江后浪推前浪，在如今这个数据量日益增长、业务越来越复杂的年代，急需一款更为强大的任务调度框架来解决上诉问题，而 PowerJob 因此应运而生。
PowerJob 可以被认为是第三代任务调度框架，在任务调度的基础上，还额外提供了分布式计算和工作流功能，其主要特性如下：
- 使用简单：提供前端 Web 界面，允许开发者可视化地完成调度任务的管理（增、删、改、查）、任务运行状态监控和运行日志查看等功能。
- 定时策略完善：支持 CRON 表达式、固定频率、固定延迟和 API 四种定时调度策略。
- 执行模式丰富：支持单机、广播、Map、MapReduce 四种执行模式，其中 Map/MapReduce 处理器能使开发者寥寥数行代码便获得集群分布式计算的能力。
- DAG 工作流支持：支持在线配置任务依赖关系，可视化得对任务进行编排，同时还支持上下游任务间的数据传递
- 执行器支持广泛：支持 Spring Bean、内置/外置 Java 类、Shell、Python 等处理器，应用范围广。
- 运维便捷：支持在线日志功能，执行器产生的日志可以在前端控制台页面实时显示，降低 debug 成本，极大地提高开发效率。
- 依赖精简：最小仅依赖关系型数据库（MySQL/PostgreSQL/Oracle/MS SQLServer…），同时支持所有 Spring Data JPA 所支持的关系型数据库。
- 高可用&高性能：调度服务器经过精心设计，一改其他调度框架基于数据库锁的策略，实现了无锁化调度。部署多个调度服务器可以同时实现高可用和性能的提升（支持无限的水平扩展）。
- 故障转移与恢复：任务执行失败后，可根据配置的重试策略完成重试，只要执行器集群有足够的计算节点，任务就能顺利完成。
同类产品对比
适用场景
- 有定时执行需求的业务场景：如每天凌晨全量同步数据、生成业务报表等。
- 有需要全部机器一同执行的业务场景：如使用广播执行模式清理集群日志。
- 有需要分布式处理的业务场景：比如需要更新一大批数据，单机执行耗时非常长，可以使用 Map/MapReduce 处理器完成任务的分发，调动整个集群加速计算。
整体架构
相关链接
- 项目地址：https://github.com/KFCFans/PowerJob
- 官方文档：https://www.yuque.com/powerjob/guidence/intro
- 在线试用：https://www.yuque.com/powerjob/guidence/trial
快速开始
PowerJob 由调度服务器（powerjob-server）和执行器(powerjob-worker)两部分组成，powerjob-server 负责提供 Web 服务和完成任务的调度，powerjob-worker 则负责执行用户所编写的任务代码，同时提供分布式计算能力。
初始化项目
1、克隆项目到本地
git clone https://github.com/KFCFans/PowerJob.git2、导入 IDE，源码结构如下，我们需要启动调度服务器（powerjob-server），同时在 samples 工程中编写自己的处理器代码
启动调度服务器
1、创建数据库 powerjob-daily
2、修改配置文件，配置文件的说明官方文档写的非常详细，此处不再赘述。需要修改的地方为数据库配置spring.datasource.core.jdbc-url、spring.datasource.core.username和spring.datasource.core.password，当然，有 mongoDB 的同学也可以修改spring.data.mongodb.uri以获取完全版体验。
3、完成配置文件的修改后，可以直接通过启动类com.github.kfcfans.powerjob.server.OhMyApplication启动调度服务器，观察启动日志，查看是否启动成功～启动成功后，访问 http://127.0.0.1:7700/ ，如果能顺利出现 Web 界面，则说明调度服务器启动成功！
4、注册应用：点击主页应用注册按钮，填入 oms-test和控制台密码（用于进入控制台），注册示例应用（当然你也可以注册其他的 appName，只是别忘记在示例程序中同步修改～）
编写示例代码
进入示例工程（powerjob-worker-samples），修改配置文件连接 powerjob-server 并编写自己的处理器代码。
1、修改 powerjob-worker-samples 的启动配置类com.github.kfcfans.powerjob.samples.OhMySchedulerConfig，将AppName修改为刚刚在控制台注册的名称。
2、编写自己的处理器：随便找个地方新建类，继承你想要使用的处理器（各个处理器的介绍可见官方文档，文档非常详细），这里为了简单演示，选择使用单机处理器BasicProcessor，以下是代码示例。
3、启动示例程序，即直接运行主类com.github.kfcfans.powerjob.samples.SampleApplication，观察控制台输出信息，判断是否启动成功。
任务的配置与运行
调度服务器与示例工程都启动完毕后，再次前往 Web 页面（ http://127.0.0.1:7700/ ），进行任务的配置与运行。
1、在首页输入框输入配置的应用名称，成功操作后会正式进入前端管理界面。
2、点击任务管理 -> 新建任务（右上角），开始创建任务。
3、完成任务创建后，即可在控制台看到刚才创建的任务，如果觉得等待调度太过于漫长，可以直接点击运行按钮，立即运行本任务。
4、前往任务示例边栏，查看任务的运行状态和在线日志
基础的教程到这里也就结束了～更多功能示例可见官方文档，工作流、MapReduce、容器等高级特性等你来探索！
