A. 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
ScheledExecutorService
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ScheledThreadPoolExecutor替代Timer 。
2.1.2 ScheledExecutorService使用
ScheledExecutorService对于Timer的缺陷进行了修补，首先ScheledExecutorService内部实现是ScheledThreadPool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ScheledExecutorService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，ScheledExecutorService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领域最着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） Scheler ：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bbo，后文介绍）。
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示例2：分片广播任务。
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2.4.3.2 整合bbo
（1）引入bbo-spring-boot-starter和业务facade jar包依赖。
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（2）配置文件加入bbo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bbo, 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
B. 用Java SwingWorker类来创建进度条
SwingWorker类是Java Swing库中用于执行异步任务的核心组件，它能够使得开发者在主线程中保持界面的响应性，同时执行耗时操作，避免阻塞GUI。SwingWorker类实现了RunnableFuture接口，使得它可以提供执行结果，并支持并发任务的处理。
SwingWorker类有两大核心方法：doInBackground()和publish()。doInBackground()方法在后台线程中执行，主要处理耗时的业务逻辑，而publish()方法则用于发布部分结果，触发EDT（事件分发线程）调用process()方法更新UI。
EDT线程执行的process()方法处理publish()方法传入的中间结果，并在UI上显示。这种机制确保了任务的执行和UI的更新在不同线程间有序进行，避免了线程安全问题，并提高了用户体验。
SwingWorker提供了execute()、get()、isDone()和cancel()方法，分别用于提交任务、获取结果、检查任务状态和取消任务，这些方法使得任务管理变得简单且高效。
利用SwingWorker展示进度条的关键在于，通过不断调用setValue(int value)方法更新JProgressBar组件，使其反映任务的执行进度。当任务在doInBackground()方法中执行时，每完成一部分工作，就通过publish()方法将部分结果发送给EDT线程，EDT线程则在process()方法中更新JProgressBar的值。
以BarDemo.java为例，该类通过SwingWorker与EDT线程的协作，动态更新进度条，展示写文件任务的进度。当用户按下“Begin”按钮触发ActionEvent事件，ActionListener会在EDT线程中创建并执行一个ProgressBarHandler任务，该任务在doInBackground()方法中执行写文件操作，并通过publish()方法更新进度。EDT线程在process()方法中根据接收到的中间结果更新进度条。当doInBackground()方法执行完毕，SwingWorker会调用done()方法，向用户显示任务完成的消息。
通过这种方式，BarDemo类能够实时地向用户展示任务的执行状态，提高程序的可操作性和用户友好性，使得复杂任务的执行过程变得可视化、可控。