本文介紹了如何在Spring應(yīng)用程序中利用ShedLock實現(xiàn)分布式任務(wù)同步。通過該工具，可以確保定時任務(wù)在多個實例中只執(zhí)行一次，有效避免了沖突和重復(fù)執(zhí)行的問題，并提高了任務(wù)執(zhí)行的可靠性和一致性。

適用場景： Spring 定時任務(wù)是 Spring 框架提供的一種輕量級的任務(wù)調(diào)度方案，它的特點是簡單易用、輕量級。Spring 定時任務(wù)的執(zhí)行是在 單個節(jié)點 上進(jìn)行的，如果需要分布式任務(wù)調(diào)度，需要自己實現(xiàn)相應(yīng)的解決方案。 1.導(dǎo)入依賴版本自己控制 2.啟動類加上@EnableScheduling 3.編寫業(yè)

本文引用了谷粒商城的課程 定時任務(wù)是我們系統(tǒng)里面經(jīng)常要用到的一些功能。如每天的支付訂單要與支付寶進(jìn)行對賬操作、每個月定期進(jìn)行財務(wù)匯總、在服務(wù)空閑時定時統(tǒng)計當(dāng)天所有信息數(shù)據(jù)等。 定時任務(wù)有個非常流行的框架Quartz和Java原生API的Timer類。Spring框架也可以支持

Redis分布式鎖-這一篇全了解(Redission實現(xiàn)分布式鎖完美方案) ls / / 下有哪些子節(jié)點 get /zookeeper 查看某個子節(jié)點內(nèi)容 create /aa “test” delete /aa set /aa “test01” 模式 默認(rèn)創(chuàng)建永久 create -e 創(chuàng)建臨時 create -e /zz “hello zz” create -s 創(chuàng)建 有序節(jié)點 create -s -e 臨時序列化節(jié)點 一次性的監(jiān)

首先，我們來思考一些幾個業(yè)務(wù)場景： XX 信用卡中心，每月 28 日凌晨 1:00 到 3:00 需要完成全網(wǎng)用戶當(dāng)月的費用清單的生成 XX 電商平臺，需要每天上午 9:00 開始向會員推送送優(yōu)惠券使用提醒 XX 公司，需要定時執(zhí)行 Python 腳本，清理掉某文件服務(wù)系統(tǒng)中無效的 tmp 文件 最開始，

1.1 為什么需要使用定時任務(wù)調(diào)度 （1）時間驅(qū)動處理場景：整點發(fā)送優(yōu)惠券，每天更新收益，每天刷新標(biāo)簽數(shù)據(jù)和人群數(shù)據(jù)。 （2）批量處理數(shù)據(jù)：按月批量統(tǒng)計報表數(shù)據(jù)，批量更新短信狀態(tài)，實時性要求不高。 （3）異步執(zhí)行解耦：活動狀態(tài)刷新，異步執(zhí)行離線查詢，與內(nèi)部

調(diào)度器 ：工廠類創(chuàng)建Scheduler，根據(jù)觸發(fā)器定義的時間規(guī)則調(diào)度任務(wù) 任務(wù)：Job表示被調(diào)度的任務(wù) 觸發(fā)器：Trigger 定義調(diào)度時間的元素，按啥時間規(guī)則執(zhí)行任務(wù)。一個Job可被多個Trigger關(guān)聯(lián)，但是一個Trigger 只能關(guān)聯(lián)一個Job 執(zhí)行任務(wù)調(diào)度核心類QuartzSchedulerThread： 調(diào)度線程從JobSt

基于zookeeper的HA集群設(shè)計思路-- 各個節(jié)點都可以消費任務(wù)，但是由主節(jié)點來投票； 主節(jié)點通過注冊zookeeper的臨時節(jié)點來選舉--主節(jié)點需要同步從節(jié)點的信息 正常工作機(jī)制--各個節(jié)點（包括主節(jié)點本身）在執(zhí)行任務(wù)之前詢問主節(jié)點，主節(jié)點通過布隆過濾器判斷該任務(wù)是否被執(zhí)行

一些關(guān)鍵點的設(shè)計腦暴記錄----very important?。。?首先，任務(wù)存儲交給kafka，由節(jié)點負(fù)責(zé)寫入kafka，acks=1；失敗重試；透傳kafka的提交可靠性，保證任務(wù)提交成功；后續(xù)可以考慮自己實現(xiàn)kafka相關(guān)機(jī)制---做局部優(yōu)化，因為強依賴kafka 如何保證消息唯一被消費一次---集群狀態(tài)維護(hù)全

節(jié)點上線和下線的邏輯-- 節(jié)點下線分為兩種--心跳失敗主動或被動和主節(jié)點斷開連接，但是節(jié)點本身沒有發(fā)生重啟；第二種就是節(jié)點宕機(jī)重啟--其實這兩中情況下處理邏輯都是一樣的，只是節(jié)點本身如果還能消費到kafka的時候可以繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)但是不能從kafka中拉取新的消息，

分布式異步任務(wù)組件網(wǎng)絡(luò)通信線程模型設(shè)計-- 大概說一下功能場景： 從節(jié)點和主節(jié)點建立連接，負(fù)責(zé)和主節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)IO通信，通信動作包括投票，心跳，舉證等，步驟為讀取主節(jié)點的信息，寫入IO隊列中，然后從IO隊列中讀取解碼，翻譯成具體的協(xié)議命令，發(fā)送給上層線程處理

Spring-quartz 工程 Spring 在 spring-context-support.jar 中直接提供了對 Quartz 的支持 可以在配置文件中把 JobDetail、Trigger、Scheduler 定義成 Bean。 4.1 定義 Job 4.2 定義 Trigger 4.3 定義 Scheduler 既然可以在配置文件配置，當(dāng)然也可以用@Bean 注解配置。在配置類上加上@Configuration 讓 Spring 讀取到

Celery是一個基于消息中間件的分布式任務(wù)隊列框架，專門用于處理異步任務(wù)。它允許生產(chǎn)者發(fā)送任務(wù)到消息隊列，而消費者則負(fù)責(zé)處理這些任務(wù)。Celery的核心特性包括異步執(zhí)行、實時操作支持以及強大的調(diào)度能力，使其每天可以處理數(shù)以百萬計的任務(wù)。 在Celery中，任務(wù)是以

分布式異步任務(wù)處理組件底層網(wǎng)絡(luò)通信模型的設(shè)計--如圖： 使用Java原生NIO來實現(xiàn)TCP通信模型 普通節(jié)點維護(hù)一個網(wǎng)絡(luò)IO線程，負(fù)責(zé)和主節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通信連接--這里的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是指組件通信協(xié)議之下的直接面對字節(jié)流的數(shù)據(jù)讀寫，上層會有另一個線程負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的實現(xiàn)

Python celery是一個基于Python的分布式任務(wù)隊列，主要用于任務(wù)的異步執(zhí)行、定時調(diào)度和分布式處理。它采用了生產(chǎn)者/消費者模式，通過消息中間件實現(xiàn)多個工作者進(jìn)程之間的協(xié)作。 Python celery的架構(gòu)主要包括以下組件： 生產(chǎn)者：生產(chǎn)者是負(fù)責(zé)產(chǎn)生消息的對象。在Python celery中，