分布式任务调度平台Antares

分布式任务调度平台(Distributed Job Schedule Platform)

Antares特性

基于Quartz的分布式调度

一个任务仅会被服务器集群中的某个节点调度，调度机制基于成熟的Quartz，antares内部会重写执行逻辑；

并行执行

用户可通过对任务预分片，有效提升任务执行效率；

失效转移

客户端实效转移：当某个客户端实例在执行任务中宕机时，其正在执行的分片将重新由其他客户端实例执行；

服务器失效转移：当服务器集群中某个节点宕机时，其正在调度的任务将转移到其他节点去调度；

弹性扩容

客户端扩容：客户端可通过增加应用实例，提升任务执行的效率；

服务器扩容：服务器集群可通过增加节点，提升集群任务调度的服务能力；

进程级的应用实例

antares通过ip+进程号标识客户端应用实例，因此支持单机多应用实例部署；

管理控制台

用户可通过控制台antares-tower对任务进行基本操作，如触发，暂停，监控等；

任务依赖

antares支持树形任务依赖，当某任务执行完成后，会通知其后置任务执行。

名称术语

应用(App)

用于标识或分组，如用户服务，订单服务等；

应用实例(App Instance)

某应用下的客户端实例，即某个进程实例；

任务(Job)

即被调度的实体，仅会由某一服务器节点调度；

任务实例(Job Instance)

每当任务被触发时，则会生产一个任务实例，执行完成后，则为任务历史；

任务分片(Job Instance Shard)

即任务的预分片配置，包含分片数和分片参数，用户可通过客户端实例执行任务时被分配的分片项及其分片参数，自己实现分片逻辑；

分片项(shardItem)、分片参数(shardParam)

分片项(shardItem)，即当应用实例任务执行时，被分配的任务下标，从0开始；分片参数，即任务下标对应的配置参数。

应用场景

通常，对于有以下场景或需求时，可以考虑使用分布式任务调度：

需要保证任务执行的高可用性：即当执行任务的应用实例崩溃后，其他应用实例可以继续执行该任务；

要求任务执行效率足够高：在业务数据量级比较大时，可以使用预分片配置来将数据进行逻辑分片，使得多个应用实例能并行执行任务分片，以提升任务的执行效率。

Antares架构

Antares整体架构

Antares中的任务状态机

其他

最近文档可见Github。