PowerJob基本概念
本文来说下PowerJob的一些基本概念
文章目录
- PowerJob概述
- PowerJob官网
- 为什么选择PowerJob
- 同类产品对比
- 适用场景
PowerJob概述
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。
PowerJob官网
PowerJob官网:http://www.powerjob.tech/
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
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
在项目中我们经常会用到定时任务。本文介绍一些定时任务框架的区别。
比较项 | QuartZ | xxl-job | SchedulerX 2.0 | PowerJob |
---|---|---|---|---|
是否有前端页面 | 无 | 有 | 有 | 有 |
定时类型 | CRON | C10N | CRON、固定频率、固定延迟、OpenAPI | CRON、固定频率、固定延迟、OpenAPI |
支持的数据库 | 关系型数据库(MySQL、Oracle…) | MySQL | 人民币(不开源) | 任意 Spring Data Jpa支持的关系型数据库(MySQL、Oracle…) |
报警监控 | 无 | 邮件 | 短信 | 邮件,提供接口允许开发者扩展 |
指定调度类型 | 不确定 | 支持 | 不确定 | 不支持 |
任务类型 | 内置Java | 内置Java、GLUE Java、Shell、Python等脚本 | 内置Java、外置Java(FatJar)、Shell、Python等脚本 | 内置Java、外置Java(容器)、Shell、Python等脚本 |
分布式任务 | 无 | 静态分片 | MapReduce 动态分片 | MapReduce 动态分片 |
在线任务治理 | 不支持 | 支持 | 支持 | 支持 |
调度方式及性能 | 基于数据库锁有性能瓶颈 | 基于数据库锁有性能瓶颈 | 不详 | 无锁化设计,性能强劲无上限 |
DAG 工作流 | 不支持 | 不支持 | 支持 | 支持 |
Timer、定时线程池、Spring的定时器,这三个就不写上了。这三者都没有前端页面,且不支持分布式(部署多个实例时只在一个实例上边执行定时任务)。
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。