當(dāng)我們的業(yè)務(wù)服務(wù)需要定時的執(zhí)行業(yè)務(wù)接口時，我們就需要考慮引入定時任務(wù)，那么問題又來了，我們是選擇“分布式定時任務(wù)”呢，還是“本地Job”呢。

好吧，這里就從技術(shù)和架構(gòu)的角度帶著大家一起看一下這個問題。

線程和線程池

熟悉線程和線程池的技術(shù)人都應(yīng)該知道，使用它們是可以實(shí)現(xiàn)定時功能的。

RocketMQ中比較常見的定時任務(wù)的寫法，就是利用線程來實(shí)現(xiàn)的定時任務(wù)，也就是Thread類，說的簡單一點(diǎn)就是線程等待。

如下代碼的語義就是按照固定周期waitInterval去執(zhí)行負(fù)載均衡。

@Override
public void run() {
    log.info(this.getServiceName() + " service started");
    while (!this.isStopped()) {
        this.waitForRunning(waitInterval);
        this.mqClientFactory.doRebalance();
    }
    log.info(this.getServiceName() + " service end");
}

RocketMQ中還有一種比較常見的定時任務(wù)的寫法就是用線程池來實(shí)現(xiàn)定時任務(wù)的，也就是ScheduledExecutorService類。

如下代碼的語義就是周期性的注冊Broker Server。

this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        try {
            BrokerController.this.registerBrokerAll(true, false, 
                brokerConfig.isForceRegister());
                } catch (Throwable e) {
                    log.error("registerBrokerAll Exception", e);
                }
            }
        }, 1000 * 10, Math.max(10000, Math.min(brokerConfig.
           getRegisterNameServerPeriod(), 60000)), TimeUnit.MILLISECONDS);

好吧，既然RocketMQ可以利用線程和線程池來完成定時任務(wù)，那么我們的業(yè)務(wù)服務(wù)也是可以的。

JDK自帶的定時器Timer和TimerTask

定時器Timer和TimerTask本質(zhì)上也是線程實(shí)現(xiàn)的定時功能，所以說RocketMQ就直接使用線程和線程池來實(shí)現(xiàn)個性化的定時任務(wù)，人家那樣做也不是沒有道理。比如在RocketMQ的延遲消息就是使用TimerTask來實(shí)現(xiàn)的，當(dāng)然使用定時器Timer和TimerTask會存在很多缺陷，比如沒有分布式調(diào)度的功能，不能確保分布式環(huán)境下執(zhí)行Job的數(shù)據(jù)一致性等，但是人家RocketMQ不需要考慮這樣的場景，它的分布式問題利用其他的替代方式解決了，比如集群選舉等。

Spring Framework自帶的定時器

熟悉Spring Framework框架的技術(shù)人應(yīng)該知道，可以使用注解@EnableScheduling和@Scheduled就可以開啟一個定時任務(wù)，我們可以這樣寫一個定時器。

@Component
@EnableScheduling
public class SimulatingMultithreadedOrder {
    @Scheduled(fixedRate = 2000)
    public void producerMessage() throws MQClientException {
        //定時執(zhí)行的邏輯
    }
}

使用Spring Framework框架自帶的本地定時任務(wù)非常方便，如果你的基礎(chǔ)框架采用Spring Boot或者更加高級一點(diǎn)Spring Cloud Alibaba，你不需要添加額外的Jar包依賴，因?yàn)锧EnableScheduling和@Scheduled是Spring Context提供給我們的定時任務(wù)注解，只要你是Spring Framework生態(tài)的業(yè)務(wù)服務(wù)，你就可以使用它，非常的簡單。

Quartz

Quartz可以說是非常古老的定時任務(wù)框架，目前最新的版本為2.3.2，項(xiàng)目最近一次更新是2019年，也就是說處于停更狀態(tài)，不過這個不影響它的關(guān)注度，畢竟它是制定規(guī)范的。

看過Quartz底層源碼的技術(shù)人應(yīng)該都知道，Quartz中大量使用了線程來實(shí)現(xiàn)定時任務(wù)的功能，比如執(zhí)行任務(wù)的線程池和調(diào)度任務(wù)的線程池等。

xxl-job

筆者在很多年之前就已經(jīng)接觸過xxl-job了，也是看著它成長起來的，該框架的作者也是非常的厲害，并且這個框架是個人維護(hù)到現(xiàn)在，如果我沒記錯的話應(yīng)該有快10年了。

在Github上搜索xxl-job，目前Fork數(shù)為8.9k，Star 20.9k，這個成績已經(jīng)超過了很多Apache頂級項(xiàng)目的數(shù)據(jù)了，目前它的最新版本為v2.3.0，社區(qū)活躍度還是非常活躍的。

xxl-job給自己的定位是分布式任務(wù)調(diào)度平臺，也就是說它不僅是要做定時任務(wù)，而是要做調(diào)度，這點(diǎn)就和云原生的理念不謀而合了。

關(guān)于xxl-job的原理大家可以參考官方https://github.com/xuxueli/xxl-job，分布式Job的原理其實(shí)不難，多實(shí)踐一下，看看源碼大致能知道它是如何完成調(diào)度的。

筆者也下載了它的源碼大致看了一下，其實(shí)它本質(zhì)上也是用線程來實(shí)現(xiàn)的定時Job，只不過加了一些動態(tài)調(diào)度的規(guī)則而已，并且能夠做到非常優(yōu)雅的和動態(tài)的殺死運(yùn)行Job的線程，并完成線程Job的調(diào)度。

筆者當(dāng)初關(guān)注過xxl-job，主要原因是它在那個版本把ZooKeeper去掉了，自己寫了一套分布式一致性的框架，具體是在哪個版本改進(jìn)的，這里我大概忘記了。

Elastic-job

Elastic-job是Apache的頂級項(xiàng)目，目前已經(jīng)改名為shardingsphere-elasticjob，具體數(shù)據(jù)如下。

shardingsphere-elasticjob和xxl-job一個最大的不同點(diǎn)在于，前者還是重度依賴ZooKeeper的，畢竟ZooKeeper也是Apache的項(xiàng)目，哈哈，肯定不會去掉的。

還有一個比較大的不同點(diǎn)就是shardingsphere-elasticjob的定時任務(wù)規(guī)范是依賴Quartz的二次開發(fā)的產(chǎn)品，而xxl-job是完全自己寫的。

目前shardingsphere-elasticjob最新的版本為3.0.1，社區(qū)活躍度是非常高的，如果大家對源碼感興趣可以下載相關(guān)源碼，https://github.com/apache/shardingsphere-elasticjob。

shardingsphere-elasticjob包含兩個部分：

• E lastic-Job-Lite 定位 為輕量級無中心化解決方案，使用 jar 包的形式提供分布式任務(wù) 的協(xié)調(diào)服務(wù)；
• Ela stic-Job-Cloud 使用 Mesos + Docker(TBD) 的解決方案，額外提供資源治理、應(yīng)用分發(fā)以及進(jìn)程隔離等服務(wù)。

Saturn

Saturn是唯品會在github開源的一款分布式任務(wù)調(diào)度產(chǎn)品。它是基于當(dāng)當(dāng)elastic-job 1.0版本來開發(fā)的，其上完善了一些功能和添加了一些新的feature。

Saturn目前最新的版本為v3.5.1，社區(qū)活躍度不是很高。

antares

Antares是一個完全自研的個人維護(hù)的定時任務(wù)框架。

Antares目前最新的版本為1.4.0，最近一次更新是2017年，幾乎處于停止維護(hù)狀態(tài)。

Spring Cloud Alibaba Cloud SchedulerX

SchedulerX（分布式任務(wù)調(diào)度） 是隸屬于阿里云EDAS產(chǎn)品的組件， Spring Cloud AliCloud SchedulerX 提供了在Spring Cloud的配置規(guī)范下，分布式任務(wù)調(diào)度的功能支持。SchedulerX可提供秒級、精準(zhǔn)、高可靠、高可用的定時任務(wù)調(diào)度服務(wù)，并支持多種類型的任務(wù)調(diào)度，如簡單單機(jī)任務(wù)、簡單多機(jī)任務(wù)、腳本任務(wù)以及網(wǎng)格任務(wù)。

阿里巴巴并沒有開放Spring Cloud Alibaba Cloud SchedulerX的源碼，這個是一個硬傷，咱們只能使用阿里云的商業(yè)版本。

總之，不論是哪一種分布式定時Job，都會有它適用的業(yè)務(wù)場景，并沒有誰是絕對的好和絕對的不好，就像是RPC框架一樣，合適才是最重要的。優(yōu)秀的框架的架構(gòu)和設(shè)計思想是非常有用的，我們能夠把它學(xué)過來，并為自己所用也是一種能力的提升，畢竟咱們要先學(xué)會模仿，才能夠?qū)W會創(chuàng)新。