1.背景
定时任务是大家再开发中一个不可避免的业务，比如在一些电商系统中可能会定时给用户发送生日券，一些对账系统中可能会定时去对账。大概再很久以前每个服务可能就一台机器，再这台机器上直接搞个Timerschedule基本上就能满足我们的业务需求，但是随着时代的变迁，单台机器已经远远不能满足我们的需要，这个时候我们可能需要10台，20台甚至更多机器来运行我们的业务，接受我们的流量，这就是我们所说的横向扩展。但是这里就有个问题，这么多台机器如果还用我们的Timerschedule去做会发生什么呢？在上面的电商系统中有可能会给某个用户发很多张生日券，对公司造成很多损失，所以我们需要一些其他方法，让定时任务在多台机器上只执行一次。
这里想问下大家在没有了解过或使用过分布式任务调度框架之前，大家是如何做定时任务的呢？在Spring项目中大家肯定都知道Spring-Scheduler，只需要在Spring中的bean的对应方法上加上@Scheduler注解即可完成我们的定时任务，但是光是用这个注解还远远不能保证定时任务执行多次，我们需要一些其他手段的保证，一般来说方法可能不外乎下面几种（都是基于Spring的项目来说）：
- 一台机器，我们可以将一些不太重要的定时任务，可以使用一个专门的服务台承载，然后使用单机跑，就算挂了只要我们再可接受的时间之内将其恢复，我们的业务也不会受到影响。
- 多台机器，加分布式锁，只要我们执行任务的时候首先获取一把分布式锁，如果获取失败那么久证明有其他服务已经再运行，如果获取成功那么证明没有服务在运行定时任务，那么就可以执行。
- 多台机器，利用ZooKeeper对Leader机器执行定时任务，有很多业务已经使用了ZK，那么执行定时任务的时候判断自己是否是Leader，如果不是则不执行，如果是则执行业务逻辑，这样也能达到我们的目的。
目前我们公司做定时任务也是使用的上面三种方法，在业务初期使用这些方法基本也能大体满足，但是随着时间的迁移，我们遇到的问题越来越多，这里和大家分享一下：
- 首先是单机问题，如何划分一个业务不是很重要，这一块本来就比较复杂，有可能每个人都说自己的业务都重要，其次是如果单机挂了 这个挂有可能是宕机，有可能是其他的一些情况，这个时间如何能保证我们再可接受的范围之间恢复，这些都是难点。
- 目前我们使用定时任务的时候，如果想让它马上执行一次，这个时候可能就需要额外再写一个Rest接口或者再另外写一个单独的Job。
- 还有个是我们需要更改定时任务执行时间，比如现在有个需求是从每12个小时执行一次变成每6小时执行一次，我们又得修改代码，提交pr，然后打包上线，只是修改一个时间又得花费我们很多时间。
- 无法暂停我们的定时任务，当我们的定时任务可能出现一些问题，比如一些定时报警的需求，当报警突然变得很多，这个时候需要暂停一下让其停止发送报警，这个时候可能我们可以用一些分布式配置的开关去做，再逻辑中判断定时任务开关是否打开，然后来做。这样做虽然也比较简单，但是我们这样需要新添加一些与任务无关的逻辑。
- 缺少对定时任务的监控，任务失败之后开发人员无从得知，有人说不是有Error日志吗，如果一个Error日志就一次报警那你们的服务能受得了吗，一般来说连续几次Error才会触发报警，而我们定时任务的周期性的特性是不容易触发连续的Error。
当然还有一些或多或少的小问题这里就不一一列举了，如果大家有这种经历可以自己慢慢体会发现。
2. 调研的基本原则
上面第一章讲了我们框架的原因，不论你要引入或改进什么，都需要原因，因为做任何事都有成本，我经常看到一些很小的项目就开始搞引入消息队列，或者分布式事务等等，这样做反而是本末倒置，比如可能有一些博客系统就搞个消息队列削峰减流，这样做有可能还没有同步调用来得快。
当我们有了原因之后，就可以着手做一些调研或者技术方案的设计。这里我讲一下我的调研框架一些基本原则，如果大家以后有类似的调研框架的需求都可以往这个里面来套。
- 简单-对开发者接入简单，对使用者使用简单。
- 丰富的文档，有很多开源的项目文档少之又少，当然还有一些开源项目只有英文文档，如果你英文不是很行，那可能需要考虑中文居多的文档。
- 有管理界面，很方便执行操作和统计数据。
- 支持主流框架：比如Spring,Springboot等，当然这个至少要支持你们业务中的主流框架。
- 框架轻量级，方便根据自己的需求进行定制化。
- 高性能，高可靠，高可用：不能让框架成为业务中的瓶颈。
- 代码更新频率和社区使用情况：使用的公司越多证明其越受更多人的喜爱，代码更新频率越高证明出现问题就会越少，最好是由大厂开源并且维护。
- 多语言需求：如果在你们业务中有多语言需求，比如你们公司用的开发语言很多，都需要调度框架那么你需要使用多语言支持。比如Rpc支持多语言的代表就是Thrift。
- 能否解决当前的痛点：这个是最重要的，如果连你问题都解决不了那使用这个还有什么意义呢？
当我们有了上述的几大原则之后，我们接下来可以进入调研。
3.调研框架
3.1 TBSchedule
一般调研Java系的一些框架，可以先看看阿里是不是有开源的，毕竟最近这几年阿里在开源这一块做得是非常的好，再网上搜索到阿里在12年开源了一个调度框架叫TBSchedule，现在再去搜索代码，发现已经人走茶凉，代码都被清理干净了。当然还有一个个人项目将其Fork出来再不断维护，但是使用者实在是少这里就不说明了。 github地址：https://github.com/taobao/TBSchedule
3.2 elastic-job
elastic-Job 是当当开源的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。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。支持分布式调度协调、弹性扩容缩容、失效转移、错过执行作业重触发、并行调度、自诊断和修复等等功能特性。
这个框架大概在2年前很火，当时使用的公司很多，想必很多人也听过了，但是很可惜现在已经不在维护了，代码已经有2年没有更新了，这里违反了更新频率的原则，如果出现问题可能都没什么人帮助你，所以我们并不是很推荐使用。
github地址：https://github.com/elasticjob/elastic-job-lite
3.3 一些比较小众的
在网上有一些比较小众的github star很少，更新频率也很少： Uncode-Schedule，LTS,openCron等等，这些也不符合我们的原则，都不予以考虑
3.4 XXL-JOB
由于分布式定时任务现在还没有基金会比如CNCF,Apache等，抉择起来可能不是那么难。不像消息队列再Apache里面就有好几个：Kafka、rocketmq、plusar等等，每一个的社区都很庞大，可能选择是比较困难的。那么我们基本就还剩下两个选择，一个是自研，这种任务调度框架，再研发的困难程度上是远远比不上消息队列的研发，所以其实很多公司都选择了自研，比如：美团的Crane这些。但是对于一些消息队列这些复杂的中间件可能会选择二次开发，比如美团的mafka就是基于kafka二次开发，滴滴的DDMQ也是基于Rocketmq。而我们目前如果选择自研再资源上来说是明显不够的，这里我们还是使用的是二次开发框架的策略。
当然这里还剩下一个XXL-Job：www.xuxueli.com/xxl-job 的选择，其基本符合我们的原则，目前代码也在持续更新，issue作者也在积极的回复，使用的公司也有200多家,其中包括之前的点评，同时其他的原则也很符合。一般来说当你决定选择某个框架的时候需要详细的列举一下优点，好让其他人得以信服。
xxl-job有下面一些特点：
- 简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；
- 动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；
- 调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群部署，可保证调度中心HA；
- 执行器HA（分布式）：任务分布式执行，任务"执行器"支持集群部署，可保证任务执行HA；
- 注册中心: 执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行。同时，也支持手动录入执行器地址；
- 弹性扩容缩容：一旦有新执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务；
- 路由策略：执行器集群部署时提供丰富的路由策略，包括：第一个、最后一个、轮询、随机、一致性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等；
- 故障转移：任务路由策略选择"故障转移"情况下，如果执行器集群中某一台机器故障，将会自动Failover切换到一台正常的执行器发送调度请求。
- 阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略，策略包括：单机串行（默认）、丢弃后续调度、覆盖之前调度；
- 事件触发：除了"Cron方式"和"任务依赖方式"触发任务执行之外，支持基于事件的触发任务方式。调度中心提供触发任务单次执行的API服务，可根据业务事件灵活触发。
- 任务进度监控：支持实时监控任务进度；
- Rolling实时日志：支持在线查看调度结果，并且支持以Rolling方式实时查看执行器输出的完整的执行日志
基本上上面的一些特点都是我们业务中所需要的，所以这里最后选择了XXL-JOB
4.总结
俗话说：授人以鱼不如授人以渔，之前的文章每次都是介绍某某框架，这一次我偏向于介绍我是如何选择的这款框架，让大家再以后调研的过程中也可以按照这个思路，如果说你也有好的并且不同的调研思路，欢迎留言或者加群交流。当然一般调研完毕之后，作为一个调研人如果你不弄清楚这个框架的源码和实现原理，那么就是一个不合格的调研人，所以下一篇文章我会详细的介绍XXL-Job的实现原理。