1.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
2.浅说gocron：基于cron二次开发的工程工程定时任务集中调度平台
3.任务调度平台XXL-JOB使用
4.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
5.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
6.《深入理解react》之调度引擎——Scheduler

一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析

       这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，调度调度对系统的源码源码性能影响进行简单分析。

       CPU调度程序运行队列中存放的工程工程是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的调度调度轻量级进程。如果准备运行的源码源码fastjson 1.2.4 源码下载轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，工程工程运行队列长表明系统负载可能已经饱和。调度调度

       代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的源码源码部分代码。

       在系统压力测试前后，工程工程使用压力测试工具stress-ng，调度调度可以看到运行队列长度的源码源码明显变化，从3左右变化到了左右。工程工程

       压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，调度调度观察系统在压力下的源码源码表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。

       在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。

       解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。

       所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。

       在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。

       平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的气象显示软件源码load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、1.。

       总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。

浅说gocron：基于cron二次开发的定时任务集中调度平台

       gocron项目基于cron进行二次开发，旨在提供一个定时任务集中调度平台。核心代码位于service/task.go文件中。此项目在实习期间被应用于二次开发，但由于gocron相关资料稀缺，本文旨在概述作者对cron和gocron代码的理解，并自行绘制流程图。

       首先，了解cron表达式，它由六部分组成：秒、分、时、日、月、周，具体细节请参考相关资料。

       gocron框架由cron架构衍生而来，由于网络资源有限，作者制作了流程图来辅助理解。

       阅读源码的起点是gocron对cron的封装，使用cron实现定时任务。在service/task.go中，声明了*cron.Cron类型的serviceCron，初始化时实例化cron对象，从数据库获取任务并添加到定时任务列表中，同时调用task.Add()封装cron中的AddFunc。

       深入研究gocron的播客影视源码核心代码，cron使用的是robfig/cron库，而非官方文档中提及的版本。源码阅读可以从cron.go开始，重点关注run()方法，该方法使用select多路复用实现任务执行流程。

       任务执行步骤涉及监听定时器触发、运行过程中的添加作业、快照、停止信号以及移除作业的信号。cron在run()中运行时，通过内部for循环嵌套监听上述五种信号，按照任务下次执行时间排序，每次监听到信号，执行相应的任务并更新状态。

       与gocron类似，jakecoffman/cron项目也采用类似流程，但触发信号有所不同，同时将原有延时任务独立为延迟队列项目。

       gocron提供了shell和pletion code`更新trigger。job执行环境包含job对象、trigger对象、触发时间、上一次触发时间与下一次触发时间等数据。Quartz通过线程池提供多线程服务，使用`SimpleThreadPool`实例化`WorkerThread`来执行job任务，最终调用`Job`的`execute`方法实现业务逻辑。

       综上所述，Quartz通过精心设计的线程调度与执行流程，确保了任务的高效与稳定执行，展示了其强大的任务管理能力。

阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建

       在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的实战操作和源码搭建之前，我们先来了解一下tbschedule的基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成：Doc目录、tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。其中，tbschedule-core是分布式调度引擎的核心，负责执行复杂的调度逻辑；tbschedule-console则是一个Web管理界面，用于监控调度数据、配置策略和任务。招生录取系统源码

       接下来，让我们一起步入源码环境搭建的实践。首先，访问github的tbschedule仓库，下载源码。同时，下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo，该工程的代码已共享在qq讨论群中，以供深入学习和探讨。

       源码环境搭建主要分为两个步骤：源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步，准备所需的源码，包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步，将三个源码导入至Eclipse开发环境，并进行相应的配置，如设置maven、导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。

       在源码导入Eclipse后，进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如，对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改，设置main类中的zkurl为自己的路径，并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后，通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目，访问指定地址验证环境搭建是否成功。

       至此，tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用，可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习，例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合，相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。

《深入理解react》之调度引擎——Scheduler

       深入理解react

       在react 版本发布以来的近两年时间里，许多伙伴都体验到了并发模式带来的爽感，createRoot()的hadoop源码量少使用让应用有了更流畅的体验。而这一切的核心，便是react执行流中的调度引擎——Scheduler。调度，这个概念在计算机行业中广泛存在，无论是操作系统、浏览器还是大型应用，都离不开调度任务的需求。Scheduler，作为独立的包，不仅可以在react中使用，更可以在任何其他库中发挥作用，其简洁的源码使深入理解react成为可能。

       为何需要调度器？首先是为了解决卡顿问题。在js引擎和渲染绘制都在同一线程执行的情况下，如何保证帧的刷新频率不被CPU密集型任务阻塞？其次，react会生成具有优先级的任务，优先级高的任务可能在后面产生，调度器能确保优先级高的任务优先执行，以提升用户体验。

       Scheduler通过暴露的方法如unstable_scheduleCallback，可以按照优先级的高低顺序调度任务，并保证异步执行。在实际体验中，我们可以创建工程来测试Scheduler的执行时机，发现它会遵循优先级顺序，优先执行高优先级任务，并在下一个宏任务中异步执行。

       源码解析中，小根堆作为关键数据结构，用于维护优先级队列。Scheduler使用小根堆来管理任务，优先级最高的任务始终处于堆顶。优先级的动态调整确保了任务在调度过程中的灵活排序。例如，随着时间推移，新任务的优先级会逐渐提高，使得原有任务在下一个周期中优先执行。

       Scheduler的核心逻辑在工作循环中体现，通过合理调度不同优先级的任务，既不阻碍UI绘制，又能高效执行任务。对于大任务，用户可以通过拆分策略，将其划分为多个小任务，以避免阻塞UI，实现流畅的用户体验。

       最后，Scheduler在react中扮演着关键角色，通过合理的任务调度，确保应用流畅运行。深入理解Scheduler，将为深入理解react提供坚实的基础。关注专栏，获取更多react相关知识。

SpringBoot 整合 Quartz 实现分布式调度

       本文主要分享内容如下：

       Quartz是Java领域最著名的开源任务调度工具。在上篇文章中，我们详细介绍了Quartz在单体应用环境中的实践，尽管Spring Scheduled也能够实现任务调度，并且与SpringBoot无缝集成，支持注解配置，操作极其简便。然而，它在集群环境下存在一个缺点，即可能导致任务重复调度的问题。

       相比之下，Quartz提供了丰富的特性，如任务持久化、集群部署以及分布式调度任务，因此在系统开发中应用广泛。在集群环境下，Quartz集群中的每个节点视为一个独立的Quartz应用，没有专门的集中管理节点。它们通过数据库表来感知彼此，利用数据库锁机制实现集群并发控制，确保每个任务当前运行的有效节点仅有一个。

       特别需要注意的是，分布式部署时需保证各个节点的系统时间一致。接下来，我们通过具体应用实践来深入理解Quartz集群架构。

       为了进行Quartz集群实践，我们需要先对数据表进行初始化。访问Quartz官网，下载对应的版本，如quartz-2.3.0-distribution.tar.gz，并解压。在文件中搜索SQL脚本，选择适合当前环境的数据库脚本文件，如mysql-5.7环境下的tables_mysql_innodb.sql脚本，完成数据库表的初始化。

       数据库表结构如下：

       QRTZ_BLOG_TRIGGERS：Trigger作为Blob类型存储

       QRTZ_CALENDARS：存储Quartz的Calendar信息

       QRTZ_CRON_TRIGGERS：存储CronTrigger，包括Cron表达式和时区信息

       QRTZ_FIRED_TRIGGERS：存储已触发的Trigger相关的状态信息及关联Job的执行信息

       QRTZ_JOB_DETAILS：存储已配置的Job的详细信息

       QRTZ_LOCKS：存储程序的悲观锁信息

       QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS：存储已暂停的Trigger组信息

       QRTZ_SCHEDULER_STATE：存储有关Scheduler状态的少量信息，与其他Scheduler实例

       QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS：存储简单的Trigger，包括重复次数、间隔、以及已触发的次数

       QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS：存储CalendarIntervalTrigger和DailyTimeIntervalTrigger两种类型的触发器

       QRTZ_TRIGGERS：存储已配置的Trigger信息

       其中，QRTZ_LOCKS是实现Quartz集群同步机制的行锁表。

       实现Quartz集群实践的具体步骤如下：

       创建SpringBoot项目，导入maven依赖包。

       创建application.properties配置文件。

       创建quartz.properties配置文件。

       注册Quartz任务工厂。

       注册调度工厂。

       重新设置Quartz数据连接池，推荐使用Driud数据连接池。

       编写Job具体任务类。

       编写Quartz服务层接口。

       编写Controller服务。

       服务接口测试。

       注册监听器（可选）。

       采用项目数据源（可选）。

       在实际部署中，项目通常会集群部署。为了确保与正式环境一致，我们可以通过新建多个相同的项目来测试Quartz在集群环境下的分布式调度功能。理论上，只需将新建的项目重新复制并修改端口号即可实现本地测试。

       在测试集群环境下Quartz的分布式调度时，我们通常只需保持QuartzConfig、DruidConnectionProvider、QuartzJobFactory、TfCommandJob、quartz.properties类和配置相同。首先启动的服务（如quartz-）会优先加载数据库中配置的定时任务，而其他服务（如quartz-、quartz-）在没有主动调度的情况下，不会运行任务。

       最终结果验证了预期效果：任何一个定时任务只有一台机器在运行，确保了分布式调度的正确性。

       本文围绕SpringBoot + Quartz + MySQL实现持久化分布式调度进行了介绍。所有代码功能均由作者亲自测试验证，尽管内容较为详尽，但考虑到作者学识有限，如有遗漏或错误之处，欢迎读者批评指正。如有需要获取项目源代码，可通过相应方式获取。

       参考资源：

       美团 - Quartz应用与集群原理分析

       掘金 - 分布式定时任务框架Quartz

一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

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       一、DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler，首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。

       1.1 分布式设计

       分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。

       1.1.1 中心化设计

       中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。

       1.1.2 去中心化设计

       去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。

       1.2 架构设计

       DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。

       1.3 容错问题

       容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。

       1.4 远程日志访问

       Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。

       二、源码分析

       2.1 工程模块介绍与配置文件

       2.1.1 工程模块介绍

       2.1.2 配置文件

       配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。

       2.2 API主要任务操作接口

       API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。

       2.3 Quaterz架构与运行流程

       Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。

       2.4 Master启动与执行流程

       Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。

       2.5 Worker启动与执行流程

       Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。

       2.6 RPC交互

       Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。

       2.7 负载均衡算法

       DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。

       2.8 日志服务

       日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。

       2.9 报警

       报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。

       本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。