1.分布式任务调度平台xxl-job
2.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
3.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的可视可视调度和执行
4.《深入理解react》之调度引擎——Scheduler
5.量化投资之工具篇：Backtrader从入门到精通（3）Cerebro代码详解
6.想找一款大屏可视化制作软件,要支持源码导出,之前用的微兔
分布式任务调度平台xxl-job
后端服务都无法避免遇到需要定时调度任务的场景，为了满足需求，调度调度介绍一款 “开发迅速、源码源码学习简单、可视可视轻量级、调度调度易扩展” 的源码源码table源码分布式任务调度平台xxl-job。 现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，可视可视开箱即用。调度调度一、源码源码介绍1.1 主要部分xxl-job 主要包含2部分：
调度中心(xxl-job-admin)管理调度任务，可视可视负责触发调度执行，调度调度并且提供web任务管理平台。源码源码
运行报表：统计任务的可视可视执行状态
执行器管理：注册调度任务执行的AppName, 其由服务IP+端口列表组成
任务管理：在执行器下，设置需要调度的调度调度任务
新增任务：
基础配置：执行器、任务描述、源码源码负责人、任务失败后的报警邮箱
调度配置：调度类型(默认CRON)、CRON表达式
任务配置：运行模式分BEAN 和 GLUE, JobHandler(执行器服务中声明的Handler)、任务参数(可选)
高级配置：路由策略(多个执行服务的路由策略)、子任务ID(任务完成后继续执行的任务ID)、调度过期策略(调度中心错过调度时间的补偿处理策略)、阻塞处理策略、任务超时时间、失败重试次数
调度日志：筛选和查看各定时任务执行的日志
执行器负责接收调度中心的请求并执行任务逻辑。
执行器 就是在 后台服务 中内嵌Server , 来支持 调度中心 的调用，服务地址通过appname归类
使用ip+port来确定执行器地址。
1.2 流程1.3 架构图二、使用Xxl-job对 java 的支持度较好, 同时也提供 RESTful API 服务，从而方便对其他语言的支持。
2.1 java项目(with SpringBoot)在pom.xml中添加xxl-job-core包
<!--定时任务所需要的jar包 --><dependency><groupId>com.xuxueli</groupId><artifactId>xxl-job-core</artifactId><version>2.3.0</version></dependency>配置configuration 以及 配置类
在application.yml添加配置，如果使用配置服务例如Spring Cloud Config或Nacos等配置服务时修改对应服务的cf战神驱动源码配置文件即可。
#xxljob 分布式调度配置xxl-job:appname: my-local-job-executorport: addresses: /post/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。
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，源码编译gcc升级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。
技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行
Quartz源码分析：任务调度与执行剖析
Quartz的调度器实例化时启动了调度线程QuartzSchedulerThread，它负责触发到达指定时间的任务。该线程通过`run`方法实现调度流程，包含三个主要阶段：获取到达触发时间的triggers、触发triggers、执行triggers对应的jobs。
获取到达触发时间的triggers阶段，通过`JobStore`接口的`acquireNextTriggers`方法获取，由`RAMJobStore`实现具体逻辑。触发triggers阶段，调用`triggersFired`方法通知`JobStore`触发triggers，处理包括更新trigger状态与保存触发过程相关数据等操作。执行triggers对应jobs阶段，真正执行job任务，先构造job执行环境，Gui_setfont源码然后在子线程中执行job。
job执行环境通过`JobRunShell`提供，确保安全执行job，捕获异常，并在任务完成后根据`completion 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。
《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，没有源码奶粉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。
量化投资之工具篇：Backtrader从入门到精通（3）Cerebro代码详解
在深入理解backtrader的工具使用中，Cerebro作为核心控制器，其代码详解至关重要。它负责整个系统的协调和管理，虽然看似复杂，但实质上是将任务分发给其他组件如策略、数据源和分析器。让我们通过源代码解析来逐步揭示其工作原理。
首先，Cerebro的初始化主要设置公共属性，并接受一系列参数，这些参数在元类中统一处理，通过**kwargs传递。初始化过程中，实际上并未做太多工作，而是为后续操作准备了基础结构。
数据源的添加是通过cerebro.adddata方法，它可以处理普通数据和resample/replay数据，这个过程涉及对数据源的筛选和处理后加入到Cerebro的datas列表中。
策略的添加同样简单，只是将策略类及参数存储在strats容器中，策略会在run时实例化。
Cerebro的run函数是整个流程的驱动器，它根据传入的参数，按照时间驱动数据运行，同时协调策略、分析器和观察者等组件协同工作。run函数的代码复杂，但关键在于它如何管理和调度各个组件。
最后，Cerebro通过plot方法实现可视化输出，其自身并不直接进行绘图，而是调用plotter模块来完成。
总的来说，虽然Cerebro的代码看起来复杂，但实际上它的作用是连接各个组件，提供一个框架让策略和数据处理得以高效执行。理解Cerebro的工作原理后，后续理解其他部件如data feeds的运作就更为顺畅了。下文我们将转向数据类的解析，进一步探讨数据的管理与驱动机制。
想找一款大屏可视化制作软件,要支持源码导出,之前用的微兔
数字大屏作为现代数据分析、业务监控及指挥调度的重要呈现方式，包含了丰富的可视化图表、装饰效果及事件交互设计，为用户提供直观且酷炫的展示体验。
如果你正在寻求一款能提供源码导出的可视化制作软件，推荐尝试JVS智能BI。这款软件能满足你的需求，实现源码导出，让你拥有更多自定义与扩展空间。
下面是部分JVS智能BI大屏示例图展示，展示了其在不同场景下的应用与效果：
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，对系统的性能影响进行简单分析。
CPU调度程序运行队列中存放的是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的轻量级进程。如果准备运行的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，运行队列长表明系统负载可能已经饱和。
代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的部分代码。
在系统压力测试前后，使用压力测试工具stress-ng，可以看到运行队列长度的明显变化，从3左右变化到了左右。
压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，观察系统在压力下的表现，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。
工作笔记（五十六）— xxl-job
xxl-job是一个专门用于处理分布式定时任务的高效任务调度框架，它由调度中心和执行器两个核心组件构成。调度中心作为可视化管理平台，负责管理和发出调度请求，管理调度信息；而执行器则负责接收这些请求并执行相应的任务逻辑。
要使用xxl-job，首先进行安装和配置。从源码开始，解压后初始化数据库，并运行提供的SQL脚本创建相关表。调度中心配置主要包括配置文件设置，它是一个基于springBoot的项目，通过jar包启动。部署时，保持数据库配置一致性以及机器时钟同步至关重要。访问调度中心的默认地址是http://localhost:/xxl-job-admin，登录名为“admin/”。
执行器配置涉及将xxl-job jar包引入业务模块的pom.xml中。执行器通过XxlJobConfig根据配置生成XxlJobSpringExecutor，并允许用户以两种模式创建任务：一是通过实现IJobHandler接口，自定义execute()方法；二是使用方式模式，通过注解在Job方法上指定初始化和销毁方法，并在调度中心配置执行策略。调度中心支持自动注册执行器实例并添加任务，确保任务执行的唯一性。
为了保证分布式集群环境中的任务执行一致性，xxl-job采用并发加锁策略。调度中心通过获取数据库中的xxl_job_lock悲观锁，防止同一时刻多个实例并发执行。执行器通过任务队列进一步确保任务只执行一次，确保任务的正确调度和执行。
