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文华交易源码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、分钟的易语言所及源码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的火山小程序源码核心代码，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。eclipse商城项目源码

       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lwip 大数据 源码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。