【开源推荐】值得你拥有的新一代分布式任务调度与计算框架:PowerJob

概述

PowerJob是新一代分布式任务调度与计算框架,支持CRON、API、固定频率、固定延迟等调度策略,提供工作流来编排任务解决依赖关系,使用简单,功能强大,文档齐全,开箱即用!

为什么选择 PowerJob ?

当前市面上流行的作业调度框架有老牌的Quartz、基于Quartz的elastic-job和原先基于Quartz后面移除依赖的xxl-job,这里分别谈一些这些框架现存的缺点。

Quartz可以视为第一代调度框架,基本上是现有所有分布式调度框架的“祖宗”。由于历史原因,它不提供Web界面,只能通过API完成任务的配置,使用起来不够方便和灵活,同时它仅支持单机执行,无法有效利用整个集群的计算能力。

xxl-job可以视为第二代调度框架,在一定程度上解决了Quartz的不足,在过去几年中是个非常优秀的调度框架,不过放到今天来看,还是存在着一些不足的,具体如下:

  • 数据库支持单一:仅支持MySQL,使用其他DB需要自己魔改代码
  • 有限的分布式计算能力:仅支持静态分片,无法很好的完成复杂任务的计算
  • 不支持工作流:无法配置各个任务之间的依赖关系,不适用于有DAG需求的场景

正所谓长江后浪推前浪,在如今这个数据量日益增长、业务越来越复杂的年代,急需一款更为强大的任务调度框架来解决上诉问题,而PowerJob就是这个“救世主”。

PowerJob可以视为第三代调度框架,在任务调度的基础上,额外提供分布式计算和工作流功能,其主要特性如下:

  • 使用简单:提供前端Web界面,允许开发者可视化地完成调度任务的管理(增、删、改、查)、任务运行状态监控和运行日志查看等功能。
  • 定时策略完善:支持CRON表达式、固定频率、固定延迟和API四种定时调度策略。
  • 执行模式丰富:支持单机、广播、Map、MapReduce四种执行模式,其中Map/MapReduce处理器能使开发者寥寥数行代码便获得集群分布式计算的能力。
  • DAG工作流支持:支持在线配置任务依赖关系,可视化得对任务进行编排,同时还支持上下游任务间的数据传递
  • 执行器支持广泛:支持Spring Bean、内置/外置Java类、Shell、Python等处理器,应用范围广。
  • 运维便捷:支持在线日志功能,执行器产生的日志可以在前端控制台页面实时显示,降低debug成本,极大地提高开发效率。
  • 依赖精简:最小仅依赖关系型数据库(MySQL/PostgreSQL/Oracle/MS SQLServer...),同时支持所有Spring Data JPA所支持的关系型数据库。
  • 高可用&高性能:调度服务器经过精心设计,一改其他调度框架基于数据库锁的策略,实现了无锁化调度。部署多个调度服务器可以同时实现高可用和性能的提升(支持无限的水平扩展)。
  • 故障转移与恢复:任务执行失败后,可根据配置的重试策略完成重试,只要执行器集群有足够的计算节点,任务就能顺利完成。

适用场景

  • 有定时执行需求的业务场景:如每天凌晨全量同步数据、生成业务报表等。
  • 有需要全部机器一同执行的业务场景:如使用广播执行模式清理集群日志。
  • 有需要分布式处理的业务场景:比如需要更新一大批数据,单机执行耗时非常长,可以使用Map/MapReduce处理器完成任务的分发,调动整个集群加速计算。

各大任务调度框架对比

QuartZ xxl-job SchedulerX 2.0 PowerJob
定时类型 CRON CRON CRON、固定频率、固定延迟、OpenAPI CRON、固定频率、固定延迟、OpenAPI
任务类型 内置Java 内置Java、GLUE Java、Shell、Python等脚本 内置Java、外置Java(FatJar)、Shell、Python等脚本 内置Java、外置Java(容器)、Shell、Python等脚本
分布式任务 无 静态分片 MapReduce动态分片 MapReduce动态分片
在线任务治理 不支持 支持 支持 支持
日志白屏化 不支持 支持 不支持 支持
调度方式及性能 基于数据库锁,有性能瓶颈 基于数据库锁,有性能瓶颈 不详 无锁化设计,性能强劲无上限
报警监控 无 邮件 短信 邮件,提供接口允许开发者扩展
系统依赖 JDBC支持的关系型数据库(MySQL、Oracle...) MySQL 人民币 任意Spring Data Jpa支持的关系型数据库(MySQL、Oracle...)
DAG工作流 不支持 不支持 支持 支持

项目地址与文档

项目地址:GitHub

官方文档:文档地址

在线试用:在线试用

posted @ 2020-06-23 13:25  KFCFans  阅读(350)  评论(0)    收藏  举报