LTS
LTS(light-task-scheduler) 主要用于解决分布式任务调度问题，支持实时任务，定时任务和Cron任务
主要功能
- 支持分布式，解决多点故障，支持动态扩容，容错重试等
- Spring扩展支持，SpringBoot支持，Spring Quartz Cron任务的无缝接入支持
- 节点监控支持，任务执行监控支持，JVM监控支持
- 后台运维操作支持, 可以动态提交，更改，停止 任务
框架鸟瞰
LTS节点:
- JobClient：主要负责提交任务, 并接收任务执行反馈结果。
- JobTracker：负责接收并分配任务，任务调度。
- TaskTracker：负责执行任务，执行完反馈给JobTracker。
- LTS-Admin：（管理后台）主要负责节点管理，任务队列管理，监控管理等。
LTS支持任务类型：
- 实时任务：提交了之后立即就要执行的任务。
- 定时任务：在指定时间点执行的任务，譬如 今天3点执行（单次）。
- Cron任务：CronExpression，和quartz类似（但是不是使用quartz实现的）譬如 0 0/1 * * * ?
结构图
节点组
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英文名称 NodeGroup,一个节点组等同于一个小的集群，同一个节点组中的各个节点是对等的，等效的，对外提供相同的服务。
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每个节点组中都有一个master节点，这个master节点是由LTS动态选出来的，当一个master节点挂掉之后，LTS会立马选出另外一个master节点， 框架提供API监听接口给用户。
FailStore
- 这个主要是用于失败了存储的，主要用于节点容错，当远程数据交互失败之后，存储在本地，等待远程通信恢复的时候，再将数据提交。
- FailStore主要用户JobClient的任务提交，TaskTracker的任务反馈，TaskTracker的业务日志传输的场景下。
- FailStore目前提供几种实现：leveldb,rocksdb,berkeleydb,mapdb,ltsdb，用于可以自由选择使用哪种,用户也可以采用SPI扩展使用自己的实现。
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详细介绍一下 LTS light-task-scheduler
LTS（Light Task Scheduler）是一个轻量级的任务调度框架，用于在分布式系统中管理和调度任务。
它的设计目标是提供一个简单易用的任务调度解决方案，同时保持高性能和可靠性。
下面是对 LTS 的详细介绍：
特性：
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轻量级：LTS 是一个轻量级的任务调度框架，设计简单，易于使用和部署。
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分布式任务调度：LTS 支持分布式任务调度，可以在多台服务器上同时运行和管理任务。
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高可靠性：LTS 具有高可靠性，支持任务的高可用性部署，能够自动处理任务执行失败和节点故障等情况。
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灵活的任务调度策略：LTS 提供了丰富的任务调度策略，可以根据实际需求进行配置，包括定时调度、依赖关系调度等。
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作业分片：LTS 支持将大型作业分片调度，可以将任务分解成多个子任务并行执行，提高任务执行效率。
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监控和管理：LTS 提供了丰富的监控和管理功能，可以实时监控任务执行情况、节点状态等，并提供了管理界面和 API 接口方便管理任务。
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易于扩展：LTS 的架构设计具有良好的扩展性，可以根据需求进行定制和扩展，支持添加自定义的任务调度插件。
架构：
LTS 的架构主要包括以下几个核心组件：
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Job Tracker（任务跟踪器）：负责接收任务提交请求，进行任务调度和分配，管理任务的执行状态和进度。
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Job Queue（任务队列）：用于存储待执行的任务，提供队列服务，支持任务的排队和优先级调度。
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Task Tracker（任务执行器）：负责实际执行任务的节点，从任务队列中获取任务并执行，然后将执行结果反馈给任务跟踪器。
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Job Store（任务存储）：用于存储任务的元数据信息，包括任务的定义、调度策略、执行状态等。
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Admin Console（管理控制台）：提供任务的监控和管理功能，包括任务的提交、调度配置、执行日志查看等。
使用场景：
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定时任务调度：适用于定时执行的任务，如数据备份、定时报表生成等。
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分布式计算任务：适用于需要并行处理大数据集的任务，可以将任务分解成多个子任务并行执行。
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工作流调度：适用于具有复杂依赖关系的任务调度场景，可以定义任务之间的依赖关系，实现工作流调度。
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实时数据处理：适用于需要实时处理数据的场景，可以将任务按照事件驱动的方式调度和执行。
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异步任务处理：适用于需要异步处理的任务，如异步消息处理、异步通知等。
总的来说，LTS 是一个功能丰富、性能高效、易于使用的任务调度框架，适用于各种分布式系统中的任务调度和管理需求。
