Distributed Schedudle

目录

• 1.1 从单机定时任务到分布式调度: 驱动力与演进
• 1.2 分布式调度的核心价值: 资源效率、任务编排、故障隔离与自动化
• 1.3 典型应用场景: 数据处理管道、微服务批处理、AI训练任务、周期性作业
• 1.4 定义"可落地的全生命周期": 设计、开发、部署、监控、治理、下线
• 10.1 四维监控: 资源层面、任务层面、业务层面、平台自身层面
• 10.2 日志收集: 任务执行日志的实时采集、存储与检索（ELK/Loki）
• 10.3 指标 Metrics: 调度延迟、任务成功率、资源利用率（Prometheus/Grafana）
• 10.4 链路追踪（Tracing）: 复杂工作流的全链路跟踪
• 10.5 健康检查与自愈能力
• 11.1 环境隔离: 开发、测试、生产环境的构建
• 11.2 自动化部署: 基于Ansible/Helm/K8s Operator的部署方案
• 11.3 配置中心化管理: Apollo/Nacos的集成
• 11.4 平滑升级与数据迁移方案
• 12.1 多租户模型与资源配额管理
• 12.2 认证与授权（RBAC）: 与公司统一登录系统集成
• 12.3 任务安全: 沙箱环境、密钥管理、网络策略
• 12.4 操作审计: 关键操作的记录与查询
• 13.1 容量规划与性能压测
• 13.2 混沌工程（Chaos Engineering）实践: 模拟Master宕机、网络分区、Worker失联
• 13.3 应急预案: 故障排查手册、降级方案、数据恢复
• 13.4 SLO/SLI定义与误差预算管理
• 14.1 用户体验设计: 任务创建、工作流编排、监控查看的简易性
• 14.2 管理控制台功能: 系统看板、任务管理、报警配置、用户管理
• 14.3 OpenAPI设计: 与外部系统集成的RESTful API规范
• 14.4 运营与支持: 文档、工单、反馈渠道建设
• 15.1 与CI/CD流水线集成: 自动部署后触发数据更新任务
• 15.2 与数据平台集成: 触发DataX/Spark离线任务、上报数据质量结果
• 15.3 与消息队列集成: 基于事件的任务触发
• 15.4 与监控报警系统集成: 聚合所有任务报警
• 16.1 资源利用率分析与优化: 混部、弹性扩缩容（HPA）
• 16.2 任务运行分析: 识别长尾任务、优化任务代码
• 16.3 平台运营数据驱动决策
• 17.1 Serverless与调度平台的融合
• 17.2 基于AI的智能调度: 预测任务运行时间、智能资源推荐、故障预测
• 17.3 跨云多云调度
• 17.4 开源社区与生态建设
• 2.1 调度模型抽象: 任务（Job）、实例（Instance）、工作流（DAG）
• 2.2 调度策略与算法: 先进先出（FIFO）、公平调度（Fair）、能力调度（Capacity）、优先级调度
• 2.3 资源分配与隔离: CPU、内存、磁盘、GPU
• 2.4 高可用与一致性: 基于Raft/Paxos的选主、状态同步与脑裂避免
• 2.5 开源引擎借鉴: Airflow, DolphinScheduler, K8s CronJob, Apache Airflow, 腾讯TKE等设计思想
• 3.1 目标与范围界定: 是否支持工作流？是否支持多租户？目标规模？
• 3.2 技术选型决策: 自研 vs 基于开源二次开发（深度对比）
• 3.3 核心设计原则: 高可用、可扩展、可观测、用户友好、资源隔离
• 3.4 平台演进路线图: 从核心调度引擎到生态集成的MVP迭代路径
• 4.1 分层架构: 客户端、接入层、调度核心、执行器、元数据存储
• 4.2 微服务模块拆分: Master（调度器）、Worker（执行器）、Alarm、API Server
• 4.3 状态管理: 无状态服务与有状态服务的设计（如调度状态、任务状态）
• 4.4 高可用部署方案: Master集群、Worker弹性伸缩、存储多活
• 5.1 任务队列管理: 内存队列 vs 持久化队列（基于DB/RocketMQ）
• 5.2 调度器设计: 时间轮（Time Wheel）算法实现定时调度
• 5.3 负载均衡策略: Worker心跳检测、资源感知调度、故障转移
• 5.4 分布式锁与选主机制: 基于ZooKeeper/Etcd的实现
• 5.5 工作流（DAG）引擎的设计: 节点依赖、并行、条件分支、失败重试
• 6.1 执行器架构: 任务拉取 vs 任务推送模型
• 6.2 任务执行环境隔离: Docker容器化、Kubernetes Pod、进程级隔离
• 6.3 资源限制与统计: 基于Cgroups的实现
• 6.4 心跳上报与双向通信: GRPC长连接的应用
• 6.5 插件化设计与用户自定义任务（UDF）的支持
• 7.1 数据库选型: MySQL/PostgreSQL vs NewSQL（TiDB）
• 7.2 数据模型设计: 任务元数据、执行记录、调度日志、用户权限
• 7.3 状态机设计: 任务生命周期的状态流转（Pending、Running、Success、Failed）
• 7.4 数据归档与清理策略
• 8.1 任务描述语言: UI表单、JSON/YAML、SQL、SDK
• 8.2 任务类型支持: Shell、HTTP、Python、Spark、Flink、自定义镜像
• 8.3 任务依赖管理: 跨任务依赖、文件/数据依赖
• 8.4 版本控制与回滚: 任务配置的变更历史与审计
• 9.1 任务触发方式: 定时、手动、API事件驱动
• 9.2 执行控制: 暂停、恢复、停止、重跑、回填（Backfill）
• 9.3 超时控制、重试策略与失败告警
• 9.4 全局配置与参数传递: 系统参数、自定义参数
• 与上下游系统的集成
• 任务定义与管理
• 元数据与状态持久化
• 分布式调度核心理论
• 前沿趋势与平台演进
• 可观测性体系构建
• 平台总体架构设计
• 平台总体规划与设计原则
• 成本优化与效率提升
• 执行与控制
• 执行器（Worker）的设计与实现
• 权限、安全与多租户隔离
• 用户平台与控制台
• 稳定性工程与灾难恢复
• 调度之魂: 无处不在的任务调度
• 调度核心（Master）的设计与实现
• 部署、配置与升级
• 附录A: 开源分布式调度系统对比
• 附录B: 常用故障诊断命令与工具
• 附录C: 术语表