《分布式任务调度：从入门到精通》目录

老马啸西风2025/9/1大约 4 分钟

第一部分基础篇：理解调度

为什么需要分布式任务调度？
- 1.1 单机 Cron 的局限
- 1.2 分布式系统中的任务需求
- 1.3 定时任务 vs 实时任务
- 1.4 分布式调度的挑战与机遇
任务调度的核心概念
- 2.1 任务、调度器、执行器
- 2.2 时间表达式（Cron 表达式详解）
- 2.3 单次执行、周期执行、依赖执行
- 2.4 任务状态与生命周期管理
分布式调度的基本模型
- 3.1 Master/Worker 架构
- 3.2 调度中心 vs 执行节点
- 3.3 状态存储与一致性
- 3.4 分布式调度中的通信机制

最小可用调度器
- 4.1 基于 Java Timer/ScheduledExecutorService
- 4.2 简单的 Cron 表达式解析
- 4.3 单机定时任务实现
- 4.4 调度器监控与管理
分布式调度雏形
- 5.1 使用数据库存储任务
- 5.2 分布式锁保证任务唯一执行
- 5.3 执行日志与任务状态管理
- 5.4 任务分片与负载均衡
高可用与扩展性设计
- 6.1 Leader 选举（Zookeeper/Etcd 实现）
- 6.2 分布式调度中的故障检测与恢复
- 6.3 分布式调度的高可用架构设计
- 6.4 分布式调度的性能优化策略与实践

Quartz
- 7.1 Quartz 架构与核心组件
- 7.2 集群模式与数据库持久化
- 7.3 Quartz 高级特性与最佳实践
- 7.4 Quartz 优缺点与典型应用
Elastic-Job
- 8.1 分片任务与弹性扩容
- 8.2 Zookeeper 协调机制
- 8.3 作业事件追踪与监控
- 8.4 Elastic-Job 高级特性与最佳实践
xxl-job
- 9.1 调度中心 + 执行器架构
- 9.2 动态任务管理与日志查询
- 9.3 分布式调度与任务路由策略
- 9.4 xxl-job 高级特性与最佳实践
其他调度系统简析
- 10.1 TBSchedule
- 10.2 Saturn
- 10.3 Kubernetes CronJob
- 10.4 其他新兴调度系统

分布式协调机制
- 11.1 分布式锁实现（Zookeeper/Redis）
- 11.2 心跳与任务抢占
- 11.3 一致性协议（Raft/Paxos）在调度中的应用
- 11.4 分布式协调机制的性能优化
任务依赖与工作流调度
- 12.1 DAG（有向无环图）模型
- 12.2 上下游依赖处理
- 12.3 工作流引擎（Azkaban、Airflow、DolphinScheduler）
- 12.4 复杂工作流调度的实现与优化
任务执行与容错机制
- 13.1 重试机制与补偿任务
- 13.2 超时控制与中断执行
- 13.3 幂等性保障
- 13.4 任务执行的监控与诊断
调度性能优化
- 14.1 大规模任务并发调度
- 14.2 数据分片与批处理优化
- 14.3 调度延迟与准确性
- 14.4 调度系统的性能调优实战
安全与多租户
- 15.1 任务隔离与权限控制
- 15.2 任务数据加密与审计
- 15.3 多租户架构设计
- 15.4 调度系统的安全加固实践

调度平台的企业实践
- 16.1 电商订单定时关闭
- 16.2 大数据 ETL 与批量计算
- 16.3 金融风控定时校验
- 16.4 调度平台的架构演进之路
与微服务体系的结合
- 17.1 Spring Cloud/Spring Boot 集成调度框架
- 17.2 配置中心与调度的联动
- 17.3 服务发现与任务路由
- 17.4 微服务调度的监控与治理
监控与运维
- 18.1 任务执行日志采集
- 18.2 调度指标监控（延迟、失败率、QPS）
- 18.3 告警与自动化运维
- 18.4 调度系统的容量规划与故障演练

云原生与容器化调度
- 19.1 Kubernetes CronJob 的原理与实践
- 19.2 调度与 Service Mesh 结合
- 19.3 Serverless 下的任务调度
- 19.4 云原生调度的最佳实践
AI 驱动的智能调度
- 20.1 基于历史数据的任务优化
- 20.2 智能任务优先级与资源分配
- 20.3 AIOps 在调度平台中的应用
- 20.4 智能调度的未来发展
总结与学习路径
- 21.1 从单机到分布式的进阶路线
- 21.2 从使用者到架构师的转变
- 21.3 任务调度的未来演进
- 21.4 调度工程师的成长路径

📌 特色设计：