1.概述
1.1什么是任务调度
我们可以思考一下下面业务场景的解决方案:
- 某电商平台需要每天上午10点，下午3点，晚上8点发放一批优惠券
- 某银行系统需要在信用卡到期还款日的前三天进行短信提醒
- 某财务系统需要在每天凌晨0:10分结算前一天的财务数据，统计汇总
以上场景就是任务调度所需要解决的问题
任务调度是为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程
我们在之前骡窝窝项目的学习中，使用过Spring中提供的定时任务注解@Scheduled
在业务类中方法中贴上这个注解
@Scheduled(cron = " 0/20 * * * * ? ")
public void doWork(){
//do sth
}
然后在启动类上贴上@EnableScheduling注解
1.2为什么需要分布式调度
感觉Spring给我们提供的这个注解可以完成任务调度的功能，好像已经完美解决问题了，为什么还需要分布式呢?
主要有如下这几点原因:
1.单机处理极限︰原本1分钟内需要处理1万个订单，但是现在需要1分钟内处理10万个订单;原来一个统计需要1小时，现在业务方需要10分钟就统计出来。你也许会说，你也可以多线程、单机多进程处理。的确，多线程并行处理可以提高单位时间的处理效率，但是单机能力毕竟有限（主要是CPU、内存和磁盘），始终会有单机处理不过来的情况。
2.高可用：单机版的定式任务调度只能在一台机器上运行，如果程序或者系统出现异常就会导致功能不可用。虽然可以在单机程序实现的足够稳定，但始终有机会遇到非程序引起的故障，而这个对于一个系统的核心功能来说是不可接受的。
3.防止重复执行：在单机模式下，定时任务是没什么问题的。但当我们部署了多台服务，同时又每台服务又有定时任务时，若不进行合理的控制在同一时间，只有一个定时任务启动执行，这时，定时执行的结果就可能存在混乱和错误了
这个时候就需要分布式的任务调度来实现了。
1.3 Elastic-Job介绍
Elastic-Job是一个分布式调度的解决方案，由当当网开源，它由两个相互独立的子项目Elastic-job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成，使用Elastic-Job可以快速实现分布式任务调度。
Elastic-Job的github地址: https://github.com/elasticjob
功能列表:
- 分布式调度协调： 在分布式环境中，任务能够按照指定的调度策略执行，并且能够避免同一任务多实例重复执行。
- 丰富的调度策略︰ 基于成熟的定时任务作业框架Quartz cron表达式执行定时任务。
- 弹性拓容缩容： 当集群中增加一个实例，它应当能够被选举被执行任务;当集群减少一个实例时，他所执行的任务能被转移到别的示例中执行。
- 失效转移： 某示例在任务执行失败后，会被转移到其他实例执行。
- 错过执行任务重触发： 若因某种原因导致作业错过执行，自动记录错误执行的作业，并在下次次作业完成后自动触发。
- 支持并行调度： 支持任务分片，任务分片是指将一个任务分成多个小任务在多个实例同时执行
- 作业分片一致性： 当任务被分片后，保证同一分片在分布式环境中仅一个执行实例。
- 支持作业生命周期操作：可以动态对任务进行开启及停止操作。
- 丰富的作业类型：支持Simple、DataFlow、Script三种作业类型
1.4 Elastic-Job架构图
