前言
任務排程可以說是所有系統都必須要依賴的一箇中間系統，主要負責觸發一些需要定時執行的任務。傳統的非分散式系統中，只需要在應用內部內建一些定時任務框架，比如 spring 整合 quartz，就可以完成一些定時任務工作。在分散式系統中，這樣做的話，就會面臨任務重複執行的問題（多臺伺服器都會觸發）。另外，隨著公司專案的增加，也需要一個統一的任務管理中心來解決任務配置混亂的問題。
公司的任務排程系統經歷了兩個版本的開發，1.0 版本始於 2013 年，主要解決當時各個系統任務配置不統一，任務管理混亂的問題，1.0 版本提供了一個統一的任務管理平臺。2.0 版本主要解決 1.0 版本存在的單點問題。
任務排程系統 1.0
1.0 版本的任務排程系統架構如下圖1：由一臺伺服器負責管理所有需要執行的任務，任務的管理與觸發動作都由該機器來完成，通過內建的 quartz 框架，來完成定時任務的觸發，在配置任務的時候，指定客戶端 ip 與埠，任務觸發的時候，根據配置的路由資訊，通過 http 訊息傳遞的方式，完成任務指令的下達。
這裡存在一個比較嚴重的問題，任務排程服務只能部署一臺，所以該服務成為了一個單點，一旦當機或出現其他什麼問題，就會導致所有任務無法執行。
任務排程系統 2.0
2.0 版本主要為了解決 1.0 版本存在的單點問題，即將任務排程服務端調整為分散式系統，改造後的專案結構如下圖2：需要改造排程服務端，使其能夠支援多臺伺服器同時存在。這帶來一個問題，多臺排程伺服器中，只能有一臺伺服器允許傳送任務（如果所有伺服器都發任務的話，會導致一個任務在一個觸發時間被觸發多次），所以需要一個 Leader，只有 Leader 才有下達任務執行命令的許可權。其他非 Leader 伺服器這裡稱為 Flower，Flower 機器沒有執行任務的許可權，但是一旦 Leader 掛掉，需要從所有 Flower 機器中，重新選舉出一個新的 Leader，繼續執行後續任務。
另外一個問題是，如果某一個應用，比如說資產中心繫統，我們有 A，B，C 三臺機器，在凌晨12點要執行一個任務， 排程系統要如何發現 A，B，C 三臺機器 ？如果 B 機器在12點的時候，恰好當機，排程系統又要如何識別出來？ 其實就是一個服務發現的問題。
群首選舉
當多臺任務排程伺服器同時存在時，如何選舉一個 Leader，是面臨的第一個問題。比較成熟的演算法如：基於 paxos 一致性演算法的 zookeeper、Raft 一致性演算法等等都可以實現。在該專案中，採用的是一個簡單的辦法，基於 zookeeper 的臨時（ephemeral）節點功能。
zookeeper 的節點分為2類，持久節點和臨時節點，持久節點需要手動 delete 才會被刪除，臨時節點則不需要這樣，當建立該臨時節點的客戶端崩潰或者與 zookeeper 的連線斷開，則該客戶端建立的所有臨時節點都會被刪除。
zookeeper 另外一個功能：監視點。某一個連線到 zookeeper 的客戶端，可以監視一個 zookeeper 節點的變化，比如 exists 監視操作，會監視節點是否存在，如果節點被刪除，那麼客戶端將會收到一條通知。
基於臨時節點和監視點這兩個特性，可以採用 zookeeper 實現一個簡單的群首選舉功能：每一臺任務排程伺服器啟動的時候，都嘗試建立群首選舉節點，並在節點中寫入當前機器 IP，如果節點建立成功，則當前機器為 Leader。如果節點已經存在，檢查節點內容，如果資料不等於當前機器 IP，則監視該節點，一旦節點被刪除，則重新嘗試建立群首選舉節點。
使用 zookeeper 臨時節點做群首選舉的缺陷：有的時候，即使某一臺任務排程伺服器能夠正常連線到 zookeeper，也並不表示該機器是可用的，比如一個極端場景，伺服器無法連線到資料庫，但是可以正常連線到 zookeeper，這個時候，基於 zookeeper 的臨時節點功能，是無法剝離這一臺異常機器的（但是可以通過一些手段處理這個問題，比如本地開發一套自檢程式，檢測所有可能導致服務不可用的異常，如資料庫異常等等，一旦自檢程式失敗，則不再傳送 zookeeper 心跳包，從而剝離異常機器）。
腦裂問題
群首選舉中，我們選舉出了一個 Leader，我們也希望系統中只有一個 Leader，但是在一些特殊情況下，會出現多個 Leader 同時發號施令的現象，即腦裂問題。
有以下幾種情況會導致出現腦裂問題：
zookeeper 本身叢集配置有問題，導致 zookeeper 本身腦裂了。
同一個叢集裡面的多個伺服器的 zookeeper 配置不一致。
同一個 IP，部署了多臺任務排程伺服器。
任務排程服務主備切換時候的瞬時腦裂問題。
其中前三個屬於配置問題，應用程式沒有辦法解決。
第四個主備切換時候的瞬時腦裂，具體場景如下圖4：
現象：
A 先連線上了 zookeeper，併成功建立 /leader 節點。
t1: A 與 zookeeper 失去連線, 此時 A 依然認為自己是 Leader。
t2: zookeeper 發現 A 超時，所以刪除 A 的所有臨時節點，包括 /leader 節點。由於此時B 正在監視 /leader 節點，故 zookeeper 在刪除該節點的同時，也會通知 B 伺服器，B 收到通知之後立即嘗試建立 /leader 節點。
t3: B 建立 /leader 節點成功，當選為 Leader。
t4: A 網路恢復，重新訪問 ZK 時，發現失去 Leader 許可權，更新本地 Leader-Flag = false。
可以看出
如果 A 機器，在 T1 發現無法連線到 zookeeper 之後，如果不失效本地 Leader 許可權，那麼，在 T3-T4 時間段內，就有可能會出現腦裂現象，即 A、B 兩臺機器同時成為了Leader。（這裡 A 發現超時之後，之所以不立即失效 Leader 許可權，是出於系統可用性的一個權衡：儘可能減少沒有 Leader 的時間。因為一旦 A 發現超時，馬上就失效Leader 許可權的話，會導致 T1-T3 這一段時間，沒有任何一個 Leader 存在，相比於出現2個 Leader 來說，沒有 Leader 的影響更嚴重）。
腦裂出現的原因很多，一些配置性問題導致的腦裂，無法通過程式去解決，腦裂現象無法完全避免，必須通過其他方式保障系統在腦裂情況下的資料一致性。
系統採用的是基於資料庫的唯一主鍵約束：任務每一次觸發，都會有一個觸發時間（Schedule Time），該時間精確到秒，如果對於同一個任務，每一次觸發執行的時候，在資料庫插入一條任務執行流水，該流水錶使用任務觸發時間 + 任務 Id 來作為唯一主鍵，即可避免腦裂時帶來的影響。兩臺伺服器如果同時觸發任務，且都具有 Leader 許可權，此時，其中一臺伺服器會因為資料庫唯一主鍵約束，導致任務執行失敗，從而取消執行。（由於在分散式環境下，多臺 Legends 伺服器時鐘可能會有一些誤差， 如果任務觸發時間過短，還是有可能出現併發執行的問題：A 機器執行01秒的任務，B 機器執行02秒的任務。所以不建議任務的觸發時間過短）。
發現存活的客戶端
服務端傳送任務之前，需要知道有哪些伺服器是存活的，具體實現方式如下：
應用伺服器客戶端啟動成功之後，會向 zookeeper 註冊本機 IP（即建立臨時節點）
任務排程伺服器通過監視 /clients 節點的子節點資料，來發現有哪些機器是可用（這裡通過監視點來永久監視客戶端節點的變化情況）。
當該系統有任務需要傳送的時候，排程伺服器只需要查詢本地快取資料，就可以知道有哪些機器是存活狀態，之後根據任務配置的策略，傳送任務到 zookeeper 中指定客戶端的待執行任務列表中即可。
任務執行流程
任務觸發的具體流程如下圖6：
流程說明：
Quartz 框架觸發任務執行 (如果發現當前機器非 Leader，則直接結束)。
伺服器查詢本地快取資料，找到對應的應用的存活伺服器列表，並根據配置的任務觸發策略，選取可以執行的客戶端。
向 ZK 中，需要執行任務的客戶端所對應的任務分配節點（/assign）寫入任務資訊 。
應用伺服器的發現分配的任務，獲取任務並執行任務。
這裡存在一個問題：在任務資料傳送到 zk 之後，如果存活的客戶端立即死亡要如何處理？因為任務排程伺服器一直在監視客戶端註冊節點的變化，一旦一臺應用伺服器死亡，任務排程伺服器會收到一條客戶端死亡的通知，此時，可以檢測該客戶端對應的任務分配節點下，是否有已經分配，但是還未來得及執行的任務，如果有，則刪除任務節點，回收未處理的任務，再重新將該任務分配到其他存活伺服器執行即可（這裡客戶端執行任務的操作是，先刪除 zookeeper 中的任務節點，之後再執行任務，如果一個任務節點已經被刪除，則表示該任務已經成功下達，由於刪除操作只有一個 zk 客戶端能夠執行成功，故任務要麼被服務端回收，要麼被客戶端執行）。
這個問題引申的還有一些其他問題，比如任務排程服務發現應用伺服器死亡，回收該應用伺服器未執行的任務之後，突然斷電或者失去了 Leader 許可權，導致記憶體資料丟失，此時會造成任務漏發現象。
任務變更的資訊流
當一個使用者在任務排程伺服器後臺修改或新增一個任務時，任務資料需要同步到所有的任務排程伺服器，由於任務資料儲存在 DB，ZK 以及每個排程伺服器的記憶體中，任務資料的一致性，是任務更新時要處理的主要問題。
任務資料的更新順序如圖7所示：
使用者連線到叢集中的某一臺 Server， 對任務資料做修改，提交。
Server 接收到請求之後，先更新 DB 資料 ( version + 1 )。
非同步提交 ZK 資料變動（ zookeeper 資料更新也是強制樂觀鎖更新的模式） 。
所有 Server 中的 JOB Watcher 監控到 ZK 中的任務 資料發生了變化，重新查詢 ZK 並更新本地 Quartz 中的記憶體資料。
由於 2，3，4 三步更新，都採用了樂觀鎖更新的模式，且所有任務資料的變動，都是按照一致的更新順序操作，所以解決了併發更新的問題。另外這裡之所以要採用非同步更新zookeeper 的原因，是由於 zookeeper 客戶端程式是單執行緒模式，任何同步的程式碼，都會阻塞所有的非同步呼叫，從而降低整個系統的效能，另外也有 SessionExpired 的風險（ zookeeper 一個重量級的異常）。
三步操作，任何一步都有可能失敗，但是又無法做到強一致性，所以只能採用最終一致性來解決資料不一致的問題。採用的方案是用一個內建執行緒，查詢5分鐘內有過更新的任務資料，之後對三處資料做一個比對驗證，以使資料達到一致。
另外這裡也可以調整為：zookeeper 不儲存任務資料，只在任務資料有更新的時候，傳送給所有伺服器任務有更新的通知即可，排程伺服器接受到通知之後，直接查詢 DB 資料即可，資料只儲存在 DB 與各個排程伺服器。
實踐總結
任務排程系統 1.0 版本解決了公司的任務管理混亂的問題，提供了一個統一的任務管理平臺。2.0 版本解決了 1.0 版本存在的單點問題，任務的配置也相對更簡單，但是有一點過度依賴 zookeeper，編碼的時候應用層與會話層也沒有做好解耦，總的來說還是有很多可以優化的地方。
作者簡介
盧雲，銅板街資金端後臺開發工程師，2015年12月加入團隊，目前主要負責資金團隊後端的專案開發。
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