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目录
适用场景
设计目标
PowerJob 功能全景
任务调度
工作流
分布式计算
动态容器
什么是动态容器?
使用场景
可维护性和灵活性的完美结合
实时日志&在线运维
PowerJob 系统组件
PowerJob 应用场景
PowerJob 的优势
PowerJob（原OhMyScheduler）是全新一代分布式任务调度与计算框架，其主要功能特性如下：
- 使用简单：提供前端Web界面，允许开发者可视化地完成调度任务的管理（增、删、改、查）、任务运行状态监控和运行日志查看等功能。
- 定时策略完善：支持 CRON 表达式、固定频率、固定延迟和API四种定时调度策略。
- 执行模式丰富：支持单机、广播、Map、MapReduce 四种执行模式，其中 Map/MapReduce 处理器能使开发者寥寥数行代码便获得集群分布式计算的能力。
- 工作流支持：支持在线配置任务依赖关系（DAG），以可视化的方式对任务进行编排，同时还支持上下游任务间的数据传递，以及多种节点类型（判断节点 & 嵌套工作流节点）。
- 执行器支持广泛：支持 Spring Bean、内置/外置 Java 类，另外可以通过引入官方提供的依赖包，一键集成 Shell、Python、HTTP、SQL 等处理器，应用范围广。
- 运维便捷：支持在线日志功能，执行器产生的日志可以在前端控制台页面实时显示，降低 debug 成本，极大地提高开发效率。
- 依赖精简：最小仅依赖关系型数据库（MySQL/PostgreSQL/Oracle/MS SQLServer...）
- 高可用 & 高性能：调度服务器经过精心设计，一改其他调度框架基于数据库锁的策略，实现了无锁化调度。部署多个调度服务器可以同时实现高可用和性能的提升（支持无限的水平扩展）。
- 故障转移与恢复：任务执行失败后，可根据配置的重试策略完成重试，只要执行器集群有足够的计算节点，任务就能顺利完成。
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适用场景
- 有定时执行需求的业务场景：如每天凌晨全量同步数据、生成业务报表、未支付订单超时取消等。
- 有需要全部机器一同执行的业务场景：如使用广播执行模式清理集群日志。
- 有需要分布式处理的业务场景：比如需要更新一大批数据，单机执行耗时非常长，可以使用Map/MapReduce 处理器完成任务的分发，调动整个集群加速计算。
- 有需要延迟执行某些任务的业务场景：比如订单过期处理等。
设计目标
PowerJob 的设计目标为企业级的分布式任务调度平台，即成为公司内部的任务调度中间件。整个公司统一部署调度中心 powerjob-server，旗下所有业务线应用只需要依赖 powerjob-worker 即可接入调度中心获取任务调度与分布式计算能力。
PowerJob 功能全景
任务调度
丰富的调度策略和强大的调度能力。
- 原生提供 CRON、固定频率、固定延迟三种最常见的调度策略。
- 额外提供 OpenApi 作为扩展调度策略，允许接入方完成调度层的自定义需求。
- 整个调度层采用无锁化设计，基于时间轮进行调度，低延迟，高性能。
工作流
为什么要支持工作流？它解决了什么业务问题?
工作流描述了任务与任务之间的依赖关系，比如我现在有 A、B、C、D 四个任务，我希望 A 任务运行完毕后才开始运行 B、C 任务，最后再运行 D 任务。这就形成了一个依赖关系，可以通过有向无环图（DAG）来描述这个关系，如下图所示。
DAG 定义：在图论中，如果一个有向图无法从某个顶点出发，经过若干条边回到该顶点，则这个图是一个有向无环图。
利用 DAG 轻松解决任务间复杂依赖问题。
- 支持上游任务结果传递。
- 提供前端界面可视化绘图&结果展示。
- 每个节点本身都是 PowerJob 的任务，因此可以享受任务的所有基础能力（故障转移、MR、在线运维、实时日志等）。
分布式计算
- 调度框架为什么需要分布式计算？
实际业务场景中，我们会有比较复杂的离线任务，说白了还是数据处理任务，那么涉及到数据，就会有大数据量级的数据处理，所以我们需要用到分布式计算。
- 即便需要，市面上已有众多现成的分布式计算框架，PowerJob 是在重复造轮子吗？
答案是不是，因为市面上基本都是基于数据的处理，缺乏基于业务的处理。所以 PowerJob 是处理业务方面的数据问题。
PowerJob 是基于 MapReduce 模型的创新实现。
分而治之，Map ：拆分；Reduce 装。
比如：一个根任务拆分成多个子任务，派发给不同的机器，最后再把结果汇总。
- 海量业务数据处理的好帮手。
- 寥寥数行代码实现分布式计算。
- 支持任意层级子任务拆分（无限Map）。
动态容器
什么是动态容器?
PowerJob 的容器技术允许开发者开发独立于 worker 项目之外的 Java 处理器，简单来说，就是以Maven 工程项目的维度去组织一堆 Java 文件(众多任务处理器)，进而兼具开发效率和可维护性。
使用场景
比如有某个数据库数据订正任务，与主业务无关，写进原本的项目工程中不太优雅。这时候就可以单独创建一个用于数据操作的容器，在里面完成处理器的开发，通过 PowerJob 动态容器技术在 worker 集群上被加载执行。
可维护性和灵活性的完美结合
- 使用简单，提供一键模版生成功能(类似于 spring initializr )，真正的开箱即用。
- 部署便捷，除了普通的上传 FatJar 部署方式外，额外支持 Git 源码部署，一站式完成编译、打包、部署和加载。
- 开发高效，动态容器支持完整 Spring 特性，开发容器和开发普通 Spring 项目没有任何区别。
实时日志&在线运维
PowerJob 系统组件
所有组件均支持水平扩展。
- powerjob-server：调度中心，整个公司内部统一部署，负责任务管理和调度。
- powerjob-worker：执行器，提供单机执行、广播执行和分布式计算等功能。
- powerjob-client：可选组件，OpenAPI客户端 。
PowerJob 应用场景
普通定时任务：比如生成业务报表等。
有需要全部机器执行同一任务的业务场景：比如清理日志。
有需要分布式处理的业务场景：比如需要更新一大批数据，单机执行耗时非常长，可以使用Map/MapReduce处理器完成任务的分发，调动整个集群加速计算。
有需要延迟执行某些任务的业务场景：比如订单过期处理。
PowerJob 的优势
功能强大，使用简单，文档齐全。
丰富的调度策略（CRON、固定频率、固定延迟、OpenAPI）。
支持工作流（workflow），可视化编排复杂任务依赖关系。
支持分布式计算，寥寥数行代码完成分布式计算。
依赖精简：最小依赖仅为关系型数据库，扩展依赖 MongoDB。
执行器支持广泛：Java、Shell、Python……
高可用& 高性能：所有组件均支持集群部署，水平扩展。