分布式任务调度是大型架构的核心，下面我重点详解分布式任务调度@mikechen
分布式任务调度
分布式任务调度：是指将任务的执行和管理分散到多个计算节点上，通过协调这些节点来共同完成任务的一种机制。
相比于传统的单机定时任务（如 Linux 的 Cron）。
分布式任务调度系统提供了更高的可用性、可扩展性，解决了单点故障、任务无法横向扩展等问题。
分布式任务调度原理
一个典型的分布式任务调度系统，通常包含以下核心组件：
调度中心（Scheduler）
系统的“大脑”，负责任务的管理、触发、分发和状态监控。
它根据预设的调度规则（如 Cron 表达式、依赖关系），生成调度指令并发送给执行器。
执行器（Executor）
实际执行任务的“工人”，是部署在应用服务上的一个客户端或代理。
它负责接收调度中心的指令，执行具体的业务任务，并将执行结果、心跳等信息回调给调度中心。
任务（Job）
需要被调度的具体业务逻辑，任务可以是简单的 Shell 脚本，也可以是复杂的 Java 方法、HTTP 请求等。
注册中心（Registry）
用于管理调度中心和执行器。执行器启动时会将自己注册到注册中心。
调度中心可以从中获取可用的执行器列表。这保证了调度中心能够动态感知集群中执行器的状态。
分布式任务调度的核心流程如下：
第一步：任务注册。
开发者在调度中心配置好任务的调度规则、执行方式、执行器地址等信息。
第二步：任务触发。
调度中心根据任务的触发规则（如 Cron），在指定时间点触发任务。
第三步：任务分发。
调度中心从注册中心获取可用的执行器列表，并根据任务的路由策略。
比如：轮询、一致性哈希、故障转移…等，将任务分发给一个或多个执行器。
第四步：任务执行。
执行器接收到任务指令后，在本地执行相应的业务逻辑。
分布式任务调度应用
分布式任务调度在实际业务中有着广泛的应用，例如：
数据处理
定时进行数据同步、离线数据报表生成、日志分析等。
业务自动化
定时发送邮件/短信通知、生成账单、处理订单、清算对账等。
系统维护
定时清理缓存、备份数据库、执行系统巡检等。
大数据计算
利用任务分片能力，并行处理海量数据。
