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概述
Elastic-Job是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务。两者最大的区别也在于lite无中心化,外部依赖仅Zookeeper。
功能列表
- 分布式调度协调
- 弹性扩容缩容
- 失效转移
- 错过执行作业重触发
- 作业分片一致性，保证同一分片在分布式环境中仅一个执行实例
- 自诊断并修复分布式不稳定造成的问题
- 支持并行调度
- 支持作业生命周期操作
- 丰富的作业类型
- Spring整合以及命名空间提供
- 运维平台
基本概念
1、分片
任务的分布式执行，需要将一个任务拆分为多个独立的任务项，然后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项。
例如：有一个遍历数据库某张表的作业，现有2台服务器。为了快速的执行作业，那么每台服务器应执行作业的50%。 为满足此需求，可将作业分成2片，每台服务器执行1片。作业遍历数据的逻辑应为：服务器A遍历ID以奇数结尾的数据；服务器B遍历ID以偶数结尾的数据。 如果分成10片，则作业遍历数据的逻辑应为：每片分到的分片项应为ID%10，而服务器A被分配到分片项0,1,2,3,4；服务器B被分配到分片项5,6,7,8,9，直接的结果就是服务器A遍历ID以0-4结尾的数据；服务器B遍历ID以5-9结尾的数据。
2、分片与业务处理解耦
Elastic-Job并不直接提供数据处理的功能，框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器，开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系。
3、个性化参数
个性化参数即shardingItemParameter，可以和分片项匹配对应关系，用于将分片项的数字转换为更加可读的业务代码。
例如：按照地区水平拆分数据库，数据库A是北京的数据；数据库B是上海的数据；数据库C是广州的数据。 如果仅按照分片项配置，开发者需要了解0表示北京；1表示上海；2表示广州。 合理使用个性化参数可以让代码更可读，如果配置为0=北京,1=上海,2=广州，那么代码中直接使用北京，上海，广州的枚举值即可完成分片项和业务逻辑的对应关系
核心理念
| 技术 | 分布式调度 | 作业高可用 | 最大限度利用资源 | 弹性资源利用 |
|---|---|---|---|---|
| Lite | Elastic-Job-Lite并无作业调度中心节点，而是基于部署作业框架的程序在到达相应时间点时各自触发调度。注册中心仅用于作业注册和监控信息存储。而主作业节点仅用于处理分片和清理等功能 | Elastic-Job-Lite提供最安全的方式执行作业。将分片总数设置为1，并使用多于1台的服务器执行作业，作业将会以1主n从的方式执行。一旦执行作业的服务器崩溃，等待执行的服务器将会在下次作业启动时替补执行。开启失效转移功能效果更好，可以保证在本次作业执行时崩溃，备机立即启动替补执行 | Elastic-Job-Lite也提供最灵活的方式，最大限度的提高执行作业的吞吐量。将分片项设置为大于服务器的数量，最好是大于服务器倍数的数量，作业将会合理的利用分布式资源，动态的分配分片项。 | X |
| Cloud | Elastic-Job-Cloud采用Mesos Framework分片和协调作业调度。采用中心化调度实现难度小于Elastic-Job-Lite的无中心化调度，无需再考虑多线程并发的情况 | Elastic-Job-Cloud由Mesos Framework负责作业高可用和分片。作业丢失会由Mesos Framework自动在另外的Agent上重新启动作业分片实例。 | X | Elastic-Job-Cloud分为2种作业运行模式：瞬时作业 和 常驻作业。 瞬时作业会在每一次作业执行完毕后立刻释放资源，保证利用现有资源错峰执行。资源分配和容器启动均占用一定时长，且作业执行时资源不一定充足，因此作业执行会有延迟。瞬时作业适用于间隔时间长，资源消耗多且对执行时间无严格要求的作业。 常驻作业无论在运行时还是等待运行时，均一直占用分配的资源，可节省过多容器启动和资源分配的开销，适用于间隔时间短，资源需求量稳定的作业。 |
关于版本和一些疑问
- 比如spring版本、zk版本等要求
相关内容参考官方文档：http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/01-start/faq/
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