腾讯云大规模任务调度系统架构
任务调度 框架 功能 -回复
任务调度框架功能-回复任务调度框架是一种用于管理和调度应用程序中各种任务的工具。
它可以帮助开发人员更高效地安排和执行任务，提高应用程序的性能和可靠性。
在本文中，我们将深入研究任务调度框架的功能和用途，并逐步介绍它是如何工作的。
第一步：概述任务调度框架的功能任务调度框架的主要功能是安排和执行各种任务。
它可以根据预定的计划、优先级和依赖关系来安排任务的执行。
此外，任务调度框架还提供了监视和报告功能，以便开发人员可以了解任务的执行情况和性能状况。
以下是一些常见的任务调度框架功能：1. 计划任务：任务调度框架可以根据指定的计划安排任务的执行。
它可以处理一次性任务，也可以处理定期或周期性重复任务。
通过有效地计划任务的执行，开发人员可以确保任务按时进行并且不会出现冲突。
2. 优先级管理：任务调度框架允许开发人员为不同的任务设置优先级。
这些优先级可以用于在有限资源的情况下分配任务执行的顺序。
通过管理任务的优先级，开发人员可以优化任务的执行顺序，从而提高整个应用程序的性能和响应能力。
3. 依赖管理：一些任务可能依赖于其他任务的完成或产生的结果。
任务调度框架可以提供依赖管理的功能，以确保依赖任务在它们所依赖的任务完成之后才会执行。
这可以帮助开发人员更好地管理任务之间的依赖关系，并减少潜在的错误和问题。
4. 异常处理：在任务执行过程中，可能会出现各种异常和错误。
任务调度框架可以提供异常处理的功能，以帮助开发人员捕获和处理这些异常。
这可以提高应用程序的可靠性，并减少由于任务执行错误而导致的问题。
5. 监视和报告：任务调度框架可以为任务的执行提供监视和报告功能。
它可以记录任务的执行时间、完成情况和执行结果等信息，并生成相应的报告。
通过监视和报告功能，开发人员可以实时了解任务的执行情况，并及时进行必要的调整和优化。
第二步：任务调度框架的用途任务调度框架在各种不同类型的应用程序中都有广泛的应用。
以下是几个常见的用途：1. 批处理任务：许多企业应用程序需要定期执行批处理任务，例如生成报表、数据导入和导出等。
Tencent大数据技术架构
SetA
网关 主 MySQL + Agent 备1 MySQL + Agent
…
应用 MySQL API
备2n MySQL + Agent
网关
SetB
网关 主 MySQL + Agent 备1 MySQL + Agent
…
备2n MySQL + Agent
1、识别DDL类sql，并以任务形式保存至scheduler； 2、解析DML类sql，并转发至对应Set； 3、收集Set返回的结果，组合后返回请求端； 4、watch并获取表的访问路由； …
容量：自动分表
GW(逻辑表) Mysql(物理表) GW(逻辑表) Mysql(物理表)
T 0 T 1
T
T
当SET资源不够或表 记录超标时，触发 扩容，物理表分裂
T 2 T T 3
该过程自动完成
初始态：逻辑表=物理表
T n
扩容后：逻辑表=N个物理表
容量：自动伸缩
伸缩方式
整表迁移 子表分裂
T1 T2 T3
原则：避免表分裂，及时表合并 表分裂的问题
在一个集群中，每次表分裂，会导致集群 表数量的增加；集群中表的数量就是路由 的条数，表数量越多，路由的效率就会越 低
•
• •
采用hardlimit+softlimit结合的方式
Hardlimit保证安全，不超机器总容量 Softlimit保证充分利用整机资源
14
Gaia 技术特点
强扩展性：支持单cluster万台规模
（即将达到
8800节点，20w+核，1500个pool）
腾讯云微服务架构体系TSF介绍
腾讯云微服务架构体系TSF介绍1 写在前面当前，传统企业的IT 系统以单体架构为主，在面对互联网业务的冲击时，系统架构的性能瓶颈逐渐显现。
云计算、Docker、DevOps、持续交付等概念的深入人心，以Spring Cloud 为代表的微服务框架日渐兴起，微服务架构成为传统IT 架构转型的集中趋势。
在微服务化的行业汹涌浪潮里，腾讯云历经五年磨砺，整合外部开源框架和内部PaaS 平台，完成了王者荣耀全球同服的毫秒级延时和春节红包的高并发交易等性能需求，以日5 万亿次的惊人调度次数，支撑腾讯内部海量业务的构建与发展。
微服务改造的核心思想，指通过IT 架构的微服务化，将复杂的单体架构，重组为小而美的独立服务，从而降低系统的复杂性，让企业更便捷的构建基于云计算的大规模分布式架构。
本文结合腾讯云微服务架构体系的构建原理、技术选型和改造实践，为你讲讲如何解决微服务部署、实施、监控余位中面临的难题。
2 传统企业IT 架构面临的痛点单体架构通常在一个归档包里容纳了所有功能的应用程序，整个项目包含的模块种类繁杂，模块边界界定模糊，每个模块之间具有强耦合性，项目复杂。
大多数传统企业在上云的过程中，由于单体架构的固定属性，会面临着IT 系统复杂、升级迭代慢、运维扩展性差、海量用户支撑能力薄弱、数据孤岛等一系列问题。
如传统企业在做电子政务、智能零售、工业4.0 等智能化转型，或者想要开发人脸识别/ 支付系统、关联小程序等热门应用时，应用体系的改变以及用户量级的爆发式增长，都会对单体系统的性能瓶颈会提出极大的挑战。
不同于构建单一、庞大的应用，微服务架构以小型服务的方式开发独立应用系统，将应用拆分为一套小且互相关联的服务，每个小型服务都运行在自己的进程中，各服务之间采用HTTP 资源API 轻量的机制进行通信。
相对于单体架构，微服务体系在迭代速度、系统吞吐量、扩展性以及技术栈的多样性上均有明显的优势。
由于单体架构的缺陷日益明显，越来越多的公司采用微服务架构范式构建复杂应用。
高并发任务调度系统的架构设计
高并发任务调度系统的架构设计随着互联网的迅猛发展，越来越多的应用场景需要处理大量的并发任务。
为了能够高效地处理这些任务，高并发任务调度系统应运而生。
本文将围绕高并发任务调度系统的架构设计展开讨论，并介绍其核心组件和工作流程。
一、架构设计概述高并发任务调度系统的架构设计旨在实现任务的快速调度和高效处理。
它通常由调度器、任务队列、执行器和监控器等核心组件构成。
1. 调度器：调度器是整个系统的核心，负责根据任务的优先级和调度策略，将任务分配给可用的执行器进行处理。
调度器需要具备高并发处理能力和动态可调度的特性，以应对不同任务场景的需求。
2. 任务队列：任务队列用于存储待执行的任务，它可以是基于内存的队列或分布式消息队列。
任务队列的设计应考虑到高并发情况下的并发读写和数据一致性等问题。
3. 执行器：执行器是任务的实际执行者，它负责从任务队列中获取任务并执行。
执行器需要具备高并发执行能力和任务执行状态的监控与管理能力，以确保任务能够按时完成并保证任务执行的质量。
4. 监控器：监控器用于监控整个任务调度系统的运行状态和性能指标。
它能够实时采集系统的运行数据并进行分析，以便及时发现和解决潜在的问题。
二、任务调度流程高并发任务调度系统的核心工作流程如下：1. 任务提交：用户通过接口或其他方式将任务提交到任务调度系统。
2. 任务分配：调度器根据任务的优先级和调度策略，将任务分配给可用的执行器。
任务分配可以采用轮询、负载均衡或其他算法。
3. 任务执行：执行器从任务队列中获取任务，并根据任务的类型和要求进行具体的执行。
执行过程中，执行器需要记录任务的执行状态和结果。
4. 任务完成：任务执行完成后，执行器将执行结果返回给调度器，并将任务标记为已完成。
5. 监控与管理：监控器实时采集任务调度系统的运行数据，并进行分析和展示。
同时，监控器还能够对任务执行状态和系统性能进行监控和管理。
三、关键技术和挑战在设计高并发任务调度系统时，需要考虑以下关键技术和挑战：1. 并发处理：高并发任务调度系统需要具备高并发处理能力，能够同时处理大量的任务请求。
任务调度架构
任务调度架构摘要：1.任务调度架构的概述2.任务调度架构的组成3.任务调度架构的工作流程4.任务调度架构的优势和应用场景正文：【1.任务调度架构的概述】任务调度架构是一种用于管理并调度任务的系统架构，它的主要目的是为了更有效地分配任务，提高任务的处理效率和系统的资源利用率。
在现代计算机系统中，任务调度架构已经成为了操作系统的核心功能之一。
【2.任务调度架构的组成】任务调度架构主要由以下几个部分组成：（1）任务存储：用于存储待处理的任务，包括任务的基本信息，如任务ID、任务类型、任务状态等。
（2）调度器：是任务调度架构的核心部分，负责根据任务的状态和系统资源情况，选择合适的任务进行处理。
（3）任务处理模块：负责实际处理任务，将任务的输入数据转化为输出数据。
（4）任务状态监控模块：用于监控任务的状态，根据任务状态的变化，及时调整任务的处理策略。
【3.任务调度架构的工作流程】任务调度架构的工作流程主要分为以下几个步骤：（1）任务提交：用户或应用程序将任务提交给任务调度架构。
（2）任务调度：调度器根据任务的状态和系统资源情况，选择合适的任务进行处理。
（3）任务处理：任务处理模块处理选中的任务，并将处理结果返回给用户或应用程序。
（4）任务结束：任务处理完成后，任务状态监控模块将任务状态更新为已完成，并将任务从任务存储中移除。
【4.任务调度架构的优势和应用场景】任务调度架构的优势主要体现在以下几个方面：（1）提高系统资源利用率：通过合理分配任务，可以有效地提高系统的资源利用率。
（2）提高任务处理效率：通过及时调度任务，可以缩短任务的等待时间，提高任务的处理效率。
（3）支持多任务处理：任务调度架构可以同时处理多个任务，满足用户的多任务需求。
任务调度架构的应用场景非常广泛，几乎所有的计算机系统都需要任务调度架构来管理任务。
任务调度中心架构
任务调度中心架构一、硬件架构任务调度中心的硬件架构主要包括服务器、存储设备、网络设备等。
服务器是任务调度中心的核心设备，用于存储和管理任务调度的相关数据，执行任务调度操作。
存储设备用于存储任务调度的相关数据，保障数据的安全性和可靠性。
网络设备用于连接服务器和存储设备，保障数据的传输和通信。
服务器采用集群方式部署，包括主服务器和备份服务器。
主服务器用于执行任务调度操作，备份服务器用于备份任务调度的相关数据，以保障数据的安全性。
存储设备采用磁盘阵列和网络存储设备，保障数据的高可用性和高传输速度。
网络设备采用交换机和路由器，用于连接服务器和存储设备，保障数据的传输和通信。
二、软件架构任务调度中心的软件架构主要包括任务调度引擎、任务管理模块、调度器、监控模块等。
任务调度引擎是任务调度中心的核心模块，负责执行任务调度操作，实现任务自动调度和执行。
任务管理模块用于管理任务调度的相关数据，包括任务的新增、修改、删除等操作。
调度器用于调度任务的执行顺序，保障任务的执行顺利进行。
监控模块用于监控任务的执行情况，及时发现和解决问题。
任务调度引擎采用分布式架构，包括调度节点和执行节点。
调度节点负责调度任务的执行顺序，执行节点负责执行任务的具体操作。
任务管理模块采用数据库管理系统，包括任务的新增、修改、删除等操作。
调度器采用分布式算法，包括负载均衡、任务调度优化等算法。
监控模块采用日志文件和监控系统，包括任务的执行情况、执行结果等数据。
三、网络架构任务调度中心的网络架构主要包括内部网络和外部网络。
内部网络用于连接服务器和存储设备，保障数据的传输和通信。
外部网络用于连接任务调度中心和外部系统，实现任务调度与外部系统的数据交换。
内部网络采用局域网和光纤网络，保障数据的传输速度和可靠性。
外部网络采用互联网和虚拟专用网络，保障数据的安全性和隐私性。
四、安全架构任务调度中心的安全架构主要包括身份验证、访问控制、数据加密等。
身份验证用于验证用户的身份，保障系统的安全性。
大规模云计算环境下的任务调度优化算法
大规模云计算环境下的任务调度优化算法随着云计算技术的快速发展，云计算环境已成为许多企业、组织和个人处理海量数据的首选方案。
然而，在这种环境下，如何调度和分配大量任务成为了一个挑战。
如何优化任务调度算法，最大限度地提高计算资源的利用率和系统的性能，是实现高效云计算的重要一环。
大规模云计算环境下的任务调度算法需要考虑多种因素，如任务类型、执行时间、资源需求以及系统负载等。
其中最重要的是，任务调度算法必须能够自适应地根据当前系统负载情况合理地对任务进行调度和分配。
现有的任务调度算法可以分为集中式调度算法和分布式调度算法两类。
其中，集中式调度算法通常由中央调度器来负责任务的调度和分配。
它的优点是调度过程相对简单，容易实现，但同时也有其局限性，如单点故障、可扩展性差等问题。
而分布式调度算法则通过将任务和资源分散到不同的节点上进行调度和分配，可以有效避免这些问题，同时也可以更好地适应大规模的云计算环境。
在分布式调度算法中，最常用的是基于任务的动态调度算法和基于资源管理的动态调度算法。
其中，基于任务的动态调度算法可以根据任务的类型、执行时间和资源需求等信息来判断任务的优先级和调度顺序。
而基于资源管理的动态调度算法则是通过对云计算资源的实时监测来判断任务调度的优先级和调度顺序，以最大限度地提高资源的利用效率。
在实际应用中，任务调度算法的优化需要综合考虑多方面因素。
例如，如何在保障任务完成的同时，更好地利用云计算资源，如何有效地平衡任务的负载，提高系统的稳定性和可靠性等。
这些问题在实践中都需要仔细思考和解决。
总之，大规模云计算环境下的任务调度优化算法是实现高效云计算的重要一环。
在未来的发展中，我们需要不断探索和改进任务调度算法，以更好地满足不同场景下的需求，推动云计算技术的创新和发展。
任务流程调度框架
任务流程调度框架
任务流程调度框架是一种用于管理、安排和执行任务的软件架构。
它通常包括以下组件：
1. 任务调度器：这是框架的核心组件，负责管理和调度任务。
调度器会根据预设的规则和策略，决定任务的执行顺序和时间。
2. 任务队列：任务队列是任务调度器用来存放待执行任务的存储区域。
任务按照优先级、时间戳等信息排序，等待调度器的处理。
3. 任务执行器：任务执行器负责实际执行任务。
它从任务队列中获取任务，进行必要的处理，然后将结果返回给调度器。
4. 任务管理界面：任务管理界面是用于人机交互的组件，用户可以通过界面来创建、查看和管理任务。
这个界面通常会提供可视化工具，以便用户更好地理解任务的执行状态和调度情况。
5. 日志和监控：为了确保任务的正确执行和排查问题，框架通常会提供日志记录和监控功能。
这些功能可以记录任务的执行情况、异常信息等，以便后续的分析和处理。
一个优秀的任务流程调度框架还应该具备可扩展性、稳定性、易用性和可维护性等特点。
它应该能够适应不同规模和复杂度的项目，提供丰富的配置选项和定制功能，方便用户根据实际需求进行定制化开发。
同时，框架还应该具备高可用性和容错能力，确保在各种情况下都能够稳定地运行和管理任务。
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聚焦任务调度
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任务调度
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Task 和 Machine
Scheduler
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公有云中的任务调度
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VM 和 HOST
VM
<VM ID, HOST ID>
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Task -> VM
Machine -> Host 任务调度：为 VM 分配 HOST
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聚焦任务调度
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任务调度的核心挑战
调度系统架构蜕变规律 调度系统设计与实现 心得体会
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调度系统架构蜕变规律
调度系统设计与实现
总结与心得
调度系统架构演变
统—调度架构 两级调度架构
Scheduler Scheduler
共享状态调度架构[2]
Scheduler Scheduler
Scheduler
Subset
Cluster State Info
Global
Cluster State Info Cluster Hosts
Scheduler Scheduler
Global
Cluster State Info Cluster Hosts
CVM VStation 实现细节
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资源同步
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调度器拉取集群状态信息
HOST 数万规模，调度器数百规模 调度器私有缓存 + 增量更新
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Scheduler
Sched
Cluster State Info
•
同步数据量平均减少90%以上
CVM VStation 实现细节
VStation
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调度决策 过滤
•
•
Scheduler Scheduler
排除不符合硬性约束的 HOST
根据反亲和性、镜像缓存、资源利用率等维
排序
•
Global
度，进行多维排序
异构性 与 调度质量
• • • •
HOST 数据中心维护周期长、集群规模大，不同批次 HOST 在软硬件存在不同 HOST 新特性灰度 VM
•
•
VM 不同实例机型，例如不同代次，GPU、FPGA 等
VM 反亲和性，并发创建打散、镜像缓存 趋势
• • • •
不是所有 HOST 都能满足 VM 的需求 —— 硬性约束
Subset
无法保证调度决策全局最优，无法跨调度器抢 占
Cluster State Info Cluster Hosts
• •
并发度 Resource Offer 本质上是在不同 Framework 之中串行轮询，并发度仍有提升空间。
调度系统架构演变
统—调度架构 两级调度架构
Scheduler Scheduler
Cluster State Info Cluster Hosts
Cluster Hosts
调度系统架构演变
两级调度架构
•
典型代表
• Mesos，通过
Scheduler
Scheduler
Resource Offer 和上层调度器通信 • 实现多个 Framework 共享集群资源
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局限
• 无全局资源视图 •
•
Cluster State Info Cluster Hosts
随机打散 • 对于前K个HOST进行随机打散，防止调度
冲突
CVM VStation 实现细节
VStation
•
提交结果
•
• •
Scheduler
Scheduler
按序遍历 HOST 候选列表，模拟扣减资源
提交资源变更事务：资源数据、反亲和性记录 事务成功
共享状态调度架构[2]
Scheduler Scheduler
Scheduler
Subset
Cluster State Info
Global
Cluster State Info Cluster Hosts
Cluster State Info Cluster Hosts
Cluster Hosts
调度系统架构演变
•
Global
则调度成功，同时更新私有缓存中的数据
Cluster State Info Cluster Hosts
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事务多次失败
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发生调度冲突，尝试下一台 HOST
CVM VStation 其他细节与优化
• • • •
消息流转 通过MQ 通过step_config配置流程步骤 根据每一步骤的配置投递到指定消息队列， 再由消费者进行处理
满足 VM 需求的 HOST，其满足程度是不同的 —— 软性约束 VM 和 HOST 是调度的主角，异构性增加了二者匹配的复杂度，必须考虑约束
可扩展性 与 调度吞吐率
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HOST • 单Region，数万台 物理服务器 VM
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云计算需求爆发式增长，潮汐式海量并发购买
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CVM 直接用户：爬虫、秒杀抢购 CVM 间接用户：弹性伸缩、批量计算、竞价实例 规模大，时效性强 每小时 数万台 VM 购买请求，峰值每分钟 上千台 VM 购买请求
统—调度架构 两级调度架构
Scheduler Scheduler
共享状态调度架构[2]
Scheduler Scheduler
Scheduler
Subset
Global
调度冲突
Cluster State Info
Cluster State Info Cluster Hosts
Cluster State Info Cluster Hosts
Cluster Hosts
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聚焦任务调度 任务调度的核心挑战 调度系统架构蜕变规律
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调度系统设计与实现
心得体会
CVM VStation
VStation
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共享状态调度架构 多调度器，并发调度 基于全局资源视图，支持调度算法最优解 乐观无锁并发，提交调度结果保证事务性 优化调度冲突 调度流程 资源同步 调度决策 提交结果
腾讯云大规模任务调度系统架构
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聚焦任务调度
任务调度的核心挑战 调度系统架构蜕变规律 调度系统设计与实现 心得体会
聚焦任务调度
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分布式调度
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用户之间，优先为哪些用户分配资源
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任务之间，优先为哪些任务分配资源
任务调度，为任务分配机器资源
Google[1]：task scheduling refers to the assignment of tasks to machines.
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问题
CVM 当时的生产吞吐率为 100台/分钟，无法满足用户海量购买请求 Scheduler 成为整个系统的性能瓶颈，调度吞吐率不足，处理延迟增加，影响系统的可扩展性 用户等待时间延长 同时影响业务时效性和用户体验
核心挑战
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保证调度质量的前提下，显著提升调度吞吐率
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聚焦任务调度 任务调度的核心挑战