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分布式任务调度系统Akkaflow介绍

XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，主打特点是平台化，易部署，开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，代码仍在持续更新中。

任务启动 ：对于任务启动的场景，任务下所有的任务分配单元均需要重新分配，都放入到待分配任务列表中。 节点上线 ：在节点上线的场景中，需读取 /config/node/{nodeName} 数据， 确定受影响的任务。

基于当当Elastic Job代码基础上自主研发的任务调度系统，是唯品会开源的分布式作业调度平台，取代传统的Linux Cron/Spring Batch Job的方式，做到统一配置，统一监控，任务高可用以及分片并发处理。

不了定时任务更改导致的业务重启，因此，一个独立的分布式任务调度系统是很必要的，可以用来全局统筹管理所有的定时任务，同时，将任务的配置单独抽离出来作为该分布式任务调度系统的功能，就能做到定时任务的更改不影响任何业务，也不影响整个系统。

任务调度是日常开发中非常常见的一个业务场景。目前系统采用的是Quartz框架进行任务调度，但与业务系统耦合性太高，极端情况下，耗时任务甚至会耗尽调度线程，导致大量任务堵塞与延迟。也可能拖垮业务系统。

相关问答

Q1: hadoop、kafka、spark、storm、zookeeper、akka这些都是干啥的,学习...

1、hadoop mapreduce hadoop，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。

2、大数据需要学习的内容有：Java编程技术；Linux命令；Hadoop；Hive；Avro与Protobuf；ZooKeeper；HBase；phoenix；Redis；Flume；SSM；Kafka；Scala；Spark；Azkaban和Python与数据分析。

3、大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

4、yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段学习hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段学习Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段学习Mahout、Spark、storm。

5、Linux系统和Hadoop生态体系：大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面，Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、外理、分析、统计等业务。

6、这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台，以及众多组件的功能和应用，另外还需要掌握至少一门编程语言，比如Java、Python、Scala等。

Q2: GitHub上面有哪些经典的java框架源码

Gumshoe是一个JAVA程序检测工具，它能帮助你跟踪程序的负载和性能。

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