php调度框架 分布式任务调度框架选型，如何选择一个合适的框架？

后端开发是很多朋友有关注的类型，那么php调度框架 分布式任务调度框架选型，如何选择一个合适的框架？，我爱编程网为大家带来了相关文章，希望给大家提供参考。

php面试题 memcache和redis的区别

Redis与Memcached的区别

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题

实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：

1.MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。

2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。

3.Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。

4.跨机房cache同步问题。

众多NoSQL百花齐放，如何选择

最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的
问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解
决以下几种问题

1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。

2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。

3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。

4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。

面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。

Redis适用场景，如何正确的使用

前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-
backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用
Memcached,何时使用Redis呢?

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。

在
Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的
key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability =
age*log(size_in_memory)”计
算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以

保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存

中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个
操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。

使用Redis特有内存模型前后的情况对比：
VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used
VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used
VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used
VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used
VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used

当

从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。

这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行

批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程
池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。

如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。

补充的知识点：

memcached和redis的比较

1 网络IO模型

Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述
字pipe 传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache
coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats
命令，实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。

(Memcached网络IO模型)

Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，
对于单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实
际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。

2.内存管理方面

Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内
存池的方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可
能会被剔除，原因可以参考Timyang的文章： -lru-evictions/

Redis使用现场申请内存的方式来存储数据，并且很少使用free-list等方式来优化内存分配，会在一定程度上存在内存碎片，Redis
跟据存储命令参数，会把带过期时间的数据单独存放在一起，并把它们称为临时数据，非临时数据是永远不会被剔除的，即便物理内存不够，导致swap也不会剔
除任何非临时数据(但会尝试剔除部分临时数据)，这点上Redis更适合作为存储而不是cache。

3.数据一致性问题

Memcached提供了cas命令，可以保证多个并发访问操作同一份数据的一致性问题。 Redis没有提供cas 命令，并不能保证这点，不过Redis提供了事务的功能，可以保证一串 命令的原子性，中间不会被任何操作打断。

4.存储方式及其它方面

Memcached基本只支持简单的key-value存储，不支持枚举，不支持持久化和复制等功能

Redis除key/value之外，还支持list,set,sorted set,hash等众多数据结构，提供了KEYS

进行枚举操作，但不能在线上使用，如果需要枚举线上数据，Redis提供了工具可以直接扫描其dump文件，枚举出所有数据，Redis还同时提供了持久化和复制等功能。

5.关于不同语言的客户端支持

在不同语言的客户端方面，Memcached和Redis都有丰富的第三方客户端可供选择，不过因为Memcached发展的时间更久一些，目
前看在客户端支持方面，Memcached的很多客户端更加成熟稳定，而Redis由于其协议本身就比Memcached复杂，加上作者不断增加新的功能
等，对应第三方客户端跟进速度可能会赶不上，有时可能需要自己在第三方客户端基础上做些修改才能更好的使用。

根据以上比较不难看出，当我们不希望数据被踢出，或者需要除key/value之外的更多数据类型时，或者需要落地功能时，使用Redis比使用Memcached更合适。

关于Redis的一些周边功能

Redis除了作为存储之外还提供了一些其它方面的功能，比如聚合计算、pubsub、scripting等，对于此类功能需要了解其实现原
理，清楚地了解到它的局限性后，才能正确的使用，比如pubsub功能，这个实际是没有任何持久化支持的，消费方连接闪断或重连之间过来的消息是会全部丢
失的，又比如聚合计算和scripting等功能受Redis单线程模型所限，是不可能达到很高的吞吐量的，需要谨慎使用。

总的来说Redis作者是一位非常勤奋的开发者，可以经常看到作者在尝试着各种不同的新鲜想法和思路，针对这些方面的功能就要求我们需要深入了解后再使用。

总结：

1.Redis使用最佳方式是全部数据in-memory。

2.Redis更多场景是作为Memcached的替代者来使用。

3.当需要除key/value之外的更多数据类型支持时，使用Redis更合适。

4.当存储的数据不能被剔除时，使用Redis更合适。

谈谈Memcached与Redis(一)

1. Memcached简介

Memcached是以LiveJurnal旗下Danga Interactive公司的Bard
Fitzpatric为首开发的高性能分布式内存缓存服务器。其本质上就是一个内存key-value数据库，但是不支持数据的持久化，服务器关闭之后数
据全部丢失。Memcached使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等POSIX系统上，只要安装了libevent即可使
用。在Windows下，它也有一个可用的非官方版本( )。Memcached
的客户端软件实现非常多，包括C/C++, PHP, Java, Python, Ruby, Perl, Erlang,
Lua等。当前Memcached使用广泛，除了LiveJournal以外还有Wikipedia、Flickr、Twitter、Youtube和
WordPress等。

在Window系统下，Memcached的安装非常方便，只需从以上给出的地址下载可执行软件然后运行memcached.exe –d
install即可完成安装。在Linux等系统下，我们首先需要安装libevent，然后从获取源码，make && make
install即可。默认情况下，Memcached的服务器启动程序会安装到/usr/local/bin目录下。在启动Memcached时，我们可
以为其配置不同的启动参数。

1.1 Memcache配置

Memcached服务器在启动时需要对关键的参数进行配置，下面我们就看一看Memcached在启动时需要设定哪些关键参数以及这些参数的作用。

1）-p <num> Memcached的TCP监听端口，缺省配置为11211；

2）-U <num> Memcached的UDP监听端口，缺省配置为11211，为0时表示关闭UDP监听；

3）-s <file> Memcached监听的UNIX套接字路径；

4）-a <mask> 访问UNIX套接字的八进制掩码，缺省配置为0700；

5）-l <addr> 监听的服务器IP地址，默认为所有网卡；

6）-d 为Memcached服务器启动守护进程；

7）-r 最大core文件大小；

8）-u <username> 运行Memcached的用户，如果当前为root的话需要使用此参数指定用户；

9）-m <num> 分配给Memcached使用的内存数量，单位是MB；

10）-M 指示Memcached在内存用光的时候返回错误而不是使用LRU算法移除数据记录；

11）-c <num> 最大并发连数，缺省配置为1024；

12）-v –vv –vvv 设定服务器端打印的消息的详细程度，其中-v仅打印错误和警告信息，-vv在-v的基础上还会打印客户端的命令和相应，-vvv在-vv的基础上还会打印内存状态转换信息；

13）-f <factor> 用于设置chunk大小的递增因子；

14）-n <bytes> 最小的chunk大小，缺省配置为48个字节；

15）-t <num> Memcached服务器使用的线程数，缺省配置为4个；

16）-L 尝试使用大内存页；

17）-R 每个事件的最大请求数，缺省配置为20个；

18）-C 禁用CAS，CAS模式会带来8个字节的冗余；

2. Redis简介

Redis是一个开源的key-value存储系统。与Memcached类似，Redis将大部分数据存储在内存中，支持的数据类型包括：字
符串、哈希表、链表、集合、有序集合以及基于这些数据类型的相关操作。Redis使用C语言开发，在大多数像Linux、BSD和Solaris等
POSIX系统上无需任何外部依赖就可以使用。Redis支持的客户端语言也非常丰富，常用的计算机语言如C、C#、C++、Object-C、PHP、
Python、Java、Perl、Lua、Erlang等均有可用的客户端来访问Redis服务器。当前Redis的应用已经非常广泛，国内像新浪、淘
宝，国外像Flickr、Github等均在使用Redis的缓存服务。

Redis的安装非常方便，只需从 获取源码，然后make && make

install即可。默认情况下，Redis的服务器启动程序和客户端程序会安装到/usr/local/bin目录下。在启动Redis服务器时，我们
需要为其指定一个配置文件，缺省情况下配置文件在Redis的源码目录下，文件名为redis.conf。

php为什么要使用swoole

首先我们要知道Swoole是一个网络应用的开发工具，它支持 Http、TCP、UDP、WebSocket。
使用理由如下：
1、常驻内存，避免重复加载带来的性能损耗，提升海量性能。
2、协程异步，提高对 I/O 密集型场景并发处理能力（如：微信开发、支付、登录等）。
3、方便地开发 Http、WebSocket、TCP、UDP 等应用，可以与硬件通信。
4、PHP 高性能微服务架构成为现实。
（免费学习视频教程分享：php视频教程）
常驻内存
目前传统 PHP框架，在处理每个请求之前，都要做一遍加载框架文件、配置的操作。这可能已经成为性能问题的一大原因，而使用 Swoole 则没有这个问题，一次加载多次使用。
协程
说到协程，就得先简单说说进程和线程，众所周知进程是很占用资源的，为了处理请求大量创建进程肯定是得不偿失的。而多线程应用就比较多了，在 CPU 层面有几个核心就会执行几个任务，线程一旦创建的多了，就会有线程调度的损耗。
协程是在单线程基础上实现的，它可以最大限度利用 CPU 资源，而不会在等待 I/O 时白白浪费。当然，协程数越多占用的内存也就越多，不过这个是可以接受的，相比进程和线程，占用的资源是相对较少的。
使用协程时，遇到读写文件、请求接口等场景，会自动挂起协程，把 CPU 让给其它协程执行任务，这样可以提升单线程的 CPU 资源利用率，减少浪费，从而提高性能。
协程代码示例：
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分布式任务调度框架选型，如何选择一个合适的框架？

首先，这种框架现在市面上是有的。强烈建议，不要重复造轮子。

先介绍几种比较主流的。

Elastic-Job,是当当网开源的分布式调度解决方案，支持任务分片功能，可以充分利用资源。Elastic-Job有两个独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。具体实现可以参考官方教程。其整体架构图如下。

Elastic-Job的特点：

1、分布式调度 2、作业高可用 3、任务分片执行。

另外，还有其他的一些框架，可以对比使用。比如TBSchedule是阿里巴巴开源的分布式调度框架，完全由java实现，目前被应用于淘宝，阿里巴巴，支付宝，京东， 汽车 之家等。大众点评开源的xxl-job，也是应用比较广泛的分布式调度任务。

目前我使用过的有 Elastic-Job和xxl-job。两者功能都很强大，后台管理也比较完善。很容易上手。都可以满足日常的工作需要。区别就是 Elastic-Job依赖zk，但是xxl-job不依赖zk，只依赖数据库。

目前市面上应该还有一些其他的框架，但是以上是比较主流的，可以根据自己的需要来选择。切记不要重复造轮子，造轮子需要大量的时间去验证。会让你在坑里爬不出来。

1.XXL-JOB

2.Elastic-Job

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。

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。

支持分布式调度协调、弹性扩容缩容、失效转移、错过执行作业重触发、并行调度、自诊断和修复等等功能特性。

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。选择该项目可以满足大多数it企业的需求。

Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等服务。

轻量级无中心化：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。

灵活的增删改查作业，集中式管理调度作业

支持高可用：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。

支持分片：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

任务监控：通过监听Elastic-Job-Lite的zookeeper注册中心的几个关键节点即可完成作业运行状态监控功能

一致性：使用zookeeper作为注册中心，为了保证作业的在分布式场景下的一致性，一旦作业与注册中心无法通信，运行中的作业会立刻停止执行，但作业的进程不会退出，这样做的目的是为了防止作业重分片时，将与注册中心失去联系的节点执行的分片分配给另外节点，导致同一分片在两个节点中同时执行。

同时支持动态扩容，将任务拆分为n个任务项后，各个服务器分别执行各自分配到的任务项。一旦有新的服务器加入集群，或现有服务器下线，elastic-job将在保留本次任务执行不变的情况下，下次任务开始前触发任务重分片

3.opencron

opencron是一个功能完善且通用的开源定时任务调度系统，拥有先进可靠的自动化任务管理调度功能，提供可操作的 web 图形化管理满足多种场景下各种复杂的定时任务调度，同时集成了 linux 实时监控、webssh 等功能特性

4.quartz

支持集群和分布式，但是没有友好的管理界面，功能单一，对于管理调用的任务比较困难。

quartz使用数据库锁。在quartz的集群解决方案里有张表scheduler_locks，quartz采用了悲观锁的方式对triggers表进行行加锁，以保证任务同步的正确性。一旦某一个节点上面的线程获取了该锁，那么这个Job就会在这台机器上被执行，同时这个锁就会被这台机器占用。同时另外一台机器也会想要触发这个任务，但是锁已经被占用了，就只能等待，直到这个锁被释放。

quartz的分布式调度策略是以数据库为边界资源的一种异步策略。各个调度器都遵守一个基于数据库锁的操作规则从而保证了操作的唯一性。同时多个节点的异步运行保证了服务的可靠。但这种策略有自己的局限性：集群特性对于高CPU使用率的任务效果很好，但是对于大量的短任务，各个节点都会抢占数据库锁，这样就出现大量的线程等待资源。这种情况随着节点的增加会越来越严重。

缺点：quartz的分布式只是解决了高可用的问题，并没有解决任务分片的问题，还是会有单机处理的极限。

5.Saturn

Saturn

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。主要是去中心化，高可用，可分片，动态扩容，有认证和授权功能。

主要特性

支持多种语言作业，语言无关(Java/Go/C++/PHP/Python/Ruby/shell)

支持秒级调度

支持作业分片并行执行

支持依赖作业串行执行

支持作业高可用和智能负载均衡

支持异常检测和自动失败转移

支持异地容灾

支持多个集群部署

支持跨机房区域部署

支持弹性动态扩容

支持优先级和权重设置

支持docker容器，容器化友好

支持cron时间表达式

支持多个时间段暂停执行控制

支持超时告警和超时强杀控制

支持灰度发布

支持异常、超时和无法高可用作业监控告警和简易的故障排除

支持失败率最高、最活跃和负荷最重的各域各节点TOP10的作业统计

优点：源码清晰，学习入手容易。应用部署简单，提供运维控制台，集中管理作业，运维控制台功能强大，提供作业统计报表 ，告警，增删改查作业，作业统一配置。

最后一个是国内团队封装的

前端时间研究了两款分布式任务调度框架，一个是XXL-Job，现在非常主流，很多常见的一些公司都在使用，像滴滴美团这样的公司都在用，这也是一款开源产品，下载下来导入IDEA就可以使用，分调度器和执行器和管理UI，有很美观的UI界面，可以对任务做增删改查，以及支持自定义开发，有很详细的帮助文档，还提供有demo，傻瓜式的，很简单，亮点是提供了管理界面。

另一个是Quartz，这个组件单机和集群都支持，单机的话是RAMJobStore任务存储，而要支持集群的话，就要将配置改成数据库方式，Quartz提供的有十几张表，其分布式的原理是利用了数据库的行锁，Quartz很简单，也是一款轻量级的开源产品，我们公司一直用这款组件，很成熟无Bug，推荐使用！

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