1. 背景
调度引擎是关键的基础设施，不但是定时执行任务，更是大规模分布式任务引擎，分布式并行处理平台，管理计算节点集群，提供高吞吐的可伸缩的数据处理能力。
公司日益增长的业务，对调度引擎高吞吐，高并发的要求也快速增长，需构建一个无中心，管理大集群，健壮分片容错的任务调度任务平台，支撑业务发展。
同时，分布式调度引擎也是 datax，可观测-性能指标组件(sentinel dashboard)分布式改造的核心技术
2. 参考
芋道源码作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析合集_芋道源码-CSDN博客
3. 术语
无中心/有中心分布式 有中心分布式设置中心节点负责集群协调和元数据保存等工作，例如 xxl-job 的 admin/executor， dolphin-scheduler master-worker 都是有中心分布式设计；真正无中心设计很少，大部分是节点平等，都可以通过选举成为主节点，也就是，任何一个节点都可以成为中心
脑裂 无中心分布式设计，当网络出现问题，节点分割成多个集群，集群间因不能通讯而不能达到状态一致，通常解决方案是集群节点数奇数，节点数少于总数的集群中一半停止工作
分片/容错 分片是调度平台很重要的特性，调度处理大规模数据，需要分片执行，分片执行带来新的问题，分片失败，平台回收分片，转移到其他节点执行
5 详细分析
服务可分为功能服务和核心服务，其中核心服务支撑功能服务的服务，功能任务有任务注册，任务执行，失效转移等，是调度平台的”业务”功能
5.6 核心服务
5.6.1 znode 结构
znode 设计是 zookeeper 分布式协调的灵魂，zk 的临时 znode，持久 znode，watch 机制
本文分析的核心，服务如何使用 znode，znode 间组合使用
5.6.2 注册中心和 znode 存储服务
注册中心属于生态一部分，但注册中心主要用在 znode 存储服务，合起来一起看
JobNodeStorage/CoordinatorRegistryCenter 两个类名字有点名不副实，CoordinatorRegistryCenter 才是 znode 节点存取；JobNodeStorage 更多是 znode”应用”:
executeInLeader 主节点选举
addDataListener 注册 znode 监听
executeInTransaction znode 操作事务 TransactionExecutionCallback
AbstracJobListener znode 事件监听器基类
LeaderExecutionCallback 主节点选举后回调
TransactionExecutionCallback znode 事务操作
5.6.3 监听服务
总体来说，监听服务分两大类，quartz 和分布式(zk)
本文只关注 zk 部分，elastic-job 自身也只实现 zk 部分，quartz 部分留接口给用户，其他的核心服务都依赖监听服务，捕获 znode 事件，执行相应服务逻辑，因此监听服务非常关键服务，是其他服务分析的入口
ListenerManager 监听管理器的集中管理
AbstractListenerManager/ AbstractJobListener 其他服务继承，实现服务的监听管理接入的监听器实现
RegistryCenterConnectionStateListener 连接状态的监听器，连接断开暂停作业，重连后，重新初始化作业，清除分片，重启作业
Ø 谁使用：几乎所有核心服务
Ø 依赖服务：
- znode 存储服务/注册中心 znode 节点存取，监听器注册
5.6.4 分片服务(sharding)
分片是分布式任务不可或缺的特性，任务分片并行执行，极大提高处理能力，分片伴随弹性计算，节点发现，容错等能力，是分布式调度的体现
elastic-job 实现了静态分片和分片容错，当作业满足分片条件时，设置需要分片标记，等到作业执行时，判断有该标记后执行作业分配
分片监听
elastic-job 的分片是先设置需要分片标记，等到需要的时候再实际分片，哪里设置分片?
ListenServersChangedJobListener 监听 server znode 和 instance znode，对于一个作业，server 可有对应多个 instance，因此 server 的上下线，同时接收到 server 和 instance 事件
server 节点是持久 znode，所以服务事件只有上线和 server enabled/disabled 变更
ShardingTotalCountChangedJobListener 监听作业配置分片数变更
另外，诊断服务也定时设置分片标记
分片
下面分析分片，分片就是分配任务到各个在线运行实例节点
分片入口方法 ShardingService.shardingIfNecessary，回顾一下作业执行，
分片在 getShardingContexgts 完成
优先处理失效分片，如果没有，调用 ShardingService.shardingIfNecessary 正常作业分片，最终分片封装到 ShardingContexts
接下来分片代码
分片在主节点完成
LeaderService#isLeaderUntilBlock/blockUntilShardingCompleted 若非主节点等待分片完成
waitingOtherShardingItemCompleted 等待当前执行中的分片完成，依赖 monitor execution 配置
*分片运行依赖 monitorExecution 配置，也就是等不等待完成主要是看监控不监控，感觉主次没搞好；这里也反应了分片要严格按照配置要求，像失效转移分片改变需要另行处理
jobNodeStorage.fillEphemeralJobNode(ShardingNode.PROCESSING, "") 标记分片处理中，
写入/leading/sharding/processing
*processing znode 只有在非主节点等待分片完成是用到，由于 necessary 必定存在，只为监控使用
resetShardingInfo
重写分片 znode，去掉/sharding/{itemNum}/instance 分片分配，剪掉之前可能多出的分片 znode
JobShardingStrategy spi 载入，有多种策略，属于基础(infra)包，细节就不分析
最后事务写入分片分配使用 PersistShardingInfoTransactionExecutionCallback
分片分配给那个作业运行实例
清理 znode，需要分片标记和分片处理中标记
Ø 谁使用：
- 作业执行 作业分片，获取分片信息
- 诊断服务 设置分片标记，处理分布式环境下，离线作业运行实例未处理分片
Ø 依赖服务：
- znode 存储服务/注册中心 znode 节点存取，监听器注册
- 选主服务 分片需主节点执行