Technology 分布式任务系统 cronsun 苏创绩 @Copyright Sunteng Technology 目录 01 任务系统 02 分布式任务系统 03 cronsun 04 心得体会 @Copyright Sunteng Technology Part One 01 任务系统 @Copyright Sunteng Technology 任务 1. 什么时间 什么时间 2. 什么地点 3. 做什么事 @Copyright Sunteng Technology 一个简单的任务 0 8 * * * echo "Hello Gophers!" @Copyright Sunteng Technology cron crond crontab cmd1 cmd2 cmd3 ... @Copyright @Copyright Sunteng Technology 早期的 cron V7，1979 1. 在Version 7 Unix里是一个系统服务 2. 只用 root 运行任务 3. 算法简单直接 @Copyright Sunteng Technology 早期的 cron 运行逻辑 1. 读 /usr/lib/crontab 文件 2. 如果有命令要在当前时间执行，就用

2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 1/36 基于 mesos 的容器调度框架 Gopher 杭州 meetup 5 August 2017 黄励博(huangnauh) 又拍云 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 2/36 What's Upone 2017/8/3 基于 mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 3/36 Mesos 介绍 Image credit: mesos 的容器调度框架 http://go-talks.appspot.com/github.com/huangnauh/slides/upone.slide#3 4/36 Mesos 调度 各个 Agent 启动后, 向 Master 注册，携带统计资源, 由 Master 决定给每个框架多少资源, 默认 采用分级主导资源公平算法 每个框架收到资源后, 根据自身任务需求, 调度任务的资源分配

Go 语⾔的抢占式调度 曹春晖 资深 Gopher ⽬ 录 Go 程序的启动 01 GMP 的本质 02 调度循环的实现 03 ⽼版本的抢占实现 04 新版本的抢占实现 05 当前的 Go 语⾔还有哪些问题 06 Go 程序的启动 第⼀部分 编译过程 Go 程序 hello.go 的编译过程： ⽂本 -> 编译 -> ⼆进制可执⾏⽂件 编译过程 编译：⽂本代码 -> 程序启动后创建的第⼀个线程； 获 取 CPU 核 ⼼ 数 初 始 化 内 置 数 据 结 构 开 始 执 ⾏ ⽤ 户 main 函 数 从这⾥开始 进⼊调度循环 GMP 的本质 第⼆部分 G、M、P 的本质 G：goroutine，⼀个计算任务。由需要执⾏的代码和其上下⽂组成，上下⽂ 包括：当前代码位置，栈顶、栈底地址，状态等。 M：machine，系统线程，执⾏实体，想要在 CPU 上执⾏代码，必须有线 才能执⾏代码，否则必须陷⼊休 眠(后台监控线程除外)，你也可以将其理解为⼀种 token，有这个 token，才 有在物理 CPU 核⼼上执⾏的权⼒。 G、P、M 的全局⼤图 调度循环的实现 第三部分 调度循环 在这⾥输⼊标题 https://www.figma.com/proto/JYM6TcdzBx7WtanhcJX0rP/bootstrap-Copy?page-id=5106%3A2&node-

邱戈川 (了哥) 微信公众号： VIPDOCKER 唯品会开源弹性调度系统 Saturn的“前世今生” 黄国钦 (Chembo) 唯品会高级开发工程 师 內容主题 为何而生 瓜熟蒂落 有女初长成 女大须嫁 https://github.com/vipshop/Saturn 婆媳关系 为何而生 传统调度系统的问题、产品的定 位与选型 需要解决的问题 1 6 4 3 2 Linux系统级的定时任务执行器 缺乏分布式运算和集中管理功能 无法做到高可用 TBSchedule Elatic-Job Java事实任务标准 关注点在定时任务而非数据， 缺少分布式并行调度的功能 阿里早期开源的分布式任务调度系 统，代码略陈旧 作业类型较单一，只能是获取/处理 数据一种模式 当当开源的分布式任务调度系统 代码较新，使用Quartz进行调度。提供 高可用和分布式功能 功能单一，只支持Java，不支持 Shell(PHP)和消息驱动的作业调度 对任务超时、任务执行情况、监控逻辑 支持粒度功能较单一或缺乏 没有容器化选型？ 调度产品的定位 简易开发、简单维护 高可用、分片并发处理、资源调度动态平衡 支持Java、Shell以及本地模式(VIP还支持消息模式) 统一配置、统一监控、统一管理 VIP弹性调度系统 -- Saturn 开源地址： Github.com/vipshop/Saturn

chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 本科就读加州大学圣地亚哥分校，毕业时长两年半， Rustacean 在 华为 目前正在使用 Rust 开发并行调度框架等模块。 Rust 异步并发框架在移动端的应用 陈明煜 chenmingyu4@huawei.com 华为 公共开发部 嵌入式软件能力中心 Applications of Rust Runtime Asynchronous Rust 异步并发框架是许多大型应用、系统具备的底层能力。 区别于多线程编程模型，它带来以下优势：  任务调度颗粒度更小，充分利用线程资源  更可控的线程数  单个任务资源占用：几十 KB -> 几百 Byte  任务切换时间 : 10 微秒 -> 100 纳秒 Rust 语言并没有提供异步并发框架， 只提供异步所需的基本特性：  Future  Third Party Runtime 目前 Rust 社区最广泛使用的事件 驱动型调度框架，擅长处理大量异 步 IO 的场景。具有非常强大的生 态。 tokio 第一个适配 Rust async/await 原语 的运行时库，与 tokio 类似支持异步 IO ，目前已经半废弃 async-std 更轻量化的调度框架，功能被拆分 到其他多个库中， IO 密集场景性 能不如 Tokio smol

线程编程 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 November 6, 2018 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 学习目标 1. 线程基础：理解任务调度、进程和线程，掌握其联系和区别； 掌握 Java 的线程模型，以及如何创建线程；理解后台线程。 2. 线程控制：理解线程的生命周期，明白各阶段的含义；掌握 线程控制方法，理解各线程控制方法对线程状态切换的作 相关知识回顾 线程的概念模型 创建线程 后台线程 线程控制 线程生命的周期 线程优先级 线程串行化 线程休眠 线程让步 线程挂起与恢复 线程等待与通知 线程的同步 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 ���� 线程基础 相关知识回顾 线程的概念模型 创建线程 后台线程 线程控制 线程生命的周期 线程优先级 线程串行化 线程休眠 线程让步 线程挂起与恢复 线程等待与通知 线程的同步 线程生命的周期 线程优先级 线程串行化 线程休眠 线程让步 线程挂起与恢复 线程等待与通知 线程的同步 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 相关知识回顾 概念回顾 O 任务调度 ▶ 大部分操作系统的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度 方式，一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任 务，每个任务轮流执行。 ▶ CPU 的执行效率非常高，时间片非常短，在各个任务之间 快速地切换，

数据库异常智能分析与诊断 1059 美团外卖广告智能算力的探索与实践（二） 1079 Linux 下跨语言调用 C++ 实践 1101 GPU 在外卖场景精排模型预估中的应用实践 1130 美团集群调度系统的云原生实践 1149 广告平台化的探索与实践 | 美团外卖广告工程实践专题连载 1161 数据 1193 Kafka 在美团数据平台的实践 1193 美团综合业务推荐系统的质量模型及实践 4%，在实际工程中基本不可用。而 YOLOv6s_repopt 网络的量化模型精度为 40.9%，精度损失仅为 1.5%，相比原版 模型有了极大的改善。 表 1 使用 RepOpt 在标准分类和检测任务上的 INT8 精度提升 2.1.3 RepOpt 版本的 QAT 此外，使用 RepOpt 结构解决了原本的 RepVGG 网络无法直接使用现有量化感知训 练的问题。对于结构重参数化的 RepVGG 2022年美团技术年货 2.1 推荐系统问题 本节主要介绍 Kaggle Outbrain Ads Click Prediction 和 KDD Cup 2020 Debias- ing 比赛。二者任务都是面向用户下一次点击预估问题，但因为应用场景与背景的不 同，存在着不同的挑战：前者的数据规模庞大，涉及到数亿个用户在千级别数量异构 站点上的数十亿条浏览记录，对模型优化、融合有着严格的要求；后者则尤为关注推

务。  ② Condor采用集中式调度模式，且不能保障用户服务质量。  ③ 最小完成时间算法MCT(Minimum  Completion  Time)是以任意的顺序将任务映射到具有最早完成时间的主机上， 它并不保证任务被指派到执行它最快的主机上，而仅关心如何最小化任务完成时间，因而可能导致任务在资源上的 运行时间过长，从而潜在地增加了调度跨度。  ④ Min-Min算法， Min-Min算法，利用MCT矩阵，首先分别找到能够最短完成该任务的机器及最短完成时间，然后在所有的最短完成 时间中找出最小的最短完成时间对应的任务。Min-Min算法存在着一个很大的缺点，就是算法的资源负载均衡性能 (Load  Balancing)不高。  ⑤ Max-Min算法与Min-Min算法相似，都是将任务指派给具有最小预测完成时间的主机，不同的是Max-Min算法从 所有任务的最小完成时间中选取一个最大值 所有任务的最小完成时间中选取一个最大值，然后进行相应任务。主机映射，之后重复此过程直至待调度任务集合 为空。  ⑥ 轮询调度（Round  Robin  Scheduling）算法就是以轮询的方式依次将请求调度不同的服务器，即每次调度执行i  =  (i  +  1)  mod  n，并选出第i台服务器。轮叫调度算法假设所有服务器处理性能均相同，不管服务器的当前连接数和响 应速度。该算法相对简单，不适用于服务

中文学习资源：http://laravelacademy.org 1 一、序言 新版特性 Laravel 5.6 在 Laravel 5.5 的基础上继续进行优化，包括日志系统、单机任务调度、模型序列化优化、动态频率限制、广播频道类、API 资源控制器 生成、Eloquent 日期格式化优化、Blade 组件别名、Argon2 密码哈希支持、引入 Collision 扩展包等等等等。此外，所有的前端脚手架代码都已升 查看完整日志文档。 单机任务调度 注：要使用这个新特性，必须使用 memcached 或 redis 缓存驱动作为应用默认缓存驱动。此外，所有服务器必须和同一个中心缓存服务器进行通 信。 如果你的应用运行在多个服务器上，现在可以限定只在一台机器上运行调度任务。例如，假设你有一个在每周五晚上生成新报告的调度任务，如果任 务调度器运行在三个服务器上，这个调度任务就会在三台机器上运行并生成同样的报告三次，这样很不优雅，甚至很糟糕！ 的报告三次，这样很不优雅，甚至很糟糕！ 要指定任务只在一台机器上运行，可以在定义调度任务时使用 onOneServer 方法，第一台获取到任务的机器会给这个任务上一把原子级别的锁来阻 止其他服务器同时运行同一个任务： $schedule->command('report:generate') ->fridays() ->at('17:00')

Gate::authorize 方法时，这些自定义的消息会被自动返回给前 端。 任务中间件 任务中间件允许你封装自定义的队列任务异常业务逻辑，避免在任务 自身处理中混入对应样板代码。例如，在之前的 Laravel 版本中， 你可能需要在频率限制回调中封装某个任务的 handle 方法处理逻 辑： /** * 执行任务 本文档由学院君提供 学院君致力于提供优质 Laravel 中文学习资源：https://xueyuanjun (5)->then(function () { info('Lock obtained...'); // 处理任务... }, function () { // 无法获取到锁... return $this->release(5); }); } 而在 Laravel 6.0 中，该业务逻辑可以被提取到任务中间件中，从而 将你的任务 handle 方法从频率限制中解放出来： 任务. * * @param mixed $job * @param callable $next * @return mixed */ public function handle($job