证券公司如何应对大数据调度系统的高负载挑战

​在金融行业，数据处理和任务调度是日常运营的重要组成部分。随着业务量的激增，日益增长的任务量和复杂的资源管理需求，要求该系统不仅要稳如磐石，还需灵活高效。

本文将探讨某证券公司在应对这些挑战时所采用的策略，并着重介绍WhaleScheduler如何成为该案例解决方案的关键。

调度系统现状

该证券公司面对的是一个高度挑战性的数据处理环境。他们的系统每天需要处理数百万个任务，这些任务分布在一个由多个Master和众多Worker节点组成的复杂分布式环境中。

• 大规模任务处理：每天处理的任务量在数百万之间，这对调度系统的处理能力和稳定性提出了极高的要求。
• 多节点运行环境：系统使用多个Master和多个Worker进行任务处理，这种分布式环境要求高效的任务分配和协调。
• 服务器资源差异：不同的服务器资源导致任务分发需要特定的配置，增加了系统管理的复杂性。
• 主要任务类型：SQL和Shell任务是主要的任务类型，其中SQL任务占比约70%。
• 大量工作流实例：每天约有10万个工作流实例，任务实例数量在数百万，这要求系统具备高效的工作流管理能力。
• 任务量激增应对：在年终节点或数据上报节点，任务量会激增，此时需要临时增加Master和Worker数量来应对。
• 任务量监控：系统内部设有任务量监控，每天通过邮件发送前一天的任务统计数据，这有助于监控系统性能和处理能力。

面临的挑战

• 高负载下的稳定性：如何在处理日常高达数百万任务的同时，保持系统的稳定性。
• 资源分配的优化：面对不同服务器资源，如何实现任务分配的高效与合理。
• 大量工作流实例的管理