基于spring-quartz的动态数据源与异构任务调度中心设计

本文介绍了基于Spring Quartz实现的多数据源、动态数据源的异构任务调度中心。针对企业中任务调度分散、耦合度高的问题,提出了构建统一任务调度中心的目标,包括常规调度需求、热加载和数据源切换等功能,并详细阐述了实现方案和架构设计,采用Spring Boot、MyBatis和OAuth2.0等技术。

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本篇主要讲基于 spring quartz的多数据源、动态数据源,多任务调度中心架构原理与实现,源码分享。

在企业应用中,很多服务都是依托数据来展开的,数据是各企业的核心资源之一。大量的业务场景产生大量的数据,这些数据要被各种工具进行加工处理,最后返哺整个业务链。定时任务是最常见的数据处理手段之一。任务调度场景几乎出现在所有的企业应用中,这些任务的调度在比较庞大的场景下,就显得不好管理,因此进行任务调度的总体集成,对其进行统一管理是不得不考虑的事情了。

一、场景

某个项目是由微服务构成,有四套数据源,有两套系统完全一致的环境用在几个不同的项目中,任务调度都在各自不同的微服务里面。造成的现状就是,在各应用系统里面,调度任务与业务系统揉合在一块,高度耦合。各任务调度的配置和执行显得臃肿累赘,代码的复用率极低,又因为几个项目又略有不同,导致依然存在有不同的调度任务,各系统之间的差异性开发、测试、部署等各软件生命周期中,大型的任务调度有可能严重影响业务系统效率。

二、目标

我们要构建一套任务调度中心,要实现以下几个核心内容

  • 首先要满足调度任务的常规基础需求,如:调度任务
  • 满足基础需求后,还要可以热加载,无缝切换等常规操作,如:实时修改调度计划、启动时间等等。
  • 支持多数据源、支持数据源动态切换、支持数据源热加载等等多数据源机制,如:一个模块实现不同数据源的切换,在线添加一个数据源并切换等等。
  • 分布式事务的处理,如:主程与子模块直接的事务一致。
  • 分布式请求转发与接口扩展,如,通过认证机制的支持,可以对目标接口执行计划调度请求等。

三、实现

架构依然采用springboot快速构架的优良特性来架构,DB使用mysql来实现,在这个体系下,数据库可以再多数据源机制的支持下,做

根据以下需求,帮我写一下统计建模服务软件的系统架构图 (1)架构开发:系统采用B/S架构,支持分布式部署,客户端支持Chrome、microsoft edge、火狐等浏览器访问,无需额外维护。平台框架基于JAVA语言开发,采用Spring Cloud构建分布式架构,确保服务的稳定性可靠性。 (2)功能支持: 用户权限管理:默认具备系统管理员和普通用户权限,支持自定义权限设置。 计算引擎:支持Python和R语言,满足多样化的算法开发需求。  数据导入:支持mysql、doris、sqlserver、oracle等主流关系型数据库、文本、图像、音频、视频等多种数据格式的本地导入,解决异构数据源的数据同步问题。 (3)用户体验:   算法操作:支持通过拖拽方式使用算法组件,无需编程即可构建数据挖掘流程。  数据可视化:支持挖掘流程每个节点结果在线预览,提供直观的数据可视化展示。  源代码查看:允许用户查看算法组件的源代码,便于深入学习和定制开发。 (4)系统管理: 分布式定时调度系统:提供稳定可靠的任务调度,支持HA(高可用)部署和任务的分布式执行。 (5)教学资源:提供涵盖数据预处理、统计分析、分类、回归、聚类等常用数据挖掘算法的教学案例,支持教学和自主学习。 (6)4年软件订阅保障服务,确保软件系统的持续更新技术支持;
05-13
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