Dkron 架构与设计
Dkron 是一个分布式、容错的任务调度系统，基于 Raft 共识算法，专注于高可用和扩展性。它被广泛用于调度和管理周期性任务，例如在分布式系统中运行批处理任务。以下是 Dkron 的主要架构和组件：
1. 核心组件
a. Server 节点
- 角色：Dkron 集群的核心，负责任务的存储、调度和执行。
- 功能：
- 通过 Raft 协议实现共识，保证任务调度和状态的一致性。
- 提供任务管理 API（如任务创建、删除和查询）。
- 管理任务的分配和执行状态。
b. Agent 节点
- 角色：轻量级的任务执行代理。
- 功能：
- 接收来自 Server 节点的任务指令并执行。
- 将任务结果反馈给 Server 节点。
- 可以单独运行或与 Server 节点部署在一起。
2. 任务调度
- Dkron 支持多种类型的任务，包括定时任务和单次执行任务。
- 调度方式基于 CRON 表达式，支持精细化的调度规则。
- Server 节点维护任务队列并协调执行，确保任务的高可靠性和分布式特性。
3. 数据存储与一致性
- Raft 协议：
- Dkron 使用 Raft 来保证 Server 节点间的状态一致性。
- Leader 节点负责写入任务信息，其它节点作为 Follower，接收同步。
- 任务持久化：
- 任务和状态通常存储在嵌入式数据库（如 BoltDB）中。
- 支持集群重新选举，避免单点故障。
4. 通信机制
- gRPC：Server 和 Agent 节点之间使用 gRPC 通信，确保高效、可靠的数据传输。
- Serf：Dkron 使用 Serf 用于服务发现和集群成员管理。
5. 任务执行流程
- 任务定义：
- 用户通过 REST API 或 Web 界面定义任务。
- 任务调度：
- 任务被存储在集群的 Leader 节点，按照调度规则触发。
- 任务分发：
- Leader 将任务分发给合适的 Agent 节点执行。
- 任务执行：
- Agent 节点运行任务，并将结果反馈到 Server 节点。
- 结果处理：
- Server 节点记录任务状态（成功、失败）并提供给用户查询。
6. 可扩展性和高可用性
- 集群扩展：
- Server 节点可动态加入或退出集群。
- Agent 节点可以独立扩展，适应任务负载的变化。
- 故障恢复：
- 通过 Raft 选举新 Leader 来接管任务调度。
- 任务执行失败时支持重试策略。
7. 插件机制
Dkron 提供插件支持，用于扩展功能，包括：
- 执行器插件：定义任务执行的具体行为。
- 存储插件：扩展任务状态的存储后端。
- 观察者插件：用来监听和处理任务执行事件（例如日志记录、通知等）。
典型架构图
+----------------+ +----------------+ +----------------+
| Server Node | <----> | Server Node | <----> | Server Node |
| (Leader/Follower)| | (Follower) | | (Follower) |
+----------------+ +----------------+ +----------------+
| | |
v v v
+----------------+ +----------------+ +----------------+
| Agent Node | | Agent Node | | Agent Node |
+----------------+ +----------------+ +----------------+
应用场景
- 分布式系统中的定时任务管理。
- 数据处理管道的调度和执行。
- 高可用和可扩展的批处理任务系统。
原文地址：https://blog.csdn.net/yuguo_im/article/details/143956505
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