PowerJob v4.3.9
4.3.9
PowerJob ist ein verteiltes Planungs- und Computer-Framework. Es unterstützt CRON, API, feste Frequenz und andere Planungsstrategien. Es bietet einen Workflow zum Anordnen von Aufgaben und zum Auflösen von Abhängigkeiten. So können Sie Ihre Aufgaben einfach planen und verteilen.
Einfach zu verwenden: Bietet eine Front-End-Webschnittstelle, die es Entwicklern ermöglicht, die Verwaltung geplanter Aufgaben visuell abzuschließen (Hinzufügen, Löschen, Ändern, Überprüfen), den Ausführungsstatus von Aufgaben zu überwachen und Ausführungsprotokolle anzuzeigen.
Perfekte Timing-Strategie: Unterstützt vier Timing-Planungsstrategien: CRON-Ausdruck, feste Frequenz, feste Verzögerung und API.
Umfangreiche Ausführungsmodi: Unterstützt vier Ausführungsmodi: Standalone, Broadcast, Map und MapReduce. Mit dem Map/MapReduce-Prozessor können Entwickler mit nur wenigen Codezeilen Cluster-verteilte Rechenfunktionen erhalten.
DAG-Workflow-Unterstützung: Unterstützt die Online-Konfiguration von Aufgabenabhängigkeiten, die visuelle Anordnung von Aufgaben und unterstützt auch die Datenübertragung zwischen vor- und nachgelagerten Aufgaben.
Umfangreiche Executor-Unterstützung: Unterstützt Spring Bean, integrierte/externe Java-Klassen, Shell, Python und andere Prozessoren mit einem breiten Anwendungsspektrum.
Bequemer Betrieb und Wartung: Unterstützt die Online-Protokollierungsfunktion. Die vom Executor generierten Protokolle können in Echtzeit auf der Front-End-Konsolenseite angezeigt werden, wodurch die Debugging-Kosten gesenkt und die Entwicklungseffizienz erheblich verbessert werden.
Optimierte Abhängigkeiten: Die minimale Abhängigkeit besteht nur von relationalen Datenbanken (MySQL/Oracle/MS SQLServer...), und die erweiterte Abhängigkeit ist MongoDB (wird zum Speichern großer Online-Protokolle verwendet).
Hohe Verfügbarkeit und hohe Leistung: Der Planungsserver wurde sorgfältig entwickelt, um eine sperrenfreie Planung zu erreichen, indem die auf Datenbanksperren basierende Strategie anderer Planungsframeworks geändert wird. Durch den Einsatz mehrerer Planungsserver können gleichzeitig eine hohe Verfügbarkeit und eine Leistungsverbesserung erreicht werden (unterstützt eine unbegrenzte horizontale Erweiterung).
Failover und Wiederherstellung: Nachdem die Ausführung einer Aufgabe fehlgeschlagen ist, kann der Wiederholungsversuch gemäß der konfigurierten Wiederholungsrichtlinie abgeschlossen werden. Solange der Executor-Cluster über genügend Rechenknoten verfügt, kann die Aufgabe erfolgreich abgeschlossen werden.
Geschäftsszenarien mit geplanten Ausführungsanforderungen: etwa die vollständige Synchronisierung von Daten jeden frühen Morgen, die Erstellung von Geschäftsberichten usw.
Es gibt Geschäftsszenarien, in denen alle Maschinen gemeinsam ausgeführt werden müssen, z. B. die Verwendung des Broadcast-Ausführungsmodus zum Bereinigen von Clusterprotokollen.
Es gibt Geschäftsszenarien, die eine verteilte Verarbeitung erfordern: Beispielsweise muss eine große Datenmenge aktualisiert werden, und die Ausführung auf einer einzelnen Maschine dauert sehr lange. Map/MapReduce-Prozessoren können verwendet werden, um die Aufgabenverteilung abzuschließen und den gesamten Cluster zu mobilisieren Berechnungen beschleunigen.
Es gibt Geschäftsszenarien, die eine Verzögerung der Ausführung bestimmter Aufgaben erfordern, z. B. die Verarbeitung des Auftragsablaufs usw.
v4.0.1
Merkmale
Unterstützen Sie PostgreSQL
Stärken Sie die Front-End-Konsole und fügen Sie Mitarbeiterinformationen wie Tags und die letzte Online-Zeit hinzu, um die Fehlerbehebung bei Problemen zu erleichtern, die nicht verbunden werden können.
BugFix
Behebung des Problems bei der Auswahl des Server-Cluster-Masters
Beheben Sie das NPE-Problem, das auftritt, wenn kein Worker mit dem Server verbunden ist
Das Problem wurde behoben, bei dem die Front-End-Konsole die Worker-Liste falsch anzeigte
