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  • 22. Mesos - 优秀的集群资源调度平台

    Mesos - 优秀的集群资源调度平台 Mesos - 优秀的集群资源调度平台 Mesos 项目是源自 UC Berkeley 的对集群资源进行抽象和管理的开源项目,类似于操作系统内核,用户可以使用它很容易地实现分布式应用的自动化调度。 同时,Mesos 自身也很好地结合和主持了 Docker 等相关容器技术,基于 Mesos 已有的大量应用框架,...
  • 9.4.1. 分布式调度任务服务概述

    3020 2019-12-02 《Redisson 使用手册》
    9.4.1. 分布式调度任务服务概述 9.4.1. 分布式调度任务服务概述 Redisson的分布式调度任务服务实现了java.util.concurrent.ScheduledExecutorService 接口,支持在不同的独立节点 里执行基于java.util.concurrent.Callable 接口或java.lang.Runnable ...
  • 09 调度作业启动时的生命周期

    9- 调度作业启动时的生命周期 9.1 注册启动信息 9.2 启动信息注册 @TOC 9- 调度作业启动时的生命周期 9.1 注册启动信息 注册启动信息主要是启动调度之前做的一些初始化操作主要包含: 注册作业配置信息 注册实例信息 注册监听器 启动监听服务 启动诊断服务 每一步执行逻辑都比较重要并且包含了特定的逻辑。其中作业配置信息的注...
  • 9.4. 分布式调度任务服务(Scheduler Service)

    2264 2019-12-02 《Redisson 使用手册》
    9.4. 分布式调度任务服务(Scheduler Service) 9.4. 分布式调度任务服务(Scheduler Service) 9.4.1. 分布式调度任务服务概述 9.4.2. 设定任务计划 9.4.3. 通过CRON表达式设定任务计划 9.4.4. 取消计划任务
  • Laravel 的任务调度(计划任务)功能 Task Scheduling

    Laravel 的任务调度(计划任务)功能 Task Scheduling 简介 启动调度器 定义调度 Artisan 命令调度 队列任务调度 Shell 命令调度 调度频率设置 时间范围限制 闭包测试限制 避免任务重复 维护模式 任务输出 任务钩子 Ping 网址 译者署名 Laravel 的任务调度(计划任务)功能 ...
  • DSS工程发布到调度系统的架构设计

    DataSphere Studio发布调度系统架构设计 一、背景 二、架构设计 三、发布流程 DataSphere Studio发布调度系统架构设计 一、背景 目前在大数据领域存在许多种批量定时调度系统,如Azkaban、Airflow、EasyScheduler等,DSS支持将设计好的DAG工作流 发布到不同的调度系统,系统默认支持...
  • MySQL · 引擎特性 · 新的事务锁调度VATS简介

    何时使用VATS算法 事务权重维护 Grant Lock 传统的事务锁赋予方式是采用FIFS先来先服务的方式,从MySQL8.0.3开始,引入了一种新的模式CATS调度方式,全称为Contention-Aware Transaction Scheduling (或者叫做VATS, V=Variance). 顾名思义就是能够感知到事务竞争关系来实现全局...
  • kube-scheduler predicates 与 priorities 调度算法源码分析

    predicates 调度算法源码分析 调度算法说明 源码分析 priorities 调度算法源码分析 调度算法说明 源码分析 总结 在上篇文章kube-scheduler 源码分析 中已经介绍了 kube-scheduler 的设计以及从源码角度分析了其执行流程,这篇文章会专注介绍调度过程中 predicates 和 priorities ...
  • 17.3. 15.3 循环执行的例行性工作调度

    15.3 循环执行的例行性工作调度 15.3.1 使用者的设置 15.3.2 系统的配置文件: /etc/crontab, /etc/cron.d/* 15.3.3 一些注意事项 15.3 循环执行的例行性工作调度 相对于 at 是仅执行一次的工作,循环执行的例行性工作调度则是由 cron (crond) 这个系统服务来控制的。刚刚谈过 Lin...
  • Linkis Scheduler—可智能监控扩展的分组调度消费架构

    一、背景 二、思路 三、实现 1. 具体实现 2. 参数调整 一、背景 在微服务架构下,每个服务都只处理一种逻辑,且服务之间的调用为了实现异步和解耦,往往通过提交事件后再由服务端分发消费的形式来完成。 这使得事件的分发消费算法需要处理大量不同种类的事件,这些事件在紧急程度、预计执行时间、是否可放弃等方面具有不同的要求,而且事件抵达的高峰与低...