现在市面上有各式各样的分布式定时任务，每个都有其独特的特点，我们这边的项目因为一开始使用的是分布式开源调度框架 TBSchedule，但是这个框架依赖 ZK，由于 ZK 的不稳定性和项目老旧无人维护，导致我们的定时任务会偶发出现异常,比如：任务停止、任务项丢失、任务不执行等；
每逢 618 大促，在单量很大的情况下，如果出现定时任务异常，会导致订单的积压，进而导致订单的履约时效，严重影响商家的履约效率，造成订单取消、客户投诉等；
为了保障整体的稳定性，在改动成本比较小的情况下，达到快速实现，稳定运行，预防这种偶发异常，我们实现了一种轻量级定时任务来进行无缝隙降级；
我们使用的 TBSchedule 特性：
1.支持集群、分布式
2.灵活的任务分片
3.动态的服务扩容和资源回收
4.支持单个任务线程数的设置和实时调整
我们要实现的功能
1.为了保障单个系统的稳定性，我们去中心化，单独调度自己的系统的任务
2.为了避免 ZK 的不稳定性，我们通过 redis 实现注册中心和动态分片功能
3.避免使用 timer,改用线程池来控制线程
4.为了减少改造成本，不需要业务系统改动代码，我们自动实现 TBSchedule 内部方法，保持原来的入参
5.为了支持更多任务，支持动态调整线程数，增加系统的处理能力
方案实现
结果:
1.通过 xml 配置，引入 jar 包方式，实现快速接入
2.基本实现 TBSchedule 主要功能，基础方法和 TBSchedule 保持一致，无切换成本
3.通过 ducc 配置，配合应急预案，支持手动或者自动进行降级，无缝衔接，可随时随地操作，为大促保驾护航
4.线上已运行，动态分片稳定，心跳检查及时，随时可降级，帮助订单系统避免多次 zk 波动带来的影响
通过轻量级的降级，搭配应急预案触发，保障大促的稳定运行!!!!!
后续计划:
1.改用 Quartz 作为定时任务的触发器（也可搭配 easyjob），支持更多形式的定时配置，完美替代 TBSchedule；
2.提供可视化界面监控任务的运行情况
作者：京东零售 马成龙
来源：京东云开发者社区