在业务服务中，当需要定时执行业务接口时，我们面临着选择“分布式定时任务”还是“本地job”的问题。让我们从技术和架构的角度探讨这个问题。
线程和线程池
熟知线程和线程池的技术人员应该明白，使用它们可以实现定时功能。
在RocketMQ中，常见的定时任务实现方法是利用线程来实现定时任务，即Thread类。简单来说，就是通过线程等待来实现定时任务。以下代码的语义是按照固定的周期waitInterval执行负载均衡。
@Override
public void run() {
log.info(this.getServiceName() + " service started");
while (!this.isStopped()) {
this.waitForRunning(waitInterval);
this.mqClientFactory.doRebalance();
}
log.info(this.getServiceName() + " service end");
}RocketMQ中另一种常见的定时任务实现方法是使用线程池来实现定时任务，即ScheduledExecutorService类。以下代码的语义是周期性地注册Broker Server。
this.scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
BrokerController.this.registerBrokerAll(true, false, brokerConfig.isForceRegister());
} catch (Throwable e) {
log.error("registerBrokerAll Exception", e);
}
}
}, 1000 * 10, Math.max(10000, Math.min(brokerConfig.getRegisterNameServerPeriod(), 60000)), TimeUnit.MILLISECONDS);既然RocketMQ可以利用线程和线程池来完成定时任务，那么我们的业务服务也可以这样做。
JDK自带的定时器Timer和TimerTask
定时器Timer和TimerTask本质上也是通过线程实现的定时功能。因此，RocketMQ直接使用线程和线程池来实现个性化的定时任务是有其道理的。比如，RocketMQ的延迟消息就是使用TimerTask来实现的。当然，使用定时器Timer和TimerTask会存在很多缺陷，比如没有分布式调度的功能，不能确保分布式环境下执行Job的数据一致性等。但是，RocketMQ不需要考虑这样的场景，它的分布式问题通过其他方式解决了，比如集群选举等。
Spring Framework自带的定时器
熟悉Spring Framework框架的技术人员应该知道，可以使用注解@EnableScheduling和@Scheduled来开启一个定时任务。我们可以这样编写一个定时器。
@Component
@EnableScheduling
public class SimulatingMultithreadedOrder {
@Scheduled(fixedRate = 2000)
public void producerMessage() throws MQClientException {
//定时执行的逻辑
}
}使用Spring Framework框架自带的本地定时任务非常方便。如果你的基础框架采用Spring Boot或者更高级的Spring Cloud Alibaba，你不需要添加额外的Jar包依赖，因为@EnableScheduling和@Scheduled是Spring Context提供的定时任务注解。只要你是Spring Framework生态的业务服务，你就可以使用它，非常简单。
Quartz
Quartz可以说是非常古老的定时任务框架，目前最新的版本为2.3.2，项目最近一次更新是2019年，也就是说处于停更状态。不过，这并不影响它的关注度，因为它是制定规范的。
看过Quartz底层源码的技术人员应该都知道，Quartz中大量使用了线程来实现定时任务的功能，比如执行任务的线程池和调度任务的线程池等。
xxl-job
笔者在很多年前就已经接触过xxl-job了，也是看着它成长起来的，该框架的作者也非常厉害，并且这个框架是个人维护到现在，如果我没记错的话应该有快10年了。
在Github上搜索xxl-job，目前Fork数为8.9k，Star 20.9k，这个成绩已经超过了很多Apache顶级项目的数据了，目前它的最新版本为v2.3.0，社区活跃度还是非常活跃的。
xxl-job给自己的定位是分布式任务调度平台，也就是说它不仅是要做定时任务，而是要做调度，这点就和云原生的理念不谋而合了。
关于xxl-job的原理，大家可以参考官方https://github.com/xuxueli/xxl-job，分布式Job的原理其实不难，多实践一下，看看源码大致能知道它是如何完成调度的。
笔者也下载了它的源码大致看了一下，其实它本质上也是用线程来实现的定时Job，只不过加了一些动态调度的规则而已，并且能够做到非常优雅的和动态的杀死运行Job的线程，并完成线程Job的调度。
笔者当初关注过xxl-job，主要原因是它在那个版本把ZooKeeper去掉了，自己写了一套分布式一致性的框架，具体是在哪个版本改进的，这里我大概忘记了。
Elastic-job
Elastic-job是Apache的顶级项目，目前已经改名为shardingsphere-elasticjob，具体数据如下。
shardingsphere-elasticjob和xxl-job一个最大的不同点在于，前者还是重度依赖ZooKeeper的，毕竟ZooKeeper也是Apache的项目，哈哈，肯定不会去掉的。
还有一个比较大的不同点就是shardingsphere-elasticjob的定时任务规范是依赖Quartz的二次开发的产品，而xxl-job是完全自己写的。
目前shardingsphere-elasticjob最新的版本为3.0.1，社区活跃度是非常高的。如果大家对源码感兴趣可以下载相关源码，https://www.php.cn/link/a1b865daa05b1b1283171c4d28c02ec6。
shardingsphere-elasticjob包含两个部分：
Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务；Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker(TBD)的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等服务。
Saturn
Saturn是唯品会在github开源的一款分布式任务调度产品。它是基于当当elastic-job 1.0版本来开发的，其上完善了一些功能和添加了一些新的feature。
Saturn目前最新的版本为v3.5.1，社区活跃度不是很高。
antares
Antares是一个完全自研的个人维护的定时任务框架。
Antares目前最新的版本为1.4.0，最近一次更新是2017年，几乎处于停止维护状态。
Spring Cloud Alibaba Cloud SchedulerX
SchedulerX（分布式任务调度） 是隶属于阿里云EDAS产品的组件， Spring Cloud AliCloud SchedulerX 提供了在Spring Cloud的配置规范下，分布式任务调度的功能支持。SchedulerX可提供秒级、精准、高可靠、高可用的定时任务调度服务，并支持多种类型的任务调度，如简单单机任务、简单多机任务、脚本任务以及网格任务。
阿里巴巴并没有开放Spring Cloud Alibaba Cloud SchedulerX的源码，这个是一个硬伤，咱们只能使用阿里云的商业版本。
总之，不论是哪一种分布式定时Job，都会有它适用的业务场景，并没有谁是绝对的好和绝对的不好，就像是RPC框架一样，合适才是最重要的。优秀的框架的架构和设计思想是非常有用的，我们能够把它学过来，并为自己所用也是一种能力的提升，毕竟咱们要先学会模仿，才能够学会创新。
公众号初衷
知识输出是笔者的初衷，借助知识输出，能够认识更多的牛人,能够和牛人沟通，也是自己技术提升的一个机会。
