# decentralized-task-scheduler

**Repository Path**: jonnyjiang/decentralized-task-scheduler

## Basic Information

- **Project Name**: decentralized-task-scheduler
- **Description**: 高性能、可扩展、去中心化的任务调度系统
- **Primary Language**: TypeScript
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: refactor-go
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 2
- **Created**: 2025-11-01
- **Last Updated**: 2026-04-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🚀 高性能分布式任务调度系统

> **Go 1.21+** | **单机百万级任务** | **分布式集群** | **服务端渲染**

一个基于 Go 的高性能分布式任务调度系统，支持单机/集群双模式部署，已实现单机百万级任务 100% 完成率调度和集群 9000+ 任务并发调度。

---

## ✨ 核心特性

### 🎯 极限性能优化

- **4级时间轮算法**：4096槽位 × 50ms精度，O(1) 时间复杂度调度
- **对象池复用**：sync.Pool 优化 Task/Execution 对象分配，减少 GC 压力  
- **工作池模式**：可配置 Worker 数量，支持背压控制
- **跳表索引**：O(log n) 任务查询性能，替代线性扫描
- **批量异步写入**：执行记录 1000 条/批，减少数据库 I/O
- **WAL 预写日志**：执行记录零丢失，优雅关闭保证数据完整性
- **高性能连接池**：SQLite WAL 模式 + 200 并发连接

### 🌐 分布式集群支持

- **Raft 共识协议**：Leader 选举、日志复制、一致性保证
- **16384 哈希槽**：类似 Redis Cluster 的任务分片机制
- **去中心化架构**：无单点故障，支持水平扩展
- **集群监控**：实时显示各节点 CPU、内存、任务数、Raft 状态
- **故障自动恢复**：Leader 故障自动重选，集群高可用

### 📊 单机性能测试结果（2025-11-02）

| 任务规模 | 完成率 | 峰值吞吐 | 创建速度 | Worker数 |
|---------|--------|---------|---------|---------|
| 1K 任务 | **100.0%** | 500 tasks/s | 962K tasks/s | 100 |
| 10K 任务 | **100.0%** | 996 tasks/s | 1.04M tasks/s | 500 |
| 100K 任务 | **100.0%** | 2,006 tasks/s | 957K tasks/s | 1000 |
| **1M 任务** | **100.0%** | **32,496 tasks/s** | 989K tasks/s | 2000 |

**关键指标：**
- ✅ 百万级任务 100% 完成率（无遗漏、无重复）
- ✅ 峰值吞吐达 32,496 tasks/s
- ✅ CPU 核心数：12 核，GOMAXPROCS=120（10× I/O 密集型优化）
- ✅ 任务创建速度稳定在 900K+ tasks/s

### 📊 集群性能测试结果（2025-11-02）

**3节点 Raft 集群压力测试：**

| 任务数 | 创建成功 | 集群健康 | 平均CPU | 总内存 | 备注 |
|--------|----------|----------|---------|--------|------|
| 1,000  | 1,000    | ✅ 是    | 6.41%   | 45.86 MB | 稳定 |
| 3,000  | 3,000    | ✅ 是    | 5.56%   | 47.13 MB | 稳定 |
| 5,000  | 5,000    | ✅ 是    | 2.78%   | 47.06 MB | 稳定 |
| 7,000  | 7,000    | ✅ 是    | 16.67%  | 47.35 MB | 稳定 |
| **9,000**  | **9,000**    | ✅ **是**    | **1.39%**   | **47.61 MB** | **稳定** |

**关键指标：**
- ✅ 3节点集群可支持 **9,000+** 并发定时任务
- ✅ CPU 使用率保持极低（< 20%）
- ✅ 内存占用稳定（< 50 MB）
- ✅ 集群全程保持健康状态
- ✅ 理论最大值：**50,000+** 任务（需进一步测试验证）

> 📖 详细测试报告：[docs/CLUSTER_MAX_TASKS_TEST.md](./docs/CLUSTER_MAX_TASKS_TEST.md)

### 🛠 功能特性

- **双部署模式**：单机模式（零配置）+ 集群模式（Raft）
- **多任务类型**：一次性(once)、延迟执行(delayed)、周期执行(periodic)、Cron 表达式
- **智能 URL 处理**：自动补全 http/https 协议（支持 `www.baidu.com` → `https://www.baidu.com`）
- **执行记录追踪**：完整的任务执行历史和统计
- **超时控制**：可配置任务执行超时时间
- **失败重试**：支持自动重试机制
- **实时监控**：系统资源和任务执行指标监控
- **集群监控**：各节点 CPU、内存、Goroutine、任务统计、趋势图表
- **服务端渲染**：Go HTML 模板 + Vue 3 CDN + Element Plus CDN

---

## 📁 项目结构

```
.
├── cmd/
│   ├── scheduler/          # 主程序入口
│   └── benchmark/          # 性能测试入口
├── internal/
│   ├── api/               # HTTP API 层
│   │   ├── handler/       # 请求处理器（任务、执行、集群）
│   │   ├── middleware/    # 中间件
│   │   └── router.go      # 路由配置
│   ├── cluster/           # 集群管理
│   │   ├── manager.go     # 集群管理器
│   │   ├── raft/          # Raft 协议实现
│   │   └── hashslot/      # 哈希槽管理（16384槽）
│   ├── config/            # 配置管理
│   ├── model/             # 数据模型
│   ├── repository/        # 数据持久化层
│   │   ├── sqlite_task_repository.go
│   │   ├── sqlite_execution_repository.go
│   │   ├── reliable_writer.go        # WAL 可靠写入
│   │   └── task_status_cache.go      # 状态缓存
│   ├── scheduler/         # 核心调度器
│   │   ├── scheduler.go   # 调度器主逻辑
│   │   ├── time_wheel.go  # 4级时间轮实现
│   │   ├── task_loader.go # 任务加载器
│   │   └── executor.go    # 任务执行器
│   └── service/           # 业务逻辑层
├── pkg/
│   ├── logger/            # 日志工具
│   ├── snowflake/         # 分布式ID生成器
│   └── utils/             # 通用工具
├── templates/             # HTML 模板（服务端渲染）
│   ├── tasks.html         # 任务管理页面
│   ├── executions.html    # 执行记录页面
│   ├── metrics.html       # 系统监控页面
│   └── cluster.html       # 集群监控页面 ⭐新增
├── static/                # 静态资源
├── benchmark/             # 性能测试
│   ├── test_1k.go         # 1K 任务测试
│   ├── test_10k.go        # 10K 任务测试
│   └── million_benchmark.go # 百万级测试
├── test/                  # 测试脚本
│   ├── cluster_max_tasks_test.ps1  # 集群压力测试 ⭐新增
│   └── cluster_capacity_test.ps1
├── scripts/               # 部署脚本
│   ├── start-cluster.ps1  # 集群启动脚本 ⭐新增
│   └── start-cluster.sh
├── docs/                  # 文档
│   ├── CLUSTER_MAX_TASKS_TEST.md  # 集群测试报告 ⭐新增
│   ├── CLUSTER_IMPLEMENTATION.md  # 集群实现文档
│   └── architecture.md
├── data/                  # 数据文件目录
├── cluster.config.json    # 集群配置 ⭐新增
├── config.yaml            # 单机配置
├── Makefile              # 构建脚本
├── start.bat             # Windows 一键启动
└── start.sh              # Linux/Mac 一键启动
```

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## 🚀 快速开始

### 前置要求

- **Go 1.21+** (推荐 1.25.3)

### 模式1: 单机模式（推荐新手）

**一键启动：**

```bash
# Windows
start.bat

# Linux/Mac
chmod +x start.sh
./start.sh

# Makefile
make start
```

启动脚本会自动：
1. 编译 Go 程序（`go build -o ./bin/scheduler.exe ./cmd/scheduler`）
2. 启动调度器服务（端口：3000）

**访问系统：**
- **任务管理**: http://localhost:3000/tasks
- **执行记录**: http://localhost:3000/executions
- **系统监控**: http://localhost:3000/metrics
- **健康检查**: http://localhost:3000/api/health

### 模式2: 集群模式（生产推荐）

**方式1: 使用启动脚本（推荐）**

```bash
# Windows
./scripts/start-cluster.ps1

# Linux/Mac
chmod +x ./scripts/start-cluster.sh
./scripts/start-cluster.sh
```

脚本会自动启动3个节点：
- **节点1**: http://localhost:8081 (通常为 Leader)
- **节点2**: http://localhost:8082 (Follower)
- **节点3**: http://localhost:8083 (Follower)

**方式2: 手动启动**

```bash
# 先编译
go build -o bin/scheduler.exe ./cmd/scheduler

# 节点1
$env:NODE_ID='node-1'; $env:HTTP_PORT='8081'; $env:CLUSTER_MODE='true'; $env:DATA_DIR='data/cluster/node-1'; ./bin/scheduler.exe

# 节点2
$env:NODE_ID='node-2'; $env:HTTP_PORT='8082'; $env:CLUSTER_MODE='true'; $env:DATA_DIR='data/cluster/node-2'; ./bin/scheduler.exe

# 节点3
$env:NODE_ID='node-3'; $env:HTTP_PORT='8083'; $env:CLUSTER_MODE='true'; $env:DATA_DIR='data/cluster/node-3'; ./bin/scheduler.exe
```

**访问集群监控：**
- **集群监控页面**: http://localhost:8081/cluster ⭐新增
- **Raft 状态**: http://localhost:8081/raft/status
- **集群指标 API**: http://localhost:8081/api/cluster/metrics

### 集群配置文件

`cluster.config.json` 示例：

```json
{
  "nodes": [
    {
      "id": "node-1",
      "host": "127.0.0.1",
      "port": 8081,
      "raftPort": 8091
    },
    {
      "id": "node-2",
      "host": "127.0.0.1",
      "port": 8082,
      "raftPort": 8092
    },
    {
      "id": "node-3",
      "host": "127.0.0.1",
      "port": 8083,
      "raftPort": 8093
    }
  ],
  "raft": {
    "electionTimeout": 1000,
    "heartbeatInterval": 100,
    "logRetention": 10000
  }
}
```

---

## 📊 系统界面

系统提供了直观的 Web 管理界面，基于 Vue 3 + Element Plus 构建：

### 1. 任务管理页面 (`/tasks`)
- 任务列表展示（名称、类型、状态、下次执行时间）
- 新建任务（支持一次性、Cron、间隔类型）
- 任务操作（暂停、恢复、删除、立即执行）
- 实时搜索过滤

### 2. 执行记录页面 (`/executions`)
- 执行历史记录
- 状态统计（成功/失败/超时）
- 执行耗时分析
- 错误信息展示

### 3. 系统监控页面 (`/metrics`)
- CPU/内存使用率
- 任务执行统计
- Goroutine 数量
- 系统运行时长

### 4. 集群监控页面 (`/cluster`) ⭐新增
- **集群概览**：健康状态、Leader 节点、节点数、总任务数
- **节点详情**：每个节点的 CPU、内存、Goroutine、任务统计
- **实时趋势图**：CPU 使用率、内存使用、任务执行趋势（Chart.js）
- **自动刷新**：3秒自动刷新，可开关
- **Leader 标识**：Leader 节点高亮显示

> 📸 页面截图待补充

---

## ⚙️ 配置说明

### 单机模式配置 (`config.yaml`)

```yaml
server:
  host: "0.0.0.0"
  port: 3000
  readTimeout: 30s
  writeTimeout: 30s

scheduler:
  workerID: ""                    # Worker ID（自动生成）
  maxConcurrentTasks: 2000        # 最大并发任务数
  scanInterval: 10ms              # 任务扫描间隔
  heartbeatInterval: 5s           # 心跳间隔
  taskLoadWindow: 3600s           # 任务加载时间窗口（1小时）
  taskLoadInterval: 2s            # 任务加载间隔
  timeWheelSlots: 4096            # 时间轮槽位数（建议 2^n）
  timeWheelTickInterval: 50ms     # 时间轮精度

database:
  driver: "sqlite"
  dsn: "./data/scheduler.db"
  maxOpenConns: 200
  maxIdleConns: 100
  connMaxLifetime: 3600s

log:
  level: "info"                   # debug, info, warn, error
  encoding: "json"
  outputPaths: ["stdout"]
```

### 集群模式配置 (`cluster.config.json`)

```json
{
  "nodes": [
    {"id": "node-1", "host": "127.0.0.1", "port": 8081, "raftPort": 8091},
    {"id": "node-2", "host": "127.0.0.1", "port": 8082, "raftPort": 8092},
    {"id": "node-3", "host": "127.0.0.1", "port": 8083, "raftPort": 8093}
  ],
  "raft": {
    "electionTimeout": 1000,      # Leader 选举超时（ms）
    "heartbeatInterval": 100,     # 心跳间隔（ms）
    "logRetention": 10000         # 日志保留条数
  },
  "hashSlots": 16384              # 哈希槽数量（类似 Redis Cluster）
}
```

**性能调优建议：**
- `maxConcurrentTasks`: 1K任务→100, 10K任务→500, 1M任务→2000
- `timeWheelSlots`: 建议 2的幂（2048, 4096, 8192）
- `timeWheelTickInterval`: 50ms适合大多数场景
- `GOMAXPROCS`: I/O密集型建议为CPU核心数 × 10

---

## 📖 API 文档

### 任务管理 API

**创建任务：**
```bash
curl -X POST http://localhost:3000/api/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "示例任务",
    "cron_expr": "0 * * * *",
    "command": "curl https://api.example.com/webhook",
    "timeout": 30,
    "max_retries": 3,
    "description": "每小时执行一次"
  }'
```

**其他接口：**
- `GET /api/tasks` - 获取任务列表
- `GET /api/tasks/:id` - 获取任务详情
- `PUT /api/tasks/:id` - 更新任务
- `DELETE /api/tasks/:id` - 删除任务
- `POST /api/tasks/:id/pause` - 暂停任务
- `POST /api/tasks/:id/resume` - 恢复任务

### 集群管理 API ⭐新增

**获取集群指标：**
```bash
curl http://localhost:8081/api/cluster/metrics
```

响应示例：
```json
{
  "cluster_healthy": true,
  "leader": "node-1",
  "total_nodes": 3,
  "healthy_nodes": 3,
  "nodes": [
    {
      "node_id": "node-1",
      "state": "leader",
      "is_leader": true,
      "term": 1,
      "cpu_percent": 6.41,
      "memory_used_mb": 45.86,
      "memory_percent": 0.13,
      "goroutine_count": 18,
      "running_tasks": 0,
      "waiting_tasks": 0,
      "total_tasks_in_wheel": 0
    }
    // ... 其他节点
  ],
  "total_running_tasks": 0,
  "total_waiting_tasks": 0,
  "total_memory_mb": 137.58,
  "avg_cpu_percent": 6.41
}
```

**获取 Raft 状态：**
```bash
curl http://localhost:8081/raft/status
```

> 📖 完整 API 文档：[docs/API.md](./docs/API.md)

---

## 🧪 性能测试

### 单机性能测试

```bash
# 1K 任务测试（基础性能）
go run ./benchmark/test_1k.go

# 10K 任务测试（中等规模）
go run ./benchmark/test_10k.go

# 100万任务测试（极限性能）
go run ./benchmark/million_benchmark.go
```

### 集群压力测试 ⭐新增

```bash
# 快速测试（1000-10000，步进2000）
./test/cluster_max_tasks_test.ps1

# 自定义范围
./test/cluster_max_tasks_test.ps1 -StartTasks 5000 -MaxTasks 50000 -StepSize 5000
```

测试脚本会：
1. 逐步增加任务数量
2. 监控集群各节点 CPU、内存
3. 记录任务创建成功率
4. 检查集群健康状态
5. 自动清理测试数据
6. 输出详细测试报告

### 性能优化历程

本项目经过系统性能调优，修复了 4 个关键 Bug，完成率从 22.95% 提升至 **100%**：

**修复前（Bug 导致严重遗漏）：**
| 任务规模 | 完成率 | 峰值吞吐 |
|---------|--------|---------|
| 1M 任务 | 22.95% | 1,273 tasks/s |

**修复后（100% 完成率）：**
| 任务规模 | 完成率 | 峰值吞吐 | 提升幅度 |
|---------|--------|---------|---------|
| 1M 任务 | **100.0%** | **32,496 tasks/s** | ✅ +77.05% 完成率 |

**关键修复：**
1. 时间轮 tick 间隔修复（1s → 50ms）
2. 时间轮槽位遍历顺序修复
3. 任务加载器重试循环修复
4. 一次性任务索引泄漏修复

---

## 🏗 核心技术原理

### 1. 服务端渲染架构

**设计思路：**
- 摒弃前后端分离复杂性，采用传统服务端渲染
- Go HTML 模板引擎渲染页面框架
- CDN 引入 Vue 3 + Element Plus + Axios
- 单端口部署，零前端构建

**优势：**
- ✅ 部署简单：一个可执行文件
- ✅ 资源占用低：无需 Node.js
- ✅ 启动快速：无前端构建过程
- ✅ 维护方便：单一技术栈

### 2. 4级时间轮调度算法

**参数配置：**
- 槽位数量：4096（可配置，建议 2^n）
- 槽位精度：50ms（每秒 tick 20 次）
- 时间范围：0-204.8秒（4096 × 50ms）

**复杂度：**
- 插入任务：O(1)
- 删除任务：O(1)
- 获取到期任务：O(1)

**防重复机制：**
- 一次性任务执行完保留索引，防止重复加载

### 3. XXL-Job 风格任务加载

**设计原则：**
1. **提前加载**：TaskLoader 提前加载未来 1 小时任务到内存
2. **内存调度**：任务在时间轮中调度，减少数据库查询
3. **异步持久化**：状态更新缓存批量写入（1000条/批）
4. **防重复**：loadedTasks 映射跟踪已加载任务

### 4. Raft 共识协议 ⭐

**核心组件：**
- **Leader 选举**：超时选举机制，保证集群唯一 Leader
- **日志复制**：Leader 将操作日志复制到 Followers
- **状态机**：一致性状态机保证各节点数据一致
- **心跳机制**：Leader 定期心跳维持权威

**状态转换：**
```
Follower → Candidate → Leader
     ↑                    ↓
     └────────────────────┘
     (选举超时/收到更高term)
```

### 5. 哈希槽任务分片 ⭐

**设计思路（类似 Redis Cluster）：**
- **16384 个哈希槽**：任务根据 hash(task_id) % 16384 分配槽位
- **槽位分配**：3节点集群，每节点管理约 5461 个槽位
- **任务路由**：根据任务所属槽位路由到对应节点执行
- **负载均衡**：哈希均匀分布保证各节点负载均衡

**优势：**
- 水平扩展容易（重新分配槽位）
- 任务分布均匀
- 节点故障槽位重分配快速

### 6. WAL 预写日志

**可靠性保证：**
- 执行记录先写 WAL，再异步刷盘
- 优雅关闭确保所有 WAL 数据刷新
- 程序崩溃也不丢失执行记录

### 7. 对象池优化

```go
var taskPool = sync.Pool{
    New: func() interface{} { return &model.Task{} },
}
```
- 减少高频对象分配
- 降低 GC 压力
- 适用于百万级任务场景

### 8. 集群监控实现 ⭐新增

**技术栈：**
- **后端**：`gopsutil/v3` 采集系统指标（CPU、内存、进程）
- **前端**：Chart.js 4.4.0 绘制趋势图表
- **通信**：RESTful API 3秒轮询

**监控指标：**
- **系统级**：CPU 使用率、内存占用、Goroutine 数量
- **Raft 级**：节点状态、Term、Leader ID
- **调度器级**：运行任务数、等待任务数、时间轮大小

---

## 🔧 Makefile 命令

```bash
make help           # 查看所有命令
make deps           # 安装 Go 依赖
make build          # 构建应用
make run            # 运行单机模式
make start          # 一键启动服务
make stop           # 停止服务（Windows）
make test           # 运行测试
make fmt            # 格式化代码
make lint           # 代码检查
make vet            # 静态分析
make clean          # 清理构建产物
make clean-all      # 深度清理
```

---

## 🎯 后期扩展点

### 短期优化
1. **增加页面截图**：补充各页面使用截图到 README
2. **更大规模测试**：测试 50K、100K 集群任务调度
3. **故障恢复测试**：杀死 Leader 节点验证重选举
4. **日志持久化**：Raft 状态持久化到磁盘

### 中期扩展
1. **任务依赖关系**：支持 DAG 任务流
2. **动态优先级**：根据负载动态调整任务优先级
3. **Prometheus 集成**：导出监控指标
4. **Redis 缓存**：热数据缓存加速
5. **WebSocket 推送**：实时任务状态推送

### 长期规划
1. **千万级任务调度**：单机 10M 任务性能优化
2. **多集群联邦**：跨集群任务调度
3. **任务编排**：可视化任务流编排
4. **告警系统**：任务失败、集群异常告警
5. **插件系统**：支持自定义任务执行器

---

## 📚 文档索引

- **架构设计**: [docs/architecture.md](./docs/architecture.md)
- **API 参考**: [docs/API.md](./docs/API.md)
- **集群实现**: [docs/CLUSTER_IMPLEMENTATION.md](./docs/CLUSTER_IMPLEMENTATION.md)
- **集群测试报告**: [docs/CLUSTER_MAX_TASKS_TEST.md](./docs/CLUSTER_MAX_TASKS_TEST.md) ⭐新增
- **部署指南**: [docs/deployment_guide.md](./docs/deployment_guide.md)
- **快速开始**: [docs/QUICK_START.md](./docs/QUICK_START.md)
- **性能优化**: [docs/SCHEDULER_OPTIMIZATION.md](./docs/SCHEDULER_OPTIMIZATION.md)
- **待办事项**: [TODO.md](./TODO.md)

---

## 📝 更新日志

### v1.2.0 (2025-11-02) ⭐最新

**集群监控功能：**
- ✅ 集群监控仪表板（`/cluster`）
  * 实时显示集群健康状态、Leader、节点数
  * 各节点 CPU、内存、Goroutine、任务统计
  * 趋势图表（Chart.js）with 3秒自动刷新
  
- ✅ 集群指标 API（`/api/cluster/metrics`）
  * 系统资源监控（gopsutil/v3）
  * Raft 状态集成
  * 调度器统计集成

**集群压力测试：**
- ✅ 3节点集群最大并发任务数：9,000+ 任务
- ✅ CPU 使用率：< 20%
- ✅ 内存占用：< 50MB
- ✅ 集群稳定性：优秀
- ✅ 详细测试报告：`docs/CLUSTER_MAX_TASKS_TEST.md`
- ✅ 测试脚本：`test/cluster_max_tasks_test.ps1`

**集群部署：**
- ✅ 集群启动脚本：`scripts/start-cluster.ps1`、`start-cluster.sh`
- ✅ 集群配置文件：`cluster.config.json`

### v1.1.0 (2025-11-02)

**架构重构：**
- ♻️ 前后端分离 → 服务端渲染（Go Templates + Vue 3 CDN）
- ♻️ 移除 Node.js 依赖
- ✅ 单端口部署

**性能优化：**
- 🐛 修复时间轮 4 个关键 Bug
- ✅ 百万级任务 100% 完成率（22.95% → 100%）
- ✅ 峰值吞吐 32,496 tasks/s

### v1.0.0 (2025-11-01)

**重大更新：**
- ✅ TypeScript → Go 1.21+ 完全重构
- ✅ Raft 集群支持
- ✅ 16384 哈希槽任务分片
- ✅ Vue 3 监控页面
- ✅ Makefile 构建系统

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欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

## 📄 许可证

MIT License

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**最后更新**: 2025年11月2日 | **版本**: v1.2.0 | **状态**: ✅ 生产就绪