几种任务调度的 Java 实现方法与比较

综观目前的 Web 应用，多数应用都具备任务调度的功能. 本文由浅入深介绍了几种任务调度的 Java 实现方法，包括 Timer，Scheduler, Quartz 以及 JCron Tab，并对其优缺点进行比较，目的在于给需要开发任务调度的程序员提供有价值的参考.

《Java并发编程》一书提到，用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：. 如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为. Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程. 这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了.

本文讲的是通过Spring注解的方式实现任务调度. 只要引入了spring-context包就能够在项目中使用注解方式的任务调度. 需要在Spring配置文件中加入task的schema. 然后在代码中就可以直接用了，要定时执行的方法必须是void的，并且没有任何参数的. cron表达式请自行问百度，下面只列出几个从网上找的例子.

最近梳理其他同事以前写的 job 后有点想法，记录下. 在大多数的系统都有类似这样的逻辑，比如下单了给用户赠送积分，用户在论坛上发表了帖子，给用户增加积分等等. 下单赠送积分，那么一个订单肯定不能重复赠送积分，所以需要一些状态来比较来哪些是已赠送的，哪些是没有赠送的. 或许可以在订单表里加个字段来标记是否赠送了积分.

 Spark的核心是基于RDD来实现的，Spark任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，然后将每个Stage中的任务（Task）分发到指定的节点去运行得到最终的结果. Application：用户编写的Spark应用程序，由一个或多个Job组成.

在介绍使用到的Quartz和Obsidian的API之前，首先我得声明一下，一般来说使用API并不是调度任务的最佳方式. Quartz提供了一个通过XML来配置作业的机制，而Obsidian则为你提供了一套完整的管理和监控的WEB应用. 然而，有一些使用场景还是强烈推荐使用API的，我们来看一下吧.

前言：本文旨在理清在Hadoop中一个MapReduce作业（Job）在提交到框架后的整个生命周期过程，权作总结和日后参考，如有问题，请不吝赐教. 本文不涉及Hadoop的架构设计，如有兴趣请参考相关书籍和文献. 在梳理过程中，我对一些感兴趣的源码也会逐行研究学习，以期强化基础. 作者：Jaytalent.

Java中线程执行的任务接口java.lang.Runnable 要求不抛出Checked异常，. 那么如果 run() 方法中抛出了RuntimeException，将会怎么处理了. 通常java.lang.Thread对象运行设置一个默认的异常处理方法：. 而这个默认的静态全局的异常捕获方法时输出堆栈.

最近整后台，涉及到两个后台调度的问题. 一是以时间间隔为条件的轮询调度；. 运用场景：每隔5分钟抓取数据；. 二是一某个时间点为条件的轮询调度；. 运用场景：后台日志货报表生成上传，每个周一生成上一周的，每个月初生成上一月. 其实按周来执行调度，用前面一个场景也可以实现，但是按月生成，因为每月时间不固定，必须动态判断和执行.

Spring支持基于Quartz的任务调度，那么其cron表达式类似于Linux的crontab，有7个字符构成，详情如下：. 表达一个列表值，如在星期字段中使用“MON,WED,FRI”，则表示星期一，星期三和星期五. 表达一个范围，如在小时字段中使用“10-12”，则表示从10到12点，即等同于10,11,12.