客户端实效转移：当某个客户端实例在执行任务中宕机时，其正在执行的分片将重新由其他客户端实例执行；
服务器失效转移：当服务器集群中某个节点宕机时，其正在调度的任务将转移到其他节点去调度；
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应用(App)
用于标识或分组，如用户服务，订单服务等；
应用实例(App Instance)
某应用下的客户端实例，即某个进程实例；
任务(Job)
即被调度的实体，仅会由某一服务器节点调度；
任务实例(Job Instance)
每当任务被触发时，则会生产一个任务实例，执行完成后，则为任务历史；
任务分片(Job Instance Shard)
即任务的预分片配置，包含分片数和分片参数，用户可通过客户端实例执行任务时被分配的分片项及其分片参数，自己实现分片逻辑；
分片项(shardItem)、分片参数(shardParam)
分片项(shardItem)，即当应用实例任务执行时，被分配的任务下标，从0开始；分片参数，即任务下标对应的配置参数。
通常，对于有以下场景或需求时，可以考虑使用分布式任务调度：
需要保证任务执行的高可用性：即当执行任务的应用实例崩溃后，其他应用实例可以继续执行该任务；
要求任务执行效率足够高：在业务数据量级比较大时，可以使用预分片配置来将数据进行逻辑分片，使得多个应用实例能并行执行任务分片，以提升任务的执行效率。
下载最新的压缩包；
或者通过源码构建:
mvn clean package -DskipTests -Prelease
解压安装包：
tar zxf antares-server-{version}.tar.gz
ll antares-server-{version}
bin # 执行脚本
conf # 配置目录
lib # 依赖包编辑配置文件 antares.conf：
# 服务器绑定的IP BIND_ADDR=127.0.0.1 # 服务器的监听端口 LISTEN_PORT=22122 # Redis主机地址 REDIS_HOST=127.0.0.1 # Redis主机端口 REDIS_PORT=6379 # Redis的数据键前缀 REDIS_NAMESPACE=ats # 日志目录，相对或绝对路径 LOG_PATH=./logs # Zookeeper地址 ZK_SERVERS=127.0.0.1:2181 # Zookeeper命名空间 ZK_NAMESPACE=ats # 服务器宕机后，启动Failover前的等待时间(单位为秒，通常大于服务器正常重启的时间，避免因为重启服务器，导致不必要的Failover) SERVER_FAILOVER_WAIT_TIME=30 # 调度器的线程数 SCHEDULE_THREAD_COUNT=32 # JVM堆参数 JAVA_HEAP_OPTS="-Xms512m -Xmx512m -XX:MaxNewSize=256m"
启动/关闭/重启服务器：
./bin/antares.sh start ./bin/antares.sh stop ./bin/antares.sh restart
解压安装包：
tar zxf antares-tower-{version}.tar.gz
ll antares-tower-{version}
bin # 执行脚本
conf # 配置目录
lib # 依赖包编辑配置文件 antares.conf：
# 控制台绑定的IP
BIND_ADDR=127.0.0.1
# 控制台的监听端口
LISTEN_PORT=22111
# Redis的主机地址
REDIS_HOST=127.0.0.1
# Redis的端口
REDIS_PORT=6379
# Redis的数据键前缀
REDIS_NAMESPACE=ats
# 日志目录，相对或绝对路径
LOG_PATH=./logs
# Zookeeper地址127.0.0.1
ZK_SERVERS=127.0.0.1:2181
# Zookeeper命名空间
ZK_NAMESPACE=ats
# 控制台用户名
TOWER_USER=admin
# 控制台密码
TOWER_PASS=admin
# JVM堆参数配置
JAVA_HEAP_OPTS="-Xms512m -Xmx512m -XX:MaxNewSize=256m"
# 是否开启报警
ALARM_ENABLE=false
## 若ALARM_ENABLE=false，下面的配置可以忽略
# 通知类型(暂仅支持邮件)
# 1：邮件
ALARM_NOTIFY_TYPE=1
# 报警标题
ALARM_SUBJECT=Antares任务报警
# 任务超时报警模版，以下四个变量可用，使用{}开头结尾
ALARM_TEMPLATE_JOB_TIMEOUT=应用【{appName}】的任务【{jobClass}】执行超时，调度服务器为【{scheduler}】：{detail}.
# 任务失败报警模版，以下四个变量可用，使用{}开头结尾
ALARM_TEMPLATE_JOB_FAILED=应用【{appName}】的任务【{jobClass}】执行失败，调度服务器为【{scheduler}】：{detail}.
### 邮件配置
# 邮箱主机
MAIL_HOST=192.168.0.1
# 发件人邮箱
[email protected]
# 发件人用户名
MAIL_FROM_USER=haolin.h0
# 发件人密码
MAIL_FROM_PASS=123456
# 收件人列表，逗号隔开
[email protected]启动/关闭/重启控制台：
./bin/antares.sh start ./bin/antares.sh stop ./bin/antares.sh restart
这样便可以进入控制台(如 http://127.0.0.1:22111)，在控制台事先添加应用及任务：
编辑应用：
编辑任务：
Job类型：antares支持两种Job类型， DefaultJob和 ScriptJob:
DefaultJob为最常用的Job类型，开发人员只需要实现该接口即可，如：
public class DemoJob implements DefaultJob {
@Override
public JobResult execute(JobContext context) {
// 可以获取到当前应用实例被分配的分片信息
// 分片号，从0开始
context.getShardItem();
// 分片号对应的分片参数
context.getShardParam();
// 执行任务逻辑...
// 如有需要，可通过分片信息处理不同的数据集
// 注意catch异常
return JobResult;
}
}实现 DefaultJob的任务类的返回结果有三种类型：
JobResult.SUCCESS：分片执行成功；
JobResult.FAIL：分片执行失败，可以通过 JobResult.failed(error)返回，可记录对应的错误信息，便于排查问题；
JobResult.LATER：重新分配，这将使得当前分片会重新被分配执行。
ScriptJob为脚本任务，开发人员只需要继承该类，不需要具体的实现代码，然后配置Job的自定义参数，即为需要执行的命令，如：
/**
* 只需继承ScriptJob即可
*/
public class MyScriptJob extends ScriptJob {
} 
Job分片配置：Job分片配置，主要用于将业务数据进行逻辑分片，需要开发人员自行实现分片逻辑，分片配置只是协助开发人员进行分片，这些配置通常比较有规律，同一应用实例同一时刻只会分配到其中一片，执行完，再拉取其他剩余的任务分片，直到任务执行完成，如：
分片参数由分号隔开，从0开始，每个参数可以是数字，字母或是JSON字符串，比如上面将任务分为3片，这3片对应的参数为0，1，2，我们可以假定将业务数据分为三份，第1份表示记录id % 3 = 0的数据，第2份为记录id % 3 = 1的数据，第3份为记录id % 3 = 2的数据。更常见的场景可能是在分库分表时，同分片参数去划分不同的库或表，当然，如果数据量不大或任务执行的时间可接受，也不用分片。
引入maven包：
<dependency>
<groupId>me.hao0</groupId>
<artifactId>antares-client</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>antares-client日志处理使用的是slf4j-api，开发人员只需额外引入其实现即可，如log4j，log4j2，logback等，zookeeper操作主要依赖curator，若有版本冲突，注意解决。
启动SimpleAntaresClient：
SimpleAntaresClient client = new SimpleAntaresClient( "dev_app", // 应用名称 "123456", // 应用密钥 "127.0.0.1:2181", // zookeeper地址 "ats" // zookeeper命名空间 ); // 执行任务的线程数 client.setExecutorThreadCount(32); // 启动客户端 client.start(); // 创建job实例，需要实现DefaultJob或ScriptJob DemoJob demoJob = new DemoJob(); // 注册job client.registerJob(demoJob);
具体可见 单元测试。
引入maven包：
<dependency>
<groupId>me.hao0</groupId>
<artifactId>antares-client-spring</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>在Spring上下文配置SpringAntaresClient，及其Job实例即可：
<!-- Spring Antares Client --> <bean class="me.hao0.antares.client.core.SpringAntaresClient"> <!-- 应用名称 --> <constructor-arg index="0" value="dev_app" /> <!-- 应用密钥 --> <constructor-arg index="1" value="123456" /> <!-- zookeeper地址 --> <constructor-arg index="2" value="127.0.0.1:2181" /> <!-- zookeeper命名空间 --> <constructor-arg index="3" value="ats" /> <!-- 执行job的线程数 --> <property name="executorThreadCount" value="32" /> </bean> <!-- Job实例 --> <bean class="me.hao0.antares.demo.jobs.DemoJob" /> <!-- ... -->
具体可见 单元测试。
引入maven包：
<dependency>
<groupId>me.hao0</groupId>
<artifactId>antares-client-spring-starter</artifactId>
<version>1.4.0</version><!-- 1.3.0+ -->
</dependency>在application.yml中引入antares相关配置即可：
antares: appName: myapp appSecret: 123456 zkServers: localhost:2181 zkNamespace: ats executorThreadCount: 32
具体参考可见 antares-demo-spring-starter。
对于想做一些任务监听的操作，开发人员可选择实现 JobListener或 JobResultListner，如：
public class DemoJob implements DefaultJob, JobListener, JobResultListener {
@Override
public JobResult execute(JobContext context) {
return ...
}
@Override
public void onBefore(JobContext context) {
// 任务执行前调用
}
@Override
public void onAfter(JobContext context, JobResult res) {
// 任务执行后调用
}
@Override
public void onSuccess() {
// 任务执行成功后调用
}
@Override
public void onFail() {
// 任务执行失败后调用
}
}应用运行过程中，开发人员便可通过控制台作一些基本操作，如：
应用管理：
任务配置：
任务依赖：
任务管控：
任务历史：
集群管理：
应将任务应用与业务应用独立部署，这两类系统不应相互影响，无论从其属性还是运行环境(如GC)都是有区别的；
对任务配置合理的cron表达式，应保证任务执行的间隔时间大于任务执行的总时间，以免同一时刻同一任务发生多次触发执行(antares同一任务同一时刻，只会有一个实例在执行)，其余情况将取决于 Quartz的misfire机制；
为了防止任务分片重复执行，应用应尽量保证幂等性；
合理划分应用，单个任务应用的任务数量不宜太多(如2 * executorThreadCount)，防止单个应用实例执行任务太多，影响任务执行效率。