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背景介绍
业务场景
在日常工作中，我们时不时需要对某些逻辑进行重复调度，这时我们就需要一个调度系统。根据不同的调度需求，可以广义分为两类：
定时调度
根据一定的周期对任务进行重复调度。这类比较容易实现，通常一个crontab就可以对任务进行定期调度。但是简单的crontab任务在实际生产中应用会有一些挑战，包括失败处理、监控以及部署、跨机器部署、重试等。
依赖调度
依赖调度类型，通常是指某个逻辑的触发需要在特定的“事件”发生之后，这个事件可以是上游某个任务完成，也可以是某个指定路径数据就绪，或者其他外部触发等。任务间的依赖会形成一个Worflow，典型的一个简单WorkFlow 如下图：
上图中，“计算用户留存率”需要等待“数据预处理”完成，那么“计算用户留存率”就对“数据预处理”任务产生了依赖。任务间的依赖可以有“业务时间偏移”需求，如“计算留存率”需要根据今天的数据与7天前的数据进行计算，那么这个节点需要同时依赖“数据预处理”当前业务日期的任务实例以及7天前的任务实例。只有当两个业务日期的实例都成功了，才会触发当天的“计算用户留存率”任务，避免产生脏数据。
业界选择
调度系统在业界已经有不少方案，初期也调研了相关的开源调度系统。主要包括以下几个
Airflow
Airflow最早是由Airbnb开发然后贡献到Apache中的一个调度系统，目前使用较多，社区也比较活跃。用户可以通过Python定义工作流以及调度频率等。Airflow 定位是一个通用的调度系统，支持单节点以及多节点部署。整体架构图如下
其中调度的主要逻辑在 Scheduler 模块中，Scheduler 通过“轮询“的方式从数据库中拉取需要运行的任务交由 Worker 去运行。多节点模式下，Scheduler 是通过 Celery 进行任务分发给多个Worker中。需要说明的一点是，即使在多节点模式下，Scheduler本身也是一个单点故障。
Azkaban/Oozie
Azkaban和Oozie分别是由LinkedIn和Apache开源的调度系统，重点专注于Hadoop Batch的调度，更好的集成了Hadoop 相关功能，方便用户可以简单跑起Spark/Hive 等任务。其中与Airflow 不同的是Azkaban 和Oozie是通过配置/DSL 的形式来进行DAG的配置。在社区活跃度上与Airflow相比有一定的差距。
其他开源系统
其他开源的还有一些类似DolphinScheduler等，既然有了这么多开源的系统，我们为什么还决定自己造轮子 - FlowX？
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我们需要的调度系统定位是一个通用的的调度系统，能够处理多种节点类型；
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高可用，可伸缩。这个调度系统会承载着类似基础数仓等一些核心链路，需要保证调度的高可用。同时随着公司业务的不断发展，预期调度的任务数会快速上涨，需要能够水平扩容；
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易二次开发，公司的业务针对调度系统会有一些定制化需求，如支持自定义镜像、增加控制节点、增加超时自动重试等功能，需要可以低成本地对系统改造；
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易于集成，做为一个集中化的调度系统，计划与公司其他系统进行集成，如根据任务的依赖关系可以提供数据血缘功能，供数据地图工具使用；
调度能力介绍
Functional
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支持定期调度（分钟级、小时级、天级、每周或者每月的某几天）
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支持依赖执行 -- 任务间的依赖 -- 外部HDFS/Hive partition 依赖 -- 任务自依赖（依赖前一个业务时间的实例） -- 支持不同周期的任务依赖，比如小时级别的任务可以依赖天级别的任务 -- 支持依赖业务时间偏移（如当前实例依赖n天前上游任务实例，或者历史某段时间的上游任务实例）
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支持暂停、取消运行中实例，失败自动重试和告警
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历史数据回补
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可以针对Worflow中指定节点以及全部下游进行重跑以修复如数据质量引起的问题
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任务并行量的控制
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依赖推荐 -- 系统会根据用户的SQL逻辑自动提取出所需依赖的上游表 -- 如果上游表是调度系统内的任务产出的，那么会推荐出上游任务 -- 如果上游表不是系统内的任务产出的，那么会推荐Sensor探针任务
Non-functional
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保证高可用、扩展性和故障恢复的准确性，不漏调度和不重复调度
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调度延迟秒级
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UI以及API多重配置方式
技术实现
基本概念
DAG
DAG全称是Directed Acyclic Graph（有向无环图）。调度系统里，一个DAG表示一组相关的任务，任务之间的依赖关系用一个有向边来表示。如下图所示，A到B有一条边，代表A是B的前置任务，即任务B依赖任务A的运行。
如图所示的任务依赖关系，一种有效的执行顺序是A -> G -> B -> D -> C -> E -> F。
任务
调度系统中DAG中的每个节点代表一个任务，代表着一段逻辑，用户可以在任务里面实现不同的业务逻辑。
实例
系统根据每个任务指定的业务日期会产生的一个实例，实例是调度的基本单位。同时任务之间的依赖关系最终都会转化为实例间的依赖关系。
系统架构图
模块解析
WebService
WebService做为外部系统与用户交互的主要入口，用户通过UI/API创建任务等操作是通过WebService进行交互的。主要的功能如下:
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权限检查
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任务开发以及运维
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实例运维
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日志信息获取
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项目管理
Master
Master 是系统的“心脏”。目前Master的容灾是通过ZK进行主备的。Master的主要功能包括任务依赖图的管理、调度优先级管理、Quota管理、实例分发、Scheduler和Worker的监控。
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任务依赖图管理
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维护任务间的依赖关系，并且提供Service给其他模块，如查询某个任务的上游以及下游等信息。
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生成计划／重跑实例，向 scheduler 发送 INSTANCE_CREATE 事件。同时Master会定期提前生成未来一段时间内需要运行的实例。
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调度优先级管理
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借鉴yarn的公平调度算法思路来解决高负载情况下调度顺序的问题。通过任务属性划分优先级队列，确保任务根据优先级有序调度，达到流控&加权均衡的目的
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Quota管理
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通过多维度指标 + 正/反向匹配 + 时间区间限制来灵活匹配目标任务，限制对应的并发度，来达到“凌晨保证系统调度资源，白天保证回溯重跑数据资源”或者“限制eval task占用过多资源”等提高系统资源利用率的目的
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实例分发
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通过依赖检查并且到达计划时间的实例会由master进行分发
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根据不同的任务类型，Master会决定交由worker去执行还是直接提交到K8s中
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模块监控
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维护当前活跃的Scheduler列表，创建的实例会交由对应的Scheduler 去进行调度检查。
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维护当前活跃的Worker列表，将实例分发到对应的Worker/k8s去执行。
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监控scheduler以及Worker状态，在状态异常的时候主动将实例分发到其他节点上。
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Scheduler
Scheduler部分主要包含三个子模块
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Dependency Checker
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从事件队列中获取Master分发过来的事件，检查相应实例的上游依赖。如果依赖都满足的话则会将事件丢入下一个队列中
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如果此时依赖还不满足，那么此次事件会被丢弃，当前实例会由上游的成功事件来主动进行触发，避免占用大量资源轮询上游状态
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Time Checker
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从队列(DelayedQueue)中取出通过依赖检查且到达运行时间的事件（实例）。如果是普通任务类型交由master去分发执行，如果是Sensor探针类型的任务则会丢到Sensor Processor去检查外部数据的就绪情况
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Sensor Processor
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目前实现了两种类型的Sensor检查，HDFS路径以及Hive table/partition。
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Sensor会去检查对应的HDFS/Hive 数据是否已经就绪，如果就绪，就走触发下游流程。如果未就绪，在Sensor的一次检测中不会进行不停轮询，而是借助了任务自动重试机制，等待指定的时间（目前是5分钟）之后会再次进行检查。直到外部数据ready或者超过重试次数。
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Scheduler同时会将自己注册到ZK里面。Master是通过Zk进行感知哪些Scheduler是处于可用状态。Scheduler重启的时候会从数据库中捞回本Scheduler 处理中的任务进行恢复。
Worker
Worker是具体负责任务执行的模块。通过依赖检查的实例会由Master分发到Worker中由Worker进行执行并且监控任务运行状态。Worker中会启动子线程对任务进行提交以及监控，并且主动向Master汇报状态以及进行失败重试等操作。 Worker同样会将自己注册到ZK里面以便Master进行感知。
Zookeeper
系统中用到的ZK主要是以下几个目的
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选主：Master 是由ZK进行选主的来实现主备，达到系统高可用目的。
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探活：Master 是通过ZK来感知Scheduler和Worker可用列表。
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服务发现: Scheduler和Worker会通过ZK来发现Master的监听ip和port。
未来规划
未来这个调度系统主要是会针对“功能增强”以及“易用性”进行完善。主要包括:
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提供更多交互方式，包括CLI以及配置文件等形式
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完善节点类型（如控制节点）
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接入更多系统，如公司的Cronjob以及FaaS平台
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轻量化部署
总结
当前自研的调度系统FlowX已经具备比较完善的功能，已通过火山引擎DataLeap对外提供服务，经过一年多的打磨，系统稳定性也已经有了保障。系统上已经承载了很多基础数据链路以及多方向业务应用。针对业务真正做到了“集数据产生、数据传输、数据处理、业务流程”于一体。交互方式上，除了以Web UI的操作方式接入，同时有一定的API接入能力。
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