百万级定时任务如何设计？有什么好的框架呢？

sorted queue 按最近执行时间排序

mysql 扫表其实挺好的，简单好维护，时间加上索引就行

看你这个需求好像执行频率不太频繁，如果是每分钟 N 个任务，可以用
00:01 - 任务 1, 任务 2, 任务 3
00:02 - 任务 4, 任务 5, 任务 6
的结构保存任务，每分钟唤起一次，拿到所有任务然后执行。

如果很密集，一小时几百万个任务，可以参考游戏常用的时间轮算法。

@binux 主要我的预约任务队列需要频繁的进行增加和删除操作，感觉单纯的有序队列还是不太适合

起一个进程不停查预约时间早于当前时间的行，扫到以后 update 状态然后进程内处理或者扔到消息队列里

@jadec0der 我这个执行频率不算高，主要是用户的预约点可能都会集中在早高峰和晚高峰出行的时间段，早晚高峰的任务量肯定会达到百万级的

如果只是做简单处理，或者转发，单机基本就够了。考虑高可用可以起多个进程并发扫，以 update 状态 sql 的 affected rows=1 来判断抢没抢到

如果在考虑 mysql 扩展性，分库分表就行了

@jokerlee 扫表的话，我这边也是在想怎么尽量把扫表的量压缩到最小，毕竟总的预约量还是很大的，但是在某一个时间段的预约量还是可控的。

@nezhaxiaozi1015 limit 行数就行

用 PostgreSQL，时间建索引，然后多个线程
SELECT ...
FROM jobs
WHERE time < now()
ORDER BY time ASC
LIMIT 100
FOR UPDATE SKIP LOCKED
瓜分任务执行，一点问题都没有。关系数据库发展几十年了，总不至于连这点能力都没有。

MySQL 要 8.0 才有 SKIP LOCKED。

@jokerlee 嗯嗯，现在的想法也是开个现场任务不断的扫表，但是我不想扫全表

@nezhaxiaozi1015 假如同一秒最多有 n 个预约，一次扫 m 行，每 t 秒扫一次的话，不考虑处理耗时，满足 m/t > n 就不会延迟

@nezhaxiaozi1015 当然不用扫算表 select * from tasks where start_time < current_timestamp()and status=0

不知道时间范围，用延迟消息不知道能不能满足。

@reus 谢谢指点，学习一下

@jokerlee 同一秒的预约量实际上是不可控的，只知道有早晚高峰

@br00k 延迟队列，是可以，但是中间要是有用户修改或者删除预约那就麻烦了，还得存一下预约信息，消费的时候判断一下

mysql 唯一选择，保证任务不丢，轻松扛住你的 QPS，把时间精度控制下
百万级这个形容词可以具体点

@nezhaxiaozi1015 再多也有个设计上限，一秒百万够不够，如果要一秒百万不 lag，就分一千张表，多起进程分开扫就完事了

单实例 instance 最大负载流量 i1 存储 i2
总共流量 max1
总存储能 max2

然后分片数就是 slices = max(max1/i1,max2/i2)

然后前端做个 hash，找到对应的 slice 就好，如果考虑高可用可以用主从互，也可以一致性哈希

单实例的实现就是 sorted set，redis 里就有，按照预定的 interval 轮询，这样最大的误差就是 interval，自己实现一个也不难

@j2gg0s

@jokerlee ，一秒一百万应该是估计的最大流量了，一般应该是达不到的

我自己是 mongodb 写的，主要是任务的取出逻辑，成功判断和之后的循环再加入任务池的处理。不过时间是比较久，差不多一天才百万。

@nezhaxiaozi1015 #4 队列只增加不删除，执行的时候 check 一下数据库是不是 update to date 的执行时间 /规则就好了。毕竟你任务执行的时候也要更新下次执行时间不是。

每秒百万？我想你还是先考虑预约怎么进来的问题吧。。。这个量级不是随便搞搞就能扛得住的。

每秒百万…讲真不是随便搞搞就可以的。光考虑读了。百万任务你还要分发处理，还要写，子任务计算的 cpu 和内存消耗都是海量，系统复杂的还要调用其他接口，还要保证数据一致性…

别动不动就是每秒百万并发好不好…这是一个及其恐怖的并发…

先随便搞搞就行了。不行再去改。哪有那么多银弹

@sampeng 嗯嗯是啊，先堆机器堆服务看看

xxl https://www.cnblogs.com/xuxueli/p/5021979.html

用 kafka 存任务队列好像适合你这个场景，消费者也充当任务执行者的身份

Airflow，听过但没用过

https://github.com/snower/forsun

推荐下之前设计的吧，使用系统定时器触发定时，长时间运行也不会出现偏差，持久化使用 redis，虽然每秒执行百万定时任务不大可能，但是管理几百万，上千万的定时任务还是很轻松的，执行器支持常用的 shell、http、redis、mysql 外也可以通过扩展自定义执行器，比如压入分布式队列之类的

之前做过类似的，千万量级也没有压力，基本套路如下：

1. 直接用 MySQL 存储，超时时间戳加索引
2. 周期性从 MySQL 中将超时的任务批量取出，缓存在内存中
3. worker 直接从内存中拿定时器任务，进行处理；处理完毕后更新 mysql 中的状态

可以直接程序实现或者用 消息队列的延迟队列实现，并且结合 redis 做持久化来判断是否已经执行的定时任务。

@bzzhou 思路跟我做的差不多。我们那个增加了失败重试，多实例分布式协调。

一个低数据量的定时任务系统，供 LZ 参考 ：
http://blog.betacat.io/post/how-wecron-schedules/