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1. 容错的必要性 分布式系统使用集群提高了算力，也天然需要面对和解决单机不稳定的问题，比如常说的宕机、掉盘、网络抖动等。 Jeff Dean 多年前在斯坦福有过一个分享1，其中一些数字我觉得应该是架构谨记的: Typical first year for a new cluster: ~1 network rewiring (rolling ~5% of machines down over 2-day span) ~20 rack failures (40-80 machines instantly disappear, 1-6 hours to get back) ~5 racks go wonky (40-80 machines see 50% packet...

在工作流的生命周期里，初步介绍过工作流的各种状态。 1. 状态机 如果我们实现一个任务调度系统，首要是梳理清楚任务状态。 以 Flink 任务流程为例： 提交：任务提交后，资源调度需要分配资源、初始化Container、启动JobManager、TaskManager等。因此任务首先是从初始化到提交中，再从提交成功到运行，当然任务也有可能因为各种原因导致提交失败。 运行：运行中的任务，可能会成功，可能会失败，对流式任务，也有可能一直是运行。 停止：任务在任何一个状态，都可能会收到停止的事件，同理会先变成停止中，再变成已停止，如果停止失败，那回到原来的状态。 这个流程包含三元素： 状态：初始化、提交中、运行、成功、失败、已停止，都是任务的状态 事件...

DolphinScheduler 使用 Netty 作为网络框架，实现 Master Worker 模块间的 RPC 通信。这篇笔记介绍 DolphinScheduler 基础的网络模型，以及是如何使用 Netty 的。 1. Netty 简介 Netty 是 java 一款高性能的通信框架，使用上跟 C++ RPC 库很像，不像 akka 过于抽象和简洁。 Netty-Server 需要定义两个 NioEventLoopGroup 的线程组，一组用于接受 Client 的连接，一组用于 socket 的网络读写。通过 ServerBootStrap 辅助类，注册 handle 处理链，监听指定端口。 Netty-Client 需要定义一个 NioEventLoopGroup ...

1. 为什么要有任务依赖？ 大数据的离线场景中，任务每次执行更新一个新的 Hive 分区，分区基本都是时间相关的，比如天、小时分区。 写入 ODS 表新分区的任务执行完成后，接着执行写入 DWD 表新分区的任务，因此任务之间是有严格的依赖关系的。因为 ODS 是 DWD 的输入，如果任务启动时间过早，DWD 任务就会读不到或者读到一个空分区导致任务失败/数据错误。 所以任务依赖是任务调度系统中非常重要的一环。 扩展任务类型，诸如 ShellTask、FlinkTask、SQLTask 等好比是兵器，多多益善，但是可以按需添加，积少成多。任务依赖、调度及时性则是基本功，一旦依赖计算不准确、调度不及时，就等于自废武功了。 2. 触发/轮询/Crontab 我们是否可以只基于任务...

接上一篇笔记，这里总计下普通任务在 master 的处理过程。 DolphinScheduler 里的任务类型，按照逻辑可以分为两种： 普通任务：具体执行的任务，例如 Shell、SQL、Flink 等，相当于编程语言里的函数、计算 条件分支：用于判断下一个任务是否执行，例如 Dependent、Conditions、Switch 等，相当于编程语言里的 while/for/if 对于普通任务，master 打包发送到 worker 执行；对于逻辑分支，master 交给自身执行。 显然这两种类型的任务处理过程是不同的：前者分发到 worker，需要考虑负载均衡、字段协议、网络延迟等；后者在 master 执行，需要考虑线程隔离、CPU占用。 同时两者又都有相同点：...

如果要设计一套 Master-Worker 架构的任务调度系统，Master 的复杂度无疑更高一些。因为 Master 相当于系统的“大脑”，从宏观上管理着任务调度的准确性和稳定性。其中核心又在于需要准确的管理工作流的状态以及调度下一步的行为。 在了解 DolphinScheduler 的实现之前，我们不妨先思考几个任务调度的问题： 分布式的常见问题，例如如何避免同一个任务被不同 Master 实例分别启动？或者都没有启动任务？ 工作流实例是由多个任务实例的 DAG 组成，先启动哪个？什么时候启动下一个？ 任务应该发送到哪个 Worker 执行？发送 Worker 超时或者失败怎么处理，重试还是发送到其他 Worker？ Worker 需要分组么？有什么好处？ ...