xxl-job源码学习-总体设计
1 路由策略
2 阻塞处理策略
调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略，策略包括：单机串行（默认）、丢弃后续调度、覆盖之前调度；
3 自研调度模块
XXL-JOB最终选择自研调度组件（早期调度组件基于Quartz）；一方面是为了精简系统降低冗余依赖，另一方面是为了提供系统的可控度与稳定性；
XXL-JOB中“调度模块”和“任务模块”完全解耦，调度模块进行任务调度时，将会解析不同的任务参数发起远程调用，调用各自的远程执行器服务。这种调用模型类似RPC调用，调度中心提供调用代理的功能，而执行器提供远程服务的功能。
4 调度中心HA（集群）
基于数据库的集群方案，数据库选用Mysql；集群分布式并发环境中进行定时任务调度时，会在各个节点会上报任务，存到数据库中，执行时会从数据库中取出触发器来执行，如果触发器的名称和执行时间相同，则只有一个节点去执行此任务。
5 调度线程池
调度采用线程池方式实现，避免单线程因阻塞而引起任务调度延迟。
6 注册中心
执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行。同时，也支持手动录入执行器地址；
7 弹性扩容缩容
一旦有新执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务；
8 过期处理策略
任务调度错过触发时间时的处理策略：
可能原因：服务重启；调度线程被阻塞，线程被耗尽；上次调度持续阻塞，下次调度被错过；
处理策略：
过期超5s：本地忽略，当前时间开始计算下次触发时间
过期超过5s：过期5s内：立即触发一次，当前时间开始计算下次触发时间
9 日志回调服务
调度模块的“调度中心”作为Web服务部署时，一方面承担调度中心功能，另一方面也为执行器提供API服务。
调度中心提供的"日志回调服务API服务"代码位置如下：
xxl-job-admin#com.xxl.job.admin.controller.JobApiController.callback
“执行器”在接收到任务执行请求后，执行任务，在执行结束之后会将执行结果回调通知“调度中心”：
10 任务HA（Failover）
执行器如若集群部署，调度中心将会感知到在线的所有执行器，如“127.0.0.1:9997, 127.0.0.1:9998, 127.0.0.1:9999”。
当任务"路由策略"选择"故障转移(FAILOVER)"时，当调度中心每次发起调度请求时，会按照顺序对执行器发出心跳检测请求，第一个检测为存活状态的执行器将会被选定并发送调度请求。
11 全异步化 & 轻量级
全异步化设计：XXL-JOB系统中业务逻辑在远程执行器执行，触发流程全异步化设计。相比直接在调度中心内部执行业务逻辑，极大的降低了调度线程占用时间；
异步调度：调度中心每次任务触发时仅发送一次调度请求，该调度请求首先推送“异步调度队列”，然后异步推送给远程执行器
异步执行：执行器会将请求存入“异步执行队列”并且立即响应调度中心，异步运行。
轻量级设计：XXL-JOB调度中心中每个JOB逻辑非常 “轻”，在全异步化的基础上，单个JOB一次运行平均耗时基本在 “10ms” 之内（基本为一次请求的网络开销）；因此，可以保证使用有限的线程支撑大量的JOB并发运行；
得益于上述两点优化，理论上默认配置下的调度中心，单机能够支撑 5000 任务并发运行稳定运行；
实际场景中，由于调度中心与执行器网络ping延迟不同、DB读写耗时不同、任务调度密集程度不同，会导致任务量上限会上下波动。
如若需要支撑更多的任务量，可以通过 “调大调度线程数” 、“降低调度中心与执行器ping延迟” 和 “提升机器配置” 几种方式优化
12 任务注册, 任务自动发现
自v1.5版本之后, 任务取消了"任务执行机器"属性, 改为通过任务注册和自动发现的方式, 动态获取远程执行器地址并执行。
AppName: 每个执行器机器集群的唯一标示, 任务注册以 “执行器” 为最小粒度进行注册; 每个任务通过其绑定的执行器可感知对应的执行器机器列表;
注册表: 见"xxl_job_registry"表, “执行器” 在进行任务注册时将会周期性维护一条注册记录，即机器地址和AppName的绑定关系; “调度中心” 从而可以动态感知每个AppName在线的机器列表;
执行器注册: 任务注册Beat周期默认30s; 执行器以一倍Beat进行执行器注册, 调度中心以一倍Beat进行动态任务发现; 注册信息的失效时间被三倍Beat;
执行器注册摘除：执行器销毁时，将会主动上报调度中心并摘除对应的执行器机器信息，提高心跳注册的实时性；
为保证系统"轻量级"并且降低学习部署成本，没有采用Zookeeper作为注册中心，采用DB方式进行任务注册发现；
13 分片广播 & 动态分片
执行器集群部署时，任务路由策略选择"分片广播"情况下，一次任务调度将会广播触发对应集群中所有执行器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务；
“分片广播” 以执行器为维度进行分片，支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量，协同进行业务处理；在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。
“分片广播” 和普通任务开发流程一致，不同之处在于可以可以获取分片参数，获取分片参数进行分片业务处理。
一致性
“调度中心”通过DB锁保证集群分布式调度的一致性, 一次任务调度只会触发一次执行；