背景：现在有多个后端服务器，并且在代码中定义了一个定时任务，希望这个定时任务在一个时间只在一个服务器上执行，涉及到分布式调度，调研了一下总结出几种方案：
1.mysql的内置GET_LOCK
GET_LOCK方法的介绍
GET_LOCK是MySQL提供的一种加锁机制，用于控制并发访问数据库中的资源。GET_LOCK允许一个客户端获取一个带有给定名称的锁，并且只有该客户端能够释放该锁。这个锁是应用程序级别的，在不同的mysql会话之间使用，是名字锁，不是锁具体某个表名或字段，具体是锁什么完全交给应用程序。它是一种独占锁，意味着哪个会话持有这个锁，其他会话尝试拿这个锁的时候都会失败。这种方式是针对锁内的所有操作加锁，并不针对特定表或特定行，如果不释放锁，直到关闭连接会话结束，锁才会释放
以下是GET_LOCK方法的语法：
select GET_LOCK(str, timeout);
str: 锁的名称，通常是一个字符串。
timeout: 获取锁的超时时间（秒），如果在指定的时间内无法获取到锁，GET_LOCK将返回0。
释放锁：SELECT RELEASE_LOCK(@lock_key);
如果使用java的jpa，直接定义一个方法，用原生的sql即可，并且不用指定表
@Query(value = "SELECT GET_LOCK(:lockName, 10)", nativeQuery = true)int addLock(@Param("lockName") String lock);@Query(value = "SELECT RELEASE_LOCK(:lockName)", nativeQuery = true)int releaseLock(@Param("lockName") String lock);
2.version乐观锁
需要在数据库表中增加一个version字段，主要用于实现并发更新，读取数据时，将version字段值一通取出，每更新一次version加一，提交更新时判断当前version与第一次取出来的version是否相等，相等则更新，否则认为是过期数据。如下图所示：
使用：
先查出出记录
select (status,status,version) from t_goods where id=#{id}
再修改记录
update t_goods
set status=2,version=version+1
where id=#{id} and version=#{version};
如果使用jpa，可以直接使用version注解来标识版本号字段：
@Versionprivate int version; // 版本号字段
此时当尝试更新实体时，Spring Data JPA会自动检查版本号是否一致。
3.mysql的悲观锁
用for update实现，sql语句层面是这样：
update table set column=‘value’ for update
这种情况where条件如果涉及到数据库对应的索引字段，会是行级锁，否则会是表锁
实现悲观锁的时候有两种方式：
自行写原生SQL，然后写上for update语句。（方法：findCatalogsForUpdate）
使用@Lock注解，并且设置值为LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE即可代表行级锁。
使用Lock注解例子：
@Lock(value = LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE) //代表行级锁@Query("select a from Catalog a where a.id = :id")Optional<Catalog> findCatalogWithPessimisticLock(@Param("id") Long id);
当你使用 @Lock(LockModeType.PESSIMISTIC_WRITE) 注解来加锁查询结果时，查询会获取一个写锁（排他锁）。这意味着在当前事务提交之前，其他事务将无法读取或修改被锁定的行。
缺点：使用Lock加锁，由于mysql执行速度很快，在一台节点上执行完之后会很快释放锁，另外的节点进入时仍然会获取到锁
4.redis分布式锁
boolean acquired = redisLock.tryLock(LOCK_KEY, lockValue, LOCK_TIMEOUT, TimeUnit.SECONDS); if (acquired) {}
这里在使用时为了防止多台节点先后得到锁，可以设置redis自动过期机制：
//如果键不存在则新增,存在则不改变已经有的值。(备注：失效时间要大于多台服务器之间的时间差，如果多台服务器时间差大于超时时间，定时任务可能会执行多次)Boolean flag = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, value, 20, TimeUnit.SECONDS);if (flag != null && flag) {log.info("{} 锁定成功，开始处理业务", key)}
5.分布式任务调度框架（quartz\XXL-JOB)
Quartz 是一个开源的任务调度框架，支持以下功能：
简单和复杂的调度：支持简单的时间间隔调度和复杂的 Cron 表达式调度。
持久化：支持将调度信息持久化到数据库中，确保任务在应用重启后依然有效。
集群支持：支持在分布式环境中运行，确保任务在多个节点中只执行一次。
灵活的任务定义：支持定义各种类型的任务，包括无状态和有状态任务。
缺点：使用来说相对需要加的东西较多，需要添加新依赖和新的类：
Quartz 的基本概念
Job：任务接口，定义具体的任务逻辑。
JobDetail：任务详情，包含任务的定义和相关数据。
Trigger：触发器，定义任务的触发时间和频率。
Scheduler：调度器，管理和调度任务。
Quartz 的使用
- 添加依赖
在 Maven 项目中添加 Quartz 依赖：
<dependency><groupId>org.quartz-scheduler</groupId><artifactId>quartz</artifactId><version>2.3.2</version>
</dependency>
- 定义任务
实现 Job 接口，定义具体的任务逻辑：
import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;public class MyJob implements Job {@Overridepublic void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {System.out.println("Executing MyJob at " + System.currentTimeMillis());}
}
XXL-JOB:
同样需要添加新的依赖，并且要引入xxljob的配置：
<dependency><groupId>com.xuxueli</groupId><artifactId>xxl-job-core</artifactId><version>2.3.0</version>
</dependency>
配置：
@Configuration
public class XxlJobConfig {private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);@Value("${xxl.job.admin.addresses}")private String adminAddresses;@Value("${xxl.job.accessToken}")private String accessToken;@Value("${xxl.job.executor.appname}")private String appname;@Value("${xxl.job.executor.address}")private String address;@Value("${xxl.job.executor.ip}")private String ip;@Value("${xxl.job.executor.port}")private int port;@Value("${xxl.job.executor.logpath}")private String logPath;@Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")private int logRetentionDays;@Beanpublic XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);xxlJobSpringExecutor.setAddress(address);xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);xxlJobSpringExecutor.setPort(port);xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);return xxlJobSpringExecutor;}
}
![[论文阅读]SCOTT: Self-Consistent Chain-of-Thought Distillation](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0e038ca9152c4f94b575b5f23e118079.png)
