随着大数据时代的到来,如何通过技术手段挖掘隐藏在大数据下的深层次关系,并将其应用于业务场景,成为企业重点关注的问题。定时任务调度恰恰是业务应用和数据处理工作中不可或缺的一部分。随着任务处理数据量的快速增长,传统调度方式导致消耗大量资源的运算逻辑耦合于业务工程代码,非常不利于升级、监控和管理,还极有可能因为繁重的任务影响系统服务的正常响应。起初,部署单台服务器就能满足定时任务需求,但是随着任务数量的不断增长,单机模式会对机器负载产生巨大的压力,无法保证正常地触发运行任务。针对上述问题,本文设计开发出一款符合企业需求的任务调度系统。该系统支持任务分片、分片动态路由、多种任务类型和任务统一配置管理等功能。系统采用分布式架构,解决单体架构遇到的性能瓶颈问题。主要由调度器、执行器和Web控制台三个模块构成,它们的主要职责分别是根据配置的路由策略进行调度计算、执行和停止具体任务、界面化管理任务和集群资源。三个模块通过Zookeeper进行协调,利用Watcher监听机制相互通知。为了让系统中所有执行节点负载均衡、合理地利用节点资源,本系统引入负载均衡调度策略。该策略会综合任务预设负载值和执行器当前负载,计算出保证集群资源平衡的分片调度结果。在功能性需求开发的过程中,也重点关注了系统非功能性需求,例如系统的性能要求、稳定性和扩展性等。最后,对系统的功能和性能进行测试。测试结果表明分布式任务调度系统中各模块功能开发完成并符合预期,性能也满足企业内部各业务系统的要求,并且针对不同测试场景的性能对比,提出任务部署的相关建议。