SnailJob：分布式环境设计的任务调度与重试平台！
背景
近日挖掘到一款名为“SnailJob”的分布式重试开源项目,它旨在解决微服务架构中常见的重试问题。在微服务大行其道的今天，我们经常需要对某个数据请求进行多次尝试。然而，当遇到网络不稳定、外部服务更新或下游服务负载过高等情况时，请求可能会失败。这时，重试机制就显得尤为重要。SnailJob应运而生。
简介
SnailJob是一个为分布式环境设计的任务调度与重试平台，特点包括高灵活性、可靠性和效率。它采用分区模式实现核心功能，提供高度的可伸缩性和容错能力。同时，SnailJob具备完善的权限管理、强大的告警监控功能，并提供了用户友好的界面交互，确保了操作的简便性和系统的安全性。
特性一览
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易用性：完善的文档帮助新手快速接入和熟悉系统，全流程的保姆级视频讲解每一个功能点，沉浸式学习和使用SnailJob。
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高性能：系统采用多bucket模式，借助负载均衡算法，确保每个节点能够均衡处理任务，同时支持无限水平扩展，轻松应对海量任务调度
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配置多样化：SnailJob控制台提供了多样化的参数配置,包括路由策略、Id生成模式、分区指定、退避策略、最大重试次数、告警通知等。满足用户在不同场景下的配置需求。
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分布式调度任务：高性能分布式任务调度框架，无需外部中间件即可实现秒级任务调度。支持集群、广播和分片模式，以及多种阻塞策略。提供监控和实时日志功能，便于开发人员监控任务状态。
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多样化告警对接：支持多样化的告警方式包括 邮箱、企业微信、钉钉、飞书、Webhook
为啥选择SnailJob
对于系统中核心场景的数据安全是非常重要的保障手段, 基于内存重试策略(目前业界比较比较出名的SpringRetry或者GuavaRetry都是基于内存重试实现的)数据的持久性得不到保障， SnailJob提供了本地重试、服务端重试、本地重试和服务端重试相结合三种重试模式。SnailJob的本地重试方案依然保留了内存重试的策略,应对短暂不可用场景下的快速补偿。服务端重试则实现了数据的持久化,支持多种数据库配置。用户可以通过控制台管理异常数据,自定义多种配置,便捷地完成数据补偿操作。
快速入门服务部署
https://snailjob.opensnail.com/docs/guide/service_deployment.html
HelloWorld
https://snailjob.opensnail.com/docs/guide/hello_world.html
系统展示
总结
SnailJob通过其灵活高效的任务调度和重试机制，确保了业务的连续性和稳定性，同时高度可伸缩的分区模式支持了系统的容错性和扩展性。完善的权限管理和强大的告警监控保障了系统的安全性和可靠性，而友好的用户界面大大提升了操作的便捷性。总的来说，SnailJob是现代复杂计算环境中确保任务高效执行和监控的理想选择。
项目地址：https://gitee.com/aizuda/snail-job