历史记录

服务端

2021-12-01

新特性

• 新增API：指定机器。

• 新增API：查询工作流。

2021-06-02

新特性

• 支持应用自动分裂，可以支持单应用百万级别任务。

• 支持RAM鉴权。

2020-12-07

新特性

• 客户端实例支持自定义标签，可以进行任务指定标签运行。

• 新增邮件、钉钉机器人报警。

• 支持应用级别报警联系人组。

问题修复

• 修复修改GroupID，历史执行记录会误降级为10条的问题。

• 修复客户端实例数很多的时候，子任务详情机器列表无法分页的问题。

• 修复任务管理查看历史记录无数据的问题。

2020-09-30

新特性

• 公网region支持pop API。

• 支持使用appKey鉴权（应用Key，代替AccessKey ID或AccessKey Secret）。

• HTTP任务支持高级配置。

• 创建应用和创建任务支持操作记录。

优化

• 优化14寸电脑执行列表操作显示不全的内容格式问题。

• 控制台接口增加鉴权，防止系统安全受到攻击。

问题修复

• 修复通过任务管理查看历史记录是空白的问题。

• 修复池子中任务可能会卡住的问题。

• 修复广播任务可能会卡住的问题。

• 修复工作流中的HTTP任务，手动运行一次会误报无可用机器的问题。

2020-08-19

新特性

• 支持一个应用10万+任务。

• 任务管理新增详情查看功能。

优化

• 搜索性能优化。

• 应用列表下拉框，小于10个有全部应用，超过10个默认选中第一个。

• 服务端部分查询、加载接口性能优化。

• 无可用机器报警可区分是否指定了机器。

问题修复

• 修复禁用任务，池子状态的实例不会变为终止状态问题。

• 修复数据库异常导致池子中的实例会一直卡住问题。

• 修复删除应用，再重新创建个同名的应用会失败问题。

• 修复用户重启后，秒级任务会停止调度问题。

2020-05-27

新特性

• HTTP任务增强。

• HTTP任务支持Post参数。

• HTTP任务支持通过Header获取任务基本信息。

• HTTP任务超时时间上限支持到30秒。

• pop API增强，新版本aliyun-java-sdk-schedulerx2-1.0.3。

• 支持通过popAPI创建HTTP任务。

• 支持授权和取消权限的popAPI。

• 支持连续失败次数报警。

• 支持命名空间下的应用授权。

优化

• 搜索优化。

• 任务管理和流程管理，支持通过状态搜索过滤。

• 执行列表支持通过实例ID搜索。

• 应用列表下拉框支持模糊搜索

• 删除非空应用做检验，有任务不准删除应用。

• HTTP任务性能优化。

• 失败报警频率优化，增加疲劳度。

• 控制台增加“联系我们”。

• 应用名增加非中文检验。

问题修复

• 修复数据偏移无法设置负数。

• 修复超时时间等没有单位的界面显示问题。

• 修复服务端切换主机，指定机器会丢失的问题。

客户端

1.3.2，2021-12-15

修复问题：调整默认依赖的log4j2至2.15.0版本。

1.3.0.3，2021-11-26

新特性

• 秒级别单机增强：单机秒级别循环支持在不用的实例间分发切换执行，SpringBoot应用配置参数如下：spring.schedulerx2.enableSecondDelayStandaloneDispatch=true（默认false）。

问题修复

• 修复“客户端对接多个应用分组时运行实例心跳只上报给指定的调度服务”的问题。

• 修复“秒级别任务偶发的线程异常中断和空指针异常”的问题。

• 修复“SchedulerX客户端与Spring Cloud集成时会出现任务运行锁死超时”的兼容问题。

• 修复“广播任务在并发情况下出现执行中断”的问题。

• 修复“秒级别任务在执行过程中未能定时刷新Worker实例列表”的问题。

• 修复“秒级别广播任务执行停止指令后，扫描线程未结束”的问题。

• 修复“秒级别广播任务场景下，大批量Worker按批次发布过程中任务有概率卡住”的问题。

1.2.9.1，2021-8-30

问题修复

• 修复问题：修复worker与Spring Cloud集成时出现任务运行锁死超时。

1.2.9，2021-8-27

新特性

• 秒级别单机增强：单机秒级别循环支持在不用的实例间分发切换执行，配置参数：spring.schedulerx2.enableSecondDelayStandaloneDispatch=true（默认false）。

问题修复

• 修复问题：广播任务在并发情况下出现中断信号，以及worker可以实例列表未更新。

1.2.8.3，2021-8-13

问题修复

• 修复秒级别广播任务执行停止指令后扫描线程未结束。

1.2.8.2，2021-8-6

问题修复

• 秒级别广播任务大批量worker按批次发布过程中任务运行有概率卡住进行修复。

1.2.8，2021-6-23

新特性

• 广播任务增强：postProcess可以拿到所有机器执行的状态JobContext.getTaskStatuses()和执行结果JobContext.getTaskResults()。

• 广播分片模型：广播任务可以通过JobContext获取shardingNum和sharingId，通过自己机器的index进行数据分布式处理。

• 分片模型增强：JobContext可以从shardingNum获取所有分片数量。

1.2.7，2021-4-28

新特性

• 新增开关，可以关闭的failover功能。

问题修复

• 修复心跳探活失败，可能会socket泄漏的问题。

• 修复MapTask Master在子任务比较多的情况下，可能会频繁误failover的问题。

1.2.5.2，2021-4-8

新特性

• 秒级别任务间隔支持到毫秒级别。

优化

• MapReduce模型，root Task固定在master node执行，方便排查问题。

• 不强依赖log4j2，如果用户使用的是logback，可以把log4j和log4j2依赖移除。

1.2.4.3，2021-1-21

新特性

• 广播任务运行中支持进度汇报。

• 心跳日志可以通过开关关闭。

问题修复

• 修复广播任务有可能卡住的严重问题。

优化

• 心跳间隔调整为10秒。

1.2.3.1，2020-12-16

问题修复

修复客户端负载高把任务调度长连接打挂，导致任务无法继续调度的问题。

1.2.2.2，2020-12-10

新特性

• 支持容器内采集容器真实CPU使用率。需要增加配置，以starter为例：spring.schedulerx2.enableCgroupMetrics=true，spring.schedulerx2.cgroupPathPrefix=/sys/fs/cgroup/cpu/ （非必填，如果容器里有"/sys/fs/cgroup/cpu/"这个路径，可以不用配置，否则修改为真实的cgroup路径）。

• 支持标签。客户端启动可以自定义打标签，以starter为例：spring.schedulerx2.labels=xxx。任务管理中可以指定机器，可以指定任务跑在某个标签的实例上。适用场景灰度、单元化等。

问题修复

• 把h2从shade中移除。shade h2可能会导致MySQL驱动加载失败。

优化

• 客户端心跳线程和akka核心线程独立出来，保证业务繁忙不会影响心跳探活。

1.2.1.2，2020-10-20

新特性

• 支持共享ContainerPool，客户端所有任务可以共享同一个线程池，大量任务高并发调度情况下大大提高客户端性能和稳定性。

• Shade Scala，解决scala冲突的问题。

• 公有云支持appKey鉴权。

• MapReduce模型增强，支持配置是否所有子任务成功才执行Reduce方法。

• 客户端支持-Dschedulerx.appKey设置appKey。

问题修复

• 修复广播任务可能会卡住的问题。

• 修复sls功能的AccessKey ID或AccessKey Secret泄漏的问题。

优化

• 优化客户端netty线程池。

1.2.0.2，2020-08-19

新特性

• 支持一个应用10万+任务（只有公有云支持）。

• 新增客户端日志开关，默认开启。

• OpenAPI创建任务，支持设置状态。

• 去除diamond-client、logger.API和log4j依赖。

问题修复

• 修复客户端断网演练会和服务端失联的问题。

• EDAS应用无法读取AccessKey Secret。

1.1.4.RELEASE，2020-05-15

新特性

• 支持自建NameSpace。

• 支持初始化多个SchedulerxWorker。

• MapReduce模型增强

• 子任务失败，也能执行Reduce。

• JobContext.getTaskStatuses可以判断每个Task的状态，Map<Long, TaskStatus>结构体Key是TaskId，Value是Task的状态。

问题修复

• ProcessResult，result为空，会导致空指针。

• thread-dispatcher-delivery挂起会导致任务卡住。

1.1.2.RELEASE，2020-02-10

新特性

• shade protobuf and netty from AccessKey IDka，解决接入90%以上JAR包冲突。

问题修复

• AppKeys不支持多分组。

1.1.0，2019-12-17

新特性

• 支持多语言版本的分片模型（类似于elastic-job）:HTTPS://yq.aliyun.com/articles/739601。

• OpenAPI创建分组，可以返回AppKey。

• 成功状态支持重跑，工作流中的任务实例重跑自身及下游。

问题修复

• 分布式拉模型，全局子任务可能不起作用。

• 隔离单元环境，如果没有配置Domain，可能还是会启动失败。

优化

• Server端性能优化，和客户端通信同步改成异步，并优化了akka默认dispatcher的配置。

• 使用1.1.0版本客户端，心跳性能优化提高3倍。

• 前端任务管理列表重新设计，可以看到更多信息。

1.0.9，2019-11-28

新特性

• 增加BlockAppStart配置。表示Schedulerx启动失败是否block应用程序启动，默认true。

• 新增查询工作流运行状态接口。接口为GetWorkflowInstanceRequest。

• JobContext上下文新增jobName字段。这样用户可以运行期间获取到任务名称。

问题修复

• 通过Hessian反序列化BigDecimal为0。

• 通过Hessian反序列化LocalDateTime报错。

• 修复指定机器功能问题。任务运行超过一定时间子任务会下发到未指定机器上。

• 客户端springContext.getBean报AnnotationConfigApplicationContext has not been refreshed yet异常。

• 修复任务实现类配置错误的情况下会触发Spring Boot的ServeletWebServer停止的逻辑，导致业务进程在，但是Web服务被shutdown问题。

• 修复系统启动变量user.dir='/'，任务会卡住的问题。

• 客户端springContext.getBean报AnnotationConfigApplicationContext has been closed already异常。

• 客户端生成的workerId存在小概率重复冲突的问题，造成任务触发到非本应用的机器上。

• Spring应用不能自定义class loader。

• 秒级别任务广播执行计数器显示不对。

• 秒级别任务，jobContext.getScheduleTime没有跟着循环更新。

1.0.8，2019-08-06

新特性

• 【重要】重构JobProcessor.postProcess接口，增加ProcessResult返回值，之前用到postProcess接口需要改代码。

• 广播执行增强，BroadcastJobProcessor支持preProcess和postProcess。preProcess会在所有机器执行process之前执行一次，postProcess会在所有机器执行process后执行一次。

• JobContext.getTaskAttempt可以获取当前子任务重试次数。

• 客户端支持自定义监听端口，例如SchedulerxWorker.setPort。

• Java任务可以实现JobProcessor，不必须继承JavaProcessor。

问题修复

• 修复TaskId=1的子任务不支持子任务自动重试的bug。

• 分布式任务，根任务失败，无法看到失败原因。

• 并行任务子任务列表不能重试子任务。

1.0.6-compatible，2019-07-02

优化：兼容schedulerx1.0(DTS)接口的兼容版本。不支持同时依赖schedulerx-client和schedulerx-worker两个包，只能依赖schedulerx-worker一个包，即需要把DTS所有任务迁移到SchedulerX 2.0。

1.0.6，2019-07-02

新特性

• 新增部分包的shade: aliyun-log, commons-validator, gson, fastjson, guava, commons-collections。

• 通过ProcessResult(false, errorMsg)返回，前端日志也能看到errorMsg。

优化

• 优化at-least-once-delivery性能。

• 高负载场景下，消息重复发送会造成秒级任务卡主或应用线程被Interrupt。

• 广播任务卡主问题。

• 秒级任务卡主问题。

• at-least-once-delivery可能会导致子任务状态无限重试。

• logcollector初始化失败，异常抛出来，启动失败。

• DB清理工作流任务实例，导致工作流无法恢复调度问题。

• Spring方式启动，不支持kill。

1.0.3，2019-06-06

• MapReduce模型支持返回所有子任务的结果，由Reduce处理。

• 分布式模型支持拉模型，解决因为单机性能引起的木桶效应，支持动态扩容拉子任务。

• 拉模型支持全局子任务并发度，可以进行限流。

• JobContext增加wfInstanceId。

• 客户端启动失败抛异常，堵塞JVM启动，尽早发现问题。

• 客户端启动打印mvn依赖JAR的版本和路径，帮助排查JAR包冲突。

• 分布式模型子任务详情，增加队列维度，可以看到每台机器缓存的子任务队列。

优化

• Worker因为server负载高被误guarantined，可以自动恢复，不同重启客户端。

• 分布式模型子任务详情，运行中可以真实显示每台机器正在运行的子任务数。

• Master节点挂了，server会负责清理slave节点的资源，防止内存泄漏。

1.0.0，2019-04-30

新特性

• 支持crontab和fixed_rate表达式进行周期性定时调度。

• 支持工作流调度，进行流程编排。

• 支持second_delay表达式进行秒级别调度。

• 支持Java、Shell、Python、Go任务类型。

• 支持单机执行、广播执行、并行计算、内存网格、网格计算。

• 支持Map和MapReduce分布式编程模型。

• 支持任务实例级别和子任务级别的失败自动重试（默认不重试）。

• 支持数据时间和重刷数据。