产品功能
通过SchedulerX可以管理定时调度任务、查询任务执行记录和运行日志。本文介绍SchedulerX调度、执行和运维三个方面的功能。
定时调度
Crontab
支持Unix Crontab表达式，不支持秒级别调度。更多信息，请参见Cron。
Fixed rate
Crontab必须被60整除，不支持其它数量级时间间隔的任务，例如cron不支持每隔40分钟运行一次的定时任务。Fixed rate专门用来做定期轮询，表达式简单，不支持秒级别调度。更多信息，请参见Fixed rate。
Second delay
适用于对实时性要求比较高的业务，例如执行间隔为10秒的定时调度任务。Second delay支持秒级别调度。更多信息，请参见Second delay。
日历
支持多种日历，您也可以自定义导入日历。常见的使用场景包括金融业务场景。例如，在每个交易日执行定时任务。
时区
适用于跨国业务，如需要在每个国家所在时区执行定时任务。
数据时间
SchedulerX可以处理具有数据状态的任务。创建任务时支持填写数据偏移。例如，某个任务是每天00:30运行，但实际上要处理上一天的数据，就可以向前偏移一个小时。运行时间不变，执行的时候通过
context.getDataTime()获得的即为前一天23:30。
创建定时调度任务的操作步骤，请参见创建调度任务。
调度任务编排
支持可拖拽的工作流DAG（Directed Acyclic Graph）进行任务编排，操作简单，前端直接拖拽即可。详细的任务状态图能让您直观地查看并排查下游任务未执行的原因。具体操作，请参见创建工作流。
多种调度任务类型
在定时调度和工作流调度中支持基于多语言的多种任务类型。
Java
针对Java应用，依赖Java SDK接入，运行Java应用中的某个方法。更多信息，请参见Java任务。
脚本任务
在线编写脚本运行，支持Shell、Python等脚本。更多信息，请参见脚本任务。
Golang
针对Go应用依赖Go SDK接入，运行Go应用中的某个任务。更多信息，请参见Golang任务。
XXL-JOB
兼容xxl-job任务，无需修改代码即可托管xxl-job任务。更多信息，请参见XxlJob任务。
DataWorks
集成阿里云DataWorks任务，可以在工作流中引入DataWorks任务和其他任务做编排。更多信息，请参见DataWorks任务。
Spring
兼容Spring @Scheduled注解，无需修改代码即可托管Spring定时任务。更多信息，请参见Spring任务。
Http
http serverless：无需接入客户端，通过暴露一个公网域名来进行任务调度。更多信息，请参见HTTP任务（Serverless）。
http agent：需要在VPC集群内接入一个schedulerxAgent，可以通过内部域名或者IP来调度。
K8s
支持K8s脚本任务，也兼容原生K8s Job、Cron Job。更多信息，请参见K8s任务。
分布式计算
提供简单、易用的分布式编程模型，支持进行大数据批处理。
单机
随机挑选一台机器执行。更多信息，请参见单机。
广播
所有机器同时执行且等待全部结束。更多信息，请参见广播。
Map模型
类似于Hadoop MapReduce里的Map。只要实现一个Map方法，简单几行代码就可以将海量数据分布式到多台机器上执行。更多信息，请参见Map模型。
MapReduce模型
MapReduce模型是Map模型的扩展，废弃了postProcess方法，新增了Reduce接口。所有子任务完成后会执行Reduce方法，可以在Reduce方法中返回该任务实例的执行结果或者回调业务。更多信息，请参见MapReduce模型。
分片运行
类似Elastic-Job模型，控制台配置分片参数，可以将分片平均分给多个客户端执行，支持多语言版本。更多信息，请参见多语言版本分片模型。
失败自动重试
实例失败自动重试
在任务管理的高级配置中，可以配置实例失败重试次数和重试间隔，例如，设置重试3次，每次间隔30秒。如果重试3次仍旧失败，该实例的状态才会变为失败，并发送报警。
子任务失败自动重试
如果是分布式任务（分片模型或MapReduce模型），子任务也支持失败自动重试和重试间隔，同样支持通过任务管理的高级配置进行配置。
多种流控手段
实例并发数
任务级别流控，表示一个任务同时最多运行多少个实例，默认为1，即上一次跑完才能跑下一次。
单机子任务并发数
分布式任务流控，可以控制每台机器同时运行子任务的数量。
全局子任务并发数
分布式任务流控，当机器数量较多时，单机子任务并发数流量比较大。分布式任务可以选择拉模型，所有计算节点向master节点拉取子任务，控制全局最多同时运行多少子任务。
任务优先级队列
应用级别的流控，一个应用同时最多运行多少个任务。
企业可观测能力
SchedulerX拥有丰富的可视化能力，例如：
用户大盘
任务历史执行记录
任务运行日志
任务运行堆栈
任务的链路追踪。更多信息，请参见如何接入链路追踪。
任务操作记录
强大的运维能力
启用或禁用任务
可以通过控制台动态启用、禁用任务。
原地重跑
任务失败后，修改完代码并发布后，可以立即重新执行。
标记成功
任务失败，如果后台将数据处理修正，重新执行又需要几个小时，可以直接将任务标记为成功。
停止任务
实现JobProcessor的kill()接口，您就可以在前端停止正在运行的任务，甚至子任务。
重刷数据
任务具有数据时间，也必然需要重刷数据。例如，一个工作流最终产生一个报表，但是业务发生变更（新增一个字段），或者发现上一个月的数据存在错误，那么就需要重刷过去一个月的数据。通过重刷数据功能，可以重刷某些任务或工作流的数据（只支持天级别），每个实例都是不同的数据时间。
报警监控
报警类型：失败报警、超时报警、无可用机器报警、成功通知。
报警联系人组。
报警历史。
报警方式：短信、电话、邮件、webhook。