使用简单：提供前端Web界面，允许开发者可视化地完成调度任务的管理（增、删、改、查）、任务运行状态监控和运行日志查看等功能。
定时策略完善：支持CRON表达式、固定频率、固定延迟和API四种定时调度策略。
执行模式丰富：支持单机、广播、Map、MapReduce四种执行模式，其中Map/MapReduce处理器能使开发者寥寥数行代码便获得集群分布式计算的能力。
执行器支持广泛：支持Spring Bean、普通Java对象、Shell、Python等处理器，应用范围广（比如广播执行+Shell脚本用来清理日志）
运维便捷：支持在线日志功能，执行器产生的日志可以在前端控制台页面实时显示，降低debug成本，极大地提高开发效率。
依赖精简：最小仅依赖关系型数据库（MySQL/Oracle/MS SQLServer...），扩展依赖为MongoDB（用于存储庞大的在线日志）。
高可用&高性能：调度服务器经过精心设计，一改其他调度框架基于数据库锁的策略，实现了无锁化调度。部署多个调度服务器可以同时实现高可用和性能的提升（支持无限的水平扩展）。
故障转移与恢复：任务执行失败后，可根据配置的重试策略完成重试，只要执行器集群有足够的计算节点，任务就能顺利完成。

	QuartZ	xxl-job	SchedulerX 2.0	OhMyScheduler
定时类型	CRON	CRON	CRON、固定频率、固定延迟、OpenAPI	CRON、固定频率、固定延迟、OpenAPI
任务类型	内置Java	内置Java、GLUE Java、Shell、Python等脚本	内置Java、外置Java（FatJar）、Shell、Python等脚本	内置Java、外置Java（容器）、Shell、Python等脚本
分布式任务	无	静态分片	MapReduce动态分片	MapReduce动态分片
在线任务治理	不支持	支持	支持	支持
日志白屏化	不支持	支持	不支持	支持
调度方式及性能	基于数据库锁，有性能瓶颈	基于数据库锁，有性能瓶颈	不详	无锁化设计，性能强劲无上限
报警监控	无	邮件	短信	邮件，提供接口允许开发者自定义开发
系统依赖	MySQL	MySQL	人民币（公测期间免费，哎，帮打个广告吧）	任意Spring Data Jpa支持的关系型数据库（MySQL、Oracle...）
DAG工作流	不支持	不支持	支持	暂不支持，有明确开发计划

接入流程（文档不要太详细，简单强大兼得说的就是在下～）

开发日志

定时调度功能：支持CRON表达式、固定时间间隔、固定频率和API四种方式。
任务执行功能：支持单机、广播、Map和MapReduce四种执行方式。
执行处理器：支持SpringBean、普通Java对象、Shell脚本、Python脚本的执行。
在线日志：分布式日志方案。
高可用与水平扩展：调度服务器可以部署任意数量的节点，不存在调度的性能瓶颈。
不怎么美观但可以用的前端界面。
OpenAPI：通过OpenAPI可以允许开发者在自己的应用上对OhMyScheduler进行二次开发，比如开发自己的定时调度策略，通过API的调度模式触发任务执行。

日志的限流 & 本地分表提升在线日志最大吞吐量
工作流（任务编排）：当前版本勉强可以用MapReduce代替，不过工作流挺酷的，等框架稳定后进行开发。
应用级别资源管理和任务优先级：没有机器资源时，进入排队队列。不过我觉得SchedulerX的方案不太行，SchedulerX无抢占，一旦低优先级任务开始运行，那么只能等他执行完成才能开始高优先级任务，这明显不合理。可是考虑抢占的话又要多考虑很多东西...先放在TODO列表吧。
保护性判断（这个太繁琐了且意义不大，毕竟面向开发者，大家不会乱填参数对不对～）

Alibaba SchedulerX 2.0

Akka 框架：不得不说，akka-remote简化了相当大一部分的网络通讯代码。
执行器架构设计：这篇文章反而不太认同，感觉我个人的设计更符合Yarn的“架构”。
MapReduce模型：想法很Cool，大数据处理框架都是处理器向数据移动，但对于传统Java应用来说，数据向处理器移动也未尝不可，这样还能使框架的实现变得简单很多。
广播执行：运行清理日志脚本什么的，也太实用了8～

产品永久开源（Apache License, Version 2.0），免费使用，且目前开发者@KFCFans有充足的时间进行项目维护和提供无偿技术支持（All In 了解一下），欢迎各位试用！
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