主要介绍了python celery分布式任务队列的使用详解，Celery 是一个 基于python开发的分布式异步消息任务队列，通过它可以轻松的实现任务的异步处理， 如果你的业务场景中需要用到异步任务，就可以考虑使用celery,需要的朋友可以参考下

任务者 基于golang的分布式任务调度框架 基于Leader-Listener模式 使用redis作为存储和分配任务 支持任务失败自动重试

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蚂蚁调度AntJob-分布式任务调度系统 分布式任务调度系统，纯NET打造的重量级大数据实时计算平台，万亿级调度经验积累！面向中小企业大数据分析场景。 开源地址： 使用教程： 体验地址： 功能特点 AntJob的核心是蚂蚁算法：把任意大数据拆分成为小块，采用蚂蚁搬家策略计算每一块！ （蚂蚁搬家，一个馒头掉在地上，众多小蚂蚁会把馒头掰成小块小块往家里般！） 该算法设计于2008年，最开始用于处理基金公司的短信/邮件/传真群发（每批两百万）和电话话费分析（上百种国际长途计费规则），数据量不算大，但是有一定复杂度，并且要求支持持续处理（实时计算）以及出错重试。 2016年在中通快递某产品项目中使用该算法进行大数据实时计算，成功挑战每日1200万的订单。并进一步发展衍生成为重量级实时计算平台，集分布式计算、集群调度、配置中心、负载均衡、故障转移、跨机房冗余、作业监控告警、百亿级数据清洗、超大Red

用Flask＋Redis实现分布式任务分发

分布式任务调度框架 ElasticJob 中文文档 PDF 带目录

使用 SpringCloud Eureka作为注册中心、Feign客户端调用工具、断路器Hystrix 视图展示使用Freemarker、数据库层使用Mybatis框架、缓存使用Redis、数据库使用MySQL 项目管理工具使用Maven、版本控制工具使用SVN、项目自动部署工具使用Jenkins 消息中间件使用ActiveMQ、分布式任务调度系统使用XXLJOB、反向代理工具使用Nginx 日志管理插件工具使用lombok、分布式日志收集使用Logstash、解析JSON框架使用FastJson 数据安全加密使用MD5加盐和Base64、RSA、分布式文件存储系统FastDFS等。

基于xxl-job改造，支持1.6jdk。改分布式任务调度特性如下： 1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手； 2、动态：支持动态修改任务状态、暂停/恢复任务，以及终止运行中任务，即时生效； 3、调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”基于集群Quartz实现，可保证调度中心HA； 4、执行器HA（分布式）：任务分布式执行，任务"执行器"支持集群部署，可保证任务执行HA； 5、任务Failover：执行器集群部署时，任务路由策略选择"故障转移"情况下调度失败时将会平滑切换执行器进行Failover； 6、一致性：“调度中心”通过DB锁保证集群分布式调度的一致性, 一次任务调度只会触发一次执行； 7、自定义任务参数：支持在线配置调度任务入参，即时生效； 8、调度线程池：调度系统多线程触发调度运行，确保调度精确执行，不被堵塞； 9、弹性扩容缩容：一旦有新执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务； 10、邮件报警：任务失败时支持邮件报警，支持配置多邮件地址群发报警邮件； 11、状态监控：支持实时监控任务进度； 12、Rolling执行日志：支持在线查看调度结果，并且支持以Rolling方式实时查看执行器输出的完整的执行日志； 13、GLUE：提供Web IDE，支持在线开发任务逻辑代码，动态发布，实时编译生效，省略部署上线的过程。支持30个版本的历史版本回溯。 14、数据加密：调度中心和执行器之间的通讯进行数据加密，提升调度信息安全性； 15、任务依赖：支持配置子任务依赖，当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔；

多智能体任务分配，分布式，多UCAV协同任务控制中分布式任务分配与任务协调技术研究

从无到有构建SpringBoot2.0+Vue+Quartz的分布式任务调度系统，本课程从无到有手把手带大家实现这个任务调度系统，该系统可以直接用到生产环境，其商业价值极高。该系统是一个完整可用的系统，可以满足大部分的任务调度管理，同时有任务输出监控，开发人员可以实时查看任务执行情况，非常的强大。当然大家可以根据自己公司的情况继续扩展相关功能。学完该课程，大家可以熟练掌握、深入理解和使用SpringBoot，Quartz，Vue.js等技术。