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回复总数  110
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样例看起来还是比较简洁的,后面有空会愿意试试。
star+1
@zhenjiachen 两个场景定位有所不同,xxl-job 这类执行器是嵌入应用进程中,支持直接调用进程内部代码。他这个架构应该主要是以独立的进程调用脚本任。
@viking602 有上一个项目的开发经验,加上使用的 ai 助手,开发速度还算不错😀
@aispring
1. 文档后续会补充,这个阶段主要精力投入开发。
2. 后面会提供 docker 镜像,beta 版本后就提供
3. 项目本身会实现 raft 协议,数据直接持久化到自身集群,然后支持把数据导出到 sqlite 数据库。具体可以参考 r-nacos (我写的另一个已经稳定可投入生产的项目)。
@5waker
年前当时承诺:在年后尽快发一个最小可用版本出来,所以最近赶了些进度。

目前核心功能已基本完成,资源占用与性能应该和最终版本差别不太大。

目前只是内存版本,后面接入 raft 协议后,会同时支持持久化与集群部署。有在 r-nacos 接入 raft 经验,这个在两周内应该可以完成。完成后会发个 beta 版本出来。
@dddd1919 DAG 这个只和服务端有关,后面倒是可以支持。
@ingnoscemihi
@cornorj6
@viking602

感谢这么多人支持与期待,我更有动力了😄。
会尽快设计并写一个最小可用版本出来,快的话过完年不久可以完成第一个版本。
@dddd1919

我刚查了一下 dophinscheduler 的架构。它分 master 和 worker ,然后基于 zk 做集群。

它与 xxl-job 架构上区别比较明显;它的 worker 是独立的进程; xxl-job 执行器是嵌入业务服务进程中,与业主系统连接更紧密;它们算两个类型的调度系统。

本次暂不考虑支持 dophinscheduler 这类模式。
@cornorj6 这个日志问题已收到,感谢反馈。

关于服务端日志的问题,重写的服务可以避免这个可能问题。
重写后不依赖日志做任务状态的判断,任务状态计划会放在内存中;日志只有用户查看时才会去查询。日志支持按最长时间或最大数量保存。

关于执行器的日志,目前这个是由 sdk 控制,同时目前的协议也不支持从服务端发起删除执行器的日志,所以这个问题本次无法解决。
后续可以考虑通过扩展 sdk 方式解决。
@5261 是的中间件模型逻辑都比较稳定,对性能稳定性要求较高,用 rust 刚好合适。
业务需求变化比较大,更关心快速变化的场景下开发效率,性能再其次,用 go 、java 之类比较合适。
@3085570450tt 目前 r-nacos 的文档主要是使用说明,其它方面的后面有空慢慢补。
@PaulSamuelson 应用本身不会直接和 k8s 耦合,然后也是支持部署到 k8s 中。目前 r-nacos 是支持 k8s helm 方式部署的。
@5261 用 go 重写应该也可以提前一些但效果应该比 rust 还会差一些。
r-nacos 用 go 写的话应该达不到现在这个效果。

对 go 和 rust 的熟悉度差不多情况下,一般会选效果最好的,何况我现在使用 rust 便顺手一些。
@Honwhy 欢迎入坑 rust ,用它来写中间件效果确实不错😄
@Kevinyy 你说的通用告警是指内部还是外部?
内部的话会设计成通用的,已接入告警渠道支持方便切换。
外部的话,目前有什么通用的协议吗?

告警中心是不是也可以理解为像邮箱、企微、钉钉之类的另外一个告警渠道?
目前有正经工作不需要考虑太多,写这个主要动力还是爱好。

写的项目自己也会是用户,国外的没接触过反倒没动力写。
@importmeta 目前有正经不需要
@flowerains 表示理解,这个稳定性的确认还是要花一段时间的。
比如测试环境不重启持续测试运行个三个月、半年,大概就可以有较大的把握。
后面还有机会😀

目前基于收到的反馈,现在已经很稳定,所以我才有精力写下一个项目。
@cornorj6 重写 xxl-job 节省 99%不一定能达到,节省 95%的把握还是比较大的。

一阶段只能把主要精力投入一个项目,es 就看看其它人是否有兴趣吧。
我印象中已经有用 rust 写的日志服务,不过不是完全兼容协议,感兴趣可以去搜索一下。
@Ayanokouji 加上 namespace 做资源隔离,这是一个不错的建议,计划会支持。
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