Quartz任务调度(3)存储与持久化操作配置详细解析
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<h1 id="内存存储ramjobstore">内存存储RAMJobStore</h1>
<p>Quartz默认使用RAMJobStore，它的优点是速度。因为所有的 Scheduler 信息都保存在计算机内存中，访问这些数据随着电脑而变快。而无须访问数据库或IO等操作，但它的缺点是将 Job 和 Trigger 信
伏羲—阿里云分布式调度系统
在12月12日的云栖社区在线培训上，“飞天”分布式系统核心开发人员陶阳宇分享了《伏羲-阿里云分布式调度系统》。他主要从伏羲系统架构、任务调度、资源调度、容错机制、规模挑战、安全与性能隔离方面介绍了伏羲分布式系统架构和设计理念。
《CDN 之我见》系列一：原理篇（由来、调度）
CDN是将源站内容分发至全国所有的节点，从而缩短用户查看对象的延迟，提高用户访问网站的响应速度与网站的可用性的技术。它能够有效解决网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题。为了让大家更全面的了解CDN的原理、调度、缓存和安全等关键技术点，阿里云高级技术专家白金将自己从事 CDN 相关领域工作 8 年来的一些经验、收获和个人认知撰写成《CDN之我见》系列文章，分享给大家。
基于DAG的分布式任务调度平台-Maat
背景
什么是Maat
Maat是一个基于开源项目Airflow的流程调度系统，它支持用户自定义地组装流程节点，流程可以在用户指定的时间触发（支持crontab格式），或由用户手动触发。
Maat的所有节点分布式地运行在Hippo上，由Drogo调度。
Flink 原理与实现：理解 Flink 中的计算资源
本文所讨论的计算资源是指用来执行 Task 的资源，是一个逻辑概念。本文会介绍 Flink 计算资源相关的一些核心概念，如：Slot、SlotSharingGroup、CoLocationGroup、Chain等。并会着重讨论 Flink 如何对计算资源进行管理和隔离，如何将计算资源利用率最大化等等。理解 Flink 中的计算资源对于理解 Job 如何在集群中运行的有很大的帮助，也有利于我们更透彻
探索通用可编程数据平面
相比传统网络数据平面，通用可编程数据平面让网络用户可以自定义数据包的完整处理流程，实现理想的协议无关网络数据处理。作为一种理想的SDN数据平面，通用可编程数据平面还不够完善，还需要在不断的尝试中摸索前进。
本文选自《重构网络：SDN架构与实现》。