資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：最近公司有項目需要使用到定時任務，其定時邏輯類似于的，就使用了這個類庫。在一次循環(huán)結(jié)束之前會計算任務下次執(zhí)行事件與當前時間之差，然后讓調(diào)度線程掛起直到那個時間到來。
最近公司有項目需要使用到定時任務，其定時邏輯類似于linux的Cron，就使用了Apscheduler這個類庫?；诠镜臉I(yè)務，需要修改Apshceduler，故而研究了一下Apscheduler的代碼。
Apscheduler的調(diào)度邏輯非常簡單，越簡單的東西往往也越有效。
調(diào)度器會開辟一個線程，這個線程會循環(huán)的從job_store中找到任務，計算任務的執(zhí)行時間，并與當前時間做比較。如果任務的執(zhí)行事件<=當前時間，就將任務的firetime放到一個列表中(runtimes)
def _get_run_times(self, now):
run_times = []
next_run_time = self.next_run_time
while next_run_time and next_run_time <= now:
run_times.append(next_run_time)
next_run_time = self.trigger.get_next_fire_time(next_run_time, now)
return run_times
如果runtimes不為空，就將其放入Executor中，下面代碼中的executor不是Python的線程池類，是Apscheduler的一個類，當然了，最終的結(jié)果是將任務放到線程池當中
if run_times:
try:
executor.submit_job(job, run_times)
在BaseExecutor類中，有一個abstract method,負責將任務放到線程池當中，在其子類BasePoolExecutor中，繼承了這個方法
def _do_submit_job(self, job, run_times):
def callback(f):
exc, tb = (f.exception_info() if hasattr(f, "exception_info") else
(f.exception(), getattr(f.exception(), "__traceback__", None)))
if exc:
self._run_job_error(job.id, exc, tb)
else:
self._run_job_success(job.id, f.result())
f = self._pool.submit(run_job, job, job._jobstore_alias, run_times, self._logger.name)
f.add_done_callback(callback)
代碼中的self._pool可以是線程池，也可以是進程池，在concurrent.futures包中，已經(jīng)是python3的標準類庫了。
關(guān)于調(diào)度器的事件循環(huán)，如果讓他一直循環(huán)不斷的從job_store中取任務，然后判斷，這樣會十分浪費資源。Apscheduler在一次循環(huán)結(jié)束之前會計算任務下次執(zhí)行事件與當前時間之差，然后讓調(diào)度線程掛起直到那個時間到來。
def _main_loop(self):
wait_seconds = TIMEOUT_MAX
while self.state != STATE_STOPPED:
self._event.wait(wait_seconds)
self._event.clear()
wait_seconds = self._process_jobs()
self._process_jobs()的返回值就是上面說的那個時間，self._event.wait(wait_seconds)就是讓當前線程等待這么長的一段時間
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