分布式调度 (Distributed Scheduling)

分布式调度系统用于在多节点环境下统一管理和执行任务（Job），常见于定时任务、批处理任务、数据同步、日志清理等场景。 相比传统的 @Scheduled 或 Timer，这些框架提供了任务可视化、分片执行、失败重试、告警通知等高级能力。

XXL-JOB

又名：XXL 分布式任务调度平台

轻量级、开源、易上手的分布式任务调度框架。 由开源作者 许雪里（xuxueli） 开发，提供调度中心（admin）与执行器（executor）两部分。

特性：

• 支持任务分片、失败重试
• Web 可视化任务管理
• 支持动态配置 Cron 表达式
• 丰富的执行日志与监控
• Spring Boot 集成友好

官网： https://www.xuxueli.com/xxl-job/

Quartz

又名：Quartz Scheduler

历史悠久的 Java 定时任务调度框架。 是许多分布式调度框架（包括 XXL-JOB、ElasticJob）的底层灵感来源。

特性：

• 支持 Cron、简单间隔、日历调度等多种方式
• 可持久化任务与状态（JDBC、内存等）
• 可通过集群方式实现高可用

官网： http://www.quartz-scheduler.org/

ElasticJob

又名：ElasticJob-Lite / ElasticJob-Cloud

阿里巴巴开源的分布式任务调度解决方案。 依托 Zookeeper 实现任务协调、分片与容错。

特性：

• 分布式分片调度
• 动态扩容缩容
• 作业追踪与事件监控
• 支持 Spring Boot Starter

GitHub： https://github.com/elasticjob/elasticjob

PowerJob

又名：想天开源分布式任务调度系统

京东开源的分布式任务调度框架，基于 Akka 与 Spring 构建。

特性：

• Web 管理控制台
• 支持任务依赖、分片与重试
• 强大的任务日志与可观察性
• REST API 集成方便

GitHub： https://github.com/PowerJob/PowerJob

DolphinScheduler

又名：Apache DolphinScheduler

Apache 顶级项目，专注于 数据处理与工作流调度。 广泛用于数据工程、ETL、数据仓库任务管理。

特性：

• DAG 工作流编排
• 多任务类型（Shell、Spark、Flink、Python等）
• 高可用 Master/Worker 架构
• 可视化工作流设计器

官网： https://dolphinscheduler.apache.org/

Airflow

又名：Apache Airflow（Python生态）

虽然主语言为 Python，但在 Java 系统中也常通过 REST API 或 CLI 调用使用。 擅长 复杂依赖的任务编排。

特性：

• 基于 DAG（有向无环图）的任务依赖管理
• 支持插件化 Operator 扩展
• 可视化任务监控与历史重跑
• 适合数据管道调度

官网： https://airflow.apache.org/

Azkaban

又名：LinkedIn Azkaban

LinkedIn 开源的工作流调度工具，用于 Hadoop 批处理任务管理。 与 Java 系统结合良好，常用于大数据批任务调度。

特性：

• 简单的工作流定义与依赖管理
• 基于 Web 的任务运行与监控
• 可与 Hadoop、Spark 等集成

GitHub： https://github.com/azkaban/azkaban

比较建议（汇总表）