quartz 的常见集群方案如下，通过在数据库中配置定时器信息， 以数据库悲观锁的方式达到同一个任务始终只有一个节点在运行，
保证节点高可用 (HA)， 如果某一个几点挂了， 其他节点可以顶上
缺点：
同一个任务只能有一个节点运行，其他节点将不执行任务，性能低，资源浪费
当碰到大量短任务时，各个节点频繁的竞争数据库锁，节点越多这种情况越严重。性能会很低下
quartz 的分布式仅解决了集群高可用的问题，并没有解决任务分片的问题，不能实现水平扩展
由个人开源的一个轻量级分布式任务调度框架 ，主要分为 调度中心和执行器两部分 ， 调度中心在启动初始化的时候，会默认生成执行器的RPC代理
对象(http协议调用)， 执行器项目启动之后， 调度中心在触发定时器之后通过jobHandle 来调用执行器项目里面的代码，核心功能和elastic-job差不多
，同时技术文档比较完善
系统架构图：
elastic-job 是由当当网基于quartz 二次开发之后的分布式调度解决方案 ， 由两个相对独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成 。
Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务。
Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker(TBD)的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等服务
亮点：
基于quartz 定时任务框架为基础的，因此具备quartz的大部分功能
使用zookeeper做协调，调度中心，更加轻量级
支持任务的分片
支持弹性扩容 ， 可以水平扩展 ， 当任务再次运行时，会检查当前的服务器数量，重新分片，分片结束之后才会继续执行任务
失效转移，容错处理，当一台调度服务器宕机或者跟zookeeper断开连接之后，会立即停止作业，然后再去寻找其他空闲的调度服务器，来运行剩余的任务
提供运维界面，可以管理作业和注册中心。
elastic-job结合了quartz非常优秀的时间调度功能，并且利用ZooKeeper实现了灵活的分片策略。除此之外，还加入了大量实用的监控和管理功能，
分布式任务调度 SchedulerX 2.0 是阿里巴巴基于 Akka 架构自研的新一代分布式任务调度平台。您可以使用 SchedulerX 2.0 编排定时任务、工作流任务、进行分布式任务调度。
SchedulerX主要提供调度、执行和运维三方面的功能。
分布式计算
提供简单、易用的分布式编程模型，可以进行大数据跑批。
单机：随机挑选一台机器执行。详情请参见单机。
广播：所有机器同时执行且等待全部结束。详情请参见广播。
Map模型：类似于Hadoop MapReduce里的Map。只要实现一个Map方法，简单几行代码就可以将海量数据分布式到多台机器上执行。详情请参见Map模型。
MapReduce模型：MapReduce模型是Map模型的扩展，废弃了postProcess方法，新增Reduce接口。所有子任务完成后会执行Reduce方法，可以在Reduce方法中返回该任务实例的执行结果，或者回调业务。详情请参见MapReduce模型。
分片运行：类似Elastic-Job模型，控制台配置分片参数，可以将分片平均分给多个客户端执行。支持多语言版本。详情请参见多语言版本分片模型。
