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others/guidance/archetypes/default.md

@@ -1,6 +0,0 @@
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-title: "{{ replace .Name "-" " " | title }}"
-date: {{ .Date }}
-draft: true
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-

others/guidance/config.toml

@@ -1,5 +0,0 @@
-baseURL = "https://kfcfans.gitee.io/ohmyscheduler"
-languageCode = "en-us"
-title = "OhMyScheduler"
-theme = "book"
-

others/guidance/content/_index.md

@@ -1,46 +0,0 @@
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-title: 介绍
-type: docs
-bookToc: false
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-
-![logo](oms-logo.png)
-
-## 项目地址
-
-GitHub：[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/kfcfans/OhMyScheduler?style=social)](https://github.com/KFCFans/OhMyScheduler) [![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/kfcfans/OhMyScheduler?style=social)](https://github.com/KFCFans/OhMyScheduler)
-
-Gitee  ： [![star](https://gitee.com/KFCFans/OhMyScheduler/badge/star.svg?theme=dark)](https://gitee.com/KFCFans/OhMyScheduler) [![fork](https://gitee.com/KFCFans/OhMyScheduler/badge/fork.svg?theme=dark)](https://gitee.com/KFCFans/OhMyScheduler)
-
-## 产品介绍
-
-**OhMyScheduler是基于Akka架构的一款分布式调度与计算框架（对标 Alibaba SchedulerX2.0），其主要功能特性如下**：
-
-* 使用简单：提供前端Web界面，允许开发者可视化地完成调度任务的管理（增、删、改、查）、任务运行状态监控和运行日志查看等功能。
-* 定时策略完善：支持CRON表达式、固定频率、固定延迟和API四种定时调度策略。
-* 执行模式丰富：支持单机、广播、Map、MapReduce四种执行模式，其中Map/MapReduce处理器能使开发者寥寥数行代码便获得集群分布式计算的能力。
-* 执行器支持广泛：支持Spring Bean、内置/外置Java类、Shell、Python等处理器，应用范围广。
-* 运维便捷：支持在线日志功能，执行器产生的日志可以在前端控制台页面实时显示，降低debug成本，极大地提高开发效率。
-* 依赖精简：最小仅依赖关系型数据库（MySQL/Oracle/MS SQLServer...），扩展依赖为MongoDB（用于存储庞大的在线日志）。
-* 高可用&高性能：调度服务器经过精心设计，一改其他调度框架基于数据库锁的策略，实现了无锁化调度。部署多个调度服务器可以同时实现高可用和性能的提升（支持无限的水平扩展）。
-* 故障转移与恢复：任务执行失败后，可根据配置的重试策略完成重试，只要执行器集群有足够的计算节点，任务就能顺利完成。
-
-## 适用场景
-
-* 有定时执行需求的业务场景：如每天凌晨全量同步数据、生成业务报表等。
-* 有需要全部机器一同执行的业务场景：如使用广播执行模式清理集群日志。
-* 有需要分布式处理的业务场景：比如需要更新一大批数据，单机执行耗时非常长，可以使用Map/MapReduce处理器完成任务的分发，调动整个集群加速计算。
-
-## 同类产品对比
-
-|                | QuartZ                   | xxl-job                                  | SchedulerX 2.0                                    | OhMyScheduler                                                |
-| -------------- | ------------------------ | ---------------------------------------- | ------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
-| 定时类型       | CRON                     | CRON                                     | CRON、固定频率、固定延迟、OpenAPI                 | **CRON、固定频率、固定延迟、OpenAPI**                        |
-| 任务类型       | 内置Java                 | 内置Java、GLUE Java、Shell、Python等脚本 | 内置Java、外置Java（FatJar）、Shell、Python等脚本 | **内置Java、外置Java（容器）、Shell、Python等脚本**          |
-| 分布式任务     | 无                       | 静态分片                                 | MapReduce动态分片                                 | **MapReduce动态分片**                                        |
-| 在线任务治理   | 不支持                   | 支持                                     | 支持                                              | **支持**                                                     |
-| 日志白屏化     | 不支持                   | 支持                                     | 不支持                                            | **支持**                                                     |
-| 调度方式及性能 | 基于数据库锁，有性能瓶颈 | 基于数据库锁，有性能瓶颈                 | 不详                                              | **无锁化设计，性能强劲无上限**                               |
-| 报警监控       | 无                       | 邮件                                     | 短信                                              | **邮件，提供接口允许开发者扩展**                             |
-| 系统依赖       | MySQL                    | MySQL                                    | 人民币（公测期间免费，哎，帮打个广告吧）          | **任意Spring Data Jpa支持的关系型数据库（MySQL、Oracle...）** |
-| DAG工作流      | 不支持                   | 不支持                                   | 支持                                              | 暂不支持，有明确开发计划                                     |

others/guidance/content/docs/FAQ.md

@@ -1,31 +0,0 @@
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-title: FAQ
-weight: 1000
----
-
-{{< hint info >}}
-这里记录一些好问题和高频问题。
-{{< /hint >}}
-
-### Q：生成环境能用吗？
-
-A：可以。框架从发布到现在已经趋于稳定，且开发者[@KFCFans](https://github.com/KFCFans)当前有充足的时间维护框架，一旦发现bug，可以联系我，保证第一时间修复！
-
-### Q：请问，有没有通过API增删改查执行的操作？
-
-A：OpenAPI就是为此而生的。OpenAPI在Http的基础上进行了封装，提供规范的接口完成任务的管理与运维。
-
-### Q：Ignite也支持分布式计算，请问这个项目有什么优势？
-
-A：从本质上讲，OhMyScheduler是一个具有分布式计算能力的调度平台，而Ignite是一个分布式计算平台，前者立足于调度（虽然本项目的亮点是分布式计算没错啦…），后者立足于大数据计算，两者立足点不同。
-
-从分布式计算的角度来讲，Ignite确实具备全部OhMyScheduler的功能（毕竟人家是Apache顶级项目...），OhMyScheduler-Worker集群可以看成嵌入式的Ignite集群，整体对外提供服务。两者虽然表面上功能有所重合，但背后的设计理念是截然不同的。
-
-Ignite本质上是由分布式内存SQL数据库发展而来的分布式计算平台，它解决的问题更偏向于大数据处理（Spark、Hadoop之类），因此对于传统的Java项目并不是非常友好，比如官方推荐的部署模式是建立独立的Ignite集群负责计算，业务应用只负责提交代码。再比如获取各种资源（Spring Bean）都需要先注入Ignite中，这对于依赖繁杂的业务来说是非常痛苦的。
-
-而OhMyScheduler就是面向业务应用设计的，从示例代码中也能看出，开发OhMyScheduler的处理器是没有任何额外的成本的，想要某个SpringBean，直接注入即可。想要分发任务，调用map方法即可，开发者的学习和使用成本会低很多。
-
-一句话总结就是：Ignite的分布式计算偏向于数据侧，适用于大数据处理。而OhMyScheduler的分布式计算偏向于业务侧，适用于传统Java应用的业务处理。
-
-此外，高效开发一直是OhMyScheduler的设计理念，像在线查看任务运行情况、在线查看任务运行日志等功能，在实际开发中将会非常实用。
-

others/guidance/content/docs/startup/1-server-startup.md

@@ -1,91 +0,0 @@
----
-title: 调度中心（Server）部署
-weight: 1
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-
-## 环境要求
-
-* Open JDK 8+
-
-* Apache Maven 3+
-
-* 任意 Spring Data Jpa 支持的关系型数据库（MySQL/Oracle/MS SQLServer...）
-* MongoDB（可选），任意支持GridFS的mongoDB版本（4.2.6测试通过，其余未经测试，仅从理论角度分析可用），缺失该组件的情况下将无法使用在线日志、容器部署等扩展功能
-
-## 初始化关系数据库
-
-> 调度服务器（oh-my-scheduler-server）的持久化层基于`Spring Boot Jpa`实现，对于能够直连数据库的应用，开发者**仅需完成数据库的创建**，即运行SQL：CREATE database if NOT EXISTS oms-product default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci;`
-
-* OhMyScheduler支持**环境隔离**，提供日常（daily）、预发（pre）和线上（product）三套环境，请根据使用的环境分别部署对应的数据库：`oms-daily`、`oms-pre`和`oms-product`。
-* 调度服务器属于**时间敏感**应用，强烈建议检查当前数据库所使用的时区信息（`show variables like "%time_zone%";`），务必确保`time_zone`代表的时区与JDBC URL中`serverTimezone`字段代表的时区一致！
-* 手动建表表SQL文件：[下载地址](https://github.com/KFCFans/OhMyScheduler/blob/master/others/oms-sql.sql)
-
-## 部署调度服务器—源码编译
-
->调度服务器（oh-my-scheduler-server）支持任意的水平扩展，即多实例集群部署仅需要在同一个局域网内启动新的服务器实例，性能强劲无上限！
-
-调度服务器（oh-my-scheduler-server）为了支持环境隔离，分别采用了日常（`application-daily.properties`）、预发（`application-pre.properties`）和线上（`application-product.properties`）三套配置文件，请根据实际需求进行修改，以下为配置文件详解。
-
-| 配置项                         | 含义                                             | 可选                                   |
-| ------------------------------ | ------------------------------------------------ | -------------------------------------- |
-| server.port                    | SpringBoot配置，HTTP端口号，默认7700             | 否                                     |
-| oms.akka.port                  | OhMyScheduler配置，Akka端口号，默认10086         | 否                                     |
-| oms.alarm.bean.names           | OhMyScheduler报警服务Bean名称，多值逗号分隔      | 是                                     |
-| spring.datasource.core.xxx     | 关系型数据库连接配置                             | 否                                     |
-| spring.mail.xxx                | 邮件配置                                         | 是，未配置情况下将无法使用邮件报警功能 |
-| spring.data.mongodb.xxx        | MongoDB连接配置                                  | 是，未配置情况下将无法使用在线日志功能 |
-| oms.log.retention.local        | 本地日志保留天数，负数代表永久保留               | 否                                     |
-| oms.log.retention.remote       | 远程日志保留天数，负数代表永久保留               | 否                                     |
-| oms.container.retention.local  | 扩展的报警服务Bean，多值逗号分割，默认为邮件报警 | 否                                     |
-| oms.container.retention.remote | 远程容器保留天数，负数代表永久保留               | 否                                     |
-
-完成配置文件修改后，即可正式开始部署：
-
-* 打包：运行`mvn clean package -U -Pdev -DskipTests`，构建调度中心Jar文件。
-* 运行：运行`java -jar oms-server.jar --spring.profiles.active=product`，指定生效的配置文件。
-* 验证：访问`http://ip:port`查看是否出现OhMyScheduler的欢迎页面。
-
-## 部署调度服务器—Docker
-
-{{< hint warning >}}
-**建议自己根据项目中的Dockerfile稍作修改，制作自己的Docker镜像，而不是直接使用官方镜像**！原因在于：容器功能需要用到Git和Maven来编译代码库，而公司内部往往都会搭建自己的私有仓库，所以Git容器功能没办法正常运行（即，**官方镜像中的调度服务器不支持Git容器的部署**）。
-
-{{< /hint >}}
-
-[Docker Hub地址](https://hub.docker.com/r/tjqq/oms-server/tags)
-
-部署流程：
-
-1. 下载镜像：`docker pull tjqq/oms-server`
-2. 创建容器并运行（所有SpringBoot的启动参数都可通过`-e Params=""`传入）
-
-```shell
-docker run -d 
--e PARAMS="--spring.profiles.active=product" 
--p 7700:7700 -p 10086:10086 -p 27777:27777 
---name oms-server 
--v ~/docker/oms-server:/root/oms-server tjqq/oms-server:$version
-```
-
-## 单独部署前端页面（可选）
-
-> 每一个oh-my-scheduler-server都自带了前端页面，不过~~~Tomcat~~~（为了完善的WebSocket支持，现已切换到Undertow）做Web服务器的性能就~~~呵呵了~~~（看评测好像还行，不过有追求的用户还是建议单独使用源码部署）～
-
-1. 源码克隆：[OhMyScheduler-Console](https://github.com/KFCFans/OhMyScheduler-Console)
-2. 替换地址：修改`main.js`中的`axios.defaults.baseURL`为服务器地址
-3. npm run build -> nginx config
-
-***
-
-**特别鸣谢**：感谢[某知名上市电商公司前端开发者](https://github.com/fengnan0929)对本项目的大力支持！
-
-## 初始化应用分组
-
-> 每一个业务系统初次接入OhMyScheduler时，都需要**先完成应用注册**。
-
-![WelcomePage](/ohmyscheduler/oms-console-welcome.png)
-
-* 应用注册，用于进行业务分组：
-  * 应用名称：关键参数，一般填入接入的业务应用名称即可，需要保证唯一。**同一个应用名称的所有worker视为一个集群被调度中心调度。**
-  * 应用描述：可选参数，便于记忆，无实际用处。
-* 用户注册，用于收集报警信息，用户注册录入个人信息后，即可通过报警配置进行通知。

others/guidance/content/docs/startup/2-worker-startup.md

@@ -1,141 +0,0 @@
----
-title: 执行器（Worker）初始化
-weight: 2
----
-
-## 基于宿主应用的执行器初始化
-
-> 宿主应用即原有的业务应用，假如需要调度执行的任务与当前业务有较为紧密的联系，建议采取该方式。
-
-首先，添加相关的jar包依赖，最新依赖版本请参考maven中央仓库：[推荐地址](https://search.maven.org/search?q=oh-my-scheduler-worker)&[备用地址](https://mvnrepository.com/search?q=com.github.kfcfans)
-
-```xml
-<dependency>
-  <groupId>com.github.kfcfans</groupId>
-  <artifactId>oh-my-scheduler-worker</artifactId>
-  <version>1.2.0</version>
-</dependency>
-```
-
-其次，填写执行器客户端配置文件`OhMyConfig`，各参数说明如下表所示：
-
-| 属性名称        | 含义                                                         | 默认值                     |
-| --------------- | ------------------------------------------------------------ | -------------------------- |
-| appName         | 宿主应用名称，需要提前在控制台完成注册                       | 无，必填项，否则启动报错   |
-| port            | Worker工作端口                                               | 27777                      |
-| serverAddress   | 调度中心（oh-my-scheduler-server）地址列表                   | 无，必填项，否则启动报错   |
-| storeStrategy   | 本地存储策略，枚举值磁盘/内存，大型MapReduce等会产生大量Task的任务推荐使用磁盘降低内存压力，否则建议使用内存加速计算 | StoreStrategy.DISK（磁盘） |
-| maxResultLength | 每个Task返回结果的默认长度，超长将被截断。过长可能导致网络拥塞 | 8096                       |
-| enableTestMode  | 是否启用测试模式，启用后无需Server也能顺利启动OhMyScheduler-Worker，用于处理器本地的单元测试 | false                      |
-
-最后，初始化客户端，完成执行器的启动，代码示例如下：
-
-```java
-@Configuration
-public class OhMySchedulerConfig {
-    @Bean
-    public OhMyWorker initOMS() throws Exception {
-
-        // 服务器HTTP地址（端口号为 server.port，而不是 ActorSystem port）
-        List<String> serverAddress = Lists.newArrayList("127.0.0.1:7700", "127.0.0.1:7701");
-
-        // 1. 创建配置文件
-        OhMyConfig config = new OhMyConfig();
-        config.setPort(27777);
-        config.setAppName("oms-test");
-        config.setServerAddress(serverAddress);
-        // 如果没有大型 Map/MapReduce 的需求，建议使用内存来加速计算
-        // 为了本地模拟多个实例，只能使用 MEMORY 启动（文件只能由一个应用占有）
-        config.setStoreStrategy(StoreStrategy.MEMORY);
-
-        // 2. 创建 Worker 对象，设置配置文件
-        OhMyWorker ohMyWorker = new OhMyWorker();
-        ohMyWorker.setConfig(config);
-        return ohMyWorker;
-    }
-}
-```
-
-非Spring应用程序在创建`OhMyWorker`对象后手动调用`ohMyWorker.init()`方法完成初始化即可。
-
-***
-
-**OhMyScheduler日志单独配置**
-
-目前，OhMyScheduler-Worker并没有实现自己的LogFactory（如果有需求的话请提ISSUE，可以考虑实现），原因如下：
-1. OhMyScheduler-Worker的日志基于`Slf4J`输出，即采用了基于门面设计模式的日志框架，宿主应用无论如何都可以搭起Slf4J与实际的日志框架这座桥梁。
-2. 减轻了部分开发工作量，不再需要实现自己的LogFactory（虽然不怎么难就是了...）。
-
-为此，为了顺利且友好地输出日志，请在日志配置文件（logback.xml/log4j2.xml/...）中为`OhMyScheduler-Worker`单独进行日志配置，比如（logback示例）：
-```xml
-<appender name="OMS_WORKER_APPENDER" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
-    <file>${LOG_PATH}/oms-worker.log</file>
-    <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
-        <FileNamePattern>${LOG_PATH}/oms-worker.%d{yyyy-MM-dd}.log</FileNamePattern>
-        <MaxHistory>7</MaxHistory>
-    </rollingPolicy>
-    <encoder class="ch.qos.logback.classic.encoder.PatternLayoutEncoder">
-        <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} - %msg%n</pattern>
-        <charset>UTF-8</charset>
-    </encoder>
-    <append>true</append>
-</appender>
-
-<logger name="com.github.kfcfans.oms.worker" level="INFO" additivity="false">
-    <appender-ref ref="OMS_WORKER_APPENDER" />
-</logger>
-```
-无论如何，OhMyScheduler-Worker启动时都会打印Banner（如下所示），您可以通过Banner来判断日志配置是否成功（emmm...Markdown显示似乎有点丑，实际上超帅的呢～）：
-
-```text
-   ███████   ██      ████     ████           ████████         ██                   ██          ██
-  ██░░░░░██ ░██     ░██░██   ██░██  ██   ██ ██░░░░░░         ░██                  ░██         ░██               
- ██     ░░██░██     ░██░░██ ██ ░██ ░░██ ██ ░██         █████ ░██       █████      ░██ ██   ██ ░██  █████  ██████
-░██      ░██░██████ ░██ ░░███  ░██  ░░███  ░█████████ ██░░░██░██████  ██░░░██  ██████░██  ░██ ░██ ██░░░██░░██░░█
-░██      ░██░██░░░██░██  ░░█   ░██   ░██   ░░░░░░░░██░██  ░░ ░██░░░██░███████ ██░░░██░██  ░██ ░██░███████ ░██ ░ 
-░░██     ██ ░██  ░██░██   ░    ░██   ██           ░██░██   ██░██  ░██░██░░░░ ░██  ░██░██  ░██ ░██░██░░░░  ░██   
- ░░███████  ░██  ░██░██        ░██  ██      ████████ ░░█████ ░██  ░██░░██████░░██████░░██████ ███░░██████░███   
-  ░░░░░░░   ░░   ░░ ░░         ░░  ░░      ░░░░░░░░   ░░░░░  ░░   ░░  ░░░░░░  ░░░░░░  ░░░░░░ ░░░  ░░░░░░ ░░░
-```
-
-
-
-
-
-## 基于agent的执行器初始化
-
-> agent是一个没有任何业务逻辑的执行器（其实就是为worker加了一个main方法）。
-
-{{< hint info >}}
-**推荐直接使用Docker部署：[oms-agent](https://hub.docker.com/r/tjqq/oms-agent/tags)**
-
-{{< /hint >}}
-
-与server一样，启动参数通过环境变量`-e PARAMS`传入，全部参数请见底部。
-
-```shell
-docker run -d 
--e PARAMS="--app oms-agent-test --server 192.168.1.1:7700,192.168.1.2:7700"
--p 27777:27777 --name my-oms-agent
--v ~/docker/my-oms-agent:/root tjqq/oms-agent:$version
-```
-
-***
-
-代码编译方式启动示例：`java -jar oh-my-scheduler-worker-agent-1.2.0.jar -a my-agent`：
-
-```
-Usage: OhMyAgent [-hV] -a=<appName> [-e=<storeStrategy>] [-l=<length>]
-                 [-p=<port>] [-s=<server>]
-OhMyScheduler-Worker代理
-  -a, --app=<appName>     worker-agent名称，可通过调度中心控制台创建
-  -e, --persistence=<storeStrategy>
-                          存储策略，枚举值，DISK 或 MEMORY
-  -h, --help              Show this help message and exit.
-  -l, --length=<length>   返回值最大长度
-  -p, --port=<port>       worker-agent的ActorSystem监听端口，不建议更改
-  -s, --server=<server>   调度中心地址，多值英文逗号分隔，格式 IP:Port OR domain
-  -V, --version           Print version information and exit.
-
-```
-

others/guidance/content/docs/startup/3-processor-develop.md

@@ -1,279 +0,0 @@
----
-title: 处理器开发
-weight: 3
----
-
-## 处理器概述
-
-> OhMyScheduler当前支持Shell、Python等脚本处理器和Java处理器。脚本处理器只需要开发者完成脚本的编写（xxx.sh / xxx.py），在控制台填入脚本内容即可，本章不再赘述。本章将重点阐述Java处理器开发方法与使用技巧。
-
-* Java处理器可根据**代码所处位置**划分为内置Java处理器和容器Java处理器，前者直接集成在宿主应用（也就是接入本系统的业务应用）中，一般用来处理业务需求；后者可以在一个独立的轻量级的Java工程中开发，通过**容器技术**（详见容器章节）被worker集群热加载，提供Java的“脚本能力”，一般用于处理灵活多变的需求。
-* Java处理器可根据**对象创建者**划分为SpringBean处理器和普通Java对象处理器，前者由Spring IOC容器完成处理器的创建和初始化，后者则有OhMyScheduler维护其状态。如果宿主应用支持Spring，**强烈建议使用SpringBean处理器**，开发者仅需要将Processor注册进Spring IOC容器（一个`@Component`注解或一句`bean`配置）。
-* Java处理器可根据**功能**划分为单机处理器、广播处理器、Map处理器和MapReduce处理器。
-  * 单机处理器（`BasicProcessor`）对应了单机任务，即某个任务的某次运行只会有某一台机器的某一个线程参与运算。
-  * 广播处理器（`BroadcastProcessor`）对应了广播任务，即某个任务的某次运行会**调动集群内所有机器参与运算**。
-  * Map处理器（`MapProcessor`）对应了Map任务，即某个任务在运行过程中，**允许产生子任务并分发到其他机器进行运算**。
-  * MapReduce处理器（`MapReduceProcessor`）对应了MapReduce任务，在Map任务的基础上，**增加了所有任务结束后的汇总统计**。
-
-## 核心方法：process
-
-任意Java处理器都需要实现处理的核心方法，其接口签名如下：
-
-```java
-ProcessResult process(TaskContext context) throws Exception;
-```
-
-方法入参`TaskContext`，包含了本次处理的上下文信息，具体属性如下：
-
-| 属性名称          | 意义/用法                                                    |
-| ----------------- | ------------------------------------------------------------ |
-| jobId             | 任务ID，开发者一般无需关心此参数                             |
-| instanceId        | 任务实例ID，全局唯一，开发者一般无需关心此参数               |
-| subInstanceId     | 子任务实例ID，秒级任务使用，开发者一般无需关心此参数         |
-| taskId            | 采用链式命名法的ID，在某个任务实例内唯一，开发者一般无需关心此参数 |
-| taskName          | task名称，Map/MapReduce任务的子任务的值为开发者指定，否则为系统默认值，开发者一般无需关心此参数 |
-| jobParams         | 任务参数，其值等同于控制台录入的**任务参数**，常用！         |
-| instanceParams    | 任务实例参数，其值等同于使用OpenAPI运行任务实例时传递的参数，常用！ |
-| maxRetryTimes     | Task的最大重试次数                                           |
-| currentRetryTimes | Task的当前重试次数，和maxRetryTimes联合起来可以判断当前是否为该Task的最后一次运行机会 |
-| subTask           | 子Task，Map/MapReduce处理器专属，开发者调用map方法时传递的子任务列表中的某一个 |
-| omsLogger         | 在线日志，用法同Slf4J，记录的日志可以直接通过控制台查看，非常便捷和强大！不过使用过程中需要注意频率，可能对Server造成巨大的压力 |
-
-方法的返回值为`ProcessResult`，代表了本次Task执行的结果，包含`success`和`msg`两个属性，分别用于传递Task是否执行成功和Task需要返回的信息。
-
-## 单机处理器：BasicProcessor
-
-单机执行的策略下，server会在所有可用worker中选取健康度最佳的机器进行执行。单机执行任务需要实现接口：`BasicProcessor`，代码示例如下：
-
-```java
-// 支持 SpringBean 的形式
-@Component
-public class BasicProcessorDemo implements BasicProcessor {
-
-    @Resource
-    private MysteryService mysteryService;
-
-    @Override
-    public ProcessResult process(TaskContext context) throws Exception {
-
-        // 在线日志功能，可以直接在控制台查看任务日志，非常便捷
-        OmsLogger omsLogger = context.getOmsLogger();
-        omsLogger.info("BasicProcessorDemo start to process, current JobParams is {}.", context.getJobParams());
-        
-        // TaskContext为任务的上下文信息，包含了在控制台录入的任务元数据，常用字段为
-        // jobParams（任务参数，在控制台录入），instanceParams（任务实例参数，通过 OpenAPI 触发的任务实例才可能存在该参数）
-
-        // 进行实际处理...
-        mysteryService.hasaki();
-
-        // 返回结果，该结果会被持久化到数据库，在前端页面直接查看，极为方便
-        return new ProcessResult(true, "result is xxx");
-    }
-}
-```
-
-## 广播处理器：BroadcastProcessor
-
-广播执行的策略下，所有机器都会被调度执行该任务。为了便于资源的准备和释放，广播处理器在`BasicProcessor`的基础上额外增加了`preProcess`和`postProcess`方法，分别在整个集群开始之前/结束之后**选一台机器**执行相关方法。代码示例如下：
-
-```java
-@Component
-public class BroadcastProcessorDemo extends BroadcastProcessor {
-
-    @Override
-    public ProcessResult preProcess(TaskContext taskContext) throws Exception {
-        // 预执行，会在所有 worker 执行 process 方法前调用
-        return new ProcessResult(true, "init success");
-    }
-
-    @Override
-    public ProcessResult process(TaskContext context) throws Exception {
-        // 撰写整个worker集群都会执行的代码逻辑
-        return new ProcessResult(true, "release resource success");
-    }
-
-    @Override
-    public ProcessResult postProcess(TaskContext taskContext, List<TaskResult> taskResults) throws Exception {
-
-        // taskResults 存储了所有worker执行的结果（包括preProcess）
-
-        // 收尾，会在所有 worker 执行完毕 process 方法后调用，该结果将作为最终的执行结果
-        return new ProcessResult(true, "process success");
-    }
-}
-```
-
-## 并行处理器：MapReduceProcessor
-
-MapReduce是最复杂也是最强大的一种执行器，它允许开发者完成任务的拆分，将子任务派发到集群中其他Worker执行，是执行大批量处理任务的不二之选！实现MapReduce处理器需要继承`MapReduceProcessor`类，具体用法如下示例代码所示：
-
-```java
-@Component
-public class MapReduceProcessorDemo extends MapReduceProcessor {
-
-    @Override
-    public ProcessResult process(TaskContext context) throws Exception {
-        // 判断是否为根任务
-        if (isRootTask()) {
-
-            // 构造子任务
-            List<SubTask> subTaskList = Lists.newLinkedList();
-
-            /*
-             * 子任务的构造由开发者自己定义
-             * eg. 现在需要从文件中读取100W个ID，并处理数据库中这些ID对应的数据，那么步骤如下：
-             * 1. 根任务（RootTask）读取文件，流式拉取100W个ID，并按1000个一批的大小组装成子任务进行派发
-             * 2. 非根任务获取子任务，完成业务逻辑的处理
-             */
-
-            // 调用 map 方法，派发子任务
-            return map(subTaskList, "DATA_PROCESS_TASK");
-        }
-
-        // 非子任务，可根据 subTask 的类型 或 TaskName 来判断分支
-        if (context.getSubTask() instanceof SubTask) {
-            // 执行子任务，注：子任务人可以 map 产生新的子任务，可以构建任意级的 MapReduce 处理器
-            return new ProcessResult(true, "PROCESS_SUB_TASK_SUCCESS");
-        }
-
-        return new ProcessResult(false, "UNKNOWN_BUG");
-    }
-
-    @Override
-    public ProcessResult reduce(TaskContext taskContext, List<TaskResult> taskResults) {
-
-        // 所有 Task 执行结束后，reduce 将会被执行
-        // taskResults 保存了所有子任务的执行结果
-
-        // 用法举例，统计执行结果
-        AtomicLong successCnt = new AtomicLong(0);
-        taskResults.forEach(tr -> {
-            if (tr.isSuccess()) {
-                successCnt.incrementAndGet();
-            }
-        });
-        // 该结果将作为任务最终的执行结果
-        return new ProcessResult(true, "success task num:" + successCnt.get());
-    }
-
-    // 自定义的子任务
-    private static class SubTask {
-        private Long siteId;
-        private List<Long> idList;
-    }
-}
-```
-
-注：Map处理器相当于MapReduce处理器的阉割版本（阉割了`reduce`方法），此处不再单独举例。
-
-## 最佳实践：MapReduce实现静态分片
-
-虽然说这有点傻鸡焉用牛刀的感觉，不过既然目前市场上同类产品都处于静态分片的阶段，我也就在这里给大家举个例子吧～
-
-```java
-@Component
-public class StaticSliceProcessor extends MapReduceProcessor {
-
-    @Override
-    public ProcessResult process(TaskContext context) throws Exception {
-        OmsLogger omsLogger = context.getOmsLogger();
-        
-        // root task 负责分发任务
-        if (isRootTask()) {
-            // 从控制台传递分片参数，架设格式为KV：1=a&2=b&3=c
-            String jobParams = context.getJobParams();
-            Map<String, String> paramsMap = Splitter.on("&").withKeyValueSeparator("=").split(jobParams);
-
-            List<SubTask> subTasks = Lists.newLinkedList();
-            paramsMap.forEach((k, v) -> subTasks.add(new SubTask(Integer.parseInt(k), v)));
-            return map(subTasks, "SLICE_TASK");
-        }
-
-        Object subTask = context.getSubTask();
-        if (subTask instanceof SubTask) {
-            // 实际处理
-            // 当然，如果觉得 subTask 还是很大，也可以继续分发哦
-            
-            return new ProcessResult(true, "subTask:" + ((SubTask) subTask).getIndex() + " process successfully");
-        }
-        return new ProcessResult(false, "UNKNOWN BUG");
-    }
-
-    @Override
-    public ProcessResult reduce(TaskContext context, List<TaskResult> taskResults) {
-        // 按需求做一些统计工作... 不需要的话，直接使用 Map 处理器即可
-        return new ProcessResult(true, "xxxx");
-    }
-
-    @Getter
-    @NoArgsConstructor
-    @AllArgsConstructor
-    private static class SubTask {
-        private int index;
-        private String params;
-    }
-}
-```
-
-## 最佳实践：MapReduce多级分发处理
-
-利用MapReduce实现 Root -> A -> B/C -> Reduce）的DAG 工作流。
-
-```java
-@Component
-public class DAGSimulationProcessor extends MapReduceProcessor {
-
-    @Override
-    public ProcessResult process(TaskContext context) throws Exception {
-
-        if (isRootTask()) {
-            // L1. 执行根任务
-
-            // 执行完毕后产生子任务 A，需要传递的参数可以作为 TaskA 的属性进行传递
-            TaskA taskA = new TaskA();
-            return map(Lists.newArrayList(taskA), "LEVEL1_TASK_A");
-        }
-
-        if (context.getSubTask() instanceof TaskA) {
-            // L2. 执行A任务
-
-            // 执行完成后产生子任务 B，C（并行执行）
-            TaskB taskB = new TaskB();
-            TaskC taskC = new TaskC();
-            return map(Lists.newArrayList(taskB, taskC), "LEVEL2_TASK_BC");
-        }
-
-        if (context.getSubTask() instanceof TaskB) {
-            // L3. 执行B任务
-            return new ProcessResult(true, "xxx");
-        }
-        if (context.getSubTask() instanceof TaskC) {
-            // L3. 执行C任务
-            return new ProcessResult(true, "xxx");
-        }
-
-        return new ProcessResult(false, "UNKNOWN_TYPE_OF_SUB_TASK");
-    }
-
-    @Override
-    public ProcessResult reduce(TaskContext context, List<TaskResult> taskResults) {
-        // L4. 执行最终 Reduce 任务，taskResults保存了之前所有任务的结果
-        taskResults.forEach(taskResult -> {
-            // do something...
-        });
-        return new ProcessResult(true, "reduce success");
-    }
-
-    private static class TaskA {
-    }
-    private static class TaskB {
-    }
-    private static class TaskC {
-    }
-}
-```
-
-## 更多示例
-
-没看够？更多示例请见：[oh-my-scheduler-worker-samples](https://github.com/KFCFans/OhMyScheduler/tree/master/oh-my-scheduler-worker-samples)
-

others/guidance/content/docs/startup/4-console-guide.md

@@ -1,73 +0,0 @@
----
-title: 任务管理与在线运维
-type: docs
-weight: 4
----
-
-{{< hint info >}}
-前端控制台允许开发者可视化地进行任务增、删、改、查等管理操作，同时也能直观地看到任务的运行数据，包括运行状态、详情和在线日志等。以下为对控制台的详细介绍：
-
-{{< /hint >}}
-
-## 主页
-
-展示了系统整体的概览和集群Worker列表。
-
-![main](/ohmyscheduler/oms-console-main.png)
-
-## 任务创建
-
-创建需要被调度执行的任务，入口为**主页 -> 任务管理 -> 新建任务**。
-
-![jobcreator](/ohmyscheduler/oms-console-jobCreator.png)
-* 任务名称：名称，便于记忆与搜索，无特殊用途，请尽量简短（占用数据库字段空间）
-* 任务描述：描述，无特殊作用，请尽量简短（占用数据库字段空间）
-* 任务参数：任务处理时能够获取到的参数（即各个Processor的process方法入参`TaskContext`对象的jobParams字段）（进行一次处理器开发就能理解了）
-* 定时信息：由下拉框和输入框组成
-    * API -> 不需要填写任何参数（填了也不起作用）
-    * CRON -> 填写 CRON 表达式（可以找个[在线生成网站生成](https://www.bejson.com/othertools/cron/)）
-    * 固定频率 -> 填写整数，单位毫秒
-    * 固定延迟 -> 填写整数，单位毫秒
-* 执行配置：由执行类型（单机、广播和MapReduce）、处理器类型和处理器参数组成，后两项相互关联。
-    * 内置Java处理器 -> 填写该处理器的全限定类名（eg, `com.github.kfcfans.oms.processors.demo.MapReduceProcessorDemo`）
-    * Java容器 -> 填写**容器ID#处理器全限定类名**（eg，`1#com.github.kfcfans.oms.container.DemoProcessor`）
-    * SHELL -> 填写需要处理的脚本（直接复制文件内容）或脚本下载连接（http://xxx）
-    * PYTHON -> 填写完整的python脚本或下载连接（http://xxx）
-    
-* 运行配置
-    * 最大实例数：该任务同时执行的数量（任务和实例就像是类和对象的关系，任务被调度执行后被称为实例）
-    * 单机线程并发数：该实例执行过程中每个Worker使用的线程数量（MapReduce任务生效，其余无论填什么，都只会使用1个线程或3个线程...）
-    * 运行时间限制：限定任务的最大运行时间，超时则视为失败，单位**毫秒**，0代表不限制超时时间。
-
-* 重试配置：
-    * 任务重试次数：实例级别，失败了整个任务实例重试，会更换TaskTracker（本次任务实例的Master节点），代价较大，大型Map/MapReduce慎用。
-    * 子任务重试次数：Task级别，每个子Task失败后单独重试，会更换ProcessorTracker（本次任务实际执行的Worker节点），代价较小，推荐使用。
-    * 注：对于单机任务来说，假如任务重试次数和子任务重试次数都配置了1且都执行失败，实际执行次数会变成4次！推荐任务实例重试配置为0，子任务重试次数根据实际情况配置。
-
-* 机器配置：用来标明允许执行任务的机器状态，避开那些摇摇欲坠的机器，0代表无任何限制。
-    * 最低CPU核心数：填写浮点数，CPU可用核心数小于该值的Worker将不会执行该任务。
-    * 最低内存（GB）：填写浮点数，可用内存小于该值的Worker将不会执行该任务。
-    * 最低磁盘（GB）：填写浮点数，可用磁盘空间小于该值的Worker将不会执行该任务。
-* 集群配置
-    * 执行机器地址：指定集群中的某几台机器执行任务（debug的好帮手），多值英文逗号分割，如`192.168.1.1:27777,192.168.1.2:27777`
-    * 最大执行机器数量：限定调动执行的机器数量
-
-* 报警配置：选择任务执行失败后报警通知的对象，需要事先录入。
-
-## 任务管理
-
-直观地展示当前系统所管理的所有任务信息，并提供相应的运维方法。
-
-![jobManager](/ohmyscheduler/oms-console-jobManager.png)
-
-## 运行状态
-
-直观地展示当前系统中运行任务实例的状态，点击详情即可获取详细的信息，点击日志可以查看通过`omsLogger`上报的日志，点击停止则可以强制终止该任务。
-
-![status](/ohmyscheduler/oms-console-runningStatus.png)
-
-## 在线日志
-
-在线查看Worker执行过程中上报的日志，极大降低debug成本，提升开发效率！
-
-![在线日志](/ohmyscheduler/oms-console-onlineLog.png)

others/guidance/content/docs/startup/_index.md

@@ -1,6 +0,0 @@
----
-weight: 1
-bookFlatSection: false
-title: "快速开始"
----
-

others/guidance/content/docs/super/_index.md

@@ -1,6 +0,0 @@
----
-weight: 2
-bookFlatSection: false
-title: "高级特性"
----
-

others/guidance/content/docs/super/container.md

@@ -1,86 +0,0 @@
----
-title: 容器
-weight: 1
----
-
-## 什么是容器？
-
-### 介绍
-
-OhMyScheduler的容器技术允许开发者**开发独立于Worker项目之外Java处理器**，简单来说，就是以Maven工程项目的维度去组织一堆Java文件（开发者开发的众多脚本处理器），进而兼具开发效率和可维护性。
-
-### 用途举例
-
-* 比如，突然出现了某个数据库数据清理任务，与主业务无关，写进原本的项目工程中不太优雅，这时候就可以单独创建一个用于数据操作的容器，在里面完成处理器的开发，通过OhMyScheduler的容器部署技术在Worker集群上被加载执行。
-* 比如，常见的日志清理啊，机器状态上报啊，对于广大Java程序员来说，也许并不是很会写shell脚本，此时也可以借用**agent+容器**技术，利用Java完成各项原本需要通过脚本进行的操作。
-
-（感觉例子举的都不是很好...这个东西嘛，只可意会不可言传，大家努力理解一下吧～超好用哦～）
-
-## 生成容器模版
-
-{{< hint info >}}
-为了方便开发者使用，最新版本的前端页面已经支持容器工程模版的自动生成，开发者仅需要填入相关信息即可下载容器模版开始开发。
-{{< /hint >}}
-
-![template](/ohmyscheduler/oms-console-container-template.png)
-
-* Group：对应Maven的`<groupId>`标签，一般填入倒写的公司域名。
-* Artifact：对于Maven的`<artifactId>`标签，填入代表该容器的唯一标示。
-* Name：对应Maven的`<name>`标签，填入该容器名称。
-* Package Name：包名，代表了的容器工程内部所使用的包名，**警告：包名一旦生成后，请勿更改！否则会导致运行时容器加载错误**（当然，如有必须修改包名的需求，可以尝试替换`/resource`下以`oms-worker-container`开头的所有文件相关的值）。
-* Java Version：容器工程的Java版本，**请务必与容器目标部署Worker平台的Java版本保持一致**。
-
-## 开发容器工程
-
-完成容器模版创建后，下载，解压，会得到如下结构的Java工程：
-
-```
-oms-template-origin // 工程名称，可以自由更改
-├── pom.xml
-└── src
-    ├── main
-    │   ├── java
-    │   │   └── cn
-    │   │       └── edu
-    │   │           └── zju
-    │   │               └── tjq
-    │   │                   └── container
-    │   │                       └── samples // 所有处理器代码必须位于该目录下，其余类随意
-    │   └── resources // 严禁随意更改以下两个配置文件（允许添加，不允许更改现有内容）
-    │       ├── oms-worker-container-spring-context.xml
-    │       └── oms-worker-container.properties
-    └── test
-        └── java
-```
-
-之后便可以愉快地在**packageName**下编写处理器代码啦～
-
-需要示例代码？[客官这边请～](https://gitee.com/KFCFans/OhMyScheduler-Container-Template)
-
-## 创建容器
-
-目前，OhMyScheduler支持使用**Git代码库**和**FatJar**来创建容器。创建路径：**容器运维 -> 容器管理 -> 新建容器**。
-
-{{< hint warning >}}
-当使用**Git代码库**创建容器时，OhMyScheduler-Server需要完成代码库的下载、编译、构建和上传，**因此需要server运行环境包含可用的Git和Maven环境（包括私服的访问权限）**。
-{{< /hint >}}
-
-下图为使用**Git代码库**创建容器的示例，需要填入容器名称和代码库信息等参数：
-
-![new-git-container](/ohmyscheduler/oms-console-container-newgit.png)
-
-下图为使用**FatJar**创建容器的示例，需要上传可用的**FatJar**（注：FatJar值包含了所有依赖的Jar文件）：
-
-![new-git-container](/ohmyscheduler/oms-console-container-newfatjar.png)
-
-## 部署容器
-
-{{< hint info >}}
-完成容器创建后，便可在容器管理界面查看已创建的容器，点击**部署**，可以看到详细的部署信息。
-{{< /hint >}}
-
-![new-git-container](/ohmyscheduler/oms-console-container-deploy.png)
-
-{{< hint info >}}
-部署完成后，可以点击**机器列表**查看已部署该容器的机器信息。
-{{< /hint >}}

others/guidance/content/docs/super/openapi.md

@@ -1,128 +0,0 @@
----
-title: OpenAPI
-weight: 2
----
-
-{{< hint info >}}
-OpenAPI允许开发者通过接口来完成手工的操作，让系统整体变得更加灵活。开发者可以基于API便捷地扩展OhMyScheduler原有的功能。
-{{< /hint >}}
-
-## 依赖
-
-最新依赖版本请参考Maven中央仓库：[推荐地址](https://search.maven.org/search?q=oh-my-scheduler-client)&[备用地址](https://mvnrepository.com/search?q=com.github.kfcfans)。
-
-```xml
-<dependency>
-  <groupId>com.github.kfcfans</groupId>
-  <artifactId>oh-my-scheduler-client</artifactId>
-  <version>1.2.0</version>
-</dependency>
-```
-
-## 简单示例
-
-```text
-// 初始化 client，需要server地址和应用名称作为参数
-OhMyClient ohMyClient = new OhMyClient("127.0.0.1:7700", "oms-test");
-// 调用相关的API
-ohMyClient.stopInstance(1586855173043L)
-```
-
-## API列表
-
-### 创建/修改任务
-
-接口签名：`ResultDTO<Long> saveJob(ClientJobInfo newJobInfo)`
-
-入参：任务信息（详细说明见下表，也可以参考[前端任务创建各参数的正确填法](./ConsoleGuide.md)）
-
-返回值：ResultDTO<Long>，根据success判断操作是否成功。若操作成功，data字段返回任务ID
-
-| 属性               | 说明                                                         |
-| ------------------ | ------------------------------------------------------------ |
-| jobId              | 任务ID，可选，null代表创建任务，否则填写需要修改的任务ID     |
-| jobName            | 任务名称                                                     |
-| jobDescription     | 任务描述                                                     |
-| jobParams          | 任务参数，Processor#process方法入参`TaskContext`对象的jobParams字段 |
-| timeExpressionType | 时间表达式类型，枚举值                                       |
-| timeExpression     | 时间表达式，填写类型由timeExpressionType决定，比如CRON需要填写CRON表达式 |
-| executeType        | 执行类型，枚举值                                             |
-| processorType      | 处理器类型，枚举值                                           |
-| processorInfo      | 处理器参数，填写类型由processorType决定，如Java处理器需要填写全限定类名，如：com.github.kfcfans.oms.processors.demo.MapReduceProcessorDemo |
-| maxInstanceNum     | 最大实例数，该任务同时执行的数量（任务和实例就像是类和对象的关系，任务被调度执行后被称为实例） |
-| concurrency        | 单机线程并发数，表示该实例执行过程中每个Worker使用的线程数量 |
-| instanceTimeLimit  | 任务实例运行时间限制，0代表无任何限制，超时会被打断并判定为执行失败 |
-| instanceRetryNum   | 任务实例重试次数，整个任务失败时重试，代价大，不推荐使用     |
-| taskRetryNum       | Task重试次数，每个子Task失败后单独重试，代价小，推荐使用     |
-| minCpuCores        | 最小可用CPU核心数，CPU可用核心数小于该值的Worker将不会执行该任务，0代表无任何限制 |
-| minMemorySpace     | 最小内存大小（GB），可用内存小于该值的Worker将不会执行该任务，0代表无任何限制 |
-| minDiskSpace       | 最小磁盘大小（GB），可用磁盘空间小于该值的Worker将不会执行该任务，0代表无任何限制 |
-| designatedWorkers  | 指定机器执行，设置该参数后只有列表中的机器允许执行该任务，0代表无任何限制 |
-| maxWorkerCount     | 最大执行机器数量，限定调动执行的机器数量，空代表无限制       |
-| notifyUserIds      | 接收报警的用户ID列表                                         |
-| enable             | 是否启用该任务，未启用的任务不会被调度                       |
-
-### 查找任务
-
-接口签名：`ResultDTO<JobInfoDTO> fetchJob(Long jobId)`
-
-入参：任务ID
-
-返回值：根据success判断操作是否成功，若请求成功则返回任务的详细信息
-
-### 禁用某个任务
-
-接口签名：`ResultDTO<Void> disableJob(Long jobId)`
-
-入参：任务ID
-
-返回值：根据success判断操作是否成功
-
-### 启用某个任务
-
-接口签名：`ResultDTO<Void> enableJob(Long jobId)`
-
-入参：任务ID
-
-返回值：根据success判断操作是否成功
-
-### 删除某个任务
-
-接口签名：`ResultDTO<Void> deleteJob(Long jobId)`
-
-入参：任务ID
-
-返回值：根据success判断操作是否成功
-
-### 立即运行某个任务
-
-接口签名：`ResultDTO<Long> runJob(Long jobId, String instanceParams)`
-
-入参：任务ID + **任务实例参数**（Processor#process方法入参`TaskContext`对象的instanceParams字段）
-
-返回值：根据success判断操作是否成功，操作成功返回对应的任务实例ID(instanceId)
-
-### 停止某个任务实例
-
-接口签名：`ResultDTO<Void> stopInstance(Long instanceId)`
-
-入参：任务实例ID
-
-返回值：根据success判断操作是否成功
-
-### 查询某个任务实例
-
-接口签名：`ResultDTO<InstanceInfoDTO> fetchInstanceInfo(Long instanceId)`
-
-入参：任务实例ID
-
-返回值：根据success判断操作是否成功，操作成功返回任务实例的详细信息
-
-### 查询某个任务实例的状态
-
-接口签名：`ResultDTO<Integer> fetchInstanceStatus(Long instanceId)`
-
-入参：任务实例ID
-
-返回值：根据success判断操作是否成功，操作成功返回任务实例的状态码，对应的枚举为：InstanceStatus
-

others/guidance/content/docs/todo.md

@@ -1,25 +0,0 @@
----
-title: 开发计划
-weight: 4
-
----
-
-{{< hint info >}}
-截止目前（v1.2.0），框架的基本功能（调度和分布式计算）已经趋于稳定，大家可以放心接入使用。不过为了使框架更为成熟易用，仍有需要不断改进和开发的地方。
-{{< /hint >}}
-
-## 下阶段规划
-
-* 支持DAG工作流
-* 任务的优先级系统，需要可抢占式实现，~~~而不是SchedulerX那种傻等式~~~
-* 在线日志的限流 & 本地数据库分表提升在线日志最大吞吐量
-* 保护性判断（优先级较低，太繁琐了且意义不大，毕竟面向开发者，大家不会乱填参数对不对～）
-
-## 共同建设邀请 (❁´◡`❁)*✲ﾟ*
-
-都看到这里了，相比您对本项目产生了**浓厚**的兴趣，欢迎加入开源社区，为框架贡献自己的力量～
-
-（PR、Issue求求了～）
-
-如果有什么想法、建议或意见，都欢迎联系作者：tengjiqi@gmail.com。
-

others/guidance/content/docs/version/_index.md

@@ -1,6 +0,0 @@
----
-weight: 3
-bookFlatSection: false
-title: "版本与升级"
----
-

others/guidance/content/docs/version/migrate.md

@@ -1,10 +0,0 @@
----
-title: 迁移指南
-weight: 2
----
-
-{{< hint info >}}
-记录当发生不兼容的版本变更时，开发者需要做出的升级和迁移。
-{{< /hint >}}
-
-暂无

others/guidance/content/docs/version/update.md

@@ -1,53 +0,0 @@
----
-title: 更新日志
-weight: 1
----
-
-## 规范：语义化版本
-
-{{< hint info >}}
-为了避免后期维护困难，本框架需要时刻遵守如下准则：
-{{< /hint >}}
-
-**版本格式**：主版本号.次版本号.修订号
-
-**递增规则**：
-
-1. 主版本号：当做了不兼容的 API 修改
-2. 次版本号：当你做了向下兼容的功能性新增
-3. 修订号：当你做了向下兼容的问题修正
-
-## 更新记录
-
-### v1.2.0 [2020.5.21]
-
-* 新增容器扩展能力，极大提升系统的灵活性和扩展性。
-* 新增**OhMyAgent**代理worker，与容器技术相结合可提供巨大的灵活可定制性。
-* 新增“垃圾回收机制”，定期清理工作区产生的垃圾，降低磁盘占用。
-* 新增**OhMyClient**高可用特性，允许开发者填入多个IP进行容错。
-* 切换Web容器，为了获得更好的websocket支持，OhMyScheduler当前使用**undertow**取代Tomcat作为Web容器。
-* 移除Worker自动寻找可用端口功能，目前仅使用配置文件制定的端口。
-* 更改了worker序列化框架复用技术，从对象池切换到了ThreadLocal（为了容器技术而作出的微小性能牺牲）。
-* 美化了前端页面（再次感谢[某知名上市电商公司前端工程师](https://github.com/fengnan0929)对本项目的大力支持）！
-* 修复在线日志在部分情况下无法正确显示的BUG。
-* 修复了若干（我想不起来了但是确实修复了的）BUG～
-
-### v1.1.0 [2020.5.11]
-
-* 新增在线日志功能，可在控制台直接查看任务运行时日志，高效便捷！
-* 美化了部分前端页面（T_T）
-* 修复若干BUG～
-
-### v1.0.0 [2020.4.20]
-
-**第一个正式版本**，发布了以下特性：
-
-- 支持CRON、固定频率、固定延迟和API四种调度策略。
-- 支持单机、广播、**MapReduce**三种执行模式。
-- 支持任意的水平扩展，性能强劲无上限。
-- 具有强大的故障转移与恢复能力，只要保证集群可用节点数足够，任务就能顺利完成。
-- 仅依赖数据库，部署简单，上手容易，开发高效，仅需几行代码即可获得整个集群的分布式计算能力。
-- 支持SpringBean、普通Java类（内置/外置）、Shell、Python等处理器。
-
-
-

others/guidance/public/404.html

@@ -1,52 +0,0 @@
-<!DOCTYPE html>
-<html lang="en">
-
-  <head>
-    <meta charset="UTF-8">
-<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
-<meta name="description" content="">
-<meta name="theme-color" content="#FFFFFF"><meta property="og:title" content="404 Page not found" />
-<meta property="og:description" content="" />
-<meta property="og:type" content="website" />
-<meta property="og:url" content="https://kfcfans.gitee.io/ohmyscheduler/404.html" />
-
-<title>404 Page not found | OhMyScheduler</title>
-<link rel="manifest" href="/ohmyscheduler/manifest.json">
-<link rel="icon" href="/ohmyscheduler/favicon.png" type="image/x-icon">
-<link rel="stylesheet" href="/ohmyscheduler/book.min.e161f1fe2b283b6a43c29a52fde96e2387fade573e78efa6701d44c8499da76b.css" integrity="sha256-4WHx/isoO2pDwppS/eluI4f63lc&#43;eO&#43;mcB1EyEmdp2s=">
-<script defer src="/ohmyscheduler/en.search.min.8c0739389d262fcac555a16288129e832618f93ba193658e88e4cfeb51a71475.js" integrity="sha256-jAc5OJ0mL8rFVaFiiBKegyYY&#43;Tuhk2WOiOTP61GnFHU="></script>
-<!--
-Made with Book Theme
-https://github.com/alex-shpak/hugo-book
--->
-
-    
-
-    <style>
-      .not-found {
-        text-align: center;
-      }
-      .not-found h1 {
-        margin: .25em 0 0 0;
-        opacity: .25;
-        font-size: 40vmin;
-      }
-    </style>
-  </head>
-
-  <body>
-    <main class="flex justify-center not-found">
-      <div>
-        <h1>404</h1>
-        <h2>Page Not Found</h2>
-        <h3>
-          <a href="/ohmyscheduler/">OhMyScheduler</a>
-        </h3>
-      </div>
-    </main>
-
-    
-    
-  </body>
-
-  </html>

others/guidance/public/categories/index.html

@@ -1,386 +0,0 @@
-<!DOCTYPE html>
-<html lang="en" dir=>
-
-<head>
-  <meta charset="UTF-8">
-<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
-<meta name="description" content="">
-<meta name="theme-color" content="#FFFFFF"><meta property="og:title" content="Categories" />
-<meta property="og:description" content="" />
-<meta property="og:type" content="website" />
-<meta property="og:url" content="https://kfcfans.gitee.io/ohmyscheduler/categories/" />
-
-<title>Categories | OhMyScheduler</title>
-<link rel="manifest" href="/ohmyscheduler/manifest.json">
-<link rel="icon" href="/ohmyscheduler/favicon.png" type="image/x-icon">
-<link rel="stylesheet" href="/ohmyscheduler/book.min.e161f1fe2b283b6a43c29a52fde96e2387fade573e78efa6701d44c8499da76b.css" integrity="sha256-4WHx/isoO2pDwppS/eluI4f63lc&#43;eO&#43;mcB1EyEmdp2s=">
-<script defer src="/ohmyscheduler/en.search.min.8c0739389d262fcac555a16288129e832618f93ba193658e88e4cfeb51a71475.js" integrity="sha256-jAc5OJ0mL8rFVaFiiBKegyYY&#43;Tuhk2WOiOTP61GnFHU="></script>
-<link rel="alternate" type="application/rss+xml" href="https://kfcfans.gitee.io/ohmyscheduler/categories/index.xml" title="OhMyScheduler" />
-<!--
-Made with Book Theme
-https://github.com/alex-shpak/hugo-book
--->
-
-  
-</head>
-
-<body dir=>
-  <input type="checkbox" class="hidden" id="menu-control" />
-  <main class="container flex">
-    <aside class="book-menu">
-      
-  <nav>
-<h2 class="book-brand">
-  <a href="/ohmyscheduler"><span>OhMyScheduler</span>
-  </a>
-</h2>
-
-
-<div class="book-search">
-  <input type="text" id="book-search-input" placeholder="Search" aria-label="Search" maxlength="64" data-hotkeys="s/" />
-  <div class="book-search-spinner hidden"></div>
-  <ul id="book-search-results"></ul>
-</div>
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-  
-
-
-
-  
-  
-  
-  
-
-  
-  <ul>
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <span>快速开始</span>
-  
-
-          
-  
-  
-  
-
-  
-  <ul>
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <a href="/ohmyscheduler/docs/startup/1-server-startup/" class="">调度中心（Server）部署</a>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <a href="/ohmyscheduler/docs/startup/2-worker-startup/" class="">执行器（Worker）初始化</a>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <a href="/ohmyscheduler/docs/startup/3-processor-develop/" class="">处理器开发</a>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <a href="/ohmyscheduler/docs/startup/4-console-guide/" class="">任务管理与在线运维</a>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-  </ul>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <span>高级特性</span>
-  
-
-          
-  
-  
-  
-
-  
-  <ul>
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <a href="/ohmyscheduler/docs/super/container/" class="">容器</a>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <a href="/ohmyscheduler/docs/super/openapi/" class="">OpenAPI</a>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-  </ul>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <span>版本与升级</span>
-  
-
-          
-  
-  
-  
-
-  
-  <ul>
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <a href="/ohmyscheduler/docs/version/update/" class="">更新日志</a>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <a href="/ohmyscheduler/docs/version/migrate/" class="">迁移指南</a>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-  </ul>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <a href="/ohmyscheduler/docs/todo/" class="">开发计划</a>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-      
-        <li>
-          
-  
-    <a href="/ohmyscheduler/docs/faq/" class="">FAQ</a>
-  
-
-        </li>
-      
-    
-  </ul>
-  
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-</nav>
-
-
-
-
-  <script>(function(){var menu=document.querySelector("aside.book-menu nav");addEventListener("beforeunload",function(event){localStorage.setItem("menu.scrollTop",menu.scrollTop);});menu.scrollTop=localStorage.getItem("menu.scrollTop");})();</script>
-
-
- 
-    </aside>
-
-    <div class="book-page">
-      <header class="book-header">
-        
-  <div class="flex align-center justify-between">
-  <label for="menu-control">
-    <img src="/ohmyscheduler/svg/menu.svg" class="book-icon" alt="Menu" />
-  </label>
-
-  <strong>Categories</strong>
-
-  <label for="toc-control">
-    <img src="/ohmyscheduler/svg/toc.svg" class="book-icon" alt="Table of Contents" />
-  </label>
-</div>
-
-
-  
-    <input type="checkbox" class="hidden" id="toc-control" />
-    <aside class="hidden clearfix">
-      
-  <nav>
-  <ul>
-  
-    
-    <li class="book-section-flat">
-      <strong>Categories</strong>
-      <ul>
-      
-      </ul>
-    </li>
-    
-  
-    
-    <li class="book-section-flat">
-      <strong>Tags</strong>
-      <ul>
-      
-      </ul>
-    </li>
-    
-  
-  </ul>
-</nav>
-
-
-    </aside>
-  
- 
-      </header>
-
-      
-      
-<article class="markdown">
-  <h1>Categories</h1>
-  
-  
-</article>
- 
-      
-
-      <footer class="book-footer">
-        
-  <div class="flex flex-wrap justify-between">
-
-
-
-
-
-</div>
-
- 
-        
-      </footer>
-
-      
-  
- 
-
-      <label for="menu-control" class="hidden book-menu-overlay"></label>
-    </div>
-
-    
-    <aside class="book-toc">
-      
-  <nav>
-  <ul>
-  
-    
-    <li class="book-section-flat">
-      <strong>Categories</strong>
-      <ul>
-      
-      </ul>
-    </li>
-    
-  
-    
-    <li class="book-section-flat">
-      <strong>Tags</strong>
-      <ul>
-      
-      </ul>
-    </li>
-    
-  
-  </ul>
-</nav>
-
- 
-    </aside>
-    
-  </main>
-
-  
-</body>
-
-</html>
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-

others/guidance/public/categories/index.xml

@@ -1,14 +0,0 @@
-<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
-<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
-  <channel>
-    <title>Categories on OhMyScheduler</title>
-    <link>https://kfcfans.gitee.io/ohmyscheduler/categories/</link>
-    <description>Recent content in Categories on OhMyScheduler</description>
-    <generator>Hugo -- gohugo.io</generator>
-    <language>en-us</language>
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-<meta name="description" content="这里记录一些好问题和高频问题。  Q：生成环境能用吗？ A：可以。框架从发布到现在已经趋于稳定，且开发者@KFCFans当前有充足的时间维护框架，一旦发现bug，可以联系我，保证第一时间修复！
-Q：请问，有没有通过API增删改查执行的操作？ A：OpenAPI就是为此而生的。OpenAPI在Http的基础上进行了封装，提供规范的接口完成任务的管理与运维。
-Q：Ignite也支持分布式计算，请问这个项目有什么优势？ A：从本质上讲，OhMyScheduler是一个具有分布式计算能力的调度平台，而Ignite是一个分布式计算平台，前者立足于调度（虽然本项目的亮点是分布式计算没错啦…），后者立足于大数据计算，两者立足点不同。
-从分布式计算的角度来讲，Ignite确实具备全部OhMyScheduler的功能（毕竟人家是Apache顶级项目&hellip;），OhMyScheduler-Worker集群可以看成嵌入式的Ignite集群，整体对外提供服务。两者虽然表面上功能有所重合，但背后的设计理念是截然不同的。
-Ignite本质上是由分布式内存SQL数据库发展而来的分布式计算平台，它解决的问题更偏向于大数据处理（Spark、Hadoop之类），因此对于传统的Java项目并不是非常友好，比如官方推荐的部署模式是建立独立的Ignite集群负责计算，业务应用只负责提交代码。再比如获取各种资源（Spring Bean）都需要先注入Ignite中，这对于依赖繁杂的业务来说是非常痛苦的。
-而OhMyScheduler就是面向业务应用设计的，从示例代码中也能看出，开发OhMyScheduler的处理器是没有任何额外的成本的，想要某个SpringBean，直接注入即可。想要分发任务，调用map方法即可，开发者的学习和使用成本会低很多。
-一句话总结就是：Ignite的分布式计算偏向于数据侧，适用于大数据处理。而OhMyScheduler的分布式计算偏向于业务侧，适用于传统Java应用的业务处理。
-此外，高效开发一直是OhMyScheduler的设计理念，像在线查看任务运行情况、在线查看任务运行日志等功能，在实际开发中将会非常实用。">
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-<p>Ignite本质上是由分布式内存SQL数据库发展而来的分布式计算平台，它解决的问题更偏向于大数据处理（Spark、Hadoop之类），因此对于传统的Java项目并不是非常友好，比如官方推荐的部署模式是建立独立的Ignite集群负责计算，业务应用只负责提交代码。再比如获取各种资源（Spring Bean）都需要先注入Ignite中，这对于依赖繁杂的业务来说是非常痛苦的。</p>
-<p>而OhMyScheduler就是面向业务应用设计的，从示例代码中也能看出，开发OhMyScheduler的处理器是没有任何额外的成本的，想要某个SpringBean，直接注入即可。想要分发任务，调用map方法即可，开发者的学习和使用成本会低很多。</p>
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-  
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-      
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-      
-        <li>
-          
-  
-    <span>版本与升级</span>
-  
-
-          
-  
-  
-  
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-  
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-        <li>
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-
-        </li>
-      
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-      
-        <li>
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-
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-    <span>高级特性</span>
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