用 Go 写了一个轻量级任务调度器，替换掉了笨重的 XXL-Job
Building a Lightweight Task Scheduler in Go to Replace XXL-Job
| Alex | 2026-08-24T09:24:48
XXL-Job 功能是强大，但是对于我们这种小团队来说太重了。花了一周时间用 Go 写了个轻量级的替代方案，核心代码不到 2000 行。
XXL-Job is powerful but overkill for small teams. Built a lightweight Go-based alternative in one week with under 2000 lines of core code.
我们团队之前用的 XXL-Job 做定时任务调度，功能确实很全，但是对于一个 5 人的小团队来说实在太重了。光是部署就需要一个独立的调度中心服务，还依赖 MySQL，运维成本不低。 为什么要自己写 其实市面上也有不少轻量级的方案，比如 robfig/cron、asynq 这些。但是我们的需求有点特殊： 需要支持多实例部署，同一个任务不能重复执行 需要有简单的 Web UI 看任务状态 需要支持任务依赖（A 执行完了才能执行 B） 失败重试和告警通知 看了一圈发现没有一个现成的库能完全满足，索性自己撸一个。 架构设计 整个调度器分三层： 调度层：基于 cron 表达式解析下次执行时间，用 Redis 分布式锁防止重复调度 执行层：每个任务是一个 Go 函数，通过 goroutine 并发执行，支持超时控制 存储层：任务定义和执行记录存 SQLite（对，就是 SQLite，小团队够用了） 核心实现 type Scheduler struct { tasks map[string]*Task lock distributed.Lock store Store notifier Notifier } func (s *Scheduler) Register(name string, spec string, fn TaskFunc, opts ...Option) { task := &Task{ Name: name, CronSpec: spec, Fn: fn, } for _, opt := range opts { opt(task) } s.tasks[name] = task } func (s *Scheduler) Run(ctx context.Context) error { ticker := time.NewTicker(time.Second) defer ticker.Stop() for { select { case 分布式锁这块用的 Redis SETNX，锁的粒度是每个任务每次调度，key 格式是 scheduler:lock:{taskName}:{triggerTime}。这样即使多个实例同时触发，也只有一个能拿到锁。 效果 上线跑了一个月，稳定得很。部署也简单，就一个二进制文件加一个 SQLite 文件，Docker 镜像才 20MB。比起之前 XXL-Job 那一套，运维成本直接降了 80%。 当然这个方案不适合大规模场景，如果你们团队有几百个定时任务，还是老老实实用 XXL-Job 或者 Airflow 吧。
Our team was using XXL-Job for task scheduling. It's feature-rich, but way too heavy for a 5-person team. Deployment alone requires a dedicated scheduler service plus MySQL - significant ops overhead. Why Build Our Own There are lightweight alternatives like robfig/cron and asynq, but our requirements were specific: Multi-instance deployment with no duplicate task execution Simple Web UI for task status monitoring Task dependencies (B runs only after A completes) Failure retry and alert notifications No existing library fully covered these needs, so we built our own. Architecture Three layers: Scheduling Layer: Parses cron expressions for next execution time, uses Redis distributed locks to prevent duplicate scheduling Execution Layer: Each task is a Go function running in goroutines with timeout control Storage Layer: Task definitions and execution records stored in SQLite Results Been running stable for a month. Deployment is just one binary plus a SQLite file - Docker image is only 20MB. Ops cost dropped 80% compared to XXL-Job. Not suitable for large-scale scenarios with hundreds of tasks though.