Cronicle任务调度系统中获取任务执行时间戳的最佳实践
2025-06-13 08:18:58作者:袁立春Spencer
在任务调度系统Cronicle的实际使用过程中,开发人员经常需要获取任务执行的特定时间戳信息。本文将以Shell插件为例,详细介绍如何在任务执行过程中获取精确的时间戳参数。
时间戳参数的重要性
当任务需要基于特定时间点执行操作时(如处理某天的数据),获取准确的执行时间戳至关重要。特别是在以下场景:
- 任务失败后重新执行时,需要知道原始调度时间
- 按天/小时执行的任务需要处理对应时间段的数据
- 生成基于时间戳的日志或文件名
Cronicle提供的时间戳变量
Cronicle系统会自动为每个任务注入一个名为JOB_NOW的环境变量,该变量包含以下特性:
- 值为Unix Epoch时间戳格式(自1970年1月1日以来的秒数)
- 准确反映任务应该执行的时间点
- 对于重试任务,保持原始调度时间而非实际执行时间
在Shell插件中的使用方法
在Shell脚本中,可以通过以下方式获取并格式化时间戳:
# 获取原始时间戳
TIMESTAMP=$JOB_NOW
# 转换为可读格式(示例格式:2025/02/16 01:00:00)
HUMAN_TIME=$(date -d @$TIMESTAMP +"%Y/%m/%d %H:%M:%S")
# 使用示例
echo "任务执行时间:$HUMAN_TIME"
特殊场景处理
当使用sudo切换用户执行任务时,默认不会保留环境变量。此时需要添加-E参数:
# 错误方式(环境变量丢失)
sudo -u username your_script.sh
# 正确方式(保留环境变量)
sudo -E -u username your_script.sh
时间戳的应用建议
- 日志记录:在日志中包含任务执行时间戳,便于问题追踪
- 文件处理:生成基于时间戳的文件名,避免冲突
- 数据查询:在数据库查询中使用时间戳作为条件
- 错误处理:在重试逻辑中区分原始时间和重试时间
总结
Cronicle通过JOB_NOW环境变量为任务提供了精确的执行时间戳,开发人员可以灵活地将其转换为各种格式并应用于业务逻辑中。特别是在使用sudo等可能影响环境变量的命令时,需要注意使用-E参数来保留关键变量。合理利用这一特性可以大大增强任务的可靠性和可追溯性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
Ascend Extension for PyTorch
Python
220
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.83 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322