定时任务需结构化记录状态与耗时并做趋势分析：每次执行写scheduled记录，结束更新status、duration_ms、error_code等字段；用sql查p95突增、连续失败；grafana可视化+动态基线告警。
定时任务执行状态和耗时不能只靠“跑没跑”来判断，得有结构化记录和持续趋势分析——一次慢是偶然，连续三次变慢就是问题信号。
状态与耗时必须同步记录
光记成功或失败不够，状态变更必须带时间戳、上下文和结果细节：
- 每次任务启动写一条 scheduled 记录，含计划触发时间、实际开始时间、分配的 worker ID；
- 执行结束时更新为 success / failed / timeout，同时写入耗时（毫秒）、错误摘要（如 MySQL 连接超时）、重试次数；
- 失败任务额外提取堆栈前 3 行和关键变量值（比如处理的订单 ID、批次大小），避免日志里大海捞针。
数据库表设计要支撑趋势分析
用一张轻量但字段完整的表长期存档，例如：
- task_name（varchar，索引）：方便按任务名聚合；
- executed_at（datetime）：精确到秒，用于时间范围筛选；
- duration_ms（int）：整型存毫秒，避免浮点精度问题；
- status（enum 或 tinyint）：便于统计成功率；
- error_code（varchar）：标准化错误码（如 DB_CONN_TIMEOUT、HTTP_503），比纯文本更易聚合分析；
- trace_id（varchar）：用于关联日志和调用链，查问题时一键拉取全路径。
用 SQL 快速看趋势和异常
不需要复杂 BI 工具，日常运维靠几条查询就能定位问题：
- 查最近 7 天各任务平均耗时变化：
SELECT task_name, DATE(executed_at) d, ROUND(AVG(duration_ms), 0) avg_ms FROM task_log WHERE executed_at > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY) GROUP BY task_name, d ORDER BY d, avg_ms DESC; - 找 P95 耗时突增的任务：
SELECT task_name, PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY duration_ms) p95_ms FROM task_log WHERE executed_at > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 24 HOUR) GROUP BY task_name HAVING p95_ms > (SELECT PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY duration_ms) FROM task_log WHERE executed_at BETWEEN DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 48 HOUR) AND DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 24 HOUR)); - 统计连续失败任务：
SELECT task_name, COUNT(*) fail_cnt FROM task_log WHERE status = 'failed' AND executed_at > DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 HOUR) GROUP BY task_name HAVING fail_cnt >= 3;
可视化不是可选项，而是必选项
把数据变成图形，才能一眼识别规律：
- 用 Grafana 做三张基础面板：「每小时任务总数」、「各任务 P95 耗时折线图」、「失败率热力图（按小时+任务名）」；
- 给每个任务设置动态基线——比如过去 7 天平均耗时 ×1.8 作为告警阈值，比固定值（如 30s）更适应业务波动；
- 失败率超过 5% 或 P95 耗时突破基线时，自动推送企业微信/钉钉消息，并附上最近一次失败的 trace_id 链接。
