这篇文章主要介绍了java定时任务框架elasticjob详解,Elastic-Job是ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。该项目基于成熟的开源产品Quartz和Zookeeper及其客户端Curator进行二次开发。,需要的朋友可以参考下

前言

Elastic-Job是ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。去掉了和dd-job中的监控和ddframe接入规范部分。该项目基于成熟的开源产品Quartz和Zookeeper及其客户端Curator进行二次开发。 ddframe其他模块也有可独立开源的部分,之前当当曾开源过dd-soa的基石模块DubboX。 项目开源地址:https://github.com/dangdangdotcom/elastic-job
Elastic-Job是ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。去掉了和dd-job中的监控和ddframe接入规范部分。该项目基于成熟的开源产品Quartz和Zookeeper及其客户端Curator进行二次开发。

项目开源地址

ddframe其他模块也有可独立开源的部分,之前当当曾开源过dd-soa的基石模块DubboX。

elastic-job和ddframe关系见下图

Elastic-Job主要功能

  • 定时任务: 基于成熟的定时任务作业框架Quartz cron表达式执行定时任务。
  • 作业注册中心: 基于Zookeeper和其客户端Curator实现的全局作业注册控制中心。用于注册,控制和协调分布式作业执行。
  • 作业分片: 将一个任务分片成为多个小任务项在多服务器上同时执行。
  • 弹性扩容缩容: 运行中的作业服务器崩溃,或新增加n台作业服务器,作业框架将在下次作业执行前重新分片,不影响当前作业执行。
  • 支持多种作业执行模式: 支持OneOff,Perpetual和SequencePerpetual三种作业模式。
  • 失效转移: 运行中的作业服务器崩溃不会导致重新分片,只会在下次作业启动时分片。启用失效转移功能可以在本次作业执行过程中,监测其他作业服务器空闲,抓取未完成的孤儿分片项执行。
  • 运行时状态收集: 监控作业运行时状态,统计最近一段时间处理的数据成功和失败数量,记录作业上次运行开始时间,结束时间和下次运行时间。
  • 作业停止,恢复和禁用:用于操作作业启停,并可以禁止某作业运行(上线时常用)。
  • 被错过执行的作业重触发:自动记录错过执行的作业,并在上次作业完成后自动触发。可参考Quartz的misfire。
  • 多线程快速处理数据:使用多线程处理抓取到的数据,提升吞吐量。
  • 幂等性:重复作业任务项判定,不重复执行已运行的作业任务项。由于开启幂等性需要监听作业运行状态,对瞬时反复运行的作业对性能有较大影响。
  • 容错处理:作业服务器与Zookeeper服务器通信失败则立即停止作业运行,防止作业注册中心将失效的分片分项配给其他作业服务器,而当前作业服务器仍在执行任务,导致重复执行。
  • Spring支持:支持spring容器,自定义命名空间,支持占位符。
  • 运维平台:提供运维界面,可以管理作业和注册中心。

目录结构说明

  • elastic-job-core

elastic-job核心模块,只通过Quartz和Curator就可执行分布式作业。

  • elastic-job-spring

elastic-job对spring支持的模块,包括命名空间,依赖注入,占位符等。

  • elastic-job-console

elastic-job web控制台,可将编译之后的war放入tomcat等servlet容器中使用。

  • elastic-job-example

使用例子。

  • elastic-job-test

测试elastic-job使用的公用类,使用方无需关注。

引入maven依赖

elastic-job已经发布到中央仓库,可以在pom.xml文件中直接引入maven坐标。

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<!-- 引入elastic-job核心模块 -->

<dependency>

<groupId>com.dangdang</groupId>

<artifactId>elastic-job-core</artifactId>

<version>1.0.1</version>

</dependency>

<!-- 使用springframework自定义命名空间时引入 -->

<dependency>

<groupId>com.dangdang</groupId>

<artifactId>elastic-job-spring</artifactId>

<version>1.0.1</version>

</dependency>

代码开发

提供3种作业类型,分别是OneOff, Perpetual和SequencePerpetual。需要继承相应的抽象类。

方法参数shardingContext包含作业配置,分片和运行时信息。可通过getShardingTotalCount(),getShardingItems()等方法分别获取分片总数,运行在本作业服务器的分片序列号集合等。

  • OneOff类型作业

OneOff作业类型比较简单,需要继承AbstractOneOffElasticJob,该类只提供了一个方法用于覆盖,此方法将被定时执行。用于执行普通的定时任务,与Quartz原生接口相似,只是增加了弹性扩缩容和分片等功能。

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public class MyElasticJob extends AbstractOneOffElasticJob {

@Override

protected void process(JobExecutionMultipleShardingContext context) {

// do something by sharding items

}

}

  • Perpetual类型作业

Perpetual作业类型略为复杂,需要继承AbstractPerpetualElasticJob并可以指定返回值泛型,该类提供两个方法可覆盖,分别用于抓取和处理数据。可以获取数据处理成功失败次数等辅助监控信息。

需要注意fetchData方法的返回值只有为null或长度为空时,作业才会停止执行,否则作业会一直运行下去。这点是参照TbSchedule的设计。Perpetual作业类型更适用于流式不间歇的数据处理。

作业执行时会将fetchData的数据传递给processData处理,其中processData得到的数据是通过多线程(线程池大小可配)拆分的。

建议processData处理数据后,更新其状态,避免fetchData再次抓取到,从而使得作业永远不会停止。processData的返回值用于表示数据是否处理成功,抛出异常或者返回false将会在统计信息中归入失败次数,返回true则归入成功次数。

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public class MyElasticJob extends AbstractPerpetualElasticJob<Foo> {

@Override

protected List<Foo> fetchData(JobExecutionMultipleShardingContext context) {

List<Foo> result = // get data from database by sharding items

return result;

}

@Override

protected boolean processData(JobExecutionMultipleShardingContext context, Foo data) {

// process data

return true;

}

}

  • SequencePerpetual类型作业

SequencePerpetual作业类型和Perpetual作业类型极为相似,所不同的是Perpetual作业类型可以将获取到的数据多线程处理,但不会保证多线程处理数据的顺序。

如:从2个分片共获取到100条数据,第1个分片40条,第2个分片60条,配置为两个线程处理,则第1个线程处理前50条数据,第2个线程处理后50条数据,无视分片项;SequencePerpetual类型作业则根据当前服务器所分配的分片项数量进行多线程处理,每个分片项使用同一线程处理,防止了同一分片的数据被多线程处理,从而导致的顺序问题。

如:从2个分片共获取到100条数据,第1个分片40条,第2个分片60条,则系统自动分配两个线程处理,第1个线程处理第1个分片的40条数据,第2个线程处理第2个分片的60条数据。由于Perpetual作业可以使用多余分片项的任意线程数处理,所以性能调优的可能会优于SequencePerpetual作业。

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public class MyElasticJob extends AbstractSequencePerpetualElasticJob<Foo> {

@Override

protected List<Foo> fetchData(JobExecutionSingleShardingContext context) {

List<Foo> result = // get data from database by sharding items

return result;

}

@Override

protected boolean processData(JobExecutionSingleShardingContext context, Foo data) {

// process data

return true;

}

}

作业配置

与Spring容器配合使用作业,可以将作业Bean配置为Spring Bean, 可在作业中通过依赖注入使用Spring容器管理的数据源等对象。可用placeholder占位符从属性文件中取值。

Spring命名空间配置

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<beans xmlns="Index of /schema/beans"

xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

xmlns:reg="对不起,您要访问的页面暂时没有找到。"

xmlns:job="对不起,您要访问的页面暂时没有找到。"

xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans

http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd

http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg

http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg/reg.xsd

http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job

http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job/job.xsd

">

<!--配置作业注册中心 -->

<reg:zookeeper id="regCenter" serverLists=" yourhost:2181" namespace="dd-job" baseSleepTimeMilliseconds="1000" maxSleepTimeMilliseconds="3000" maxRetries="3" />

<!-- 配置作业A-->

<job:bean id="oneOffElasticJob" class="xxx.MyOneOffElasticJob" regCenter="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" shardingTotalCount="3" shardingItemParameters="0=A,1=B,2=C" />

<!-- 配置作业B-->

<job:bean id="perpetualElasticJob" class="xxx.MyPerpetualElasticJob" regCenter="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" shardingTotalCount="3" shardingItemParameters="0=A,1=B,2=C" processCountIntervalSeconds="10" concurrentDataProcessThreadCount="10" />

</beans>

<job:bean />命名空间属性详细说明

<reg:zookeeper />命名空间属性详细说明

基于Spring但不使用命名空间

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<!-- 配置作业注册中心 -->

  <bean id="regCenter" class="com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter" init-method="init">

    <constructor-arg>

      <bean class="com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperConfiguration">

        <property name="serverLists" value="${xxx}" />

        <property name="namespace" value="${xxx}" />

        <property name="baseSleepTimeMilliseconds" value="${xxx}" />

        <property name="maxSleepTimeMilliseconds" value="${xxx}" />

        <property name="maxRetries" value="${xxx}" />

      </bean>

    </constructor-arg>

  </bean>  <!-- 配置作业-->

  <bean id="xxxJob" class="com.dangdang.ddframe.job.spring.schedule.SpringJobController" init-method="init">

    <constructor-arg ref="regCenter" />

    <constructor-arg>

      <bean class="com.dangdang.ddframe.job.api.JobConfiguration">

        <constructor-arg name="jobName" value="xxxJob" />

        <constructor-arg name="jobClass" value="xxxDemoJob" />

        <constructor-arg name="shardingTotalCount" value="10" />

        <constructor-arg name="cron" value="0/10 * * * * ?" />

        <property name="shardingItemParameters" value="${xxx}" />

      </bean>

    </constructor-arg>

  </bean>

不使用Spring配置

如果不使用Spring框架,可以用如下方式启动作业。

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import com.dangdang.ddframe.job.api.JobConfiguration;

import com.dangdang.ddframe.job.schedule.JobController;

import com.dangdang.ddframe.reg.base.CoordinatorRegistryCenter;

import com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperConfiguration;

import com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;

import com.dangdang.example.elasticjob.core.job.OneOffElasticDemoJob;

import com.dangdang.example.elasticjob.core.job.PerpetualElasticDemoJob;

import com.dangdang.example.elasticjob.core.job.SequencePerpetualElasticDemoJob;

public class JobDemo {

// 定义Zookeeper注册中心配置对象

private ZookeeperConfiguration zkConfig = new ZookeeperConfiguration("localhost:2181", "elastic-job-example", 1000, 3000, 3);

// 定义Zookeeper注册中心

private CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(zkConfig);

// 定义作业1配置对象

private JobConfiguration jobConfig1 = new JobConfiguration("oneOffElasticDemoJob", OneOffElasticDemoJob.class, 10, "0/5 * * * * ?");

// 定义作业2配置对象

private JobConfiguration jobConfig2 = new JobConfiguration("perpetualElasticDemoJob", PerpetualElasticDemoJob.class, 10, "0/5 * * * * ?");

// 定义作业3配置对象

private JobConfiguration jobConfig3 = new JobConfiguration("sequencePerpetualElasticDemoJob", SequencePerpetualElasticDemoJob.class, 10, "0/5 * * * * ?");

public static void main(final String[] args) {

new JobDemo().init();

}

private void init() {

// 连接注册中心

regCenter.init();

// 启动作业1

new JobController(regCenter, jobConfig1).init();

// 启动作业2

new JobController(regCenter, jobConfig2).init();

// 启动作业3

new JobController(regCenter, jobConfig3).init();

}

}

使用限制

  • 作业一旦启动成功后不能修改作业名称,如果修改名称则视为新的作业。
  • 同一台作业服务器只能运行一个相同的作业实例,因为作业运行时是按照IP注册和管理的。
  • 作业根据/etc/hosts文件获取IP地址,如果获取的IP地址是127.0.0.1而非真实IP地址,应正确配置此文件。
  • 一旦有服务器波动,或者修改分片项,将会触发重新分片;触发重新分片将会导致运行中的Perpetual以及SequencePerpetual作业再执行完本次作业后不再继续执行,等待分片结束后再恢复正常。
  • 开启monitorExecution才能实现分布式作业幂等性(即不会在多个作业服务器运行同一个分片)的功能,但monitorExecution对短时间内执行的作业(如每5秒一触发)性能影响较大,建议关闭并自行实现幂等性。
  • elastic-job没有自动删除作业服务器的功能,因为无法区分是服务器崩溃还是正常下线。所以如果要下线服务器,需要手工删除zookeeper中相关的服务器节点。由于直接删除服务器节点风险较大,暂时不考虑在运维平台增加此功能

实现原理

弹性分布式实现

第一台服务器上线触发主服务器选举。主服务器一旦下线,则重新触发选举,选举过程中阻塞,只有主服务器选举完成,才会执行其他任务。

某作业服务器上线时会自动将服务器信息注册到注册中心,下线时会自动更新服务器状态。

主节点选举,服务器上下线,分片总数变更均更新重新分片标记。

定时任务触发时,如需重新分片,则通过主服务器分片,分片过程中阻塞,分片结束后才可执行任务。如分片过程中主服务器下线,则先选举主服务器,再分片。

通过4可知,为了维持作业运行时的稳定性,运行过程中只会标记分片状态,不会重新分片。分片仅可能发生在下次任务触发前。

每次分片都会按服务器IP排序,保证分片结果不会产生较大波动。

实现失效转移功能,在某台服务器执行完毕后主动抓取未分配的分片,并且在某台服务器下线后主动寻找可用的服务器执行任务。

流程图

作业启动

作业执行

运维平台

elastic-job运维平台以war包形式提供,可自行部署到tomcat或jetty等支持servlet的web容器中。elastic-job-console.war可以通过编译源码或从maven中央仓库获取。

登录

默认用户名和密码是root/root,可以通过修改conf\auth.properties文件修改默认登录用户名和密码。

主要功能

  • 登录安全控制
  • 注册中心管理
  • 作业维度状态查看
  • 服务器维度状态查看
  • 快捷修改作业设置
  • 控制作业暂停和恢复运行

设计理念

运维平台和elastic-job并无直接关系,是通过读取作业注册中心数据展现作业状态,或更新注册中心数据修改全局配置。

控制台只能控制作业本身是否运行,但不能控制作业进程的启停,因为控制台和作业本身服务器是完全分布式的,控制台并不能控制作业服务器。

不支持项

添加作业。因为作业都是在首次运行时自动添加,使用运维平台添加作业并无必要。

停止作业。即使删除了Zookeeper信息也不能真正停止作业的运行,还会导致运行中的作业出问题。

删除作业服务器。由于直接删除服务器节点风险较大,暂时不考虑在运维平台增加此功能。

主要界面

总览页

注册中心管理页

作业详细信息页

服务区详细信息页

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

来源:https://www.jb51.net/article/164097.htm

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