详解应对平台高并发的分布式调度框架TBSchedule

TBSchedule是一款非常优秀的高性能分布式调度框架，本文是作者结合多年使用TBSchedule的经验，在研读三遍源码的基础上完成。期间作者也与阿里空玄有过不少技术交流，并非常感谢空玄给予的大力支持。另外，作者写这篇文章的目的一是出于对TBSchedule的一种热爱，二是现在是一个资源共享、技术共享的时代，希望把它展现给大家,能给大家的工作带来帮助。

一、TBSchedule初识

时下互联网和电商领域，各个平台都存在大数据、高并发的特点，对数据处理的要求越来越高，既要保证高效性，又要保证安全性、准确性。TBSchedule的使命就是将调度作业从业务系统中分离出来，降低或者是消除和业务系统的耦合度，进行高效异步任务处理。其实在互联网和电商领域TBSchedule的使用非常广泛，目前被应用于阿里巴巴、淘宝、支付宝、京东、聚美、汽车之家、国美等很多互联网企业的流程调度系统。

在深入了解TBSchedule之前我们先从内部和外部形态对它有个初步认识，如图1.1、图1.2。

图1.1 TBSchedule关键字

图1.2 TBSchedule外部形态

从TBSchedule的内部形态来说，与他有关的关键词包括批量任务、动态扩展、多主机、多线程、并发、分片……，这些词看起来非常的高大上，都是时下互联网技术比较流行的词汇。从TBSchedule的外部架构来看，一目了然，宿主在调度应用中与ZooKeeper进行通信。一个框架结构是否是优秀的，从美感的角度就可以看出来，一个好的架构一定是隐藏了内部复杂的原理，外部视觉上美好的，让用户使用起来简单易懂。

二、TBSchedule原理

为什么TBSchedule值得推广呢？

传统的调度框架spring task、quartz也是可以进行集群调度作业的，一个节点挂了可以将任务漂移给其他节点执行从而避免单点故障，但是不支持分布式作业，一旦达到单机处理极限也会存在问题。
elastic-job支持分布式，是一个很好的调度框架，但是开源时间较短，还没有经历大范围市场考验。
Beanstalkd基于C语言开发，使用范围较小，无法引入到php、java系统平台。

TBSchedule到底有多强大呢？我对TBSchedule的优势特点进行了如下总结：

支持集群、分布式
灵活的任务分片
动态的服务扩容和资源回收
任务监控支持
经历了多年市场考验，阿里强大技术团队支持

TBSchedule支持Cluster，可以宿主在多台服务器多个线程组并行进行任务调度，或者说可以将一个大的任务拆成多个小任务分配到不同的服务器。

TBSchedule的分布式机制是通过灵活的Sharding方式实现的，比如可以按所有数据的ID按10取模分片（分片规则如图2.1）、按月份分片等等，根据不同的需求，不同的场景由客户端配置分片规则。然后就是TBSchedule的宿主服务器可以进行动态扩容和资源回收，这个特点主要是因为它后端依赖的ZooKeeper，这里的ZooKeeper对于TBSchedule来说是一个NoSQL，用于存储策略、任务、心跳信息数据，它的数据结构类似文件系统的目录结构，它的节点有临时节点、持久节点之分。调度引擎上线后，随着业务量数据量的增多，当前Cluster可能不能满足目前的处理需求，那么就需要增加服务器数量，一个新的服务器上线后会在ZooKeeper中创建一个代表当前服务器的一个唯一性路径（临时节点），并且新上线的服务器会和ZooKeeper保持长连接，当通信断开后，节点会自动摘除。

TBSchedule会定时扫描当前服务器的数量，重新进行任务分配。TBSchedule不仅提供了服务端的高性能调度服务，还提供了一个scheduleConsole war随着宿主应用的部署直接部署到服务器，可以通过web的方式对调度的任务、策略进行监控管理，以及实时更新调整。

图2.1 TBSchedule分片规则

是不是已经对TBSchedule稍微了有些好感呢？我们接着往下看。

TBSchedule提供了两个核心组件ScheduleServer、TBScheduleManagerFactory和两类核心接口IScheduleTaskDeal、IScheduleTaskDealSingle、IScheduleTaskDealMuti，这两部分是客户端研发的关键部分，是使用TBSchedule必须要了解的。

ScheduleServer即任务处理器，的主要作用是任务和策略的管理、任务采集和执行，由一组工作线程组成，这组工作线程是基于队列实现的，进行任务抓取和任务处理（有两种处理模式，下面会讲）。每个任务处理器和ZooKeeper有一个心跳通信连接，用于检测Server的状态和进行任务动态分配。举个例子，比如3台服务器的worker集群执行出票消息生成任务，对于这个任务类型每台服务器可以配置一个ScheduleSever（即一个线程组），也可以配置两个线程组，那么就相当于6台服务器在并行执行此任务类型。当某台服务器宕机或者其他原因与ZooKeeper通信断开时，它的任务将被其他服务器接管。ScheduleServer参数定义如图2.2

图2.2 ScheduleServer参数定义

在这些参数中taskItems是一个非常重要的属性，是客户单可以自由发挥的地方，是任务分片的基础，比如我们处理一个任务可以根据ID按10取模，那么任务项就是0-9，3台服务器分别拿到4、 3、 3个任务项，服务器的上下线都会对任务项进行重新分配。任务项是进行任务分配的最小单位。一个任务项只能由一个ScheduleServer来进行处理，但一个Server可以处理任意数量的任务项。这就是刚才我们说的分片特性。

调度服务器TBScheduleManagerFactory的主要工作ZooKeeper连接参数配置和ZooKeeper的初始化、调度管理。

两类核心接口是需要被我们定义的目标任务实现的，根据自己的需要进行任务采集（重写selectTasks方法）和任务执行（重写execute方法），这两类接口也是客户端研发根据需求自由发挥的地方。

接下来我们深入了解下TBSchedule，看看它的内部是如何实现的。图2.3流程图是我花了很多心血通过一周时间画出来的，基本是清晰的展现了TBSchedule内部的执行流程以及每个步骤ZooKeeper节点路径和数据的变化。因为图中的注释已经描述的很详细了，每个节点右侧是ZooKeeper的信息（数据结构见图2.4），这里就不再做过多的文字描述了，有任何建议或者不明白的地方可以找我交流。

图2.3 TBSchedule内部流程

图2.4 TBSchedule之ZooKeeper数据结构

TBSchedule还有个强大之处是它提供了两种处理器模式模式：

1. SLEEP模式

当某一个线程任务处理完毕，从任务池中取不到任务的时候，检查其它线程是否处于活动状态。如果是，则自己休眠；如果其它线程都已经因为没有任务进入休眠，当前线程是最后一个活动线程的时候，就调用业务接口，获取需要处理的任务，放入任务池中，同时唤醒其它休眠线程开始工作。

2. NOTSLEEP模式

当一个线程任务处理完毕，从任务池中取不到任务的时候，立即调用业务接口获取需要处理的任务，放入任务池中。

SLEEP模式内部逻辑相对较简单，如果遇到大任务需要处理较长时间，可能会造成其他线程被动阻塞的情况。但其实生产环境一般都是小而快的任务，即使出现阻塞的情况ScheduleConsole也会及时的监控到。NOTSLEEP模式减少了线程休眠的时间，避免了因大任务造成阻塞的情况，但为了避免数据被重复处理，增加了CPU在数据比较上的开销。TBSchedule默认是SLEEP模式。

到目前为止我相信大家对TBSchedule有了一个深刻的了解，心中的疑雾逐渐散开了。理论是实践的基础，实践才是最终的目的，下一节我们将结合理论知识进行TBSchedule实战。

三、TBSchedule实战

在项目中使用TBSchedule需要依赖ZooKeeper、TBSchedule。

ZooKeeper依赖：

    <dependency><groupId>org.apache.ZooKeeper</groupId><artifactId>ZooKeeper</artifactId><version>3.4.6</version></dependency>

TBSchedule依赖：

    <dependency><groupId>com.taobao.pamirs.schedule</groupId><artifactId>TBSchedule</artifactId><version>3.3.3.2</version></dependency>

TBSchedule有三种引入方式：

通过ScheduleConsole引入

TBSchedule随着宿主调度应用部署到服务器后，可以通过Web浏览器的方式访问其提供监控平台。

第一步，初始化ZooKeeper

第二步，创建调度策略

第三步，创建调度任务

第四步，监控调度任务

2、通过原生Java引入

        // 初始化SpringApplicationContext ctx = new FileSystemXmlApplicationContext("spring-config.xml");// 初始化调度工厂TBScheduleManagerFactory scheduleManagerFactory = new TBScheduleManagerFactory();Properties p = new Properties();p.put("zkConnectString", "127.0.0.1:2181");p.put("rootPath", "/taobao-schedule/train_worker");p.put("zkSessionTimeout", "60000"); p.put("userName", "train_dev");p.put("password", " train_dev ");p.put("isCheckParentPath", "true");scheduleManagerFactory.setApplicationContext(ctx);scheduleManagerFactory.init(p); // 创建任务调度任务的基本信息
String baseTaskTypeName = "DemoTask";ScheduleTaskType baseTaskType = new ScheduleTaskType();baseTaskType.setBaseTaskType(baseTaskTypeName);baseTaskType.setDealBeanName("demoTaskBean");baseTaskType.setHeartBeatRate(10000);baseTaskType.setJudgeDeadInterval(100000);baseTaskType.setTaskParameter("AREA=BJ,YEAR>30");baseTaskType.setTaskItems(ScheduleTaskType.splitTaskItem("0:{TYPE=A,KIND=1},1:{TYPE=A,KIND=2},2:{TYPE=A,KIND=3},3:{TYPE=A,KIND=4}," +"4:{TYPE=A,KIND=5},5:{TYPE=A,KIND=6},6:{TYPE=A,KIND=7},7:{TYPE=A,KIND=8}," +"8:{TYPE=A,KIND=9},9:{TYPE=A,KIND=10}"));baseTaskType.setFetchDataNumber(500);baseTaskType.setThreadNumber(5);this.scheduleManagerFactory.getScheduleDataManager().createBaseTaskType(baseTaskType);log.info("创建调度任务成功:" + baseTaskType.toString());// 创建任务的调度策略String taskName = baseTaskTypeName;String strategyName =taskName +"-Strategy";try {this.scheduleManagerFactory.getScheduleStrategyManager().deleteMachineStrategy(strategyName,true);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}ScheduleStrategy strategy = new ScheduleStrategy();strategy.setStrategyName(strategyName);strategy.setKind(ScheduleStrategy.Kind.Schedule);strategy.setTaskName(taskName);strategy.setTaskParameter("china");strategy.setNumOfSingleServer(1);strategy.setAssignNum(10);strategy.setIPList("127.0.0.1".split(","));this.scheduleManagerFactory.getScheduleStrategyManager().createScheduleStrategy(strategy);log.info("创建调度策略成功:" + strategy.toString());

3、通过Spring容器引入

<!-- 初始化ZooKeeper -->
<bean id="scheduleManagerFactory"class="xx.xx.TBScheduleManagerFactory">
<property name="zkConfig">
<map><entry key="zkConnectString" value="127.0.0.1:2181" /><entry key="rootPath" value="/taobao-schedule/train_worker" /><entry key="zkSessionTimeout" value="60000" /><entry key="userName" value="train_dev" /><entry key="password" value="train_dev" /><entry key="isCheckParentPath" value="true" />
</map>
</property>
</bean>
<!-- 配置调度策略 凌晨1点到3点执行 -->
<bean id="abstractDemoScheduleTask" class="com.xx.core.TBSchedule.InitScheduleTask" abstract="true">
<property name="scheduleTaskType.heartBeatRate" value="10000" />
<property name="scheduleTaskType.judgeDeadInterval" value="100000" />
<property name="scheduleTaskType.permitRunStartTime" value="0 0 1 * * ?"/>
<property name="scheduleTaskType.permitRunEndTime" value="0 0 3 * * ?"/>
<property name="scheduleTaskType.taskParameter" value="AREA=BJ,YEAR>30" />
<property name="scheduleTaskType.sleepTimeNoData" value="60000"/>
<property name="scheduleTaskType.sleepTimeInterval" value="60000"/>
<property name="scheduleTaskType.fetchDataNumber" value="500" />
<property name="scheduleTaskType.executeNumber" value="1" />
<property name="scheduleTaskType.threadNumber" value="5" />
<property name="scheduleTaskType.taskItems">
<list><value>0:{TYPE=A,KIND=1}</value><value>1:{TYPE=A,KIND=2}</value><value>2:{TYPE=A,KIND=3}</value><value>3:{TYPE=A,KIND=4}</value><value>4:{TYPE=A,KIND=5}</value><value>5:{TYPE=A,KIND=6}</value><value>6:{TYPE=A,KIND=7}</value><value>7:{TYPE=A,KIND=8}</value><value>8:{TYPE=A,KIND=9}</value><value>9:{TYPE=A,KIND=10}</value></list>
</property>
<property name="scheduleStrategy.kind" value="Schedule" />
<property name="scheduleStrategy.numOfSingleServer" value="1" />
<property name="scheduleStrategy.assignNum" value="10" />   <property name="scheduleStrategy.iPList"><list><value>127.0.0.1</value></list></property></bean>
<!-- 配置调度任务 -->
<bean id="demoTask" class="com.xx.worker.task.DemoTask" parent="abstractDemoScheduleTask">
<property name="scheduleTaskType.baseTaskType" value="demoTask" />
<property name="scheduleTaskType.dealBeanName" value="demoTaskBean" />
<property name="scheduleStrategy.strategyName" value="demoTaskBean-Strategy" />
<property name="scheduleStrategy.taskName" value="demoTaskBean" />
</bean> 调度任务具体实现 DemoTask.java/*** DemoTask任务类*/
public class DemoTask  mplementsIScheduleTaskDealSingle,TScheduleTaskDeal {/*** 数据采集* @param taskItemNum--分配的任务项 taskItemList--总任务项 *        eachFetchDataNum--采集任务数量*/@Overridepublic List<DemoTask> selectTasks(String taskParameter,String ownSign, int taskItemNum, List<TaskItemDefine> taskItemList,int eachFetchDataNum) throws Exception {List<DemoTask> taskList = new LinkedList<DemoTask>();//客户端根据条件进行数据采集start//客户端根据条件进行数据采集endreturn rt;}/*** 数据处理*/@Overridepublic boolean execute(DemoTask task, String ownSign)throws Exception {//客户端pop任务进行处理start//客户端pop任务进行处理endreturn true;}
}

其实我们看对于TBSchedule客户端的使用非常简单，初始化ZooKeeper、配置调度策略、配置调度任务，对调度任务进行具体实现，就这几个步骤。现在可以庆祝下了，你又掌握了一个优秀开源框架的设计思想和使用方式。

四、TBSchedule挑战

任何事物都是没有最好只有更好，TBSchedule也一样，虽然它现在已经很完美了，我们不能放弃对更完美的追求。阿里团队可以在下面几个方面进行优化。

目前ScheduleConsole监控页面过于简单，需完善UI设计，提高用户体验。
支持Zookeeper集群自动切换，避免ZooKeeper服务的集群单点故障。
原生ZooKeeper操作替换为Curator，Curator对ZooKeeper进行了一次包装，对原生ZooKeeper的操作做了大量优化，Client和Server之间的连接可能出现的问题处理等等，可以进一步提高TBSchedule的高可用。
TBSchedule的帮助文档较少，网上的资料基本是千篇一律，希望有更多的爱好者加入进来。

至此，我们已经完成了对TBSchedule的全部介绍，尽快使用起来吧！