详解应对平台高并发的分布式调度框架TBSchedule

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     tbschedule是一款非常优秀的高性能分布式调度框架，非常高兴能分享给大家。这篇文章是我结合多年tbschedule使用经验和研读三遍源码的基础上完成的。我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(送人玫瑰，手留余香)，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。



        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：
        1、支持集群、分布式
        2、灵活的任务分片
        3、动态的服务扩容和资源回收
        4、任务监控支持
        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。我们知道spring task、quarz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，这个就是tbschedule的优势。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zk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zk有长连接，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，重新分配任务。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，实时更新。



        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（two mode）。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服务器的worker集群执行出票消息生成任务，这对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，相当于6台服务器在执行这个任务。当某台服务器宕机或者其他原因与zk通信断开时，他的任务将被其他服务器接管。ScheduleServer参数定义如图2.2



        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)，这类接口是客户端研发自由发挥的地方。
        接下来我们深入了解下tbschedule，看看它的内部是如何实现的。下面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zookeer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zk的信息（数据结构见图2.3），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。










        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:

   

 		  
org.apache.zookeeperzookeeper 		
3.4.6 	

    

       tbschedule依赖:

  

com.taobao.pamirs.scheduletbschedule
3.3.3.2

   

        tbschedule有三种引入方式:
        1、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Spring
        ApplicationContext 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

  



	





 
  






 

		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}
	



	
	
	    
		    127.0.0.1
	    
	
	        






	

    调度任务具体实现 DemoTask.java

   

 /**
 * DemoTask任务类
 */
public class DemoTask  mplements
		IScheduleTaskDealSingle,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
  */
	@Override
	public List selectTasks(String taskParameter,
			String ownSign, int taskItemNum, List taskItemList,
			int eachFetchDataNum) throws Exception {
		List taskList = new LinkedList();
		//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end
		return rt;
	}
/**
  * 数据处理
  */
	@Override
	public 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end
		return true;
	}
}

  

        其实我们看对于tbscchedule客户端的使用非常简单，初始化zk、配置调度策略、调度任务，对调度任务进行实现，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。
        1、ScheduleConsole监控页面优化,目前ScheduleConsole监控页面过于简单，需完善UI设计，提高用户体验。
        2、Zookeeper集群自动切换，避免zk服务的集群点多故障
        3、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。
        4、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！

心灵鸡汤

       优秀的架构都很相似，垃圾的架构各有各的垃圾




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