Elastic Job学习（三）执行作业

流程图：

以SimpleJob为例说明 ：

1、通过LiteJob实现quartz的Job接口，elastic job与quartz联系在一起，最终作业按cron配置的时间来触发。作业启动时，会依据job的类型，由作业执行工厂JobExecutorFactory创建相应的作业执行器，并执行execute()方法。

public static AbstractElasticJobExecutor getJobExecutor(final ElasticJob elasticJob, final JobFacade jobFacade) {
        if (null == elasticJob) {
            return new ScriptJobExecutor(jobFacade);
        }
        if (elasticJob instanceof SimpleJob) {
            return new SimpleJobExecutor((SimpleJob) elasticJob, jobFacade);
        }
        if (elasticJob instanceof DataflowJob) {
            return new DataflowJobExecutor((DataflowJob) elasticJob, jobFacade);
        }
        throw new JobConfigurationException("Cannot support job type '%s'", elasticJob.getClass().getCanonicalName());
    }

2、作业启动之前，会先检查Job的执行环境，主要是检查本机（作业服务器）与注册中心的时间误差（秒），是否在允许范围.
即max-time-diff-seconds属性，

• 没有配置（max-time-diff-seconds 默认为 -1），则跳过校验；

• 配置了，则获取zk的时间，与本机时间进行比较，是否超过max-time-diff-seconds

获取zk的时间，是在作业节点下创建永久节点systemTime/current，获取该节点的属性mtime

3、获取分片信息

• 判断是否需要分片，不需要则直接返回;
• 需要分片（是否存在临时节点Leader/sharding/necessary），且有可用的作业实例，再判断是否存在主节点，不存在则等待选举完成 ；
• 选举完成后，判断当前服务器是否为主节点，是主节点，则进行分片;
• 不是主节点，则等待（休眠100ms）主节点完成分片；
• 分片时，创建临时节点leader/sharding/processing标识正在分片，其它作业启动时，会检查分片是否完成，如果正在分片，则需要阻塞（100ms）并等待分片完成
• 如果配置了自定义的分片策略（实现JobShardingStrategy接口），则使用自定义的策略，如果没有配置，则使用默认的策略（平均分片算法AverageAllocationJobShardingStrategy）
• 分片成功之后，回调PersistShardingInfoTransactionExecutionCallback，该回调主要是创建分片节点（sharding/0…N），以及删除Leader/sharding/necessary和Leader/sharding/processing节点
  在这里，可以学到下ZK事务操作CuratorTransactionFinal。

4、分片完成之后，会获取本机对应的分片项及实例，根据IP来选择，最终将属于本机的分片项，封装为ShardingContexts返回；

5、LiteJobFacade.beforeJobExecuted埋点，用来供用户配置了自定义的listener，在Job运行之前执行；

6、注册Job开始运行的信息，即创建节点shardings/分片序号/running节点

7、执行作业：

• 获取作业的分片项，即该分片对应的实例列表，如4台服务器分2片，则0分片获取的是1，2，1分片获取3，4；
• 如果分片上只有一个实例，则直接运行
• 如果有多个实例，则使用线程池，逐个启动；
  最终会调用我们实现的SimpleJob（或其它两种Job），执行process方法，对于多实例的作业，只有全部实例都执行完成后，才统一返回。

//分片多线程处理
        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(items.size());
        for (final int each : items) {
            final JobExecutionEvent jobExecutionEvent = new JobExecutionEvent(shardingContexts.getTaskId(), jobName, executionSource, each);
            if (executorService.isShutdown()) {
                return;
            }
            executorService.submit(new Runnable() {
                
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        process(shardingContexts, each, jobExecutionEvent);
                    } finally {
                        latch.countDown();
                    }
                }
            });
        }
        
        try {
            latch.await();
        } catch (final InterruptedException ex) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }

作业执行类图：