elastic-job部署以及简单例子

原文链接：https://www.2cto.com/kf/201612/577514.html

elastic-job部署以及简单例子：elastic-job是当当开发的基于qutarz以及zookeeper封装的作业调度工具，主要有两个大框架，一个是elastic-job lite另外一个是elastic-job cloud，其中qutarz是一个开源的作业调度工具，zookeeper是分布式调度工具，这两者结合搭建了elastic-job-lite，这是一个无中心节点的调度，而elastic-job-cloud是一个有中心节点的分布式调度开源工具，只需要设置好机器以及分片，就可以自动的调度到对应的机器上运行。

与lite的不同时cloud采用了mesos来进行分布式资源管理，简单的来说两者的不同是：同一个作业在两台机器上跑，lite需要手动在两台机器上跑，但是cloud只需要上传作业包，就可以自动的在两台机器上跑，因为lite不支持作业的调度，为无中心的。

二、环境的搭建

由于elastic-job-cloud的环境暂时未搭建出来，因此在此简单介绍lite的搭建

（1）jdk的安装

jdk需要1.7以上，因为里面有spring相关的代码，具体的安装请自行百度，或参考链接https://blog.csdn.net/molong1208/article/details/50537898

（2）zookeeper的安装

具体的安装过程见链接https://blog.csdn.net/molong1208/article/details/53675063

（3）maven的安装

官网maven要求3.0.4以及以上，具体的安装过程与jdk类似，请自行百度

三、elastic-job-lite的优势及特点

（1）简单的概念及适用场景

1. 分片概念

任务的分布式执行，需要将一个任务拆分为n个独立的任务项，然后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项。

例如：有一个遍历数据库某张表的作业，现有2台服务器。为了快速的执行作业，那么每台服务器应执行作业的50%。 为满足此需求，可将作业分成2片，每台服务器执行1片。作业遍历数据的逻辑应为：服务器A遍历ID以奇数结尾的数据；服务器B遍历ID以偶数结尾的数据。 如果分成10片，则作业遍历数据的逻辑应为：每片分到的分片项应为ID%10，而服务器A被分配到分片项0,1,2,3,4；服务器B被分配到分片项5,6,7,8,9，直接的结果就是服务器A遍历ID以0-4结尾的数据；服务器B遍历ID以5-9结尾的数据。

2. 分片项与业务处理解耦

Elastic-Job并不直接提供数据处理的功能，框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器，开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系。

3. 个性化参数的适用场景

个性化参数即shardingItemParameter，可以和分片项匹配对应关系，用于将分片项的数字转换为更加可读的业务代码。

例如：按照地区水平拆分数据库，数据库A是北京的数据；数据库B是上海的数据；数据库C是广州的数据。 如果仅按照分片项配置，开发者需要了解0表示北京；1表示上海；2表示广州。 合理使用个性化参数可以让代码更可读，如果配置为0=北京,1=上海,2=广州，那么代码中直接使用北京，上海，广州的枚举值即可完成分片项和业务逻辑的对应关系。

（2）elastic-job-lite优势及特点

1. 分布式调度

Elastic-Job-Lite并无作业调度中心节点，而是基于部署作业框架的程序在到达相应时间点时各自触发调度。

注册中心仅用于作业注册和监控信息存储。而主作业节点仅用于处理分片和清理等功能。

2. 作业高可用

Elastic-Job-Lite提供最安全的方式执行作业。将分片总数设置为1，并使用多于1台的服务器执行作业，作业将会以1主n从的方式执行。

一旦执行作业的服务器崩溃，等待执行的服务器将会在下次作业启动时替补执行。开启失效转移功能效果更好，可以保证在本次作业执行时崩溃，备机立即启动替补执行。

3. 最大限度利用资源

Elastic-Job-Lite也提供最灵活的方式，最大限度的提高执行作业的吞吐量。将分片项设置为大于服务器的数量，最好是大于服务器倍数的数量，作业将会合理的利用分布式资源，动态的分配分片项。

例如：3台服务器，分成10片，则分片项分配结果为服务器A=0,1,2;服务器B=3,4,5;服务器C=6,7,8,9。 如果服务器C崩溃，则分片项分配结果为服务器A=0,1,2,3,4;服务器B=5,6,7,8,9。在不丢失分片项的情况下，最大限度的利用现有资源提高吞吐量。

三、简单的例子

elastic-job的作业类型分为三种，一种是简单的simple的形式，一种是基于流式数据的处理，一种是基于脚本的调度，因为本人所使用的情况是基于流式的处理，那么就简单搭了一个基于流式的demo，其他类型的类似

流式作业的方式适合于不间断的数据处理的类型，例如需要拉取订单数据，因为订单是连续不间断的，因此需要一直拉取。

按照elastic-job官网上介绍，搭建一个基于dataflow（流式处理）的demo，这个demo的功能就是，从一个数据中心里面取数据，按照数据中心的数据id%分片个数==分片参数进行拉取数据，拉取完成后将对应的数据id置为完成的状态，具体代码如下所示：

（1）入口函数main函数以及作业的配置

package ElasticJobExample.ElasticJobExample;

import com.dangdang.ddframe.job.config.JobCoreConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.config.dataflow.DataflowJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.api.JobScheduler;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.config.LiteJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.reg.base.CoordinatorRegistryCenter;
import com.dangdang.ddframe.job.reg.zookeeper.ZookeeperConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;

/**
 * Hello world!
 *
 */
public class App
{
    public static void main(String[] args) {
        new JobScheduler(createRegistryCenter(), createJobConfiguration()).init();
    }

    private static CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter() {
        CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter( new ZookeeperConfiguration( "ip:2181" , "elastic-job-demo" ));
        regCenter.init();
        return regCenter;
    }

    private static LiteJobConfiguration createJobConfiguration() {
        // 创建作业配置

        JobCoreConfiguration coreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder( "myDataFlowTest" , "0/10 * * * * ?" , 3 ).shardingItemParameters( "0=0,1=1,2=2" ).build();
        DataflowJobConfiguration dataflowJobConfig = new DataflowJobConfiguration(coreConfig, JavaDataflowJob. class .getCanonicalName(), true );
        LiteJobConfiguration result = LiteJobConfiguration.newBuilder(dataflowJobConfig).build();
        return result;
    }
}

（2）作业的逻辑处理部分

package ElasticJobExample.ElasticJobExample;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.List;

import com.dangdang.ddframe.job.api.ShardingContext;
import com.dangdang.ddframe.job.api.dataflow.DataflowJob;

import dataflowjob.entity.Foo;
import dataflowjob.process.DataProcess;
import dataflowjob.process.DataProcessFactory;

public class JavaDataflowJob implements DataflowJob {
    private DataProcess dataProcess = DataProcessFactory.getDataProcess();

    @Override
    public List fetchData(ShardingContext context) {
        List result = new ArrayList();
        result = dataProcess.getData(context.getShardingParameter(), context.getShardingTotalCount());
        System.out.println(String.format( "------Thread ID: %s, Date: %s, Sharding Context: %s, Action: %s, Data: %s" , Thread.currentThread().getId(), new Date(), context, "fetch data" ,result));
        return result;
    }

    @Override
    public void processData(ShardingContext shardingContext, List data) {
        System.out.println(String.format( "------Thread ID: %s, Date: %s, Sharding Context: %s, Action: %s, Data: %s" , Thread.currentThread().getId(), new Date(), shardingContext, "finish data" ,data));
        for (Foo foo:data){
            dataProcess.setData(foo.getId());
        }
    }

}

（3）具体的处理类

package dataflowjob.process;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

import dataflowjob.entity.Foo;

public class DataProcess {

    private Map "" > data = new ConcurrentHashMap<>( 30 , 1 );
    public DataProcess()
    {
        for ( int i= 0 ;i< 30 ;i++){
            data.put(i, new Foo(i,Foo.Status.TODO));
        }
    }
    public List getData(String tailId, int shardNum)
    {
        int intId  = Integer.parseInt(tailId);
        List result = new ArrayList();
        for (Map.Entry "" > each : data.entrySet()) {
            Foo foo = each.getValue();
            int key = each.getKey();
            if (key % shardNum == intId && foo.getStatus() == Foo.Status.TODO) {
                result.add(foo);
            }
        }
        return result;
    }
    public void setData( int i){
        data.get(i).setStatus(Foo.Status.DONE);
    }

}

（4）entity类Foo

package dataflowjob.entity;

public class Foo {
    private int id;
    private Status status;
    public Foo( final int id, final Status status) {
        this .id = id;
        this .status = status;
    }
    public int getId() {
        return id;
    }
    public void setId( int id) {
        this .id = id;
    }
    public Status getStatus() {
        return status;
    }
    public void setStatus(Status status) {
        this .status = status;
    }
    public enum Status{
        TODO,
        DONE
    }

}

（5）具体处理工厂类

package dataflowjob.process;


public class DataProcessFactory {
      private static DataProcess dataProcess = new DataProcess();

        public static DataProcess getDataProcess() {
            return dataProcess;
        }

}