分布式作业系统 Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业执行

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摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/job-execute/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

本文基于 Elastic-Job V2.1.5 版本分享

• 1. 概述

• 2. Lite调度作业

• 3. 执行器创建

• 4. 执行器执行

• 666. 彩蛋

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1. 概述

本文主要分享 Elastic-Job-Lite 作业执行。

涉及到主要类的类图如下( 打开大图 )：

• 黄色的类在 elastic-job-common-core 项目里，为 Elastic-Job-Lite、Elastic-Job-Cloud 公用作业执行类。

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2. Lite调度作业

Lite调度作业( LiteJob )，作业被调度后，调用 #execute() 执行作业。

为什么是 LiteJob 作为入口呢？

在《Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业初始化》的「3.2.3」创建作业调度控制器里，我们可以看到 Quartz 的 JobDetail 创建代码如下：

JobDetail result = JobBuilder.newJob(LiteJob.class).withIdentity(liteJobConfig.getJobName()).build();

#newJob() 里的参数是 LiteJob，因此，每次 Quartz 到达调度时间时，会创建该对象进行作业执行。

---

public final class LiteJob implements Job {

    @Setter
    private ElasticJob elasticJob;

    @Setter
    private JobFacade jobFacade;

    @Override
    public void execute(final JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        JobExecutorFactory.getJobExecutor(elasticJob, jobFacade).execute();
    }
}

• LiteJob 通过 JobExecutorFactory 获得到作业执行器( AbstractElasticJobExecutor )，并进行执行：

  public final class JobExecutorFactory {

  /**
   * 获取作业执行器.
   *
   * @param elasticJob 分布式弹性作业
   * @param jobFacade 作业内部服务门面服务
   * @return 作业执行器
   */
  @SuppressWarnings("unchecked")
  public static AbstractElasticJobExecutor getJobExecutor(final ElasticJob elasticJob, final JobFacade jobFacade) {
      // ScriptJob
      if (null == elasticJob) {
          return new ScriptJobExecutor(jobFacade);
      }
      // SimpleJob
      if (elasticJob instanceof SimpleJob) {
          return new SimpleJobExecutor((SimpleJob) elasticJob, jobFacade);
      }
      // DataflowJob
      if (elasticJob instanceof DataflowJob) {
          return new DataflowJobExecutor((DataflowJob) elasticJob, jobFacade);
      }
      throw new JobConfigurationException("Cannot support job type '%s'", elasticJob.getClass().getCanonicalName());
  }
  

  }


  • JobExecutorFactory，作业执行器工厂，根据不同的作业类型，返回对应的作业执行器。

作业	作业接口	执行器
简单作业	SimpleJob	SimpleJobExecutor
数据流作业	DataflowJob	DataflowJobExecutor
脚本作业	ScriptJob	ScriptJobExecutor

3. 执行器创建

AbstractElasticJobExecutor，作业执行器抽象类。不同作业执行器都继承该类，创建的过程是一致的。

// AbstractElasticJobExecutor.java
public abstract class AbstractElasticJobExecutor {

    /**
     * 作业门面对象
     */
    @Getter(AccessLevel.PROTECTED)
    private final JobFacade jobFacade;
    /**
     * 作业配置
     */
    @Getter(AccessLevel.PROTECTED)
    private final JobRootConfiguration jobRootConfig;
    /**
     * 作业名称
     */
    private final String jobName;
    /**
     * 作业执行线程池
     */
    private final ExecutorService executorService;
    /**
     * 作业异常处理器
     */
    private final JobExceptionHandler jobExceptionHandler;
    /**
     * 分片错误信息集合
     * key：分片序号
     */
    private final Map itemErrorMessages;

    protected AbstractElasticJobExecutor(final JobFacade jobFacade) {
        this.jobFacade = jobFacade;
        // 加载 作业配置
        jobRootConfig = jobFacade.loadJobRootConfiguration(true);
        jobName = jobRootConfig.getTypeConfig().getCoreConfig().getJobName();
        // 获取 作业执行线程池
        executorService = ExecutorServiceHandlerRegistry.getExecutorServiceHandler(jobName, (ExecutorServiceHandler) getHandler(JobProperties.JobPropertiesEnum.EXECUTOR_SERVICE_HANDLER));
        // 获取 作业异常处理器
        jobExceptionHandler = (JobExceptionHandler) getHandler(JobProperties.JobPropertiesEnum.JOB_EXCEPTION_HANDLER);
        // 设置 分片错误信息集合
        itemErrorMessages = new ConcurrentHashMap<>(jobRootConfig.getTypeConfig().getCoreConfig().getShardingTotalCount(), 1);
    }
}

// SimpleJobExecutor.java
public final class SimpleJobExecutor extends AbstractElasticJobExecutor {

    /**
     * 简单作业实现
     */
    private final SimpleJob simpleJob;

    public SimpleJobExecutor(final SimpleJob simpleJob, final JobFacade jobFacade) {
        super(jobFacade);
        this.simpleJob = simpleJob;
    }
}

// DataflowJobExecutor.java
public final class DataflowJobExecutor extends AbstractElasticJobExecutor {

    /**
     * 数据流作业对象
     */
    private final DataflowJob