分布式调度 Elastic-job

分布式调度 Elastic-job

1.概述

1.1什么是任务调度

我们可以思考一下下面业务场景的解决方案:

• 某电商平台需要每天上午10点，下午3点，晚上8点发放一批优惠券
• 某银行系统需要在信用卡到期还款日的前三天进行短信提醒
• 某财务系统需要在每天凌晨0:10分结算前一天的财务数据，统计汇总

以上场景就是任务调度所需要解决的问题

任务调度是为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程

我们在之前骡窝窝项目的学习中，使用过 Spring 中提供的定时任务注解 @Scheduled

在业务类中方法中贴上这个注解

 @Scheduled(cron = "0/20 * * * * ?")
 public void doWork(){
 	//doSomething   
 }

然后在启动类上贴上@EnableScheduling注解

1.2 为什么需要分布式调度

感觉Spring给我们提供的这个注解可以完成任务调度的功能，好像已经完美解决问题了，为什么还需要分布式呢?

主要有如下这几点原因:

1.单机处理极限：原本1分钟内需要处理1万个订单，但是现在需要1分钟内处理10万个订单；原来一个统计需要1小时，现在业务方需要10分钟就统计出来。你也许会说，你也可以多线程、单机多进程处理。的确，多线程并行处理可以提高单位时间的处理效率，但是单机能力毕竟有限（主要是CPU、内存和磁盘），始终会有单机处理不过来的情况。

2.高可用：单机版的定式任务调度只能在一台机器上运行，如果程序或者系统出现异常就会导致功能不可用。虽然可以在单机程序实现的足够稳定，但始终有机会遇到非程序引起的故障，而这个对于一个系统的核心功能来说是不可接受的。

3.防止重复执行: 在单机模式下，定时任务是没什么问题的。但当我们部署了多台服务，同时又每台服务又有定时任务时，若不进行合理的控制在同一时间，只有一个定时任务启动执行，这时，定时执行的结果就可能存在混乱和错误了

这个时候就需要分布式的任务调度来实现了。

1.3 Elastic-Job 介绍

Elastic-Job 是一个分布式调度的解决方案，由当当网开源，它由两个相互独立的子项目 Elastic-job-Lite 和 Elastic-Job-Cloud 组成，使用Elastic-Job可以快速实现分布式任务调度。

Elastic-Job的地址： https://shardingsphere.apache.org/elasticjob/

功能列表:

• 分布式调度协调

  在分布式环境中，任务能够按照指定的调度策略执行，并且能够避免同一任务多实例重复执行。

• 丰富的调度策略：

  基于成熟的定时任务作业框架Quartz cron表达式执行定时任务。

• 弹性拓容缩容

  当集群中增加一个实例，它应当能够被选举被执行任务；当集群减少一个实例时，他所执行的任务能被转移到别的示例中执行。

• 失效转移

  某示例在任务执行失败后，会被转移到其他实例执行。

• 错过执行任务重触发

  若因某种原因导致作业错过执行，自动记录错误执行的作业，并在下次次作业完成后自动触发。

• 支持并行调度

  支持任务分片，任务分片是指将一个任务分成多个小任务在多个实例同时执行。

• 作业分片一致性

  当任务被分片后，保证同一分片在分布式环境中仅一个执行实例。

• 支持作业生命周期操作

  可以动态对任务进行开启及停止操作。

• 丰富的作业类型

  支持Simple、DataFlow、Script三种作业类型

  

系统架构图

2.Elastic-Job快速入门

2.1 环境搭建

2.1.1 版本要求

• JDK 要求1.7以上保本
• Maven 要求3.0.4及以上版本
• Zookeeper 要求采取3.4.6以上版本

2.1.2 Zookeeper安装&运行

2.1.3 创建Maven项目

添加如下依赖

<dependency>
   <groupId>com.dangdanggroupId>
   <artifactId>elastic-job-lite-coreartifactId>
   <version>2.1.5version>
dependency>

2.2 代码实现

2.2.1 任务类

public class MyElasticJob implements SimpleJob {
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        System.out.println("定时任务开始====>"+new Date());
    }
}

2.2.2 配置类

public class JobDemo {
    public static void main(String[] args) {
        new JobScheduler(createRegistryCenter(), createJobConfiguration()).init();
    }
    private static CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter() {
        //配置zk地址,调度任务的组名
        ZookeeperConfiguration zookeeperConfiguration = new ZookeeperConfiguration("localhost:2181", "elastic-job-demo");
        zookeeperConfiguration.setSessionTimeoutMilliseconds(100);
        CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(zookeeperConfiguration);
        regCenter.init();
        return regCenter;
    }

    private static LiteJobConfiguration createJobConfiguration() {
        // 定义作业核心配置
        JobCoreConfiguration simpleCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder("demoSimpleJob","0/3 * * * * ?",1).build();
        // 定义SIMPLE类型配置
        SimpleJobConfiguration simpleJobConfig = new SimpleJobConfiguration(simpleCoreConfig, MyElasticJob.class.getCanonicalName());
        // 定义Lite作业根配置
        LiteJobConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).build();
        return simpleJobRootConfig;
    }
}

2.2.3 测试

• 运行单个程序，查看是否按照cron表达式的内容进行任务的调度
• 运行多个程序，查看是否只会有一个实例进行任务调度
• 运行多个程序后，把正在进行任务调度的进程关掉，查看其它进程是否能继续进行任务调度

3.SpringBoot集成Elastic-Job

3.1 添加Maven依赖

    <groupId>cn.wolfcodegroupId>
    <artifactId>elastic-job-springbootartifactId>
    <version>1.0.0version>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parentartifactId>
        <version>2.1.3.RELEASEversion>
    parent>
    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8project.build.sourceEncoding>
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8project.reporting.outputEncoding>
        <java.version>1.8java.version>
    properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.dangdanggroupId>
            <artifactId>elastic-job-lite-springartifactId>
            <version>2.1.5version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombokgroupId>
            <artifactId>lombokartifactId>
        dependency>
    dependencies>

3.2 相关配置

因为配置中心的地址并不是固定的，所以我们应该把这个地址信息配置在配置文件中，所以在配置文件application.yml中添加配置如下:

elasticjob:
  zookeeper-url: localhost:2181
  group-name: elastic-job-group

zk注册中心配置类:

@Configuration
public class RegistryCenterConfig {
    @Bean(initMethod = "init")
    public CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter(@Value("${elasticjob.zookeeper-url}") String zookeeperUrl,@Value("${elasticjob.group-name}") String groupName) {
        //zk的配置
        ZookeeperConfiguration zookeeperConfiguration = new ZookeeperConfiguration(zookeeperUrl,groupName);
        //设置zk超时时间
        zookeeperConfiguration.setSessionTimeoutMilliseconds(100);
        //创建注册中心
        CoordinatorRegistryCenter zookeeperRegistryCenter = new ZookeeperRegistryCenter(zookeeperConfiguration);
        return zookeeperRegistryCenter;
    }
}

任务调度配置类

@Configuration
public class ElasticJobConfig {
    @Autowired
    private MyElasticJob myElasticJob;
    @Autowired
    private CoordinatorRegistryCenter registryCenter;
    private static LiteJobConfiguration createJobConfiguration(final Class<? extends SimpleJob> jobClass,
                                                               final String cron,
                                                               final int shardingTotalCount,
                                                               final String shardingItemParameters) {
        // 定义作业核心配置
        JobCoreConfiguration.Builder jobCoreConfigurationBuilder = JobCoreConfiguration.newBuilder(jobClass.getSimpleName(), cron, shardingTotalCount);
        if(!StringUtils.isEmpty(shardingItemParameters)){
            jobCoreConfigurationBuilder.shardingItemParameters(shardingItemParameters);
        }
        // 定义SIMPLE类型配置
        SimpleJobConfiguration simpleJobConfig = new SimpleJobConfiguration(jobCoreConfigurationBuilder.build(), MyElasticJob.class.getCanonicalName());
        // 定义Lite作业根配置
        LiteJobConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).overwrite(true).build();
        return simpleJobRootConfig;
    }
    @Bean(initMethod = "init")
    public SpringJobScheduler initSimpleElasticJob(){
        SpringJobScheduler springJobScheduler = new SpringJobScheduler(myElasticJob,registryCenter,createJobConfiguration(jobClass,"0/3 * * * * ?",1,null));
        return springJobScheduler;
    }
}

4.案例需求

需求：数据库中有一些列的数据，需要对这些数据进行备份操作，备份完之后，修改数据的状态，标记已经备份了。

4.1 初始化数据

在数据库中导入elastic-job-demo.sql数据

4.2 集成Druid&MyBatis

4.2.1 添加依赖

        <dependency>
            <groupId>com.alibabagroupId>
            <artifactId>druidartifactId>
            <version>1.1.10version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.bootgroupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starterartifactId>
            <version>1.2.0version>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>mysqlgroupId>
            <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
        dependency>

4.2.2 添加配置

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/elastic-job-demo?serverTimezone=GMT%2B8
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    username: root
    password: admin

4.2.3 添加实体类

@Data
public class FileCustom {
    //唯一标识
    private Long id;
    //文件名
    private String name;
    //文件类型
    private String type;
    //文件内容
    private String content;
    //是否已备份
    private Boolean backedUp = false;
    public FileCustom(){}
    public FileCustom(Long id, String name, String type, String content){
        this.id = id;
        this.name = name;
        this.type = type;
        this.content = content;
    }
}

4.2.4 添加Mapper处理类

@Mapper
public interface FileCustomMapper {
    @Select("select * from t_file_custom where backedUp = 0")
    List<FileCustom> selectAll();
    @Update("update t_file_custom set backedUp = #{state} where id = #{id}")
    int changeState(@Param("id") Long id, @Param("state")int state);
}

4.3 业务功能实现

4.3.1 添加任务类

@Component
public class FileCustomElasticJob implements SimpleJob {
    @Autowired
    private FileCustomMapper fileCustomMapper;
    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        doWork();
    }
    private void doWork(){
        List<FileCustom> fileList = fileCustomMapper.selectAll();
        System.out.println("需要备份文件个数:"+fileList.size());
        for(FileCustom fileCustom:fileList){
            backUpFile(fileCustom);
        }
    }
    private void backUpFile(FileCustom fileCustom){
        try {
            //模拟备份动作
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("执行文件备份====>"+fileCustom);
        fileCustomMapper.changeState(fileCustom.getId(),1);
    }
}

4.3.2 添加任务调度配置

在配置类中新增这个Bean

@Bean(initMethod = "init")
    public SpringJobScheduler initFileCustomElasticJob(FileCustomElasticJob fileCustomElasticJob){
        SpringJobScheduler springJobScheduler = new SpringJobScheduler(fileCustomElasticJob,registryCenter,createJobConfiguration(FileCustomElasticJob.class,"0 0/1 * * * ?",1,null));
        return springJobScheduler;
    }

4.4 测试&问题

为了高可用，我们会对这个项目做集群的操作,可以保证其中一台挂了,另外一台可以继续工作.但是在集群的情况下,调度任务只在一台机器上运行，如果单个任务调度比较耗时，耗资源的情况下，对这台机器的消耗还是比较大的，

但是这个时候，其他机器却是空闲着的.如何合理的利用集群的其他机器且如何让任务执行得更快些呢？这时候Elastic-Job提供了任务调度分片的功能.

5.分片概念

​ 作业分片是指任务的分布式执行，需要将一个任务拆分为多个独立的任务项，然后由分布式的应用实例分别执行某一个或者几个分布项。

​ 例如：Elastic-Job快速入门中文件备份的案例，现有两台服务器，每台服务器分别跑一个应用实例。为了快速执行作业，那么可以讲任务分成4片，每个应用实例都执行两片。作业遍历数据逻辑应为：实例1查找text和image类型文件执行备份，实例2查找radio和vedio类型文件执行备份。如果由于服务器拓容应用实例数量增加为4，则作业遍历数据的逻辑应为: 4个实例分别处理text,image,radio,video类型的文件。

​ 可以看到，通过对任务的合理分片化，从而达到任务并行处理的效果.

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

最大限度利用资源

将分片项设置大于服务器的数据，最好是大于服务器倍数的数量，作业将会合理利用分布式资源，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奔溃，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，最大限度利用现有的资源提高吞吐量.

6.案例改造成任务分片

6.1 配置类修改

在任务配置类中增加分片个数以及分片参数.

@Bean(initMethod = "init")
    public SpringJobScheduler initFileCustomElasticJob(FileCustomElasticJob fileCustomElasticJob){
        SpringJobScheduler springJobScheduler = new SpringJobScheduler(
                fileCustomElasticJob,
                registryCenter,
                createJobConfiguration(FileCustomElasticJob.class,"0 0/1 * * * ?",4,"0=text,1=image,2=radio,3=vedio"));
        return springJobScheduler;
    }

6.2 新增作业分片逻辑

@Component
public class FileCustomElasticJob implements SimpleJob {
    @Autowired
    private FileCustomMapper fileCustomMapper;
    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        doWork(shardingContext.getShardingParameter());
    }
    private void doWork(String fileType){
        List<FileCustom> fileList = fileCustomMapper.selecByType(fileType);
        System.out.println("类型为:"+fileType+",文件，需要备份个数:"+fileList.size());
        for(FileCustom fileCustom:fileList){
            backUpFile(fileCustom);
        }
    }
    private void backUpFile(FileCustom fileCustom){
        try {
            //模拟备份动作
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("执行文件备份====>"+fileCustom);
        fileCustomMapper.changeState(fileCustom.getId(),1);
    }
}

6.3 Mapper类修改

@Mapper
public interface FileCustomMapper {
    @Select("select * from t_file_custom where backedUp = 0")
    List<FileCustom> selectAll();
    @Select("select * from t_file_custom where backedUp = 0 and type=#{fileType}")
    List<FileCustom> selecByType(String fileType);
    @Update("update t_file_custom set backedUp = #{state} where id = #{id}")
    int changeState(@Param("id") Long id, @Param("state")int state);
}

6.4 测试

• 只有一台机器的情况下，任务分片是如何执行的
• 有多台机器的情况下，任务分片是如何执行的

7.Dataflow 类型调度任务

Dataflow 类型的定时任务需要实现 DataflowJob 接口，该接口提供2个方法供覆盖，分别用于抓取（fetchData）和处理（processData）数据，我们继续对例子进行改造。

Dataflow类型用于处理数据流，他和SimpleJob不同，它以数据流的方式执行，调用fetchData抓取数据，知道抓取不到数据才停止作业。

7.1 任务类

@Component
public class FileDataflowJob implements DataflowJob<FileCustom> {
    @Autowired
    private FileCustomMapper fileCustomMapper;
    @Override
    public List<FileCustom> fetchData(ShardingContext shardingContext) {
        List<FileCustom> fileCustoms = fileCustomMapper.fetchData(2);
        System.out.println("抓取时间:"+new Date()+",个数"+fileCustoms.size());
        return fileCustoms;
    }
    @Override
    public void processData(ShardingContext shardingContext, List<FileCustom> data) {
        for(FileCustom fileCustom:data){
            backUpFile(fileCustom);
        }
    }
    private void backUpFile(FileCustom fileCustom){
        try {
            //模拟备份动作
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("执行文件备份====>"+fileCustom);
        fileCustomMapper.changeState(fileCustom.getId(),1);
    }
}

7.2 配置类

@Configuration
public class ElasticJobConfig {
    @Autowired
    private MyElasticJob myElasticJob;
    @Autowired
    private CoordinatorRegistryCenter registryCenter;
    private static LiteJobConfiguration createJobConfiguration(final Class<? extends ElasticJob> jobClass,
                                                               final String cron,
                                                               final int shardingTotalCount,
                                                               final String shardingItemParameters,
                                                               boolean dataflowType) {
        // 定义作业核心配置
        JobCoreConfiguration.Builder jobCoreConfigurationBuilder = JobCoreConfiguration.newBuilder(jobClass.getSimpleName(), cron, shardingTotalCount);
        if(!StringUtils.isEmpty(shardingItemParameters)){
            jobCoreConfigurationBuilder.shardingItemParameters(shardingItemParameters);
        }
        JobTypeConfiguration jobConfig = null;
        if(dataflowType){
            jobConfig = new DataflowJobConfiguration(jobCoreConfigurationBuilder.build(),jobClass.getCanonicalName(),true);
        }else{
            // 定义SIMPLE类型配置
            jobConfig = new SimpleJobConfiguration(jobCoreConfigurationBuilder.build(), jobClass.getCanonicalName());
        }
        // 定义Lite作业根配置
        LiteJobConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(jobConfig).overwrite(true).build();
        return simpleJobRootConfig;
    }
    /*@Bean(initMethod = "init")
    public SpringJobScheduler initSimpleElasticJob(){
        SpringJobScheduler springJobScheduler = new SpringJobScheduler(myElasticJob,registryCenter,createJobConfiguration(MyElasticJob.class,"0/3 * * * * ?",1,null));
        return springJobScheduler;
    }*/
    /*@Bean(initMethod = "init")
    public SpringJobScheduler initFileCustomElasticJob(FileCustomElasticJob fileCustomElasticJob){
        SpringJobScheduler springJobScheduler = new SpringJobScheduler(
                fileCustomElasticJob,
                registryCenter,
                createJobConfiguration(FileCustomElasticJob.class,"0 0/1 * * * ?",4,"0=text,1=image,2=radio,3=vedio",false));
        return springJobScheduler;
    }*/
    @Bean(initMethod = "init")
    public SpringJobScheduler iniDataflowElasticJob(FileDataflowJob fileDataflowJob){
        SpringJobScheduler springJobScheduler = new SpringJobScheduler(
                fileDataflowJob,
                registryCenter,
                createJobConfiguration(FileDataflowJob.class,"0 0/1 * * * ?",1,null,true));
        return springJobScheduler;
    }
}

7.3 测试

8.运维管理

8.1 事件追踪

Elastic-Job-Lite在配置中提供了JobEventConfiguration,支持数据库方式配置，会在数据库中自动创建JOB_EXECUTION_LOG和JOB_STATUS_TRACE_LOG两张表以及若干索引来近路作业的相关信息。

8.1.1 修改Elastic-Job配置类

在ElasticJobConfig配置类中注入DataSource

@Configuration
public class ElasticJobConfig {
    @Autowired
    private DataSource dataSource;
	......
}

在任务配置中增加事件追踪配置

@Bean(initMethod = "init")
    public SpringJobScheduler initFileCustomElasticJob(FileCustomElasticJob fileCustomElasticJob){
        //增加任务事件追踪配置
        JobEventConfiguration jobEventConfiguration = new JobEventRdbConfiguration(dataSource);
        SpringJobScheduler springJobScheduler = new SpringJobScheduler(
                fileCustomElasticJob,
                registryCenter,
                createJobConfiguration(FileCustomElasticJob.class,"0 0/1 * * * ?",4,"0=text,1=image,2=radio,3=vedio",false),
                jobEventConfiguration);
        return springJobScheduler;
    }

8.1.2 日志信息表

启动后会发现在elastic-job-demo数据库中新增以下两张表

job_execution_log

记录每次作业的执行历史，分为两个步骤：

1.作业开始执行时间想数据库插入数据.

2.作业完成执行时向数据库更新数据，更新is_success,complete_time和failure_cause(如果任务执行失败)

job_status_trace_log

记录作业状态变更痕迹表，可通过每次作业运行的task_id查询作业状态变化的生命轨迹和运行轨迹.

8.2 运维控制台

elastic-job中提供了一个elastic-job-lite-console控制台

设计理念

1.本 控制台和Elastic-Job并无直接关系，是通过读取Elastic-Job的注册中心数据展示作业状态，或更新注册中心数据修改全局配置。

2.控制台只能控制任务本身是否运行，但不能控制作业进程的启停，因为控制台和作业本身服务器是完全分布式的，控制台并不能控制作业服务器。

主要功能:

1.查看作业以及服务器状态

2.快捷的修改以及删除作业配置

3.启用和禁用作业

4.跨注册中心查看作业

5.查看作业运行轨迹和运行状态

不支持项

1.添加作业，因为作业都是在首次运行时自动添加，使用控制台添加作业并无必要.直接在作业服务器启动包含Elasitc-Job的作业进程即可。

8.2.1 搭建步骤

• 解压缩elastic-job-lite-console-2.1.5.tar

• 进入bin目录，并执行:

  bin\start.bat
  

• 打开浏览器访问http://localhost:8899

  用户名: root 密码: root,进入之后界面如下:

提供两种用户：管理员和访客，管理员拥有全部操作权限，访客仅拥有查看权限。默认管理员账号和面膜是root/root,访客用户名和密码是guest/guest,通过conf\auth.properties可以修改管理员以及访客用户名及密码

8.2.2 配置及使用

• 配置注册中心地址

  先启动zookeeper然后再注册中心配置界面，点添加

点击提交后，然后点连接（zookeeper必须处于启动状态）

连接成功后，在作业纬度下可以显示该命名空间作业名称，分片数量及该作业的cron表达式等信息

在服务器纬度可以查看到服务器ip,当前运行的是实例数，作业总数等信息。

添加数据库连接之后可以查看任务的执行结果

然后在作业历史中就可以看到任务执行历史了。