网名Ponfee,Dromara开源组织成员,dromara/disjob项目作者。在国内多个一线大厂待过,有过后端、全栈、大数据等相关工作经历。
Disjob是天然为支持分布式长任务执行而设计的,它除了具备常规的任务调度功能外,还提供:任务拆分及分布式并行执行、暂停及取消运行中的任务、恢复执行被暂停的任务、保存任务的执行快照(Checkpoint)、任务编排(DAG)、广播任务等能力。以下是Disjob的整体流程图:
举个简单的例子:统计在**(0,1万亿]
**区间内质数的个数。如果单机单线程CPU去统计的话不知道要到何年马月,这里我们就可以用Disjob
框架提供的分布式并行执行的能力来解决该类问题。
先根据当前的机器资源情况来决定拆分任务的数量,比如按照我们的机器数量及core CPU数量(因为质数统计是CPU密集型),决定拆分为10个任务。
总任务被拆分成10个子任务后,框架会使用指定的路由算法把子任务分发给这些机器。
机器接收到子任务后,会提交到框架的自定义线程池中执行。
在执行时我们可以使用分批次方式(通过代码循环)来统计,这里我们指定task-1
在第一次循环统计(0, 1亿]
,第二次循环统计(10亿, 11亿]
,以此类推最后一次循环统计(9990亿, 9991亿]
。同理其它的task也是按同样的方式分布式并行统计。
P.s. 黎曼猜想中可知质数分布是大体均匀的,判断一个数是否质数有很多方法,如埃氏筛法、欧拉筛法、Miller Rabin素性检验,我们可以使用Guava库提供的素性检验。
如果在统计过程中机器宕机后怎么办?难道再从头开始统计吗?No No No!我们可以在每循环10次(或每隔执行超过1分钟)时使用Checkpoint
保存当前task-1
的执行快照。宕机异常后的重新启动任务时会读取这份快照数据,从上一次的状态中接着继续统计。
以下是
task-1
任务保存的快照数据样例
{
"next":4000000001, // 下一次循环时要统计的区间为(40亿, 41亿]
"count":19819734, // 已经统计到了 19819734 个质数
"finished":false // 当前任务是否已经统计完成:true-是;false-否;
}
假如我们的这几台机器资源需要临时做其它的事情,想把当前的统计任务暂停一段时间。No problem!框架是支持暂停执行中的任务
,只需要在管理后台的调度实例
页面,找到该任务点击暂停
按钮即可。在暂停时任务会接收到一个中断信号,收到中断信号时同样可以在代码中使用Checkpoint
保存当前的执行快照。
当其它事情处理完后,我们可以在管理后台的调度实例
页面,找到被暂停的这个任务,点击恢复
按钮,此时任务会从上一次保存的状态中恢复继续执行。
现在这个质数统计的总任务已经执行完了,共10个子任务,每个子任务都统计出了它的那部分结果。Disjob能自动帮我汇总结果吗?Yes!框架提供了非常强大且方便的表达式来编排任务,如:A->B,C,(D->E)->D,F->G
,现在我们可以创建一个汇总任务,然后再把这两个任务编排在一起。以下是本例中质数统计的job表数据,其中job_handler
指定了编排的这两个任务处理器(代码在Disjob的开源项目中)。
INSERT INTO `sched_job` (
`job_id`,
`job_group`,
`job_name`,
`job_handler`,
`job_state`,
`job_type`,
`job_param`,
`trigger_type`,
`trigger_value`,
`next_trigger_time`
) VALUES (
1003164910267351009,
'default',
'prime-count-dag',
'cn.ponfee.disjob.test.handler.PrimeCountJobHandler -> cn.ponfee.disjob.test.handler.PrimeAccumulateJobHandler',
1,
2,
'{\"m\":1,\"n\":10000000000,\"blockSize\":100000000,\"parallel\":10}',
2,
'2023-09-02 18:00:00',
unix_timestamp()*1000
);
本例中的质数统计流程图如下
Disjob还有很多的功能需要去完善打磨,正如Dromara的口号:一个人或许能走的更快,但一群人会走的更远。期待有更多的人一起参与共建!
gitee: https://gitee.com/dromara/disjob
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