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Elastic-Job
是一个分布式调度解决方案,由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite
和Elastic-Job-Cloud
组成。Elastic-Job-Lite
定位为轻量级无中心化解决方案,使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务。基于quartz
定时任务框架为基础的,因此具备quartz
的大部分功能使用zookeeper
做协调,调度中心,更加轻量级支持任务的分片支持弹性扩容,可以水平扩展, 当任务再次运行时,会检查当前的服务器数量,重新分片,分片结束之后才会继续执行任务失效转移,容错处理,当一台调度服务器宕机或者跟zookeeper
断开连接之后,会立即停止作业,然后再去寻找其他空闲的调度服务器,来运行剩余的任务提供运维界面,可以管理作业和注册中心。
由于项目为微服务,单模块可能在两个实例以上的数量,定时器就会出现多实例同时执行的情况。一般定时器缺少管理界面,无法监控定时器是否执行成功。市面上常见的解决方案为定时器加锁的操作,或者采用第3方分布式定时器。分布式定时器有多种方案,比如阿里内部的ScheduledX
,当当网的Elastic job
,个人开源的xxl-job
等。
分片: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,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。
历史轨迹:Elastic-Job
提供了事件追踪功能,可通过事件订阅的方式处理调度过程的重要事件,用于查询、统计和监控。
elasticjob
由于当当网Elastic job
处于1年间未更新阶段,相关jar处于可以使用阶段功能不全。考虑到使用场景为多项目使用,将elastic-job-lite-spring
简单封装便于使用。
ps:实际version版本请使用最新版
com.purgeteam
elasticjob-spring-boot-starter
0.1.1.RELEASE
ps: 需要mysql
,zookeeper
支持,请提前搭建好。
配置bootstrap.yml
或者application.yml
。
加入以下配置:
spring:
elasticjob:
datasource: # job需要的记录数据源
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/batch_log?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&verifyServerCertificate=false&useSSL=false&requireSSL=false
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
username: root
password: Rtqw123OpnmER
regCenter: # 注册中心
serverList: 127.0.0.1:2181
namespace: elasticJobDemo
创建定时器类(唯一不同的地方在于将@Scheduled
改为实现SimpleJob
接口即可)定时器实现方法编写在execute
方法里。
@Slf4j
@Component
public class MySimpleJob implements SimpleJob {
// @Scheduled(cron = "0 0/1 * * * ?")
@Override
public void execute(ShardingContext shardingContext) {
log.info(String.format("Thread ID: %s, 作业分片总数: %s, "
"当前分片项: %s.当前参数: %s,"
"作业名称: %s.作业自定义参数: %s",
Thread.currentThread().getId(),
shardingContext.getShardingTotalCount(),
shardingContext.getShardingItem(),
shardingContext.getShardingParameter(),
shardingContext.getJobName(),
shardingContext.getJobParameter()
));
// 分片大致如下:根据配置的分片参数执行相应的逻辑
switch (context.getShardingItem()) {
case 0:
// do something by sharding item 0
break;
case 1:
// do something by sharding item 1
break;
case 2:
// do something by sharding item 2
break;
// case n: ...
}
}
}
log:Thread ID: 66, 作业分片总数: 1, 当前分片项: 0.当前参数: Beijing,作业名称: PropertiesSimpleJob.作业自定义参数: test
将ZookeeperRegistryCenter
和JobEventConfiguration
注入。创建JobScheduler
@Bean(initMethod = "init")
。在mySimpleJobScheduler
方法里先通过ElasticJobUtils#getLiteJobConfiguration
获取LiteJobConfiguration
对象。创建SpringJobScheduler
对象返回即可。
@Configuration
public class MyJobConfig {
// job 名称
private static final String JOB_NAME = "MySimpleJob";
// 定时器cron参数
private static final String CRON = "0 0/1 * * * ?";
// 定时器分片
private static final int SHARDING_TOTAL_COUNT = 1;
// 分片参数
private static final String SHARDING_ITEM_PARAMETERS = "0=Beijing,1=Shanghai,2=Guangzhou";
// 自定义参数
private static final String JOB_PARAMETERS = "parameter";
@Resource
private ZookeeperRegistryCenter regCenter;
@Resource
private JobEventConfiguration jobEventConfiguration;
@Bean(initMethod = "init")
public JobScheduler mySimpleJobScheduler(final MySimpleJob mySimpleJob) {
LiteJobConfiguration liteJobConfiguration = ElasticJobUtils
.getLiteJobConfiguration(mySimpleJob.getClass(), JOB_NAME, CRON,
SHARDING_TOTAL_COUNT, SHARDING_ITEM_PARAMETERS, JOB_PARAMETERS);
// 参数:1.定时器实例,2.注册中心类,3.LiteJobConfiguration,
// 3.历史轨迹(不需要可以省略)
return new SpringJobScheduler(mySimpleJob, regCenter, liteJobConfiguration, jobEventConfiguration);
}
}
ElasticJobUtils#getLiteJobConfiguration
参数简介:
/**
* 获取 {@link LiteJobConfiguration} 对象
*
* @param jobClass 定时器实现类
* @param jobName 定时器名称
* @param cron 定时参数
* @param shardingTotalCount 作业分片总数
* @param shardingItemParameters 当前参数 可以为null
* @param jobParameters 作业自定义参数 可以为null
* @return {@link LiteJobConfiguration}
*/
public static LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration(
final Class extends SimpleJob> jobClass,
final String jobName,
final String cron,
final int shardingTotalCount,
final String shardingItemParameters,
final String jobParameters) {
...
return ...;
}
当然也可以用下面的@Configuration
实现简化,配置bootstrap.yml
或者application.yml
。
spring:
elasticjob:
scheduled:
jobConfigMap: // 为map集合
PropertiesSimpleJob: // 定时器key名称
jobName: PropertiesSimpleJob // job名称
cron: 0 0/1 * * * ? // cron表达式
shardingTotalCount: 2 // 分片数量
shardingItemParameters: 0=123,1=332 // 分片参数
jobParameters: test // 自定义参数
注入SpringJobSchedulerFactory
,在propertiesSimpleJobScheduler
方法里调用gerSpringJobScheduler
方法即可。
@Configuration
public class PropertiesSimpleJobConfig {
@Resource
private SpringJobSchedulerFactory springJobSchedulerFactory;
@Bean(initMethod = "init")
public JobScheduler propertiesSimpleJobScheduler(final PropertiesSimpleJob job) {
// 参数:1.定时器实例,2.配置名称,3.是否开启历史轨迹
return springJobSchedulerFactory.getSpringJobScheduler(job,"PropertiesSimpleJob", true);
}
}
ps:这个注解包含了上述方式,简化定时器注入。
继承SimpleJob
实现方法execute
。
在AnnotationSimpleJob
类上加入注解@ElasticJobScheduler
即可。下面为完整注解。
@Slf4j
@ElasticJobScheduler(
name = "AnnotationSimpleJob", // 定时器名称
cron = "0/8 * * * * ?", // 定时器表达式
shardingTotalCount = 1, // 作业分片总数 默认为1
shardingItemParameters = "0=Beijing,1=Shanghai,2=Guangzhou", // 分片序列号和参数用等号分隔 不需要参数可以不加
jobParameters = "123", // 作业自定义参数 不需要参数可以不加
isEvent = true // 是否开启数据记录 默认为true
)
public class AnnotationSimpleJob implements SimpleJob {
@Override
public void execute(ShardingContext shardingContext) {
log.info(String.format("Thread ID: %s, 作业分片总数: %s, "
"当前分片项: %s.当前参数: %s,"
"作业名称: %s.作业自定义参数: %s",
Thread.currentThread().getId(),
shardingContext.getShardingTotalCount(),
shardingContext.getShardingItem(),
shardingContext.getShardingParameter(),
shardingContext.getJobName(),
shardingContext.getJobParameter()
));
}
}
分布式job可以解决多个项目同一个定时器都执行的问题,配合elastic-job控制台可以直观监控定时器执行情况等。
示例代码地址:elastic-job-spring-boot
作者GitHub:
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