分布式定时任务框架-Elastic Job

时间：2021-06-06 07:46:45

Elastic-Job是ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。去掉了和dd-job中的监控和ddframe接入规范部分。该项目基于成熟的开源产品Quartz和Zookeeper及其客户端Curator进行二次开发。

项目开源地址：https://github.com/dangdangdotcom/elastic-job

ddframe其他模块也有可独立开源的部分，之前当当曾开源过dd-soa的基石模块DubboX。

elastic-job和ddframe关系见下图

分布式定时任务框架-Elastic Job

Elastic-Job主要功能

  • 定时任务： 基于成熟的定时任务作业框架Quartz cron表达式执行定时任务。

  • 作业注册中心： 基于Zookeeper和其客户端Curator实现的全局作业注册控制中心。用于注册，控制和协调分布式作业执行。

  • 作业分片： 将一个任务分片成为多个小任务项在多服务器上同时执行。

  • 弹性扩容缩容： 运行中的作业服务器崩溃，或新增加n台作业服务器，作业框架将在下次作业执行前重新分片，不影响当前作业执行。

  • 支持多种作业执行模式： 支持OneOff，Perpetual和SequencePerpetual三种作业模式。

  • 失效转移： 运行中的作业服务器崩溃不会导致重新分片，只会在下次作业启动时分片。启用失效转移功能可以在本次作业执行过程中，监测其他作业服务器空闲，抓取未完成的孤儿分片项执行。

  • 运行时状态收集： 监控作业运行时状态，统计最近一段时间处理的数据成功和失败数量，记录作业上次运行开始时间，结束时间和下次运行时间。

  • 作业停止，恢复和禁用：用于操作作业启停，并可以禁止某作业运行（上线时常用）。

  • 被错过执行的作业重触发：自动记录错过执行的作业，并在上次作业完成后自动触发。可参考Quartz的misfire。

  • 多线程快速处理数据：使用多线程处理抓取到的数据，提升吞吐量。

  • 幂等性：重复作业任务项判定，不重复执行已运行的作业任务项。由于开启幂等性需要监听作业运行状态，对瞬时反复运行的作业对性能有较大影响。

  • 容错处理：作业服务器与Zookeeper服务器通信失败则立即停止作业运行，防止作业注册中心将失效的分片分项配给其他作业服务器，而当前作业服务器仍在执行任务，导致重复执行。

  • Spring支持：支持spring容器，自定义命名空间，支持占位符。

  • 运维平台：提供运维界面，可以管理作业和注册中心。

目录结构说明

  • elastic-job-core

    elastic-job核心模块，只通过Quartz和Curator就可执行分布式作业。

  • elastic-job-spring

    elastic-job对spring支持的模块，包括命名空间，依赖注入，占位符等。

  • elastic-job-console

    elastic-job web控制台，可将编译之后的war放入tomcat等servlet容器中使用。

  • elastic-job-example

    使用例子。

  • elastic-job-test

    测试elastic-job使用的公用类，使用方无需关注。

引入maven依赖

    elastic-job已经发布到*仓库，可以在pom.xml文件中直接引入maven坐标。
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      <!-- 引入elastic-job核心模块 -->
      < dependency >
           < groupId >com.dangdang</ groupId >
           < artifactId >elastic-job-core</ artifactId >
           < version >1.0.1</ version >
      </ dependency >
      <!-- 使用springframework自定义命名空间时引入 -->
      < dependency >
           < groupId >com.dangdang</ groupId >
           < artifactId >elastic-job-spring</ artifactId >
           < version >1.0.1</ version >
      </ dependency >

代码开发

提供3种作业类型，分别是OneOff, Perpetual和SequencePerpetual。需要继承相应的抽象类。

方法参数shardingContext包含作业配置，分片和运行时信息。可通过getShardingTotalCount(),getShardingItems()等方法分别获取分片总数，运行在本作业服务器的分片序列号集合等。

  • OneOff类型作业

    OneOff作业类型比较简单，需要继承AbstractOneOffElasticJob，该类只提供了一个方法用于覆盖，此方法将被定时执行。用于执行普通的定时任务，与Quartz原生接口相似，只是增加了弹性扩缩容和分片等功能。

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public  class  MyElasticJob  extends  AbstractOneOffElasticJob {
 
     @Override
     protected  void  process(JobExecutionMultipleShardingContext context) {
         // do something by sharding items
     }
}

  • Perpetual类型作业

    Perpetual作业类型略为复杂，需要继承AbstractPerpetualElasticJob并可以指定返回值泛型，该类提供两个方法可覆盖，分别用于抓取和处理数据。可以获取数据处理成功失败次数等辅助监控信息。需要注意fetchData方法的返回值只有为null或长度为空时，作业才会停止执行，否则作业会一直运行下去。这点是参照TbSchedule的设计。Perpetual作业类型更适用于流式不间歇的数据处理。

    作业执行时会将fetchData的数据传递给processData处理，其中processData得到的数据是通过多线程（线程池大小可配）拆分的。建议processData处理数据后，更新其状态，避免fetchData再次抓取到，从而使得作业永远不会停止。processData的返回值用于表示数据是否处理成功，抛出异常或者返回false将会在统计信息中归入失败次数，返回true则归入成功次数。

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public  class  MyElasticJob  extends  AbstractPerpetualElasticJob<Foo> {
 
     @Override
     protected  List<Foo> fetchData(JobExecutionMultipleShardingContext context) {
         List<Foo> result =  // get data from database by sharding items
         return  result;
     }
     
     @Override
     protected  boolean  processData(JobExecutionMultipleShardingContext context, Foo data) {
         // process data
         return  true ;
     }
}

  • SequencePerpetual类型作业

    SequencePerpetual作业类型和Perpetual作业类型极为相似，所不同的是Perpetual作业类型可以将获取到的数据多线程处理，但不会保证多线程处理数据的顺序。如：从2个分片共获取到100条数据，第1个分片40条，第2个分片60条，配置为两个线程处理，则第1个线程处理前50条数据，第2个线程处理后50条数据，无视分片项；SequencePerpetual类型作业则根据当前服务器所分配的分片项数量进行多线程处理，每个分片项使用同一线程处理，防止了同一分片的数据被多线程处理，从而导致的顺序问题。如：从2个分片共获取到100条数据，第1个分片40条，第2个分片60条，则系统自动分配两个线程处理，第1个线程处理第1个分片的40条数据，第2个线程处理第2个分片的60条数据。由于Perpetual作业可以使用多余分片项的任意线程数处理，所以性能调优的可能会优于SequencePerpetual作业。

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public  class  MyElasticJob  extends  AbstractSequencePerpetualElasticJob<Foo> {
 
     @Override
     protected  List<Foo> fetchData(JobExecutionSingleShardingContext context) {
         List<Foo> result =  // get data from database by sharding items
         return  result;
     }
     
     @Override
     protected  boolean  processData(JobExecutionSingleShardingContext context, Foo data) {
         // process data
         return  true ;
     }
}

作业配置

与Spring容器配合使用作业，可以将作业Bean配置为Spring Bean， 可在作业中通过依赖注入使用Spring容器管理的数据源等对象。可用placeholder占位符从属性文件中取值。

  • Spring命名空间配置

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<? xml  version = "1.0"  encoding = "UTF-8" ?>
< beans  xmlns = "http://www.springframework.org/schema/beans"
     xmlns:xsi = "http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
     xmlns:reg = "http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg" 
     xmlns:job = "http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job" 
     xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
                         http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
                         http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg
                         http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg/reg.xsd
                         http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job
                         http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job/job.xsd
                         ">
     <!--配置作业注册中心 -->
     < reg:zookeeper  id = "regCenter"  serverLists = " yourhost:2181"  namespace = "dd-job"  baseSleepTimeMilliseconds = "1000"  maxSleepTimeMilliseconds = "3000"  maxRetries = "3"  />
     <!-- 配置作业A-->
     < job:bean  id = "oneOffElasticJob"  class = "xxx.MyOneOffElasticJob"  regCenter = "regCenter"  cron = "0/10 * * * * ?"    shardingTotalCount = "3"  shardingItemParameters = "0=A,1=B,2=C"  />
     <!-- 配置作业B-->
     < job:bean  id = "perpetualElasticJob"  class = "xxx.MyPerpetualElasticJob"  regCenter = "regCenter"  cron = "0/10 * * * * ?"  shardingTotalCount = "3"  shardingItemParameters = "0=A,1=B,2=C"  processCountIntervalSeconds = "10"  concurrentDataProcessThreadCount = "10"  />
</ beans >


<job:bean />命名空间属性详细说明

<reg:zookeeper />命名空间属性详细说明


  • 基于Spring但不使用命名空间

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     <!-- 配置作业注册中心 -->
     < bean  id = "regCenter"  class = "com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter"  init-method = "init" >
         < constructor-arg >
             < bean  class = "com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperConfiguration" >
                 < property  name = "serverLists"  value = "${xxx}"  />
                 < property  name = "namespace"  value = "${xxx}"  />
                 < property  name = "baseSleepTimeMilliseconds"  value = "${xxx}"  />
                 < property  name = "maxSleepTimeMilliseconds"  value = "${xxx}"  />
                 < property  name = "maxRetries"  value = "${xxx}"  />
             </ bean >
         </ constructor-arg >
     </ bean >     <!-- 配置作业-->
     < bean  id = "xxxJob"  class = "com.dangdang.ddframe.job.spring.schedule.SpringJobController"  init-method = "init" >
         < constructor-arg  ref = "regCenter"  />
         < constructor-arg >
             < bean  class = "com.dangdang.ddframe.job.api.JobConfiguration" >
                 < constructor-arg  name = "jobName"  value = "xxxJob"  />
                 < constructor-arg  name = "jobClass"  value = "xxxDemoJob"  />
                 < constructor-arg  name = "shardingTotalCount"  value = "10"  />
                 < constructor-arg  name = "cron"  value = "0/10 * * * * ?"  />
                 < property  name = "shardingItemParameters"  value = "${xxx}"  />
             </ bean >
         </ constructor-arg >
     </ bean >

  • 不使用Spring配置

如果不使用Spring框架，可以用如下方式启动作业。

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import  com.dangdang.ddframe.job.api.JobConfiguration;
import  com.dangdang.ddframe.job.schedule.JobInitializer;
import  com.dangdang.ddframe.job.schedule.JobScheduler;
import  com.dangdang.ddframe.reg.base.CoordinatorRegistryCenter;
import  com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperConfiguration;
import  com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;
 
public  class  JobDemo {
 
     // 声明Zookeeper注册中心配置对象
     private  final  ZookeeperConfiguration zkConfig =  new  ZookeeperConfiguration( "yourhost:2181" ,  "zkRegTestCenter" ,  1000 ,  3000 ,  3 );
     
     // 定义Zookeeper注册中心
     private  final  CoordinatorRegistryCenter regCenter =  new  ZookeeperRegistryCenter(zkConfig);
     
     // 声明作业配置对象
     private  final  JobConfiguration jobConfig =  new  JobConfiguration( "demoJob" , DemoJob. class ,  3 ,  "0/1 * * * * ?" );
     
     public  static  void  main( final  String[] args) {
             new  JobDemo().init();
     }
     
     public  void  init() {
         // 连接注册中心
         regCenter.init();
         // 声明作业启动器
         JobInitializer jobInitializer =  new  JobInitializer(regCenter, jobConfig);
         // 启动作业，主要是注册作业的信息
         jobInitializer.init();
         // 获取作业调度器实例
         JobScheduler jobScheduler = JobScheduler.getInstance();
         // 添加作业到调度器
         jobScheduler.addJob( "demoJob" , jobInitializer);
         // 启动所有作业
         jobScheduler.scheduleAllJobs();
     }
}


使用限制

  • 作业一旦启动成功后不能修改作业名称，如果修改名称则视为新的作业。

  • 同一台作业服务器只能运行一个相同的作业实例，因为作业运行时是按照IP注册和管理的。

  • 作业根据/etc/hosts文件获取IP地址，如果获取的IP地址是127.0.0.1而非真实IP地址，应正确配置此文件。

  • 一旦有服务器波动，或者修改分片项，将会触发重新分片；触发重新分片将会导致运行中的Perpetual以及SequencePerpetual作业再执行完本次作业后不再继续执行，等待分片结束后再恢复正常。

  • 开启monitorExecution才能实现分布式作业幂等性（即不会在多个作业服务器运行同一个分片）的功能，但monitorExecution对短时间内执行的作业（如每5秒一触发）性能影响较大，建议关闭并自行实现幂等性。

  • elastic-job没有自动删除作业服务器的功能，因为无法区分是服务器崩溃还是正常下线。所以如果要下线服务器，需要手工删除zookeeper中相关的服务器节点。由于直接删除服务器节点风险较大，暂时不考虑在运维平台增加此功能

实现原理

  • 弹性分布式实现

    1. 第一台服务器上线触发主服务器选举。主服务器一旦下线，则重新触发选举，选举过程中阻塞，只有主服务器选举完成，才会执行其他任务。

    2. 某作业服务器上线时会自动将服务器信息注册到注册中心，下线时会自动更新服务器状态。

    3. 主节点选举，服务器上下线，分片总数变更均更新重新分片标记。

    4. 定时任务触发时，如需重新分片，则通过主服务器分片，分片过程中阻塞，分片结束后才可执行任务。如分片过程中主服务器下线，则先选举主服务器，再分片。

    5. 通过4可知，为了维持作业运行时的稳定性，运行过程中只会标记分片状态，不会重新分片。分片仅可能发生在下次任务触发前。

    6. 每次分片都会按服务器IP排序，保证分片结果不会产生较大波动。

    7. 实现失效转移功能，在某台服务器执行完毕后主动抓取未分配的分片，并且在某台服务器下线后主动寻找可用的服务器执行任务。

  • 分布式定时任务框架-Elastic Job

    • 流程图

      作业启动

      分布式定时任务框架-Elastic Job

      作业执行

    分布式定时任务框架-Elastic Job


    运维平台

        elastic-job运维平台以war包形式提供，可自行部署到tomcat或jetty等支持servlet的web容器中。elastic-job-console.war可以通过编译源码或从maven*仓库获取。

    • 登录

      默认用户名和密码是root/root，可以通过修改conf\auth.properties文件修改默认登录用户名和密码。

    • 主要功能

      登录安全控制

      注册中心管理

      作业维度状态查看

      服务器维度状态查看

      快捷修改作业设置

      控制作业暂停和恢复运行

    • 设计理念

      运维平台和elastic-job并无直接关系，是通过读取作业注册中心数据展现作业状态，或更新注册中心数据修改全局配置。

      控制台只能控制作业本身是否运行，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。

    • 不支持项

      添加作业。因为作业都是在首次运行时自动添加，使用运维平台添加作业并无必要。

      停止作业。即使删除了Zookeeper信息也不能真正停止作业的运行，还会导致运行中的作业出问题。

      删除作业服务器。由于直接删除服务器节点风险较大，暂时不考虑在运维平台增加此功能。

    • 主要界面

    • 总览页

      分布式定时任务框架-Elastic Job

    • 注册中心管理页

      分布式定时任务框架-Elastic Job

    • 作业详细信息页

      分布式定时任务框架-Elastic Job

    • 服务区详细信息页

      分布式定时任务框架-Elastic Job

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