compile "com.dangdang:elastic-job-lite-core:2.1.5"
compile "com.dangdang:elastic-job-lite-spring:2.1.5"
public interface SimpleJob extends ElasticJob { /**
* 执行作业.
*
* @param shardingContext 分片上下文
*/
void execute(ShardingContext shardingContext);
}
注意这里面有一个shardingContext参数,看下源码:
/**
* 分片上下文.
*
* @author zhangliang
*/
@Getter
@ToString
public final class ShardingContext { /**
* 作业名称.
*/
private final String jobName; /**
* 作业任务ID.
*/
private final String taskId; /**
* 分片总数.
*/
private final int shardingTotalCount; /**
* 作业自定义参数.
* 可以配置多个相同的作业, 但是用不同的参数作为不同的调度实例.
*/
private final String jobParameter; /**
* 分配于本作业实例的分片项.
*/
private final int shardingItem; /**
* 分配于本作业实例的分片参数.
*/
private final String shardingParameter; public ShardingContext(final ShardingContexts shardingContexts, final int shardingItem) {
jobName = shardingContexts.getJobName();
taskId = shardingContexts.getTaskId();
shardingTotalCount = shardingContexts.getShardingTotalCount();
jobParameter = shardingContexts.getJobParameter();
this.shardingItem = shardingItem;
shardingParameter = shardingContexts.getShardingItemParameters().get(shardingItem);
}
}
这里面有2个很重要的属性:shardingTotalCount 分片总数(比如:2)、shardingItem 当前分片索引(比如:1),前面提到的性能扩容,就可以根据2个参数进行简单的处理,假设在电商系统中,每天晚上有个定时任务,要统计每家店的销量。商家id一般在表设计上是一个自增数字,如果总共2个分片(注:通常也就是部署2个节点),可以把 id为奇数的放到分片0,id为偶数的放到分片1,这样2个机器各跑一半,相对只有1台机器而言,就快多了。
伪代码如下:
public class TestJob implements SimpleJob {
@Override
public void execute(ShardingContext shardingContext) {
int shardIndx = shardingContext.getShardingItem();
if (shardIndx == 0) {
//处理id为奇数的商家
} else {
//处理id为偶数的商家
}
}
}
这个还可以进一步简化,如果使用mysql查询商家列表,mysql中有一个mod函数,直接可以对商家id进行取模运算
select * from shop where mod(shop_id,2)=0
如果把上面的2、0换成参数,mybatis中类似这样:
select * from shop where mod(shop_id,#{shardTotal})=#{shardIndex}
这样逻辑就转换到sql中处理了,java代码中把参数传进来就行,连if都可以省掉。
2、接下来看看如何配置
<?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"> <reg:zookeeper id="regCenter" server-lists="${zk_address}" namespace="my-xxx-job"
base-sleep-time-milliseconds="1000"
max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3"/> <job:simple id="xxxJob" class="com.cnblogs.yjmyzz.XXXJob" registry-center-ref="regCenter"
cron="${xxxJob_cornExpress}"
sharding-total-count="2" sharding-item-parameters="0=A,1=B"/> ...
</beans>
与常规的spring配置几乎没啥区别,几个要点如下:
a) 因为分片调度是基于zk的,所以要先配置zk注册中心,其中${zk_address}大家可以改成实际的zk地址列表,比如:10.x.x.1:2181,10.x.x.2:2181,10.x.x.3:2181
b) 每个job中的corn属性,就是quartz中的cornExpress表达式,然后sharding-total-count即总分片数,而sharding-item-parameters则是指定每个分片中的具体参数
(注:刚才的电商每天晚上算销量,这个case其实只用到了分片索引、分片数,并不需要参数,所以这里随便配置一个类似0=A, 1=B就可以了,如果有些业务场景,希望在知道分片索引的同时,还希望额外传一些参数进来,就可以在这里配置你希望的参数,然后在execute中,也能读到相应的参数)
3、控制台
elastic-job还提供了一个不错的UI控制台,项目源代码git clone到本地,mvn install就能得到一个elastic-job-lite-console-${version}.tar.gz的包,解压,然后运行里面的bin/start.sh 就能跑起来,界面类似如下:
通过这个控制台,可以动态调整每个定时任务的触发时间(即:cornExpress)。详情可参考官网文档-运维平台部分。
4、与spring-cloud/spring-boot的整合
如果是传统的spring项目,按上面的步骤就可以无缝整合了,如果是spring-cloud/spring-boot,则稍微要复杂点。
由于spring-boot倡导零xml配置,所以大部分配置就用代码替代了,先定义一个elasticJob的配置类:
@Data
@Configuration
public class ElasticJobConfig { @Value("${rxQuartz.app.zkAddress}")
private String zkNodes; @Value("${rxQuartz.app.namespace}")
private String namespace; @Bean
public ZookeeperConfiguration zkConfig() {
return new ZookeeperConfiguration(zkNodes, namespace);
} @Bean(initMethod = "init")
public ZookeeperRegistryCenter regCenter(ZookeeperConfiguration config) {
return new ZookeeperRegistryCenter(config);
}
}
上面这段代码,主要是解决zk注册中心的注入问题,然后各种xxxJob,由于要让spring自动注入,需要打上component注解
@Component("xxxJob")
public class XXXJob extends AbstractJob { ...
}
然后在真正要用的地方,把他们组装起来
import com.dangdang.ddframe.job.api.simple.SimpleJob;
import com.dangdang.ddframe.job.config.JobCoreConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.config.simple.SimpleJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.api.JobScheduler;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.config.LiteJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.spring.api.SpringJobScheduler;
import com.dangdang.ddframe.job.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration; /**
* @author: yangjunming
*/
@Configuration
public class ElasticJobs { @Autowired
@Qualifier("xxxJob")
public SimpleJob xxxJob; @Autowired
private ZookeeperRegistryCenter regCenter; @Bean(initMethod = "init")
public JobScheduler settlementJobScheduler(@Autowired @Qualifier("xxxJob") SimpleJob simpleJob,
@Value("${xxxJob.billCronExpress}") final String cron,
@Value("${xxxJob.shardingCount}") int shardingCount,
@Value("${xxxJob.shardingItemParameters}") String shardingItemParameters) {
return new SpringJobScheduler(simpleJob, regCenter, getLiteJobConfiguration(simpleJob.getClass(), cron, shardingCount, shardingItemParameters));
} private LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration(final Class<? extends SimpleJob> jobClass, final String cron, final int shardingTotalCount, final String shardingItemParameters) {
return LiteJobConfiguration.newBuilder(new SimpleJobConfiguration(JobCoreConfiguration.newBuilder(
jobClass.getName(), cron, shardingTotalCount).shardingItemParameters(shardingItemParameters).build(), jobClass.getCanonicalName())).overwrite(true).build();
}
}
大功告成,祝大家周末撸码愉快!