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Elastic-Job - 分布式定时任务框架

亮_ShardingSphere
 亮_ShardingSphere
发布于 2015/09/14 21:15
字数 3415
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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

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已经发布到中央仓库,可以在pom.xml文件中直接引入maven坐标。
      <!-- 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。

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。

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。

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

<?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

    <!-- 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。

import com.dangdang.ddframe.job.api.JobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.schedule.JobController;
import com.dangdang.ddframe.reg.base.CoordinatorRegistryCenter;
import com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;
import com.dangdang.example.elasticjob.core.job.OneOffElasticDemoJob;
import com.dangdang.example.elasticjob.core.job.PerpetualElasticDemoJob;
import com.dangdang.example.elasticjob.core.job.SequencePerpetualElasticDemoJob;

public class JobDemo {

    // 定义Zookeeper注册中心配置对象
    private ZookeeperConfiguration zkConfig = new ZookeeperConfiguration("localhost:2181", "elastic-job-example", 1000, 3000, 3);
    
    // 定义Zookeeper注册中心
    private CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(zkConfig);
    
    // 定义作业1配置对象
    private JobConfiguration jobConfig1 = new JobConfiguration("oneOffElasticDemoJob", OneOffElasticDemoJob.class, 10, "0/5 * * * * ?");
    
    // 定义作业2配置对象
    private JobConfiguration jobConfig2 = new JobConfiguration("perpetualElasticDemoJob", PerpetualElasticDemoJob.class, 10, "0/5 * * * * ?");
    
    // 定义作业3配置对象
    private JobConfiguration jobConfig3 = new JobConfiguration("sequencePerpetualElasticDemoJob", SequencePerpetualElasticDemoJob.class, 10, "0/5 * * * * ?");
    
    public static void main(final String[] args) {
        new JobDemo().init();
    }
    
    private void init() {
        // 连接注册中心
        regCenter.init();
        // 启动作业1
        new JobController(regCenter, jobConfig1).init();
        // 启动作业2
        new JobController(regCenter, jobConfig2).init();
        // 启动作业3
        new JobController(regCenter, jobConfig3).init();
    }
}

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。

  • 流程图

    作业启动


    作业执行


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中央仓库获取。

  • 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


  • 注册中心管理页


  • 作业详细信息页


  • 服务区详细信息页

© 著作权归作者所有

亮_ShardingSphere

亮_ShardingSphere

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评论(11)

little菠萝
little菠萝

引用来自“亮_ShardingSphere”的评论

感兴趣可以加elastic-job的qq讨论群:欢迎加入Elastic-Job讨论群,群号码:430066234
亮哥,qq群设置不允许任何人申请,求一个坑位,qq:945558188
Corder嘿嘿嘻嘻
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引用来自“亮_dangdang”的评论

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亮哥,我是elastic job的学习爱好者,群加不进去,求一个坑位。我qq:1293208049
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好棒啊,用了以后感觉👍
GentlemanQc
GentlemanQc

引用来自“terrymanu”的评论

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楼主,请同意下QQ群请求
亮_ShardingSphere
亮_ShardingSphere 博主
感兴趣可以加elastic-job的qq讨论群:欢迎加入Elastic-Job讨论群,群号码:430066234
亮_ShardingSphere
亮_ShardingSphere 博主
恩,四楼五楼同学说的都没错。准确地说,不应该叫片,应该叫项。举个例子,订单和订单项,orderItem是order更细粒度的分割。所以一个task可以分为多个taskItem。具体来说,比如我要处理100条数据,可以分成10个taskItems,每个taskItem处理10条数据,这10条数据作为最小单元不可再分。这样两台机器处理,就是每台处理5个taskItems,就是说各处理50条数据
小树鹿鸣
小树鹿鸣
按偶的理解“片”是任务的更小单元,比如要更新一个状态值,一个任务是直接更新,但分片处理可能就是按某个时间的粒度更新状态了,因此,这里的分片任务要保留分片的上下文信息,当运行时要知道自己处理第几块分片,应该是这样子的吧。
HideHai
HideHai
撸主 这里的“片” 是一个什么概念? 能理解位一个业务处理单元吗?作业就是需要处理多个业务单元,一起共同构成一个调度任务。
亮_ShardingSphere
亮_ShardingSphere 博主

引用来自“西夏一品堂”的评论

有啥用
简单来说,就是作业的弹性处理,比如:作业分10片,如果两台服务器处理则每台处理5个分片,如果挂掉一台,剩余的一台则处理全部10片,如果增加一台,则按照334的分配分别处理
西夏一品堂
西夏一品堂
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