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java定时任务框架elasticjob详解

来源：互联网收集：自由互联发布时间：2021-05-13

前言 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

前言

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

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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。