Error message here!

Hide Error message here!

忘记密码?

Error message here!

请输入正确邮箱

Hide Error message here!

密码丢失?请输入您的电子邮件地址。您将收到一个重设密码链接。

Error message here!

返回登录

Close

分布式定时任务调度框架实践

vivo互联网技术 2020-03-09 11:04:53 阅读数:13 评论数:0 点赞数:0 收藏数:0

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 
链接: https://mp.weixin.qq.com/s/l4vuYpNRjKxQRkRTDhyg2Q
作者:陈王荣

分布式任务调度框架几乎是每个大型应用必备的工具,本文介绍了任务调度框架使用的需求背景和痛点,对业界普遍使用的开源分布式任务调度框架的使用进行了探究实践,并分析了这几种框架的优劣势和对自身业务的思考。

一、业务背景

1.1 为什么需要使用定时任务调度

(1)时间驱动处理场景:整点发送优惠券,每天更新收益,每天刷新标签数据和人群数据。

(2)批量处理数据:按月批量统计报表数据,批量更新短信状态,实时性要求不高。

(3)异步执行解耦:活动状态刷新,异步执行离线查询,与内部逻辑解耦。

1.2 使用需求和痛点

(1)任务执行监控告警能力。

(2)任务可灵活动态配置,无需重启。

(3)业务透明,低耦合,配置精简,开发方便。

(4)易测试。

(5)高可用,无单点故障。

(6)任务不可重复执行,防止逻辑异常。

(7)大任务的分发并行处理能力。

二、开源框架实践与探索

 2.1 Java 原生 Timer 和ScheduledExecutorService

2.1.1 Timer使用

Timer缺陷:

  1. Timer底层是使用单线程来处理多个Timer任务,这意味着所有任务实际上都是串行执行,前一个任务的延迟会影响到之后的任务的执行。
  2. 由于单线程的缘故,一旦某个定时任务在运行时,产生未处理的异常,那么不仅当前这个线程会停止,所有的定时任务都会停止。
  3. Timer任务执行是依赖于系统绝对时间,系统时间变化会导致执行计划的变更。

由于上述缺陷,尽量不要使用Timer, idea中也会明确提示,使用ScheduledThreadPoolExecutor替代Timer 。

2.1.2 ScheduledExecutorService使用

ScheduledExecutorService对于Timer的缺陷进行了修补,首先ScheduledExecutorService内部实现是ScheduledThreadPool线程池,可以支持多个任务并发执行。

对于某一个线程执行的任务出现异常,也会处理,不会影响其他线程任务的执行,另外ScheduledExecutorService是基于时间间隔的延迟,执行不会由于系统时间的改变发生变化。

当然,ScheduledExecutorService也有自己的局限性:只能根据任务的延迟来进行调度,无法满足基于绝对时间和日历调度的需求。

2.2 Spring Task

2.2.1 Spring Task 使用

spring task 是spring自主开发的轻量级定时任务框架,不需要依赖其他额外的包,配置较为简单。

此处使用注解配置

2.2.2 Spring Task缺陷

Spring Task 本身不支持持久化,也没有推出官方的分布式集群模式,只能靠开发者在业务应用中自己手动扩展实现,无法满足可视化,易配置的需求。

2.3 永远经典的 Quartz

2.3.1 基本介绍

Quartz框架是Java领域最著名的开源任务调度工具,也是目前事实上的定时任务标准,几乎全部的开源定时任务框架都是基于Quartz核心调度构建而成。

2.3.2 原理解析

核心组件和架构

 关键概念

(1)Scheduler:任务调度器,是执行任务调度的控制器。本质上是一个计划调度容器,注册了全部Trigger和对应的JobDetail, 使用线程池作为任务运行的基础组件,提高任务执行效率。

(2)Trigger:触发器,用于定义任务调度的时间规则,告诉任务调度器什么时候触发任务,其中CronTrigger是基于cron表达式构建的功能强大的触发器。

(3)Calendar:日历特定时间点的集合。一个trigger可以包含多个Calendar,可用于排除或包含某些时间点。

(4)JobDetail:是一个可执行的工作,用来描述Job实现类及其它相关的静态信息,如Job的名称、监听器等相关信息。 

(5)Job:任务执行接口,只有一个execute方法,用于执行真正的业务逻辑。

(6)JobStore:任务存储方式,主要有RAMJobStore和JDBCJobStore,RAMJobStore是存储在JVM的内存中,有丢失和数量受限的风险,JDBCJobStore是将任务信息持久化到数据库中,支持集群。

2.3.3 实践说明

(1)关于Quartz的基本使用

  • 可参考Quartz官方文档和网上博客实践教程。

(2)业务使用要满足动态修改和重启不丢失, 一般需要使用数据库进行保存。

  • Quartz本身支持JDBCJobStore,但是其配置的数据表比较多,官方推荐配置可参照官方文档,超过10张表,业务使用比较重。
  • 在使用的时候只需要存在基本trigger配置和对应任务以及相关执行日志的表即可满足绝大部分需求。

(3)组件化

  • 将quartz动态任务配置信息持久化到数据库,将数据操作包装成基本jar包,供项目之间使用,引用项目只需要引入jar包依赖和配置对应的数据表,使用时就可以对Quartz配置透明。

(4)扩展

  • 集群模式

    通过故障转移和负载均衡实现了任务的高可用性,通过数据库的锁机制来确保任务执行的唯一性,但是集群特性仅仅只是用来HA,节点数量的增加并不会提升单个任务的执行效率,不能实现水平扩展。

  • Quartz插件

    可以对特定需要进行扩展,比如增加触发器和任务执行日志,任务依赖串行处理场景,可参考:quartz插件——实现任务之间的串行调度

2.3.4 缺陷和不足

(1)需要把任务信息持久化到业务数据表,和业务有耦合。

(2)调度逻辑和执行逻辑并存于同一个项目中,在机器性能固定的情况下,业务和调度之间不可避免地会相互影响。

(3)quartz集群模式下,是通过数据库独占锁来唯一获取任务,任务执行并没有实现完善的负载均衡机制。

2.4 轻量级神器 XXL-JOB

2.4.1 基本介绍

XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台,主打特点是平台化,易部署,开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展,代码仍在持续更新中。

 “调度中心”是任务调度控制台,平台自身并不承担业务逻辑,只是负责任务的统一管理和调度执行,并且提供任务管理平台,  “执行器” 负责接收“调度中心”的调度并执行,可直接部署执行器,也可以将执行器集成到现有业务项目中。 通过将任务的调度控制和任务的执行解耦,业务使用只需要关注业务逻辑的开发。

主要提供了任务的动态配置管理、任务监控和统计报表以及调度日志几大功能模块,支持多种运行模式和路由策略,可基于对应执行器机器集群数量进行简单分片数据处理。

2.4.2 原理解析

2.1.0版本前核心调度模块都是基于quartz框架,2.1.0版本开始自研调度组件,移除quartz依赖 ,使用时间轮调度。

2.4.3 实践说明

详细配置和介绍参考官方文档

 2.4.3.1 demo使用:

示例1:实现简单任务配置,只需要继承IJobHandler 抽象类,并声明注解 

@JobHandler(value="offlineTaskJobHandler") ,实现业务逻辑即可。(注:此次引入了dubbo,后文介绍)。

@JobHandler(value="offlineTaskJobHandler")
@Component
public class OfflineTaskJobHandler extends IJobHandler {
@Reference(check = false,version = "cms-dev",group="cms-service")
private OfflineTaskExecutorFacade offlineTaskExecutorFacade;
@Override
public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
XxlJobLogger.log(" offlineTaskJobHandler start.");
try {
offlineTaskExecutorFacade.executeOfflineTask();
} catch (Exception e) {
XxlJobLogger.log("offlineTaskJobHandler-->exception." , e);
return FAIL;
}
XxlJobLogger.log("XXL-JOB, offlineTaskJobHandler end.");
return SUCCESS;
}
}

 示例2:分片广播任务。

@JobHandler(value="shardingJobHandler")
@Service
public class ShardingJobHandler extends IJobHandler {
@Override
public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
// 分片参数
ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();
XxlJobLogger.log("分片参数:当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardingVO.getIndex(), shardingVO.getTotal());
// 业务逻辑
for (int i = 0; i < shardingVO.getTotal(); i++) {
if (i == shardingVO.getIndex()) {
XxlJobLogger.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", i);
} else {
XxlJobLogger.log("第 {} 片, 忽略", i);
}
}
return SUCCESS;
}
}

 2.4.3.2 整合dubbo 

(1)引入dubbo-spring-boot-starter和业务facade jar包依赖。

<dependency>
<groupId>com.alibaba.spring.boot</groupId>
<artifactId>dubbo-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.demo.service</groupId>
<artifactId>xxx-facade</artifactId>
<version>1.9-SNAPSHOT</version>
</dependency>

(2)配置文件加入dubbo消费端配置(可根据环境定义多个配置文件,通过profile切换)。

## Dubbo 服务消费者配置
spring.dubbo.application.name=xxl-job
spring.dubbo.registry.address=zookeeper://zookeeper.xyz:2183
spring.dubbo.port=20880
spring.dubbo.version=demo
spring.dubbo.group=demo-service

(3)代码中通过@Reference注入facade接口即可。

@Reference(check = false,version = "demo",group="demo-service")
private OfflineTaskExecutorFacade offlineTaskExecutorFacade;

(4)启动程序加入@EnableDubboConfiguration注解。

@SpringBootApplication
@EnableDubboConfiguration
public class XxlJobExecutorApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(XxlJobExecutorApplication.class, args);
}
}

2.4.4 任务可视化配置 

内置了平台项目,方便了开发者对任务的管理和执行日志的监控,并提供了一些便于测试的功能。

2.4.5 扩展 

(1)任务监控和报表的优化。

(2)任务报警方式的扩展,比如加入告警中心,提供内部消息,短信告警。

(3)对实际业务内部执行出现异常情况下的不同监控告警和重试策略。

2.5 高可用 Elastic-Job

2.5.1 基本介绍

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。

Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker的解决方案,额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等服务。

可惜的是已经两年没有迭代更新记录。   

2.5.2 原理解析

2.5.3 实践说明

2.5.3.1 demo使用

(1)安装zookeeper,配置注册中心config,配置文件加入注册中心zk的配置。

@Configuration
@ConditionalOnExpression("'${regCenter.serverList}'.length() > 0")
public class JobRegistryCenterConfig {
@Bean(initMethod = "init")
public ZookeeperRegistryCenter regCenter(@Value("${regCenter.serverList}") final String serverList,
@Value("${regCenter.namespace}") final String namespace) {
return new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration(serverList, namespace));
}
}

​​​​​​​​​

spring.application.name=demo_elasticjob
regCenter.serverList=localhost:2181
regCenter.namespace=demo_elasticjob
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl-job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.username=user
spring.datasource.password=pwd

(2)配置数据源config,并配置文件中加入数据源配置。​​​​​​​

@Getter
@Setter
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@ToString
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
public class DataSourceProperties {
private String url;
private String username;
private String password;
@Bean
@Primary
public DataSource getDataSource() {
DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
dataSource.setUrl(url);
dataSource.setUsername(username);
dataSource.setPassword(password);
return dataSource;
}
}

​​​​​​​

spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl-job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.username=user
spring.datasource.password=pwd

(3)配置事件config。​​​​​​​

@Configuration
public class JobEventConfig {
@Autowired
private DataSource dataSource;
@Bean
public JobEventConfiguration jobEventConfiguration() {
return new JobEventRdbConfiguration(dataSource);
}
}

(4)为了便于灵活配置不同的任务触发事件,加入ElasticSimpleJob注解。​​​​​​​

@Target({ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface ElasticSimpleJob {
@AliasFor("cron")
String value() default "";
@AliasFor("value")
String cron() default "";
String jobName() default "";
int shardingTotalCount() default 1;
String shardingItemParameters() default "";
String jobParameter() default "";
}

(5)对配置进行初始化。​​​​​​​

@Configuration
@ConditionalOnExpression("'${elaticjob.zookeeper.server-lists}'.length() > 0")
public class ElasticJobAutoConfiguration {
@Value("${regCenter.serverList}")
private String serverList;
@Value("${regCenter.namespace}")
private String namespace;
@Autowired
private ApplicationContext applicationContext;
@Autowired
private DataSource dataSource;
@PostConstruct
public void initElasticJob() {
ZookeeperRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration(serverList, namespace));
regCenter.init();
Map<String, SimpleJob> map = applicationContext.getBeansOfType(SimpleJob.class);
for (Map.Entry<String, SimpleJob> entry : map.entrySet()) {
SimpleJob simpleJob = entry.getValue();
ElasticSimpleJob elasticSimpleJobAnnotation = simpleJob.getClass().getAnnotation(ElasticSimpleJob.class);
String cron = StringUtils.defaultIfBlank(elasticSimpleJobAnnotation.cron(), elasticSimpleJobAnnotation.value());
SimpleJobConfiguration simpleJobConfiguration = new SimpleJobConfiguration(JobCoreConfiguration.newBuilder(simpleJob.getClass().getName(), cron, elasticSimpleJobAnnotation.shardingTotalCount()).shardingItemParameters(elasticSimpleJobAnnotation.shardingItemParameters()).build(), simpleJob.getClass().getCanonicalName());
LiteJobConfiguration liteJobConfiguration = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfiguration).overwrite(true).build();
JobEventRdbConfiguration jobEventRdbConfiguration = new JobEventRdbConfiguration(dataSource);
SpringJobScheduler jobScheduler = new SpringJobScheduler(simpleJob, regCenter, liteJobConfiguration, jobEventRdbConfiguration);
jobScheduler.init();
}
}
}

(6)实现 SimpleJob接口,按上文中方法整合dubbo, 完成业务逻辑。​​​​​​​

@ElasticSimpleJob(
cron = "*/10 * * * * ?",
jobName = "OfflineTaskJob",
shardingTotalCount = 2,
jobParameter = "测试参数",
shardingItemParameters = "0=A,1=B")
@Component
public class MySimpleJob implements SimpleJob {
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OfflineTaskJob.class);
@Reference(check = false, version = "cms-dev", group = "cms-service")
private OfflineTaskExecutorFacade offlineTaskExecutorFacade;
@Override
public void execute(ShardingContext shardingContext) {
offlineTaskExecutorFacade.executeOfflineTask();
logger.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()
));
}
}

2.6 其余开源框架

(1)Saturn:Saturn是唯品会开源的一个分布式任务调度平台,在Elastic Job的基础上进行了改造。

(2)SIA-TASK:是宜信开源的分布式任务调度平台。

三、优劣势对比和业务场景适配思考

​​​​​​​

业务思考:

  1. 丰富任务监控数据和告警策略。
  2. 接入统一登录和权限控制。
  3. 进一步简化业务接入步骤。

四、结语

对于并发场景不是特别高的系统来说,xxl-job配置部署简单易用,不需要引入多余的组件,同时提供了可视化的控制台,使用起来非常友好,是一个比较好的选择。希望直接利用开源分布式框架能力的系统,建议根据自身的情况来进行合适的选型。

附:参考文献

更多内容敬请关注 vivo 互联网技术 微信公众号

注:转载文章请先与微信号:labs2020 联系。

版权声明
本文为[vivo互联网技术]所创,转载请带上原文链接,感谢
https://segmentfault.com/a/1190000021955424