1. ElasticJob 是什麼
ElasticJob 是一個分佈式調度解決方案,由兩個相互獨立的子項目 ElasticJob-Lite 和 ElasticJob-Cloud 組成。
ElasticJob-Lite 定位爲輕量級無中心化解決方案,使用jar的形式提供分佈式任務的協調服務。
ElasticJob 已於2020年5月28日成爲 Apache ShardingSphere 的子項目。
ElasticJob特性:
- 彈性調度
- 支持任務在分佈式場景下的分片和高可用
- 能夠水平擴展任務的吞吐量和執行效率
- 任務處理能力隨資源配備彈性伸縮
- 資源分配
- 在適合的時間將適合的資源分配給任務並使其生效
- 相同任務聚合至相同的執行器統一處理
- 動態調配追加資源至新分配的任務
- 作業治理
- 失效轉移
- 錯過作業重新執行
- 自診斷修復
- 作業開放生態
- 可擴展的作業類型統一接口
- 豐富的作業類型庫,如數據流、腳本、HTTP、文件、大數據等
- 易於對接業務作業,能夠與 Spring 依賴注入無縫整合
- 可視化管控端
- 作業管控端
- 作業執行歷史數據追蹤
- 註冊中心管理
2. 實例演示
這裏採用最新版本 3.0.0-RC1
1、啓動zookeeper服務
首先,下載zookeeper-3.6.0版本,解壓後複製一份zoo_sample.cfg,重命名未zoo.cfg,保持默認配置即可
注意,zookeeper-3.6.0啓動以後會佔用三個端口,其中包括8080哦
2、編寫定時任務業務邏輯
pom.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.4.1</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>elasticjob-demo</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
<elasticjob-lite.version>3.0.0-RC1</elasticjob-lite.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere.elasticjob</groupId>
<artifactId>elasticjob-lite-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${elasticjob-lite.version}</version>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere.elasticjob</groupId>
<artifactId>elasticjob-error-handler-dingtalk</artifactId>
<version>${elasticjob-lite.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
application.yml
elasticjob:
regCenter:
serverLists: 192.168.100.15:2181
namespace: elasticjob-demo
baseSleepTimeMilliseconds: 2000
maxSleepTimeMilliseconds: 4000
maxRetries: 3
jobs:
firstJob:
elasticJobClass: com.example.job.FirstJob
cron: 0/6 * * * * ?
shardingTotalCount: 3
jobErrorHandlerType: DINGTALK
props:
dingtalk:
webhook: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx
secret: ASDF
connectTimeout: 3000
readTimeout: 5000
secondJob:
elasticJobClass: com.example.job.SecondJob
cron: 0/10 * * * * ?
shardingTotalCount: 1
jobErrorHandlerType: DINGTALK
props:
dingtalk:
webhook: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx
secret: ASDF
connectTimeout: 3000
readTimeout: 5000
兩個定時任務
FirstJob.java
package com.example.job;
import org.apache.shardingsphere.elasticjob.api.ShardingContext;
import org.apache.shardingsphere.elasticjob.simple.job.SimpleJob;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* @author ChengJianSheng
* @date 2021/1/13
*/
@Component
public class FirstJob implements SimpleJob {
@Override
public void execute(ShardingContext shardingContext) {
switch (shardingContext.getShardingItem()) {
case 0:
// do something by sharding item 0
System.out.println(0);
// int a = 1 / 0;
break;
case 1:
// do something by sharding item 1
System.out.println(1);
break;
case 2:
// do something by sharding item 2
System.out.println(2);
break;
// case n: ...
}
}
}
SecondJob.java
package com.example.job;
import org.apache.shardingsphere.elasticjob.api.ShardingContext;
import org.apache.shardingsphere.elasticjob.simple.job.SimpleJob;
import org.springframework.stereotype.Component;
/**
* @author ChengJianSheng
* @date 2021/1/18
*/
@Component
public class SecondJob implements SimpleJob {
@Override
public void execute(ShardingContext shardingContext) {
System.out.println("hello");
}
}
項目結構
運行項目即可
通過 ElasticJob-UI 查看任務
https://shardingsphere.apache.org/elasticjob/current/cn/downloads/
3. 啓動報錯排查
項目啓動過程中,可能會報如下錯誤
org.apache.zookeeper.ClientCnxn$EndOfStreamException: Unable to read additional data from server sessionid 0x1000bdf48160002, likely server has closed socket
org.apache.shardingsphere.elasticjob.reg.exception.RegException: org.apache.zookeeper.KeeperException$OperationTimeoutException: KeeperErrorCode = OperationTimeout
Caused by: org.apache.zookeeper.KeeperException$OperationTimeoutException: KeeperErrorCode = OperationTimeout
最開始,我以爲是zookeeper版本的問題,後來換了版本也不行,防火牆關了也不行
然後,我懷疑是開發環境問題,於是在本地運行zookeeper,程序連127.0.0.1:2181,居然可以了
於是我陷入了沉思,爲今之計,只剩下一個辦法了,打斷點調試
找到了異常拋出的位置,如下圖
baseSleepTimeMilliseconds 表示 等待重試的間隔時間的初始值
maxSleepTimeMilliseconds 表示 等待重試的間隔時間的最大值
maxRetries 表示 最大重試次數
根據代碼中意思,如果在 maxSleepTimeMilliseconds * maxRetries 毫秒內還沒有連接成功,則連接關閉,並拋出操作超時異常
聯想到,連接本地zookeeper可以,連開發環境zk就不行,再加上觀察日誌從連接開始到拋異常的時間間隔,我猜到應該是maxSleepTimeMilliseconds設置太短了
於是,application.yml配置文件中將maxSleepTimeMilliseconds設置爲4000,baseSleepTimeMilliseconds設置爲2000
然後好使
回想剛開始報的那些錯,其實根本就還沒有連上zookeeper
4. 作業分片
ElasticJob 中任務分片項的概念,使得任務可以在分佈式的環境下運行,每臺任務服務器只運行分配給該服務器的分片。 隨着服務器的增加或宕機,ElasticJob 會近乎實時的感知服務器數量的變更,從而重新爲分佈式的任務服務器分配更加合理的任務分片項,使得任務可以隨着資源的增加而提升效率。
任務的分佈式執行,需要將一個任務拆分爲多個獨立的任務項,然後由分佈式的服務器分別執行某一個或幾個分片項。
也就是說,分片是爲了在分佈式環境下高效合理利用任務服務器資源的。簡單地來講,一個定時任務,我們運行多臺服務器,這意味着有多個實例在執行同一項任務,分片就是爲了告訴這些實例各自該處理那些數據,最大限度的降低數據重複處理的問題,同時加快任務處理速度。每個任務實例該處理哪些數據,是根據分片項來的,在任務代碼層面,就可以根據分片項來進行邏輯判斷。
舉例說明,如果作業分爲 4 片,用兩臺服務器執行,則每個服務器分到 2 片,分別負責作業的 50% 的負載
分片項
ElasticJob 並不直接提供數據處理的功能,而是將分片項分配至各個運行中的作業服務器,開發者需要自行處理分片項與業務的對應關係。 分片項爲數字,始於 0 而終於分片總數減 1。
個性化分片參數
個性化參數可以和分片項匹配對應關係,用於將分片項的數字轉換爲更加可讀的業務代碼。
合理使用個性化參數可以讓代碼更可讀。例如,如果配置爲 0=北京,1=上海,2=廣州,那麼代碼中直接使用北京,上海,廣州的枚舉值即可完成分片項和業務邏輯的對應關係。
分片策略
平均分片策略
根據分片項平均分片。如果作業服務器數量與分片總數無法整除,多餘的分片將會順序的分配至每一個作業服務器。
舉例說明:
- 如果 3 臺作業服務器且分片總數爲9, 則分片結果爲:1=[0,1,2], 2=[3,4,5], 3=[6,7,8]
- 如果 3 臺作業服務器且分片總數爲8, 則分片結果爲:1=[0,1,6], 2=[2,3,7], 3=[4,5]
- 如果 3 臺作業服務器且分片總數爲10,則分片結果爲:1=[0,1,2,9], 2=[3,4,5], 3=[6,7,8]
奇偶分片策略
根據作業名稱哈希值的奇偶數決定按照作業服務器 IP 升序或是降序的方式分片。
如果作業名稱哈希值是偶數,則按照 IP 地址進行升序分片; 如果作業名稱哈希值是奇數,則按照 IP 地址進行降序分片。 可用於讓服務器負載在多個作業共同運行時分配的更加均勻。
舉例說明:
- 如果 3 臺作業服務器,分片總數爲2且作業名稱的哈希值爲偶數,則分片結果爲:1 = [0], 2 = [1], 3 = []
- 如果 3 臺作業服務器,分片總數爲2且作業名稱的哈希值爲奇數,則分片結果爲:3 = [0], 2 = [1], 1 = []
輪詢分片策略
根據作業名稱輪詢分片。
5. 官方文檔
https://shardingsphere.apache.org/elasticjob/current/cn/features/elastic/
https://shardingsphere.apache.org/elasticjob/current/cn/user-manual/elasticjob-lite/
https://shardingsphere.apache.org/elasticjob/current/cn/user-manual/elasticjob-lite/configuration/
https://shardingsphere.apache.org/elasticjob/current/cn/dev-manual/