elastic-job 新手指南

大多数情况下，定时任务我们一般使用quartz开源框架就能满足应用场景。但如果考虑到健壮性等其它一些因素，就需要自己下点工夫，比如：要避免单点故障，至少得部署2个节点吧，但是部署多个节点，又有其它问题，有些数据在某一个时刻只能处理一次，比如 i = i+1 这些无法保证幂等的操作，run多次跟run一次，完全是不同的效果。

 

对于上面的问题，我曾经自行设计过一个基于zk分布式锁的解决方案：

1、每类定时job，可以分配一个独立的标识（比如：xxx_job)

2、这类job的实例，部署在多个节点上时，每个节点启动前，向zk申请一个分布式锁（在xxx_job节点下）

3、拿到锁的实例，才允许启动定时任务(通过代码控制quartz的schedule)，没拿到锁的，处于standby状态，一直监听锁的变化

4、如果某个节点挂了，分布式锁自动释放，其它节点这时会抢到锁，按上面的逻辑，就会从standby状态，转为激活状态，小三正式上位，继续执行定时job。

 

这个方案，基本上解决了HA和业务正确性的问题，但是美中不足的地方有2点：

1、无法充分利用机器性能，处于standby的节点，实际上只是一个备胎，平时啥也不干

2、性能不方便扩展，比如：某个job一次要处理上千万的数据，仅1个激活节点，要处理很久

 

好了，前戏铺垫了这么久，该请主角登场了，elastic-job相当于quartz+zk的加强版，它允许对定时任务分片，可以集群部署(每个job的"分片"会分散到各个节点上)，如果某个节点挂了，该节点上的分片，会调度到其它节点上。官网上有比较详细的教程，一般情况下，使用SimpleJob这种就可以了。

 

使用步骤：

前提：要先添加下面二个jar的依赖 

    compile "com.dangdang:elastic-job-lite-core:2.1.5"
    compile "com.dangdang:elastic-job-lite-spring:2.1.5"　

1、自己的job要继承自SimpleJob，然后实现void execute(ShardingContext shardingContext)。

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！