分佈式定時任務調度框架實踐

時間  2020-04-02
標籤 分佈式 定時 任務 調度 框架 實踐 欄目 系統架構 简体版
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做者：陳王榮html

分佈式任務調度框架幾乎是每一個大型應用必備的工具，本文介紹了任務調度框架使用的需求背景和痛點，對業界廣泛使用的開源分佈式任務調度框架的使用進行了探究實踐，並分析了這幾種框架的優劣勢和對自身業務的思考。java

1、業務背景

1.1 爲何須要使用定時任務調度

（1）時間驅動處理場景：整點發送優惠券，天天更新收益，天天刷新標籤數據和人羣數據。mysql

（2）批量處理數據：按月批量統計報表數據，批量更新短信狀態，實時性要求不高。spring

（3）異步執行解耦：活動狀態刷新，異步執行離線查詢，與內部邏輯解耦。sql

1.2 使用需求和痛點

（1）任務執行監控告警能力。數據庫

（2）任務可靈活動態配置，無需重啓。微信

（3）業務透明，低耦合，配置精簡，開發方便。架構

（4）易測試。併發

（5）高可用，無單點故障。app

（6）任務不可重複執行，防止邏輯異常。

（7）大任務的分發並行處理能力。

2、開源框架實踐與探索

 2.1 Java 原生 Timer 和ScheduledExecutorService

2.1.1 Timer使用

分佈式定時任務調度框架實踐

Timer缺陷：

  1. Timer底層是使用單線程來處理多個Timer任務，這意味着全部任務實際上都是串行執行，前一個任務的延遲會影響到以後的任務的執行。

  2. 因爲單線程的緣故，一旦某個定時任務在運行時，產生未處理的異常，那麼不只當前這個線程會中止，全部的定時任務都會中止。

  3. Timer任務執行是依賴於系統絕對時間，系統時間變化會致使執行計劃的變動。

因爲上述缺陷，儘可能不要使用Timer， idea中也會明確提示，使用ScheduledThreadPoolExecutor替代Timer 。

2.1.2 ScheduledExecutorService使用

ScheduledExecutorService對於Timer的缺陷進行了修補，首先ScheduledExecutorService內部實現是ScheduledThreadPool線程池，能夠支持多個任務併發執行。

對於某一個線程執行的任務出現異常，也會處理，不會影響其餘線程任務的執行，另外ScheduledExecutorService是基於時間間隔的延遲，執行不會因爲系統時間的改變發生變化。

固然，ScheduledExecutorService也有本身的侷限性：只能根據任務的延遲來進行調度，沒法知足基於絕對時間和日曆調度的需求。

2.2 Spring Task

2.2.1 Spring Task 使用

spring task 是spring自主開發的輕量級定時任務框架，不須要依賴其餘額外的包，配置較爲簡單。

此處使用註解配置

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2.2.2 Spring Task缺陷

Spring Task 自己不支持持久化，也沒有推出官方的分佈式集羣模式，只能靠開發者在業務應用中本身手動擴展實現，沒法知足可視化，易配置的需求。

2.3 永遠經典的 Quartz

2.3.1 基本介紹

Quartz框架是Java領域最著名的開源任務調度工具，也是目前事實上的定時任務標準，幾乎所有的開源定時任務框架都是基於Quartz核心調度構建而成。

2.3.2 原理解析

核心組件和架構

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 關鍵概念

（1）Scheduler：任務調度器，是執行任務調度的控制器。本質上是一個計劃調度容器，註冊了所有Trigger和對應的JobDetail， 使用線程池做爲任務運行的基礎組件，提升任務執行效率。

（2）Trigger：觸發器，用於定義任務調度的時間規則，告訴任務調度器何時觸發任務，其中CronTrigger是基於cron表達式構建的功能強大的觸發器。

（3）Calendar：日曆特定時間點的集合。一個trigger能夠包含多個Calendar，可用於排除或包含某些時間點。

（4）JobDetail：是一個可執行的工做，用來描述Job實現類及其它相關的靜態信息，如Job的名稱、監聽器等相關信息。 

（5）Job：任務執行接口，只有一個execute方法，用於執行真正的業務邏輯。

（6）JobStore：任務存儲方式，主要有RAMJobStore和JDBCJobStore，RAMJobStore是存儲在JVM的內存中，有丟失和數量受限的風險，JDBCJobStore是將任務信息持久化到數據庫中，支持集羣。

2.3.3 實踐說明

（1）關於Quartz的基本使用

  • 可參考Quartz官方文檔和網上博客實踐教程。

（2）業務使用要知足動態修改和重啓不丟失， 通常須要使用數據庫進行保存。

  • Quartz自己支持JDBCJobStore，可是其配置的數據表比較多，官方推薦配置可參照官方文檔，超過10張表，業務使用比較重。

  • 在使用的時候只須要存在基本trigger配置和對應任務以及相關執行日誌的表便可知足絕大部分需求。

（3）組件化

  • 將quartz動態任務配置信息持久化到數據庫，將數據操做包裝成基本jar包，供項目之間使用，引用項目只須要引入jar包依賴和配置對應的數據表，使用時就能夠對Quartz配置透明。

（4）擴展

  • 集羣模式

    經過故障轉移和負載均衡實現了任務的高可用性，經過數據庫的鎖機制來確保任務執行的惟一性，可是集羣特性僅僅只是用來HA，節點數量的增長並不會提高單個任務的執行效率，不能實現水平擴展。

  • Quartz插件

    能夠對特定須要進行擴展，好比增長觸發器和任務執行日誌，任務依賴串行處理場景，可參考：quartz插件——實現任務之間的串行調度

2.3.4 缺陷和不足

（1）須要把任務信息持久化到業務數據表，和業務有耦合。

（2）調度邏輯和執行邏輯並存於同一個項目中，在機器性能固定的狀況下，業務和調度之間不可避免地會相互影響。

（3）quartz集羣模式下，是經過數據庫獨佔鎖來惟一獲取任務，任務執行並無實現完善的負載均衡機制。

2.4 輕量級神器 XXL-JOB

2.4.1 基本介紹

XXL-JOB是一個輕量級分佈式任務調度平臺，主打特色是平臺化，易部署，開發迅速、學習簡單、輕量級、易擴展，代碼仍在持續更新中。

 「調度中心」是任務調度控制檯，平臺自身並不承擔業務邏輯，只是負責任務的統一管理和調度執行，而且提供任務管理平臺，  「執行器」 負責接收「調度中心」的調度並執行，可直接部署執行器，也能夠將執行器集成到現有業務項目中。 經過將任務的調度控制和任務的執行解耦，業務使用只須要關注業務邏輯的開發。

主要提供了任務的動態配置管理、任務監控和統計報表以及調度日誌幾大功能模塊，支持多種運行模式和路由策略，可基於對應執行器機器集羣數量進行簡單分片數據處理。

2.4.2 原理解析

2.1.0版本前核心調度模塊都是基於quartz框架，2.1.0版本開始自研調度組件，移除quartz依賴 ，使用時間輪調度。

分佈式定時任務調度框架實踐

2.4.3 實踐說明

詳細配置和介紹參考官方文檔。

 2.4.3.1 demo使用：

示例1：實現簡單任務配置，只須要繼承IJobHandler 抽象類，並聲明註解 

@JobHandler(value="offlineTaskJobHandler") ，實現業務邏輯便可。（注：這次引入了dubbo，後文介紹）。

@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：分片廣播任務。

@JobHandler(value="shardingJobHandler")
@Service
public class ShardingJobHandler extends IJobHandler {

   @Override
   public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {

      // 分片參數
      ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();
      XxlJobLogger.log("分片參數：當前分片序號 = {}, 總分片數 = {}", shardingVO.getIndex(), shardingVO.getTotal());

      // 業務邏輯
      for (int i = 0; i < shardingVO.getTotal(); i++) {
         if (i == shardingVO.getIndex()) {
            XxlJobLogger.log("第 {} 片, 命中分片開始處理", 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和業務facade jar包依賴。

<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消費端配置（可根據環境定義多個配置文件，經過profile切換）。

## Dubbo 服務消費者配置
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）代碼中經過@Reference注入facade接口便可。

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

（4）啓動程序加入@EnableDubboConfiguration註解。

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

2.4.4 任務可視化配置 

內置了平臺項目，方便了開發者對任務的管理和執行日誌的監控，並提供了一些便於測試的功能。

分佈式定時任務調度框架實踐

2.4.5 擴展 

（1）任務監控和報表的優化。

（2）任務報警方式的擴展，好比加入告警中心，提供內部消息，短信告警。

（3）對實際業務內部執行出現異常狀況下的不一樣監控告警和重試策略。

2.5 高可用 Elastic-Job

2.5.1 基本介紹

Elastic-Job是一個分佈式調度解決方案，由兩個相互獨立的子項目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud組成。

Elastic-Job-Lite定位爲輕量級無中心化解決方案，使用jar包的形式提供分佈式任務的協調服務。

Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker的解決方案，額外提供資源治理、應用分發以及進程隔離等服務。

惋惜的是已經兩年沒有迭代更新記錄。   

2.5.2 原理解析

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2.5.3 實踐說明

2.5.3.1 demo使用

（1）安裝zookeeper，配置註冊中心config，配置文件加入註冊中心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）配置數據源config，並配置文件中加入數據源配置。​​​​​​​

@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）爲了便於靈活配置不一樣的任務觸發事件，加入ElasticSimpleJob註解。​​​​​​​

@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）對配置進行初始化。​​​​​​​

@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）實現 SimpleJob接口，按上文中方法整合dubbo, 完成業務邏輯。​​​​​​​

@ElasticSimpleJob(
        cron = "*/10 * * * * ?",
        jobName = "OfflineTaskJob",
        shardingTotalCount = 2,
        jobParameter = "測試參數",
        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, 做業分片總數: %s, " +
                        "當前分片項: %s.當前參數: %s," +
                        "做業名稱: %s.做業自定義參數: %s"
                ,
                Thread.currentThread().getId(),
                shardingContext.getShardingTotalCount(),
                shardingContext.getShardingItem(),
                shardingContext.getShardingParameter(),
                shardingContext.getJobName(),
                shardingContext.getJobParameter()
        ));
    }
}

分佈式定時任務調度框架實踐

分佈式定時任務調度框架實踐

2.6 其他開源框架

（1）Saturn：Saturn是惟品會開源的一個分佈式任務調度平臺，在Elastic Job的基礎上進行了改造。

（2）SIA-TASK：是宜信開源的分佈式任務調度平臺。

3、優劣勢對比和業務場景適配思考

分佈式定時任務調度框架實踐​​​​​​​

業務思考：

  1. 豐富任務監控數據和告警策略。

  2. 接入統一登陸和權限控制。

  3. 進一步簡化業務接入步驟。

4、結語

對於併發場景不是特別高的系統來講，xxl-job配置部署簡單易用，不須要引入多餘的組件，同時提供了可視化的控制檯，使用起來很是友好，是一個比較好的選擇。但願直接利用開源分佈式框架能力的系統，建議根據自身的狀況來進行合適的選型。

附：參考文獻

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