Elastic-Job原理

概述
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。

功能列表
分佈式調度協調
彈性擴容縮容
失效轉移
錯過執行做業重觸發
做業分片一致性，保證同一分片在分佈式環境中僅一個執行實例
自診斷並修復分佈式不穩定形成的問題
支持並行調度
支持做業生命週期操做
豐富的做業類型
Spring整合以及命名空間提供
運維平臺
基本概念
1. 分片概念
任務的分佈式執行，須要將一個任務拆分爲多個獨立的任務項，而後由分佈式的服務器分別執行某一個或幾個分片項。

例如：有一個遍歷數據庫某張表的做業，現有2臺服務器。爲了快速的執行做業，那麼每臺服務器應執行做業的50%。 爲知足此需求，可將做業分紅2片，每臺服務器執行1片。做業遍歷數據的邏輯應爲：服務器A遍歷ID以奇數結尾的數據；服務器B遍歷ID以偶數結尾的數據。 若是分紅10片，則做業遍歷數據的邏輯應爲：每片分到的分片項應爲ID%10，而服務器A被分配到分片項0,1,2,3,4；服務器B被分配到分片項5,6,7,8,9，直接的結果就是服務器A遍歷ID以0-4結尾的數據；服務器B遍歷ID以5-9結尾的數據。

2. 分片項與業務處理解耦
Elastic-Job並不直接提供數據處理的功能，框架只會將分片項分配至各個運行中的做業服務器，開發者須要自行處理分片項與真實數據的對應關係。

3. 個性化參數的適用場景
個性化參數即shardingItemParameter，能夠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。

例如：按照地區水平拆分數據庫，數據庫A是北京的數據；數據庫B是上海的數據；數據庫C是廣州的數據。 若是僅按照分片項配置，開發者須要瞭解0表示北京；1表示上海；2表示廣州。 合理使用個性化參數能夠讓代碼更可讀，若是配置爲0=北京,1=上海,2=廣州，那麼代碼中直接使用北京，上海，廣州的枚舉值便可完成分片項和業務邏輯的對應關係。

核心理念
1. 分佈式調度
Elastic-Job-Lite並沒有做業調度中心節點，而是基於部署做業框架的程序在到達相應時間點時各自觸發調度。

註冊中心僅用於做業註冊和監控信息存儲。而主做業節點僅用於處理分片和清理等功能。

2. 做業高可用
Elastic-Job-Lite提供最安全的方式執行做業。將分片總數設置爲1，並使用多於1臺的服務器執行做業，做業將會以1主n從的方式執行。

一旦執行做業的服務器崩潰，等待執行的服務器將會在下次做業啓動時替補執行。開啓失效轉移功能效果更好，能夠保證在本次做業執行時崩潰，備機當即啓動替補執行。

3. 最大限度利用資源
Elastic-Job-Lite也提供最靈活的方式，最大限度的提升執行做業的吞吐量。將分片項設置爲大於服務器的數量，最好是大於服務器倍數的數量，做業將會合理的利用分佈式資源，動態的分配分片項。

例如：3臺服務器，分紅10片，則分片項分配結果爲服務器A=0,1,2;服務器B=3,4,5;服務器C=6,7,8,9。 若是服務器C崩潰，則分片項分配結果爲服務器A=0,1,2,3,4;服務器B=5,6,7,8,9。在不丟失分片項的狀況下，最大限度的利用現有資源提升吞吐量。