分布式做业 Elastic-Job 快速上手指南，从理论到实战一文搞定！

Elastic-Job支持 JAVA API 和 Spring 配置两种方式配置任务，这里咱们使用 JAVA API 的形式来建立一个简单的任务入门，如今都是 Spring Boot 时代了，因此不建议使用 Spring 配置文件的形式。

Elastic-Job 须要依赖 Zookeeper 中间件，用于注册和协调做业分布式行为的组件，目前仅支持 Zookeeper。咱们已经建立了 Zookeeper 集群！

环境要求

一、Java 请使用 JDK 1.7 及其以上版本。

二、Zookeeper 请使用 Zookeeper 3.4.6 及其以上版本。

三、Maven 请使用 Maven 3.0.4 及其以上版本。

引入maven依赖

<dependency>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId>
    <version>2.1.5</version>
</dependency>

这里有一个坑，这个依赖里面会包含有两个不一样版本的 curator-client，致使调用里面方法的时候会找不到方法，因此须要单独引入 curator-client 的依赖包。

<dependency>
	<groupId>org.apache.curator</groupId>
	<artifactId>curator-client</artifactId>
	<version>2.11.1</version>
</dependency>

建立做业

Elastic-Job 提供 Simple、Dataflow 和 Script 3种做业类型。

方法参数 shardingContext 包含做业配置、片和运行时信息。可经过 getShardingTotalCount(), getShardingItem() 等方法分别获取分片总数，运行在本做业服务器的分片序列号等。

这里咱们建立一个简单（Simple）做业。

public class MyElasticJob implements SimpleJob {

	@Override
	public void execute(ShardingContext context) {
		switch (context.getShardingItem()) {
			case 0: {
				System.out.println("MyElasticJob - 0");
				break;
			}
			case 1: {
				System.out.println("MyElasticJob - 1");
				break;
			}
			case 2: {
				System.out.println("MyElasticJob - 2");
				break;
			}
			default: {
				System.out.println("MyElasticJob - default");
			}
		}
	}
}

上面的0-2涉及分布式做业框架中分片的概念

任务的分布式执行，须要将一个任务拆分为多个独立的任务项，而后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项。

例如：有一个遍历数据库某张表的做业，现有2台服务器。为了快速的执行做业，那么每台服务器应执行做业的50%。为知足此需求，可将做业分红2片，每台服务器执行1片。做业遍历数据的逻辑应为：服务器A遍历ID以奇数结尾的数据；服务器B遍历ID以偶数结尾的数据。若是分红10片，则做业遍历数据的逻辑应为：每片分到的分片项应为ID%10，而服务器A被分配到分片项0,1,2,3,4；服务器B被分配到分片项5,6,7,8,9，直接的结果就是服务器A遍历ID以0-4结尾的数据；服务器B遍历ID以5-9结尾的数据。

做业分片策略：http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/02-guide/job-sharding-strategy/

配置做业

Elastic-Job 配置分为3个层级，分别是 Core, Type 和 Root，每一个层级使用类似于装饰者模式的方式装配。

Core 对应 JobCoreConfiguration，用于提供做业核心配置信息，如：做业名称、分片总数、CRON表达式等。

Type 对应 JobTypeConfiguration，有3个子类分别对应 SIMPLE, DATAFLOW 和 SCRIPT 类型做业，提供3种做业须要的不一样配置，如：DATAFLOW 类型是否流式处理或 SCRIPT 类型的命令行等。

Root 对应 JobRootConfiguration，有2个子类分别对应 Lite 和 Cloud 部署类型，提供不一样部署类型所需的配置，如：Lite类型的是否须要覆盖本地配置或 Cloud 占用 CPU 或 Memory 数量等。

在 Spring Boot 启动类里面加做业配置代码。

private static CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter() {
    CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration("192.168.10.31:2181,192.168.10.32:2181,192.168.10.33:2181", "elastic-job-demo"));
    regCenter.init();
    return regCenter;
}

private static LiteJobConfiguration createJobConfiguration() {
    // 定义做业核心配置
    JobCoreConfiguration simpleCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder("demoSimpleJob", "0/15 * * * * ?", 10).build();
    
    // 定义SIMPLE类型配置
    SimpleJobConfiguration simpleJobConfig = new SimpleJobConfiguration(simpleCoreConfig, MyElasticJob.class.getCanonicalName());
    
    // 定义Lite做业根配置
    LiteJobConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).build();
}

@Bean
public CommandLineRunner commandLineRunner() {
	return (String... args) -> {
		new JobScheduler(createRegistryCenter(), createJobConfiguration()).init();
	};
}

SimpleJobConfiguration 实现了JobTypeConfiguration接口。

LiteJobConfiguration 实现了JobRootConfiguration接口。

使用CommandLineRunner，能够等 Spring Boot 启动后再启动 Elastic-Job 做业。

其余的最基础的 Spring Boot 的配置就不说了，不懂的能够去公众号菜单 Spring Boot 专题中学习。

更多做业的配置请参考官方文档：http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/02-guide/config-manual/

启动做业

在工具里面使用 maven 命令 spring-boot:run 启动便可。

程序输出：

MyElasticJob - 0
MyElasticJob - 1
MyElasticJob - 2
MyElasticJob - default
MyElasticJob - default
MyElasticJob - default
MyElasticJob - default
MyElasticJob - default
MyElasticJob - default
MyElasticJob - default

因为是单个实例，全部 10 个分片都在一个实例输出来了，如今咱们把它打成 jar 包，而后再用另一个端口启动看下是否分片成功。

两边分别输出：

MyElasticJob - 0
MyElasticJob - 1
MyElasticJob - 2
MyElasticJob - default
MyElasticJob - default

和

MyElasticJob - default
MyElasticJob - default
MyElasticJob - default
MyElasticJob - default
MyElasticJob - default

上面的输出信息说明分片成功了，而后停掉一个项目后发现又自动触发分片，全部的都在同一个输出来了。

能够看出分片功能真的很是实用，做业开发起来真的很方便，整个架构也很清晰，推荐你们使用。

后面还更多的 Elastic-Job 实战干货请继续关注，以为有用就动手分享鼓励一下咱们吧！

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