Elastic-Job分布式调度

1、首先，咱们来看一个问题：

使用quartz或者spring-task实现任务调度在集群环境下有什么问题？

答：

一、不敢轻易跟着应用服务多节点部署，可能会重复屡次执行而引起系统逻辑的错误

二、quartz的集群基于数据库的状态标记，涉及的表多达十多张，节点数量的增长并不能给咱们的每次执行效率带来提高，即不能实现水平扩展。

2、一个好的任务调度解决方案应该能知足如下几点：

一、一致性（保证定时任务单独执行）

二、高可用性 (当前定时任务因外部缘由执行失败后有替代方案)

三、定时任务分布式处理（并行处理）

而这些问题已经有前辈都考虑到了，提供了不少的解决方案

TBSchedule：由淘宝开源的分布式调度解决方案，目前好像没有维护了，文档较少

Elastic-Job：由当当网开源的分布式调度解决方案，文档丰富友好，上手简单

Elastic-Job官网地址：http://elasticjob.io/index_zh.html

3、Elastic-Job介绍

Elastic-Job是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。

Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务。

Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker(TBD)的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等服务，Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud提供同一套API开发做业，开发者仅需一次开发，便可根据须要以Lite或Cloud的方式部署

4、Elastic-Job-Lite优点及特色：

1. 分布式调度 Elastic-Job-Lite并没有做业调度中心节点，而是基于部署做业框架的程序在到达相应时间点时各自触发调度。 注册中心仅用于做业注册和监控信息存储。而主做业节点仅用于处理分片和清理等功能

2. 做业高可用 Elastic-Job-Lite提供最安全的方式执行做业。将分片总数设置为1，并使用多于1台的服务器执行做业，做业将会以1主n从的方式执行。 一旦执行做业的服务器崩溃，等待执行的服务器将会在下次做业启动时替补执行。开启失效转移功能效果更好，能够保证在本次做业执行时崩溃，备机当即启动替补执行。

3. 最大限度利用资源 Elastic-Job-Lite也提供最灵活的方式，最大限度的提升执行做业的吞吐量。将分片项设置为大于服务器的数量，最好是大于服务器倍数的数量，做业将会合理的利用分布式资源，动态的分配分片项。 例如：3台服务器，分红10片，则分片项分配结果为服务器A=0,1,2;服务器B=3,4,5;服务器C=6,7,8,9。 若是服务器C崩溃，则分片项分配结果为服务器A=0,1,2,3,4;服务器B=5,6,7,8,9。在不丢失分片项的状况下，最大限度的利用现有资源提升吞吐量。

4. 运维平台：提供web控制台用于管理做业

5、简单使用：

请先安装3.4.6版本以上的zookeeper

一、maven添加jar依赖

<!-- elastic-job start -->
<dependency>
	<groupId>com.dangdang</groupId>
	<artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId>
	<version>2.0.0</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>com.dangdang</groupId>
	<artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId>
	<version>2.0.0</version>
</dependency>
<!-- elastic-job end -->

<!-- zookeeper -->
<dependency>
	<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
	<artifactId>zookeeper</artifactId>
	<version>3.4.9</version>
</dependency>

二、elastic-job与spring整合配置：

<?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">
    <!--配置做业注册中心 -->
    <reg:zookeeper id="regCenter" server-lists="172.18.7.133:2181" namespace="dd-job"
                   base-sleep-time-milliseconds="1000" max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3" />

    <!-- 配置做业-->
    <job:simple id="mySimpleJob" class="com.muheda.sipm.task.TestTask" registry-center-ref="regCenter"
                sharding-total-count="1" cron="0 0/5 * * * ?" overwrite="true" failover="true"/>
</beans>

server-lists：zookeeper地址

sharding-total-count为分片数量，设置为1的时候，做业只会被分配到第一台机器进行处理；官网建议此值应为物理机的倍数

①分片策略：

1）、基于平均分配算法的分片策略，也是默认的分片策略； 若是分片不能整除，则不能整除的多余分片将依次追加到序号小的服务器

2）、根据做业名的哈希值奇偶数决定IP升降序算法的分片策略

3）、根据做业名的哈希值对服务器列表进行轮转的分片策略

②分片后台处理：

若是咱们的数据库只有一个，而物理机设置有多台集群，怎么使用分片查询功能？这里有一个处理办法是，第三步中的定时任务业务类中能够经过shardingContext.getShardingTotalCount()和shardingContext.getShardingItem()取到总的分片数量和当前分片编号，咱们在执行业务查询的时候能够在sql后面这样处理：

shardingContext.getShardingItem() = Id%shardingContext.getShardingTotalCount()

三、定时任务业务类：

package com.muheda.sipm.task;

import com.dangdang.ddframe.job.api.ShardingContext;
import com.dangdang.ddframe.job.api.simple.SimpleJob;
import org.apache.log4j.Logger;

/**
 * @Author: Sorin
 * @Descriptions:
 * @Date: Created in 2018/2/1
 */
public class TestTask implements SimpleJob {

    private static Logger logger = Logger.getLogger(SimpleJob.class);

    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        logger.info(String.format("ShardingItem: %s | Thread: %s | %s",
                shardingContext.getShardingItem(), Thread.currentThread().getId(), "SIMPLE"));
        logger.info("定时任务测试");
    }
}

四、使用不依赖与Spring的方式：

LoadElasticJob在项目启动后加载一次，里面加载job

@Component
public class LoadElasticJob implements InitializingBean {

    private Logger logger = Logger.getLogger(this.getClass());

    static int initBoolean = 0;

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        if(initBoolean==0){
            init();
        }
        initBoolean++;
    }

    public void init(){
        logger.info("定时任务开始启动！");
        CoordinatorRegistryCenter regCenter = ElasticJobUtils.setUpRegistryCenter();
        // 店铺统计定时任务
        ElasticJobUtils.jobShopStat(regCenter);
        logger.info("定时任务启动成功！");
    }
}

ElasticJobUtils中定义具体的job属性，至关于以前的xml中的bean.业务类是同样的，这里就不贴出来了

public class ElasticJobUtils {

    private static final String ZOOKEEPER_URL = PropertiesUtil.getValue("ZOOKEEPER_URL");
    private static final String JOB_NAMESPACE = PropertiesUtil.getValue("JOB_NAMESPACE");

    public static CoordinatorRegistryCenter setUpRegistryCenter() {
        ZookeeperConfiguration zkConfig = new ZookeeperConfiguration(ZOOKEEPER_URL, JOB_NAMESPACE);
        CoordinatorRegistryCenter result = new ZookeeperRegistryCenter(zkConfig);
        result.init();
        return result;
    }

    /**
     * @Descripton: 店铺统计定时任务
     * @Author: Sorin
     * @param regCenter
     * @param jobEventConfig
     * @Date: 2018/3/19
     */
    public static void jobShopStat(final CoordinatorRegistryCenter regCenter){
        JobCoreConfiguration coreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder(PropertiesUtil.getValue("job_shop_stat"), PropertiesUtil.getValue("core_shop_stat"), 1).build();
        SimpleJobConfiguration simpleJobConfig = new SimpleJobConfiguration(coreConfig, StatManageAction.class.getCanonicalName());
        new JobScheduler(regCenter, LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).build()).init();
    }
}

6、运维平台

解压缩elastic-job-lite-console-${version}.tar.gz并执行bin\start.sh。 打开浏览器访问 http://localhost:8899/ 便可访问控制台

参考https://www.cnblogs.com/2nao/p/8250663.html