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一、分布式任务调度概述
什么是任务调度平台
任务调度是指基于给定的时间点,给定的时间间隔又或者给定执行次数自动的执行任务。我们可以思考一下在以下场景中,我们应该怎么实现:
- 支付系统每天凌晨 1 点,进行一天清算,每月 1 号进行上个月清算;
- 电商整点抢购,商品价格8点整开始优惠
- 12306 购票系统,超过 30 分钟没有成功支付订单的,进行回收处理
为什么需要任务调度平台
定时任务是程序员不可避免的话题,很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务。一般来说,系统可以使用消息传递代替部分定时任务(比如商品成功发货后,需要向客户发送短信提醒),两者有很多相似之处,一些场景下也可以相互替换,但是有一些不能:
- 时间驱动/ 事件驱动: 内部系统一般可以通过事件来驱动,但如果涉及到外部系统,则只能使用时间驱动。如爬取外部网站价格,每小时爬一次。
- 批量处理/ 逐条处理: 批量处理堆积的数据更加高效,在不需要实时性的情况下比消息中间件更有优势。而且有的业务逻辑只能批量处理,如移动每个月结算我们的花费。
- 实时性/ 非实时性: 消息中间件能够做到实时处理数据,但是有些情况下并不需要实时,比如:vip 升级。
- 系统内部/ 系统解耦: 定时任务调度一般是在系统内部,而消息中间件可用于两个系统间
并且对于分布式系统来说,如果处理不当,会存在同一系统不同节点之间定时任务相互影响的问题,再考虑上监控、日志、信息面板,加上不同系统之间管理维护的问题,自己实现一套的成本又上来了..所以我们可以考虑一些比较成熟的任务调度平台来使用。
任务调度框架选型
Java 领域主要分布式调度系统如下:
- xxl-job:是一个轻量级分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展 。
- Elastic-Job: 当当开源的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采用自研Mesos Framework的解决方案,额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等功能;
- Saturn:是唯品会开源的一个分布式任务调度平台,在当当开源的Elastic Job基础上,取代传统的Linux Cron/Spring Batch Job的方式,做到全域统一配置,统一监控,任务高可用以及分片并发处理;
- light-task-scheduler:阿里员工开源的个人项目,主要用于解决分布式任务调度问题,支持实时任务,定时任务和Cron任务。有较好的伸缩性,扩展性,健壮稳定性
- Quartz: Java定时任务的标配。利用数据库的锁机制实现集群调度,业务代码需要考虑调度的逻辑,对业务代码有入侵。
在这之前,我是一个都不知道的..有很多文章对他们进行对比,我们就参考其中一篇(下 2),选择热门且成熟的 XXL-JOB 来上手研究一下。
二、XXL-JOB
概述
官方中文文档:http://www.xuxueli.com/xxl-job/
XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。
快速入门 - 本地运行
先定个小目标,先把它在本地跑起来先。
第一步:下载代码到本地
找一个合适的目录,然后执行下列语句把代码下载到本地:
$ git clone https://github.com/xuxueli/xxl-job.git
第二步:执行初始化 SQL,再用 IDEA 打开
找到 /xxl-job/doc/db/table_xxl_job.sql
初始化 SQL 脚本,并在本地执行。
然后按照 Maven 格式将源码导入 IDEA,源码结构如下:
xxl-job-admin:调度中心
xxl-job-core:公共依赖
xxl-job-executor-samples:执行器Sample示例(选择合适的版本执行器,可直接使用,也可以参考其并将现有项目改造成执行器)
:xxl-job-executor-sample-springboot:Springboot版本,通过Springboot管理执行器,推荐这种方式;
:xxl-job-executor-sample-spring:Spring版本,通过Spring容器管理执行器,比较通用;
:xxl-job-executor-sample-frameless:无框架版本;
:xxl-job-executor-sample-jfinal:JFinal版本,通过JFinal管理执行器;
:xxl-job-executor-sample-nutz:Nutz版本,通过Nutz管理执行器;
第三步:配置并启动 "调度中心"
调度中心配置文件地址:
/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/xxl-job-admin.properties
调度中心配置内容说明:
### 调度中心JDBC链接:链接地址请保持和初始化时创建的数据库保持一致
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root_pwd
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
### 报警邮箱
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=25
[email protected]
spring.mail.password=xxx
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true
spring.mail.properties.mail.smtp.socketFactory.class=javax.net.ssl.SSLSocketFactory
### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=
### xxl-job, i18n (default empty as chinese, "en" as english)
xxl.job.i18n=
在第一次启动的项目的时候可能会遇到找不到 log 文件的错误(Failed to create
),我们只需要自己手动创建一下就好了,具体可以参照这篇文章:https://blog.csdn.net/leeue/article/details/100779424,记得之后再手动把当前目录权限置为可写状态哦:sudo chmod 777 xxl-job
当一切配置好了之后,我们就可以启动项目了,调度中心访问地址:http://localhost:8080/xxl-job-admin(该地址执行期将会使用到,作为回调地址),默认登录账号 "admin/123456",登录后运行界面如下图所示:
至此,「调度中心」项目已经部署成功了,调度中心集群(可选)配置可参考官方文档。
第四步:配置启动"执行器"
执行器配置,配置文件地址:
/xxl-job/xxl-job-executor-samples/xxl-job-executor-sample-springboot/src/main/resources/application.properties
执行器配置,配置内容说明:
### 调度中心部署跟地址 [选填]:如调度中心集群部署存在多个地址则用逗号分隔。执行器将会使用该地址进行"执行器心跳注册"和"任务结果回调";为空则关闭自动注册;
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
### 执行器AppName [选填]:执行器心跳注册分组依据;为空则关闭自动注册
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-sample
### 执行器IP [选填]:默认为空表示自动获取IP,多网卡时可手动设置指定IP,该IP不会绑定Host仅作为通讯实用;地址信息用于 "执行器注册" 和 "调度中心请求并触发任务";
xxl.job.executor.ip=
### 执行器端口号 [选填]:小于等于0则自动获取;默认端口为9999,单机部署多个执行器时,注意要配置不同执行器端口;
xxl.job.executor.port=9999
### 执行器通讯TOKEN [选填]:非空时启用;(注意与调度中心保持一致)
xxl.job.accessToken=
### 执行器运行日志文件存储磁盘路径 [选填] :需要对该路径拥有读写权限;为空则使用默认路径;
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
### 执行器日志保存天数 [选填] :值大于3时生效,启用执行器Log文件定期清理功能,否则不生效;
xxl.job.executor.logretentiondays=-1
同样,也要注意一下日志文件的创建和权限问题,解决方法同上。
当配置完成之后运行起来,我们就可以在刚才的任务调度中心的主页,在右上角的「执行器的数量」上 + 1 了。
第五步:开发第一个任务
当「调度中心」和「执行器」都启动之后,我们可以直接在「调度中心」的任务管理界面新增一条配置如下图所示(参考)的任务:
我们点击「操作」按钮下的「GLUE IDE」可以手动编写我们要执行的脚本,我们可以把我们的任务代码改写成如下的样子:
package com.xxl.job.service.handler;
import com.xxl.job.core.log.XxlJobLogger;
import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.handler.IJobHandler;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class DemoGlueJobHandler extends IJobHandler {
@Override
public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
XxlJobLogger.log("XXL-JOB, Hello World.");
for (int i = 0; i < 5; i++) {
XxlJobLogger.log("beat at:" + i);
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
}
return SUCCESS;
}
}
点击「保存」,然后继续在「操作」按钮下点击「执行一次」的操作,就可以在「调度日志」中看到我们的任务执行情况啦:
可以看到默认执行器中的日志输出了:
回头理解一下过程
到目前为止,我们整个搭建运行的过程都比较顺滑,没有出现什么阻碍,现在我们稍微来理解一下这个过程。
首先我们在本地初始化了框架提供的 SQL 语句,里面定义的结构足够我们不管是单机还是分布式的任务管理需求。然后我们简单配置了一下连接的数据库、报警邮件、token 等信息成功启动了「调度中心」项目。这个时候项目中默认注册一个名字为 xxl-job-exectutor-sample
的执行器(名字同默认执行器的 AppName
),并且采用的是自动注册的方式。
等我们把执行器配置项里的 xxl,job.admin.addresses
填写上「调度中心」实际的地址,然后 token 保持与「调度中心」一致,启动执行器时,执行器就会把自身的一些基础信息发送给「调度中心」,这时候「调度中心」会把接收到的注册信息与自身注册列表里的 AppName
进行对比(AppName
是每一个执行器的唯一标示),有匹配时就会把 ip
自动填写上(多个节点就写多个地址),并在 xxl_job_registry
表上更新信息。执行器可以简单理解为项目内嵌了端口为 9999(默认端口)的一个 Server。(架构图如下)
任务 "运行模式"
在刚才的「快速入门」中,我们新建了一个「GLUE模式(Java)」模式的任务,我们在新建任务时可以直接在「调度中心」上编辑代码,然后让我们的 ”执行器“ 执行,这样的一种模式是把代码直接放在「调度中心」的做法,它的原理是:每个 "GLUE模式(Java)" 任务的代码,实际上是“一个继承自 “IJobHandler” 的实现类的类代码”,“执行器”接收到“调度中心”的调度请求时,会通过 Groovy 类加载器加载此代码,实例化成 Java 对象,同时注入此代码中声明的 Spring 服务(请确保 Glue 代码中的服务和类引用在“执行器”项目中存在),然后调用该对象的 execute 方法,执行任务逻辑。
另外一种方式是你提前把代码写进「执行器」程序中,这样的模式在 XXL-JOB 中叫做「Bean模式」:每个 Bean 模式任务都是一个 Spring 的 Bean 类实例,它被维护在“执行器”项目的 Spring 容器中。任务类需要加 “@JobHandler(value="名称")” 注解,因为“执行器”会根据该注解识别 Spring 容器中的任务。任务类需要继承统一接口 “IJobHandler”,任务逻辑在 execute 方法中开发,因为“执行器”在接收到调度中心的调度请求时,将会调用 “IJobHandler” 的 execute 方法,执行任务逻辑。
例如在 XXL-JOB 提供的实例代码中就有下面这么一段儿:
package com.xxl.job.executor.service.jobhandler;
import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.handler.IJobHandler;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.JobHandler;
import com.xxl.job.core.log.XxlJobLogger;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* 任务Handler示例(Bean模式)
*
* 开发步骤:
* 1、继承"IJobHandler":“com.xxl.job.core.handler.IJobHandler”;
* 2、注册到Spring容器:添加“@Component”注解,被Spring容器扫描为Bean实例;
* 3、注册到执行器工厂:添加“@JobHandler(value="自定义jobhandler名称")”注解,注解value值对应的是调度中心新建任务的JobHandler属性的值。
* 4、执行日志:需要通过 "XxlJobLogger.log" 打印执行日志;
*
* @author xuxueli 2015-12-19 19:43:36
*/
@JobHandler(value="demoJobHandler")
@Component
public class DemoJobHandler extends IJobHandler {
@Override
public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
XxlJobLogger.log("XXL-JOB, Hello World.");
for (int i = 0; i < 5; i++) {
XxlJobLogger.log("beat at:" + i);
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
}
return SUCCESS;
}
}
我们就能在创建任务时直接按照下图这样创建,那么在调用任务时,"执行器" 就能够如愿的执行上面的逻辑:
当然 XXL-JOB 还能支持一些脚本语言类型的模式:
- shell脚本:任务运行模式选择为 "GLUE模式(Shell)"时支持 "shell" 脚本任务;
- python脚本:任务运行模式选择为 "GLUE模式(Python)"时支持 "python" 脚本任务;
- nodejs脚本:务运行模式选择为 "GLUE模式(NodeJS)"时支持 "nodejs" 脚本任务;
三、接入指南
- 前提:已经搭建并成功运行了「调度中心」服务。
快速接入
第一步,我们需要在 pom 文件中引入 xxl-job-core
的 Maven 依赖,不过比较奇怪的是,明明 Github 上最新版本是 2.1.1,Maven 仓库上却没有最新的包,所以只能用 2.1.0 的:
<dependency>
<groupId>com.xuxueli</groupId>
<artifactId>xxl-job-core</artifactId>
<version>2.1.0</version>
</dependency>
第二步,在配置文件中加入 xxl 相关的配置文件信息,不管 yml 格式还是 properties 都行,上面提供了 properties 的版本,这了就提供一个 yml 格式的作参考吧:
xxl:
job:
accessToken: xxxx
admin:
addresses: http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
executor:
appname: test
logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandler
logretentiondays: -1
ip:
port: 9999
第三步,在合适的包目录下新建 XxlJobConfig
配置类:
@Configuration
public class XxlJobConfig {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);
@Value("${xxl.job.admin.addresses}")
private String adminAddresses;
@Value("${xxl.job.executor.appname}")
private String appName;
@Value("${xxl.job.executor.ip}")
private String ip;
@Value("${xxl.job.executor.port}")
private int port;
@Value("${xxl.job.accessToken}")
private String accessToken;
@Value("${xxl.job.executor.logpath}")
private String logPath;
@Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
private int logRetentionDays;
@Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "destroy")
public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
xxlJobSpringExecutor.setAppName(appName);
xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
return xxlJobSpringExecutor;
}
/**
* 针对多网卡、容器内部署等情况,可借助 "spring-cloud-commons" 提供的 "InetUtils" 组件灵活定制注册IP;
*
* 1、引入依赖:
* <dependency>
* <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
* <artifactId>spring-cloud-commons</artifactId>
* <version>${version}</version>
* </dependency>
*
* 2、配置文件,或者容器启动变量
* spring.cloud.inetutils.preferred-networks: 'xxx.xxx.xxx.'
*
* 3、获取IP
* String ip_ = inetUtils.findFirstNonLoopbackHostInfo().getIpAddress();
*/
}
至此,我们的项目就差不多完成了我们的接入工作了,就只剩下开发 Handler 的工作量了。
第四步,建一个示例 DemoJobHandler
在平台上自测一下:
@JobHandler(value="demoJobHandler")
@Component
public class DemoJobHandler extends IJobHandler {
@Override
public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
XxlJobLogger.log("XXL-JOB, Hello World.");
for (int i = 0; i < 5; i++) {
XxlJobLogger.log("beat at:" + i);
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
}
return SUCCESS;
}
}
然后我们可以启动项目,看看「调度中心」是否已经成功注册当前项目的「执行器」,再使用上面介绍的「新建任务」的方法,来测试一下是否正常接入。
小结
总体来说 XXL-JOB 非常的容易上手,并且官方提供了很友好的实例代码,包括一些高级特性「分片」、「远程调用」等多种任务都能够很好的通过示例代码理解和使用,这里就不再详细赘述了..官方文档已经很完善了,感兴趣的小伙伴可以去阅读以下。
参考资料
- https://www.expectfly.com/2017/08/15/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E5%AE%9A%E6%97%B6%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E6%96%B9%E6%A1%88%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%80%89%E5%9E%8B/ - 分布式定时任务调度系统选型
- https://www.yzhu.name/2019/03/30/Schedule-Job/ - 分布式调度系统选型
- https://blog.csdn.net/qq924862077/article/details/82708610 - XXL-JOB原理--执行器注册(二)
按照惯例黏一个尾巴:
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