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1.1 为什么需要使用定时任务调度
(1)时间驱动处理场景:整点发送优惠券,每天更新收益,每天刷新标签数据和人群数据。
(2)批量处理数据:按月批量统计报表数据,批量更新短信状态,实时性要求不高。
(3)异步执行解耦:活动状态刷新,异步执行离线查询,与内部逻辑解耦。
1.2 使用需求和痛点
(1)任务执行监控告警能力。
(2)任务可灵活动态配置,无需重启。
(3)业务透明,低耦合,配置精简,开发方便。
(4)易测试。
(5)高可用,无单点故障。
(6)任务不可重复执行,防止逻辑异常。
(7)大任务的分发并行处理能力。
二、开源框架实践与探索
2.1 Java 原生 Timer 和ScheduledExecutorService
2.1.1 Timer使用
Timer缺陷:
Timer底层是使用单线程来处理多个Timer任务,这意味着所有任务实际上都是串行执行,前一个任务的延迟会影响到之后的任务的执行。
由于单线程的缘故,一旦某个定时任务在运行时,产生未处理的异常,那么不仅当前这个线程会停止,所有的定时任务都会停止。
Timer任务执行是依赖于系统绝对时间,系统时间变化会导致执行计划的变更。
由于上述缺陷,尽量不要使用Timer, idea中也会明确提示,使用ScheduledThreadPoolExecutor替代Timer 。
2.1.2 ScheduledExecutorService使用
ScheduledExecutorService对于Timer的缺陷进行了修补,首先ScheduledExecutorService内部实现是ScheduledThreadPool线程池,可以支持多个任务并发执行。
对于某一个线程执行的任务出现异常,也会处理,不会影响其他线程任务的执行,另外ScheduledExecutorService是基于时间间隔的延迟,执行不会由于系统时间的改变发生变化。
当然,ScheduledExecutorService也有自己的局限性:只能根据任务的延迟来进行调度,无法满足基于绝对时间和日历调度的需求。
2.2 Spring Task
2.2.1 Spring Task 使用
spring task 是spring自主开发的轻量级定时任务框架,不需要依赖其他额外的包,配置较为简单。
此处使用注解配置
2.2.2 Spring Task缺陷
Spring Task 本身不支持持久化,也没有推出官方的分布式集群模式,只能靠开发者在业务应用中自己手动扩展实现,无法满足可视化,易配置的需求。
2.3 永远经典的 Quartz
2.3.1 基本介绍
Quartz框架是Java领域最著名的开源任务调度工具,也是目前事实上的定时任务标准,几乎全部的开源定时任务框架都是基于Quartz核心调度构建而成。
2.3.2 原理解析
核心组件和架构
关键概念
(1)Scheduler:任务调度器,是执行任务调度的控制器。本质上是一个计划调度容器,注册了全部Trigger和对应的JobDetail, 使用线程池作为任务运行的基础组件,提高任务执行效率。
(2)Trigger:触发器,用于定义任务调度的时间规则,告诉任务调度器什么时候触发任务,其中CronTrigger是基于cron表达式构建的功能强大的触发器。
(3)Calendar:日历特定时间点的集合。一个trigger可以包含多个Calendar,可用于排除或包含某些时间点。
(4)JobDetail:是一个可执行的工作,用来描述Job实现类及其它相关的静态信息,如Job的名称、监听器等相关信息。
(5)Job:任务执行接口,只有一个execute方法,用于执行真正的业务逻辑。
(6)JobStore:任务存储方式,主要有RAMJobStore和JDBCJobStore,RAMJobStore是存储在JVM的内存中,有丢失和数量受限的风险,JDBCJobStore是将任务信息持久化到数据库中,支持集群。
2.3.3 实践说明
(1)关于Quartz的基本使用
可参考Quartz官方文档和网上博客实践教程。
(2)业务使用要满足动态修改和重启不丢失, 一般需要使用数据库进行保存。
Quartz本身支持JDBCJobStore,但是其配置的数据表比较多,官方推荐配置可参照官方文档,超过10张表,业务使用比较重。
在使用的时候只需要存在基本trigger配置和对应任务以及相关执行日志的表即可满足绝大部分需求。
(3)组件化
将quartz动态任务配置信息持久化到数据库,将数据操作包装成基本jar包,供项目之间使用,引用项目只需要引入jar包依赖和配置对应的数据表,使用时就可以对Quartz配置透明。
(4)扩展
集群模式
通过故障转移和负载均衡实现了任务的高可用性,通过数据库的锁机制来确保任务执行的唯一性,但是集群特性仅仅只是用来HA,节点数量的增加并不会提升单个任务的执行效率,不能实现水平扩展。
Quartz插件
可以对特定需要进行扩展,比如增加触发器和任务执行日志,任务依赖串行处理场景,可参考: quartz插件——实现任务之间的串行调度
2.3.4 缺陷和不足
(1)需要把任务信息持久化到业务数据表,和业务有耦合。
(2)调度逻辑和执行逻辑并存于同一个项目中,在机器性能固定的情况下,业务和调度之间不可避免地会相互影响。
(3)quartz集群模式下,是通过数据库独占锁来唯一获取任务,任务执行并没有实现完善的负载均衡机制。
2.4 轻量级神器 XXL-JOB
2.4.1 基本介绍
XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台,主打特点是平台化,易部署,开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展,代码仍在持续更新中。
“调度中心”是任务调度控制台,平台自身并不承担业务逻辑,只是负责任务的统一管理和调度执行,并且提供任务管理平台, “执行器” 负责接收“调度中心”的调度并执行,可直接部署执行器,也可以将执行器集成到现有业务项目中。 通过将任务的调度控制和任务的执行解耦,业务使用只需要关注业务逻辑的开发。
主要提供了任务的动态配置管理、任务监控和统计报表以及调度日志几大功能模块,支持多种运行模式和路由策略,可基于对应执行器机器集群数量进行简单分片数据处理。
2.4.2 原理解析
2.1.0版本前核心调度模块都是基于quartz框架,2.1.0版本开始自研调度组件,移除quartz依赖 ,使用时间轮调度。
2.4.3 实践说明
详细配置和介绍参考 官方文档。
2.4.3.1 demo使用:
示例1:实现简单任务配置,只需要继承IJobHandler 抽象类,并声明注解
@JobHandler(value="offlineTaskJobHandler") ,实现业务逻辑即可。(注:此次引入了dubbo,后文介绍)。
@JobHandler(value="offlineTaskJobHandler")@Componentpublic class OfflineTaskJobHandler extends IJobHandler { @Reference(check = false,version = "cms-dev",group="cms-service") private OfflineTaskExecutorFacade offlineTaskExecutorFacade; @Override public ReturnTexecute(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:分片广播任务。
@JobHandler(value="shardingJobHandler")@Servicepublic class ShardingJobHandler extends IJobHandler { @Override public ReturnTexecute(String param) throws Exception { // 分片参数 ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo(); XxlJobLogger.log("分片参数:当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardingVO.getIndex(), shardingVO.getTotal()); // 业务逻辑 for (int i = 0; i < shardingVO.getTotal(); i++) { if (i == shardingVO.getIndex()) { XxlJobLogger.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", 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和业务facade jar包依赖。
com.alibaba.spring.boot dubbo-spring-boot-starter 2.0.0 com.demo.service xxx-facade 1.9-SNAPSHOT
(2)配置文件加入dubbo消费端配置(可根据环境定义多个配置文件,通过profile切换)。
## Dubbo 服务消费者配置 spring.dubbo.application.name=xxl-job spring.dubbo.registry.address=zookeeper://zookeeper.xyz:2183spring.dubbo.port=20880 spring.dubbo.version=demo spring.dubbo.group=demo-service
(3)代码中通过@Reference注入facade接口即可。
@Reference(check = false,version = "demo",group="demo-service")private OfflineTaskExecutorFacade offlineTaskExecutorFacade;
(4)启动程序加入@EnableDubboConfiguration注解。
@SpringBootApplication@EnableDubboConfigurationpublic class XxlJobExecutorApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(XxlJobExecutorApplication.class, args); } }
2.4.4 任务可视化配置
内置了平台项目,方便了开发者对任务的管理和执行日志的监控,并提供了一些便于测试的功能。
2.4.5 扩展
(1)任务监控和报表的优化。
(2)任务报警方式的扩展,比如加入告警中心,提供内部消息,短信告警。
(3)对实际业务内部执行出现异常情况下的不同监控告警和重试策略。
2.5 高可用 Elastic-Job
2.5.1 基本介绍
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。
可惜的是已经两年没有迭代更新记录。
2.5.2 原理解析
2.5.3 实践说明
2.5.3.1 demo使用
(1)安装zookeeper,配置注册中心config,配置文件加入注册中心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("${regCenter.namespace}") final String namespace) { return new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration(serverList, namespace)); } }
spring.application.name=demo_elasticjob regCenter.serverList=localhost:2181regCenter.namespace=demo_elasticjob spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl-job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8spring.datasource.username=user spring.datasource.password=pwd
(2)配置数据源config,并配置文件中加入数据源配置。
@Getter@Setter@NoArgsConstructor@AllArgsConstructor@ToString@Configuration@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")public class DataSourceProperties { private String url; private String username; private String password; @Bean @Primary public DataSource getDataSource() { DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource(); dataSource.setUrl(url); dataSource.setUsername(username); dataSource.setPassword(password); return dataSource; } }
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl-job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8spring.datasource.username=user spring.datasource.password=pwd
(3)配置事件config。
@Configurationpublic class JobEventConfig { @Autowired private DataSource dataSource; @Bean public JobEventConfiguration jobEventConfiguration() { return new JobEventRdbConfiguration(dataSource); } }
(4)为了便于灵活配置不同的任务触发事件,加入ElasticSimpleJob注解。
@Target({ElementType.TYPE})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface ElasticSimpleJob { @AliasFor("cron") String value() default ""; @AliasFor("value") String cron() default ""; String jobName() default ""; int shardingTotalCount() default 1; String shardingItemParameters() default ""; String jobParameter() default ""; }
(5)对配置进行初始化。
@Configuration@ConditionalOnExpression("'${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(); Mapmap = applicationContext.getBeansOfType(SimpleJob.class); for (Map.Entry 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)实现 SimpleJob接口,按上文中方法整合dubbo, 完成业务逻辑。
@ElasticSimpleJob( cron = "*/10 * * * * ?", jobName = "OfflineTaskJob", shardingTotalCount = 2, jobParameter = "测试参数", shardingItemParameters = "0=A,1=B")@Componentpublic 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, 作业分片总数: %s, " + "当前分片项: %s.当前参数: %s," + "作业名称: %s.作业自定义参数: %s" , Thread.currentThread().getId(), shardingContext.getShardingTotalCount(), shardingContext.getShardingItem(), shardingContext.getShardingParameter(), shardingContext.getJobName(), shardingContext.getJobParameter() )); } }
2.6 其余开源框架
(1)Saturn:Saturn是唯品会开源的一个分布式任务调度平台,在Elastic Job的基础上进行了改造。
(2)SIA-TASK:是宜信开源的分布式任务调度平台。
三、优劣势对比和业务场景适配思考
业务思考:
丰富任务监控数据和告警策略。
接入统一登录和权限控制。
进一步简化业务接入步骤。
感谢各位的阅读,以上就是“web分布式定时任务调度框架怎么使用”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对web分布式定时任务调度框架怎么使用这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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