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什么是分布式任务调度 任务调度顾名思义就是对任务的调度它是指系统为了完成特定业务基于给定时间点给定时间间隔或者给定执行次数自动执行任务。通常任务调度的程序是集成在应用中的比如优惠卷服务中包括了定时发放优惠卷的的调度程序结算服务中包括了定期生成报表的任务调度程序由于采用分布式架构一个服务往往会部署多个冗余实例来运行我们的业务在这种分布式系统环境下运行任务调度我们称之为分布式任务调度如下图 1、并行任务调度 并行任务调度实现靠多线程如果有大量任务需要调度此时光靠多线程就会有瓶颈了因为一台计算机CPU的处理能力是有限的。 如果将任务调度程序分布式部署每个结点还可以部署为集群这样就可以让多台计算机共同去完成任务调度我们可以将任务分割为若干个分片由不同的实例并行执行来提高任务调度的处理效率。
2、高可用 若某一个实例宕机不影响其他实例来执行任务。
3、弹性扩容 当集群中增加实例就可以提高并执行任务的处理效率。
4、任务管理与监测 对系统中存在的所有定时任务进行统一的管理及监测。让开发人员及运维人员能够时刻了解任务执行情况从而做出快速的应急处理响应。
5、避免任务重复执行 当任务调度以集群方式部署同一个任务调度可能会执行多次比如在上面提到的电商系统中到点发优惠券的例子就会发放多次优惠券对公司造成很多损失所以我们需要控制相同的任务在多个运行实例上只执行一次。
XXL-JOB
主要有调度中心、执行器、任务 调度中心 负责管理调度信息按照调度配置发出调度请求自身不承担业务代码 主要职责为执行器管理、任务管理、监控运维、日志管理等
任务执行器 负责接收调度请求并执行任务逻辑 只要职责是注册服务、任务执行服务接收到任务后会放入线程池中的任务队列、执行结果上报、日志服务等
任务负责执行具体的业务处理。 执行流程 1.任务执行器根据配置的调度中心的地址自动注册到调度中心 2.达到任务触发条件调度中心下发任务 3.执行器基于线程池执行任务并把执行结果放入内存队列中、把执行日志写入日志文件中 4.执行器消费内存队列中的执行结果主动上报给调度中心 5.当用户在调度中心查看任务日志调度中心请求任务执行器任务执行器读取任务日志文件并返回日志详情
搭建XXL-JOB GitHubhttps://github.com/xuxueli/xxl-jobhttps://github.com/xuxueli/xxl-job
码云https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-jobhttps://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job
在本机已经安装完毕xxljob
F:\javaSoftWare\xxl-job-2.3.1
1.使用idea已maven项目的方式打开解压后的zip文件 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 xxl-job-executor-sample-springbootSpringboot版本通过Springboot管理执行器推荐这种方式 xxl-job-executor-sample-frameless无框架版本
doc :文档资料包含数据库脚本
2.创建数据库xxl_job_2.3.1 首先修改doc下的tables_xxl_job.sql脚本内容 Java CREATE database if NOT EXISTS xxl_job_2.3.1 default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci; use xxl_job_2.3.1;
将tables_xxl_job.sql脚本导入xxl_job_2.3.1数据库导入成功刷新表如下图 修改xxl-job-admin任务调度中心下application.properties的配置文件内容修改数据库链接地址 Java spring.datasource.urljdbc:mysql://192.168.101.65:3306/xxl_job_2.3.1?useUnicodetruecharacterEncodingUTF-8autoReconnecttrueserverTimezoneAsia/Shanghai spring.datasource.usernameroot spring.datasource.passwordmysql
3.然后启动xxl-job-admin任务调度中心
运行com.xxl.job.admin.XxlJobAdminApplication
启动成功访问 http://localhost:8080/xxl-job-admin
账号和密码admin/ 123456 虚拟机中已经创建的xxl-job调度中心的容器后边调用使用docker容器运行xxl-job。
启动docker容器docker start xxl-job-admin
访问http://192.168.101.65:8088/xxl-job-admin/
账号和密码admin/123456
4.执行器
4.1在对应模块添加依赖在父工程中已经指定了版本号
dependencygroupIdcom.xuxueli/groupIdartifactIdxxl-job-core/artifactId
/dependency4.2在nacos中配置xxl-job
xxl:job:admin: addresses: http://localhost:8080/xxl-job-adminexecutor:appname: media-process-serviceaddress: ip: port: 9999logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandlerlogretentiondays: 30accessToken: default_token完整nacos如下
spring:datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://192.168.101.65:3306/xc148_media?serverTimezoneUTCuserUnicodetrueuseSSLfalseusername: rootpassword: mysqlcloud:config:override-none: trueminio:endpoint: http://192.168.101.65:9000accessKey: minioadminsecretKey: minioadminbucket:files: mediafilesvideofiles: video
xxl:job:admin: addresses: http://192.168.101.65:8088/xxl-job-adminexecutor:appname: media-process-serviceaddress: ip: port: 9999logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandlerlogretentiondays: 30accessToken: default_tokenvideoprocess:ffmpegpath: D:/soft/ffmpeg/ffmpeg.exe
appname这是执行器的应用名稍后在调度中心配置执行器时要使用
4.3将示例文件拷贝到要使用的模块的配置文件目录中 4.4进入调度中心添加执行器 到此完成工程配置xxl-job执行器在xxl-job调度中心添加执行器下边准备测试执行器与调度中心是否正常通信因为接口工程依赖了service工程所以启动媒资管理模块的接口工程。
启动后观察日志出现下边的日志表示执行器在调度中心注册成功 同时观察调度中心中的执行器界面 5.下边编写任务任务类的编写方法参考示例工程如下图 /*** description 测试执行器* author Mr.M* date 2022/9/13 20:32* version 1.0*/ComponentSlf4j
public class SampleJob {/*** 1、简单任务示例Bean模式*/XxlJob(testJob)public void testJob() throws Exception {log.info(开始执行.....);}}下边在调度中心添加任务进入任务管理 点击新增填写任务信息 注意红色标记处
调度类型选择Cron并配置Cron表达式设置定时策略。
运行模式有BEAN和GLUEbean模式较常用就是在项目工程中编写执行器的任务代码GLUE是将任务代码编写在调度中心。
JobHandler任务方法名填写XxlJob注解中的名称。
添加成功启动任务 通过调度日志查看任务执行情况 下边启动媒资管理的service工程启动执行器。
观察执行器方法的执行。 如果要停止任务需要在调度中心操作 任务跑一段时间注意清理日志 6.分片广播
掌握了xxl-job的基本使用下边思考如何进行分布式任务处理呢如下图我们会启动多个执行器组成一个集群去执行任务。 执行器在集群部署下调度中心有哪些调度策略呢
查看xxl-job官方文档阅读高级配置相关的内容 SQL 高级配置 - 路由策略当执行器集群部署时提供丰富的路由策略包括 FIRST第一个固定选择第一个机器 LAST最后一个固定选择最后一个机器 ROUND轮询 RANDOM随机随机选择在线的机器 CONSISTENT_HASH一致性HASH每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器且所有任务均匀散列在不同机器上。 LEAST_FREQUENTLY_USED最不经常使用使用频率最低的机器优先被选举 LEAST_RECENTLY_USED最近最久未使用最久未使用的机器优先被选举 FAILOVER故障转移按照顺序依次进行心跳检测第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度 BUSYOVER忙碌转移按照顺序依次进行空闲检测第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度 SHARDING_BROADCAST(分片广播)广播触发对应集群中所有机器执行一次任务同时系统自动传递分片参数可根据分片参数开发分片任务 - 子任务每个任务都拥有一个唯一的任务ID(任务ID可以从任务列表获取)当本任务执行结束并且执行成功时将会触发子任务ID所对应的任务的一次主动调度。 - 调度过期策略 - 忽略调度过期后忽略过期的任务从当前时间开始重新计算下次触发时间 - 立即执行一次调度过期后立即执行一次并从当前时间开始重新计算下次触发时间 - 阻塞处理策略调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略 单机串行默认调度请求进入单机执行器后调度请求进入FIFO队列并以串行方式运行 丢弃后续调度调度请求进入单机执行器后发现执行器存在运行的调度任务本次请求将会被丢弃并标记为失败 覆盖之前调度调度请求进入单机执行器后发现执行器存在运行的调度任务将会终止运行中的调度任务并清空队列然后运行本地调度任务 - 任务超时时间支持自定义任务超时时间任务运行超时将会主动中断任务 - 失败重试次数支持自定义任务失败重试次数当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试
第一个每次调度选择集群中第一台执行器。
最后一个每次调度选择集群中最后一台执行器。
轮询按照顺序每次调度选择一台执行器去调度。
随机每次调度随机选择一台执行器去调度。
CONSISTENT_HASH按任务的hash值选择一台执行器去调度。
其它策略请自行阅读文档。
下边要重点说的是分片广播策略分片是指是调度中心将集群中的执行器标上序号0123...广播是指每次调度会向集群中所有执行器发送调度请求请求中携带分片参数。
如下图 每个执行器收到调度请求根据分片参数自行决定是否执行任务。
另外xxl-job还支持动态分片当执行器数量有变更时调度中心会动态修改分片的数量。
作业分片适用哪些场景呢
分片任务场景10个执行器的集群来处理10w条数据每台机器只需要处理1w条数据耗时降低10倍
广播任务场景广播执行器同时运行shell脚本、广播集群节点进行缓存更新等。
所以广播分片方式不仅可以充分发挥每个执行器的能力并且根据分片参数可以控制任务是否执行最终灵活控制了执行器集群分布式处理任务。 使用说明
分片广播 和普通任务开发流程一致不同之处在于可以获取分片参数进行分片业务处理。
Java语言任务获取分片参数方式
BEAN、GLUE模式(Java)可参考Sample示例执行器中的示例任务ShardingJobHandler
ShardingUtil.ShardingVO shardingVO ShardingUtil.getShardingVo();
分片参数属性说明
index当前分片序号(从0开始)执行器集群列表中当前执行器的序号
total总分片数执行器集群的总机器数量 下边测试作业分片
1、定义作业分片的任务方法 Java /** * 2、分片广播任务 */ XxlJob(shardingJobHandler) public void shardingJobHandler() throws Exception { // 分片参数 int shardIndex XxlJobHelper.getShardIndex(); int shardTotal XxlJobHelper.getShardTotal();log.info(分片参数当前分片序号 {}, 总分片数 {}, shardIndex, shardTotal);log.info(开始执行第shardIndex批任务); }
2、在调度中心添加任务 高级配置说明 Plain Text 添加成功 启动任务观察日志
在任务中通是开启两个节点复制两份模块的具体方法如下
在idea中的上方run处点击然后进入到Edit Configuration注意想要复制的是MediaApplication这个module点击上方第三个按钮复制后点击modify options然后输入配置的文件此时应该去nacos中找在nacos中对应的api的配置文件是module运行的端口但是此处要注意我们要先将nacos配置为本地文件优先的模式不然本地文件是不会生效的具体的配置方式如下
#配置本地优先
spring:cloud:config:override-none: true
然后我们要注意根据nacos的配置文件来写要更爱的端口号的形式在api的nacos配置文件中port如下所示可以看到port的路径是server下的port所以port在modify options中配置为以D开头的-Dserver.port63051 等号中间不要加空格 同时我们要避免执行器的端口冲突执行器是mediaService所以要去对应的service的nacos的配置文件去配置。下图就是service的nacos配置文件此处注意到执行器的端口配置在xxlexecutorport下所以modify options中在前面的Dserver.port63051 后添加一个空格然后加上
-Dxxl.job.executor.port9998
spring:datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://192.168.101.65:3306/xc148_media?serverTimezoneUTCuserUnicodetrueuseSSLfalseusername: rootpassword: mysqlcloud:config:override-none: trueminio:endpoint: http://192.168.101.65:9000accessKey: minioadminsecretKey: minioadminbucket:files: mediafilesvideofiles: video
xxl:job:admin: addresses: http://192.168.101.65:8088/xxl-job-adminexecutor:appname: media-process-serviceaddress: ip: port: 9999logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandlerlogretentiondays: 30accessToken: default_tokenvideoprocess:ffmpegpath: D:/soft/ffmpeg/ffmpeg.exe 下边启动两个执行器实例观察每个实例的执行情况
首先在nacos中配置media-service的本地优先配置 YAML #配置本地优先 spring: cloud: config: override-none: true
将media-service启动两个实例
两个实例的在启动时注意端口不能冲突
实例1 在VM options处添加-Dserver.port63051 -Dxxl.job.executor.port9998
实例2 在VM options处添加-Dserver.port63050 -Dxxl.job.executor.port9999
例如 启动两个实例
观察任务调度中心稍等片刻执行器有两个 观察两个执行实例的日志 另一实例的日志如下 从日志可以看每个实例的分片序号不同。
到此作业分片任务调试完成此时我们可以思考
当一次分片广播到来各执行器如何根据分片参数去分布式执行任务保证执行器之间执行的任务不重复呢
