分布式之任务调度Elastic-Job学习一

1 E-Job

1.1 任务调度高级需求

Quartz 的不足:
1、 作业只能通过 DB 抢占随机负载,无法协调
2、 任务不能分片——单个任务数据太多了跑不完,消耗线程,负载不均
3、 作业日志可视化监控、统计

1.2 发展历史

E-Job 是怎么来的?
在当当的 ddframe 框架中,需要一个任务调度系统(作业系统)。
在这里插入图片描述
实现的话有两种思路,一个是修改开源产品,一种是基于开源产品搭建(封装),当当选择了后者,最开始这个调度系统叫做 dd-job。它是一个无中心化的分布式调度框架。因为数据库缺少分布式协调功能(比如选主),替换为 Zookeeper 后,增加了弹性扩容和数据分片的功能。
Elastic-Job 是 ddframe 中的 dd-job 作业模块分离出来的作业框架,基于 Quartz和 Curator 开发,在 2015 年开源。
轻量级,无中心化解决方案。
为什么说是去中心化呢?因为没有统一的调度中心。集群的每个节点都是对等的,节点之间通过注册中心进行分布式协调。E-Job 存在主节点的概念,但是主节点没有调度的功能,而是用于处理一些集中式任务,如分片,清理运行时信息等。
思考:如果 ZK 挂了怎么办
每个任务有独立的线程池。
在这里插入图片描述
从官网开始
http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/00-overview/
https://github.com/elasticjob
Elastic-Job 最开始只有一个 elastic-job-core 的项目,在 2.X 版本以后主要分为Elastic-Job-Lite 和 Elastic-Job-Cloud 两个子项目。其中,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 。 而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(跟 Lite 的区别只是部署方式不同,他们使用相同的 API,只要开发一次)。

1.3 功能特性

 分布式调度协调:用 ZK 实现注册中心
 错过执行作业重触发(Misfire)
 支持并行调度(任务分片)
 作业分片一致性,保证同一分片在分布式环境中仅一个执行实例
 弹性扩容缩容:将任务拆分为 n 个任务项后,各个服务器分别执行各自分配到的任务项。一旦有新的服务器加入集群,或现有服务器下线,elastic-job 将在保留本次任务执行不变的情况下,下次任务开始前触发任务重分片。
 失效转移 failover:弹性扩容缩容在下次作业运行前重分片,但本次作业执行的过程中,下线的服务器所分配的作业将不会重新被分配。失效转移功能可以在本次作业运行中用空闲服务器抓取孤儿作业分片执行。同样失效转移功能也会牺牲部
分性能。
 支持作业生命周期操作(Listener)
 丰富的作业类型(Simple、DataFlow、Script)
 Spring 整合以及命名空间提供
 运维平台

1.4 项目架构

应用在各自的节点执行任务,通过 ZK 注册中心协调。节点注册、节点选举、任务分片、监听都在 E-Job 的代码中完成。
在这里插入图片描述

2 Java 开发

工程:ejob-standalone

2.1 pom 依赖

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

2.2 任务类型

standalone 工程
任务类型有三种:
2.2.1 SimpleJob
SimpleJob: 简单实现,未经任何封装的类型。需实现 SimpleJob 接口
ejob-standalone MySimpleJob.java
public class MyElasticJob implements SimpleJob {public void execute(ShardingContext context) {System.out.println(String.format("Item: %s | Time: %s | Thread: %s ", context.getShardingItem(), new SimpleDateFormat("HH:mm:ss").format(new Date()), Thread.currentThread().getId()));}
}
2.2.2 DataFlowJob
DataFlowJob:Dataflow 类型用于处理数据流,必须实现 fetchData()和processData()的方法,一个用来获取数据,一个用来处理获取到的数据。
ejob-standalone MyDataFlowJob.java
public class MyDataFlowJob implements DataflowJob<String> {@Overridepublic List<String> fetchData(ShardingContext shardingContext) {// 获取到了数据return Arrays.asList("qingshan","jack","seven");}@Overridepublic void processData(ShardingContext shardingContext, List<String> data) {data.forEach(x-> System.out.println("开始处理数据:"+x));}
}
2.2.3 ScriptJob
Script:Script 类型作业意为脚本类型作业,支持 shell,python,perl 等所有类型脚本。D 盘下新建 1.bat,内容
@echo ------【脚本任务】Sharding Context: %*
ejob-standalone script.ScriptJobTest
只要指定脚本的内容或者位置

2.3 E-Job 配置

2.3.1 配置步骤
配置手册:http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/02-guide/config-manual/
1、ZK 注册中心配置(后面继续分析)
2、作业配置(从底层往上层:Core——Type——Lite)
配置级别配置类配置内容
CoreJobCoreConfiguration用于提供作业核心配置信息,如:作业名称、CRON 表达式、分片总数等。
TypeJobTypeConfiguration有 3 个子类分别对应 SIMPLE, DATAFLOW 和 SCRIPT 类型作业,提供 3 种作业需要的不同配置,如:DATAFLOW 类型是否流式处理或 SCRIPT 类型的命
令行等。Simple 和 DataFlow 需要指定任务类的路径。
RootJobRootConfiguration有 2 个子类分别对应 Lite 和 Cloud 部署类型,提供不同部署类型所需的配置,如:Lite 类型的是否需要覆盖本地配置或 Cloud 占用 CPU 或 Memory数量等。可以定义分片策略。http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/02-guide/job-sharding-strategy/
public class SimpleJobTest {public static void main(String[] args) {// ZK 注册中心CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(newZookeeperConfiguration("localhost:2181", "elastic-job-demo"));regCenter.init();// 定义作业核心配置JobCoreConfiguration simpleCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder("MyElasticJob", "0/2 * * * * ?", 1).build();// 定义 SIMPLE 类型配置SimpleJobConfiguration simpleJobConfig = new SimpleJobConfiguration(simpleCoreConfig, MyElasticJob.class.getCanonicalName());// 定义 Lite 作业根配置LiteJobConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).build();// 构建 Jobnew JobScheduler(regCenter, simpleJobRootConfig).init();}
}
作业配置分为 3 级,分别是 JobCoreConfiguration,JobTypeConfiguration 和LiteJobConfiguration 。 LiteJobConfiguration 使 用 JobTypeConfiguration ,JobTypeConfiguration 使用 JobCoreConfiguration,层层嵌套。

在这里插入图片描述
JobTypeConfiguration 根 据 不 同 实 现 类 型 分 为 SimpleJobConfiguration ,DataflowJobConfiguration 和 ScriptJobConfiguration。E-Job 使用 ZK 来做分布式协调,所有的配置都会写入到 ZK 节点。

2.3.2 ZK 注册中心数据结构
一个任务一个二级节点。
这里面有些节点是临时节点,只有任务运行的时候才能看到。
注意:修改了任务重新运行任务不生效,是因为 ZK 的信息不会更新, 除非把overwrite 修改成 true
config 节点
JSON 格式存储。
存储任务的配置信息,包含执行类,cron 表达式,分片算法类,分片数量,分片参数等等。
{
"jobName": "MySimpleJob", "jobClass": "job.MySimpleJob", "jobType": "SIMPLE", "cron": "0/2 * * * * ?", "shardingTotalCount": 1, "shardingItemParameters": "", "jobParameter": "", "failover": false, "misfire": true, "description": "", "jobProperties": {
"job_exception_handler": "com.dangdang.ddframe.job.executor.handler.impl.DefaultJobExceptionHandler", "executor_service_handler": "com.dangdang.ddframe.job.executor.handler.impl.DefaultExecutorServiceHandler" }, "monitorExecution": true, "maxTimeDiffSeconds": -1, "monitorPort": -1, "jobShardingStrategyClass": "", "reconcileIntervalMinutes": 10, "disabled": false, "overwrite": false
}
config 节点的数据是通过ConfigService 持久化到 zookeeper中去的。默认状态下,如果你修改了 Job 的配置比如 cron 表达式、分片数量等是不会更新到 zookeeper 上去的,除非你在 Lite 级别的配置把参数 overwrite 修改成 true。
LiteJobConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).overwrite(true).build();
instances 节点
同一个 Job 下的 elastic-job 的部署实例。一台机器上可以启动多个 Job 实例,也就是 Jar 包。instances 的命名是 

在这里插入图片描述
leader 节点
在这里插入图片描述
任务实例的主节点信息,通过 zookeeper 的主节点选举,选出来的主节点信息。在elastic job 中,任务的执行可以分布在不同的实例(节点)中,但任务分片等核心控制,需要由主节点完成。因此,任务执行前,需要选举出主节点。
下面有三个子节点:
election:主节点选举
sharding:分片
failover:失效转移
election 下面的 instance 节点显示了当前主节点的实例 ID:jobInstanceId。
election 下面的 latch 节点也是一个永久节点用于选举时候的实现分布式锁。
sharding 节点下面有一个临时节点,necessary,是否需要重新分片的标记。如果分片总数变化,或任务实例节点上下线或启用/禁用,以及主节点选举,都会触发设置重分片标记,主节点会进行分片计算。

servers 节点
在这里插入图片描述
任务实例的信息,主要是 IP 地址,任务实例的 IP 地址。跟 instances 不同,如果多个任务实例在同一台机器上运行则只会出现一个 IP 子节点。可在 IP 地址节点写入DISABLED 表示该任务实例禁用。
sharding 节点
在这里插入图片描述
任务的分片信息,子节点是分片项序号,从 0 开始。分片个数是在任务配置中设置的。分片项序号的子节点存储详细信息。每个分片项下的子节点用于控制和记录分片运行状态。最主要的子节点就是 instance。

子节点名是否临时节点描述
instance执行该分片项的作业运行实例主键
running分片项正在运行的状态 仅配置 monitorExecution 时有效
failover如果该分片项被失效转移分配给其他作业服务器,则此节点值记录执行此分片的作业服务器 IP
misfire是否开启错过任务重新执行
disabled是否禁用此分片项

3 运维平台

3.1 下载解压运行

git 下载源码 https://github.com/elasticjob/elastic-job-lite
对 elastic-job-lite-console 打包得到安装包(网盘已提供现成的 console 包)。解压缩 elastic-job-lite-console-${version}.tar.gz 并执行 bin\start.sh(Windows运行.bat)。打开浏览器访问 http://localhost:8899/即可访问控制台。
8899 为默认端口号,可通过启动脚本输入-p 自定义端口号。
默认管理员用户名和密码是 root/root。右上角可以切换语言。

3.2 添加 ZK 注册中心

第一步,添加注册中心,输入 ZK
运维平台和 elastic-job-lite 并无直接关系,是通过读取作业注册中心数据展现作业状态,或更新注册中心数据修改全局配置。
控制台只能控制作业本身是否运行,但不能控制作业进程的启动,因为控制台和作业本身服务器是完全分离的,控制台并不能控制作业服务器。
可以对作业进行操作

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3.3 事件追踪

http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/02-guide/event-trace/
Elastic-Job 提供了事件追踪功能,可通过事件订阅的方式处理调度过程的重要事件,用于查询、统计和监控。
Elastic-Job-Lite 在配置中提供了 JobEventConfiguration,目前支持数据库方式配置。
ejob-standalone:simple.SimpleJobTest
BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();
dataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/elastic_job_log");
dataSource.setUsername("root");
dataSource.setPassword("123456");
JobEventConfiguration jobEventConfig = new JobEventRdbConfiguration(dataSource); …………
new JobScheduler(regCenter, simpleJobRootConfig, jobEventConfig).init();
事件追踪的 event_trace_rdb_url 属性对应库自动创建 JOB_EXECUTION_LOG 和JOB_STATUS_TRACE_LOG 两张表以及若干索引。

在这里插入图片描述
需要在运维平台中添加数据源信息,并且连接:
在这里插入图片描述
在作业历史中查询:
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/328984.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

简单又好玩的数据库就是有点烦

1 数据库 1.1 数据库类型 关系型数据库 关系型数据库是一个结构化的数据库&#xff0c;创建在关系模型&#xff08;二维表格模型&#xff09;基础上&#xff0c;一般面向于记录。 SQL语句&#xff08;标准数据查询语句&#xff09;就是一种基于关系型数据库的语言&#xff…

1、C语言:数据类型/运算符与表达式

数据类型/运算符/表达式 1.数据类型与长度2.常量3.声明4. 运算符5. 表达式 1.数据类型与长度 基本数据类型 类型说明char字符型&#xff0c;占用一个字节&#xff0c;可以存放本地字符集中的一个字符int整型&#xff0c;通常反映了所有机器中整数的最自然长度float单精度浮点…

法线变换矩阵的推导

背景 在冯氏光照模型中&#xff0c;其中的漫反射项需要我们对法向量和光线做点乘计算。 从顶点着色器中读入的法向量数据处于模型空间&#xff0c;我们需要将法向量转换到世界空间&#xff0c;然后在世界空间中让法向量和光线做运算。这里便有一个问题&#xff0c;如何将法线…

35岁的软件测试工程师何去何从?“我“的测试之路如何走...

目录&#xff1a;导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结&#xff08;尾部小惊喜&#xff09; 前言 岁月是把杀猪刀&a…

微信小程序开发之连接本地MYSQL数据库

一、本地搭建HTTP服务器 1.使用Node.js在本地搭建HTTP服务器 1&#xff09;下载安装Node.js 网址&#xff1a;https://nodejs.org/en 右边是长期维护版本&#xff0c;左边是尝鲜版&#xff0c;推荐下载长期维护版本 2&#xff09;安装完成后本地创建文件夹&#xff0c;文件…

解决“invalid UTF-8 encoding”

有如下一个程序 package mainimport"fmt"func main(){fmt.Println("hello,2024年") }go run xxx.go出现以下的问题 问题“invalid UTF-8 encoding”&#xff0c;无效的utf8编码。有可能是文件的编码不是“utf8” 为了验证猜想&#xff0c;看一下“xxx.go”…

x-cmd pkg | usql - SQL 数据库的通用交互界面

目录 简介首次用户功能特点竞品和相关作品进一步阅读 简介 “usql” 是一个基于命令行的数据库客户端工具&#xff0c;它允许用户连接和管理多种类型的数据库。usql可以在多个操作系统上运行&#xff0c;包括 Linux、macOS 和 Windows。它还具有插件系统&#xff0c;可以根据需…

ROS+moveit+jakaminicob仿真运动

先浅浅的放一个官方的c文档&#xff1a; Motion Planning API — moveit_tutorials Melodic documentation 目录 一、实现运动到目标点的程序 二、在rviz里面新建扫描平台 一、实现运动到目标点的程序 &#xff08;等我得空了补一个c运行环境部署说明&#xff09; #inclu…

【动态规划】【滑动窗口】C++算法:100154 执行操作后的最大分割数量

作者推荐 【动态规划】【字符串】扰乱字符串 本文涉及的基础知识点 C算法&#xff1a;滑动窗口总结 动态规划 LeetCode100154 执行操作后的最大分割数量 给你一个下标从 0 开始的字符串 s 和一个整数 k。 你需要执行以下分割操作&#xff0c;直到字符串 s 变为 空&#xf…

图像分割-Grabcut法

版权声明&#xff1a;本文为博主原创文章&#xff0c;转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名&#xff0c;未经作者允许不得用于商业目的。 本文的C#版本请访问&#xff1a;图像分割-Grabcut法(C#)-CSDN博客 GrabCut是一种基于图像分割的技术&#xff0c;它可以用于将图像…

在IDEA中使用git分支进行开发然后合并到Master分支,2022.1.x版本

在实际开发过程中&#xff0c;为了避免因为在开发中出现的问题以及方便发布版本&#xff0c;如果是多版本发布的情况相下&#xff0c;我们通常需要采用分支进行开发&#xff0c;这个时候&#xff0c;我们就需要了解git分支的相关知识点了&#xff0c;本篇博客也是博主在实际公司…

快速实现产品智能:用 AI 武装你的 API | 开源日报 No.138

openchatai/OpenCopilot Stars: 3.8k License: MIT OpenCopilot 是一个允许你拥有自己产品的 AI 副驾驶员的项目。它集成了产品底层 API&#xff0c;并可以在需要时执行 API 调用。它使用 LLMs 来确定用户请求是否需要调用 API 端点&#xff0c;然后决定调用哪个端点并根据给定…