# 分布式集群架构场景化解决方案(三)-分布式调度 分布式调度可以说是在分布式集群环境下如何去执行定时任务 ## 什么是定时任务? 定时任务形式：每隔⼀定时间/或者特殊时刻执行 例如: - 每日的数据汇总报表 - 定时的备份数据 - 定时的日志清理 - 订单超时自动取消付款 - 收货超期自动确认收货 ## 什么是分布式调度？ 在单机环境下,我们的定时任务,只需要分发给一台机器执行就可以了,但是在分布式环境下,我们的节点都是一样的,如果不做特殊处理,就会导致定时任务重复执行,数据执行不准确等问题。并且我们的大任务也应该可以拆分成小任务,由多个服务同时进行处理,提升大任务的处理效率. 若某一个实例宕机，也不影响其他实例来执行任务。 综合上述可得,分布式调度有以下含义: - 一个相同的任务只由一个服务进行执行,不能多个服务执行同一个相同的任务 - 将大任务拆分成多个小任务,由多个节点同时进行查询,即将任务进行分片 - 高可用,单个服务失败不影响整体的任务执行 ## 定时任务与消息队列的区别 **共同点**: - 异步处理 - 应用解耦 - 可以将两个服务之间的耦合度降低,使用定时任务或者MQ作为中间齿轮,进行两者服务之前的数据的中转 - 流量削峰 - MQ可以将消息放入队列中慢慢进行消费,而定时任务则可以定时做批量处理,提升处理效率 **不同点**: - 定时任务作业是时间驱动，而MQ是事件驱动； - 定时任务是每隔一定时间/特定时间触发一次,而MQ是接收到了事件消息才会触发一次 - 定时任务一般用于批量处理数据,MQ一般用户接收到了事件即单条处理 ## 分布式调度框架Elastic-Job Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供最轻量级的分布式任务的协调服务，外部依赖仅Zookeeper。  **去中心化**? - 各个执行节点对等 - 无作业调度中心节点，而是基于部署作业框架的程序在到达相应时间点时各自触发调度。 - 主节点不固定,下线后可自动重新进行选举 **Elastic-Job的功能** - 分布式调度协调 - 弹性扩容缩容 - 失效转移 - 错过执行作业重触发 - 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 - 自诊断并修复分布式不稳定造成的问题 - 支持并行调度 - 支持作业生命周期操作 - 丰富的作业类型 - Spring整合以及命名空间提供 - 运维平台 ### 什么是任务分片? 比如一次有100万条数据,我们这时候有5个服务,这样就可以至少将数据分片为5个或者是更多个,这样可以每个服务处理一份数据或多份更小的数据,如果一台机器上分发到了多个分片,那么将会启动多个线程来处理不同的分片数据,达到提升我们数据处理效率的目的. ### Elastic-Job-Lite简单应用 **安装zookeeper并启动后,在maven项目中引入Elastic-job核心jar包** ```xml <!-- 引入elastic-job-lite核心模块 --> <dependency> <groupId>io.elasticjob</groupId> <artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId> <version>${latest.release.version}</version> </dependency> <!-- 使用springframework自定义命名空间时引入 --> <dependency> <groupId>io.elasticjob</groupId> <artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId> <version>${latest.release.version}</version> </dependency> ``` **编写java类,实现SimpleJob接口,并在execute中编写相应处理逻辑**: ```java public class MyElasticJob implements SimpleJob { @Override public void execute(ShardingContext context) { switch (context.getShardingItem()) { case 0: // do something by sharding item 0 break; case 1: // do something by sharding item 1 break; case 2: // do something by sharding item 2 break; // case n: ... } } } ``` **调度配置**: ```xml <?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 "> <!--配置作业注册中心 --> <reg:zookeeper id="regCenter" server-lists="yourhost:2181" namespace="dd-job" base-sleep-time-milliseconds="1000" max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3" /> <!-- 配置作业--> <job:simple id="oneOffElasticJob" class="xxx.MyElasticJob" registry-center-ref="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" sharding-total-count="3" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C" /> </beans> ``` ### Elastic-Job启用运维平台 [elastic-job-lite如何启用运维管理界面](https://zhengyao.space/archives/elastic-job-console) ### Elastic-Job弹性扩容缩容原理 - 第一台服务器上线触发主服务器选举。主服务器一旦下线，则重新触发选举，选举过程中阻塞，只有主服务器选举完成，才会执行其他任务。 - 某作业服务器上线时会自动将服务器信息注册到注册中心，下线时会自动更新服务器状态。 - 主节点选举，服务器上下线，分片总数变更均更新重新分片标记。 - 定时任务触发时，如需重新分片，则通过主服务器分片，分片过程中阻塞，分片结束后才可执行任务。如分片过程中主服务器下线，则先选举主服务器，再分片。 - 通过上一项说明可知，为了维持作业运行时的稳定性，运行过程中只会标记分片状态，不会重新分片。分片仅可能发生在下次任务触发前。 - 每次分片都会按服务器IP排序，保证分片结果不会产生较大波动。 - 实现失效转移功能，在某台服务器执行完毕后主动抓取未分配的分片，并且在某台服务器下线后主动寻找可用的服务器执行任务。 **作业启动的流程图**:  **作业运行的流程图**: