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    当当开源elastic-job,分布式作业调度框架

     

    当当近期开源了分布式作业调度框架elastic-job项目。

    elastic-job是当当内部应用框架ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。去掉了dd-job中监控和ddframe接入规范部分。ddframe其他模块也有可独立开源的部分,之前当当曾开源过dd-soa的基石模块DubboX。

    elastic-job和ddframe关系见下图:

    (点击查看大图)

    Elastic-job的主要包括以下功能。

    1. 定时任务:基于成熟的定时任务作业框架Quartz cron表达式执行定时任务。
    2. 作业注册中心:基于Zookeeper和其客户端Curator实现的全局作业注册控制中心。用于注册,控制和协调分布式作业执行。
    3. 作业分片:将一个任务分片成为多个小任务项在多服务器上同时执行。
    4. 弹性扩容缩容:运行中的作业服务器崩溃,或新增加n台作业服务器,作业框架将在下次作业执行前重新分片,不影响当前作业执行。
    5. 支持多种作业执行模式:支持OneOff(类似Quartz原生作业),Perpetual(类似TbSchedule作业)和SequencePerpetual(类似TbSchedule和kafka的合并,但处理时维持分片顺序)三种作业模式。
    6. 失效转移:运行中的作业服务器崩溃不会导致重新分片,只会在下次作业启动时分片。启用失效转移功能可以在本次作业执行过程中,监测其他作业服务器空闲,抓取未完成的孤儿分片项执行。
    7. 运行时状态收集:监控作业运行时状态,统计最近一段时间处理的数据成功和失败数量,记录作业上次运行开始时间,结束时间和下次运行时间。
    8. 作业停止,恢复和禁用:用于操作作业启停,并可以禁止某作业运行(上线时常用)。
    9. 被错过执行的作业重触发:自动记录错过执行的作业,并在上次作业完成后自动触发。可参考Quartz的misfire。
    10. 多线程快速处理数据:使用多线程处理抓取到的数据,提升吞吐量。
    11. 幂等性:重复作业任务项判定,不重复执行已运行的作业任务项。由于开启幂等性需要监听作业运行状态,对瞬时反复运行的作业对性能有较大影响。
    12. 容错处理:作业服务器与Zookeeper服务器通信失败则立即停止作业运行,防止作业注册中心将失效的分片分项配给其他作业服务器,而当前作业服务器仍在执行任务,导致重复执行。
    13. Spring支持:支持spring容器,自定义命名空间,支持占位符。
    14. 运维平台:提供运维界面,可以管理作业和注册中心。

    上面列出的功能已在当当内部稳定使用,现在开源,供大家参考和指正。也希望感兴趣的朋友也来为elastic-job贡献更多的改进。未来也将会开源更多的ddframe子模块。

    注:elastic-job严格遵循Apache 2.0许可证的要求。

    附:ddframe简介

    ddframe是针对技术部Java体系提供的统一应用开发框架。目的:

    1. 分离技术和业务,封装技术细节,将应用开发人员的精力集中在业务开发上;
    2. 可快速配置启动,降低新项目搭建框架的成本;
    3. 统一框架,将项目分为业务+框架+云平台+治理;
    4. 提供统一的编码,配置,监控,日志的标准和规范;
    5. 组件可插拔,不强制业务开发人员使用框架的全部内容;
    6. 灵活的提供定制化功能,框架不限制引入其他技术组件;
    7. 模板代码自动化生成,降低书写难度;
    8. 提供独立的工具箱和分布式技术组件产品;
    9. 推动SOA以及微服务进程。 
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  • 当当开源任务调度(作业框架)elastic-job-1.1.1试用   安装zookeeper http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperStarted.html windows下的zookeeper启动脚本(我用的是UBUNTU,未测试这个脚本) 来源...

     

    当当开源任务调度(作业框架)elastic-job-1.1.1试用

     

    安装zookeeper

    http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperStarted.html

    windows下的zookeeper启动脚本(我用的是UBUNTU,未测试这个脚本)

    来源:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/index.html

     setlocal 

     set ZOOCFGDIR=%~dp0%..\conf 

     set ZOO_LOG_DIR=%~dp0%.. 

     set ZOO_LOG4J_PROP=INFO,CONSOLE 

     set CLASSPATH=%ZOOCFGDIR% 

     

     set CLASSPATH=%~dp0..\*;%~dp0..\lib\*;%CLASSPATH% 

     set CLASSPATH=%~dp0..\build\classes;%~dp0..\build\lib\*;%CLASSPATH% 

     set ZOOCFG=%ZOOCFGDIR%\zoo.cfg 

     set ZOOMAIN=org.apache.zookeeper.server.ZooKeeperServerMain 

     java "-Dzookeeper.log.dir=%ZOO_LOG_DIR%" "-Dzookeeper.root.logger=%ZOO_LOG4J_PROP%" 

     -cp "%CLASSPATH%" %ZOOMAIN% "%ZOOCFG%" %* 

     endlocal

     

     

    添加Maven依赖(spring依赖什么的就不说了):

      <!-- 引入elastic-job核心模块 -->

    <dependency>

       <groupId>com.dangdang</groupId>

       <artifactId>elastic-job-core</artifactId>

       <version>1.1.1</version>

    </dependency>

     

    <!-- 使用springframework自定义命名空间时引入 -->

    <dependency>

       <groupId>com.dangdang</groupId>

       <artifactId>elastic-job-spring</artifactId>

       <version>1.1.1</version>

    </dependency>

     

    可能会出现构件找不到。如果你使用的是nexus本地maven仓库,可以登录web上去(例如http://192.168.1.250:8081/nexus/#view-repositories;central~browsestorage),删除对应的文件夹然后再尝试。

    如果还是不行可以试试maven的-U参数 强制更新。

     

     

    Spring配置文件方式注册作业:zookeeper的ip需要修改,命名空间dd-job会字典在zookeeper里创建。

     

    <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" 

        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="192.168.1.251:2181" namespace="dd-job" base-sleep-time-milliseconds="1000" max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3" />

     

        <!-- 配置作业-->

        <job:simple id="myElasticJob" class="test.MyElasticJob" registry-center-ref="regCenter" cron="0/10 * * * * ?"   sharding-total-count="3" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C" />

     

    </beans>

     

    作业类test.MyElasticJob:

    package test;

     

    import java.util.List;

    import java.util.Map;

     

    import com.dangdang.ddframe.job.api.JobExecutionMultipleShardingContext;

    import com.dangdang.ddframe.job.plugin.job.type.simple.AbstractSimpleElasticJob;

     

    public class MyElasticJob extends AbstractSimpleElasticJob {

    public MyElasticJob() {

    System.out.println("MyElasticJob");

    }

     

        @Override

        public void process(JobExecutionMultipleShardingContext context) {

            System.out.println("context:"+context);

    //        String param=context.getJobParameter();

    //        Map<Integer, String> map=context.getShardingItemParameters();

    //        List<Integer> list=context.getShardingItems();

    //        String name=context.getJobName();

    //        Map<Integer, String> offset=context.getOffsets();

    //        System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000+":"+param+",map:"+map+",list:"+list+",name:"+name+",offset:"+offset);

        }

    }

     

    sping加载类:

    package test;

     

    import org.springframework.context.ApplicationContext;

    import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

     

    public class MainBusinessProcess {

    public static void main(String[] args) {

    ApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:spring-bean.xml");

    System.out.println(ctx);

    }

    }

     

     

     

    java方法方式注册作业:zookeeper的ip需要修改,命名空间elastic-job-example会字典在zookeeper里创建。

     

    package test;

     

    import com.dangdang.ddframe.job.api.JobScheduler;

    import com.dangdang.ddframe.job.api.config.impl.DataFlowJobConfiguration;

    import com.dangdang.ddframe.job.api.config.impl.DataFlowJobConfiguration.DataFlowJobConfigurationBuilder;

    import com.dangdang.ddframe.job.api.config.impl.SimpleJobConfiguration;

    import com.dangdang.ddframe.job.api.config.impl.SimpleJobConfiguration.SimpleJobConfigurationBuilder;

    import com.dangdang.ddframe.reg.base.CoordinatorRegistryCenter;

    import com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperConfiguration;

    import com.dangdang.ddframe.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;

     

    public class JobRegDemo {

     

        // 定义Zookeeper注册中心配置对象

        private ZookeeperConfiguration zkConfig = new ZookeeperConfiguration("192.168.1.251:2181", "elastic-job-example", 1000, 3000, 3);

         

        // 定义Zookeeper注册中心

        private CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(zkConfig);

         

        // 定义作业1配置对象

        private SimpleJobConfigurationBuilder jobConfig1build = new SimpleJobConfiguration.SimpleJobConfigurationBuilder("simpleJobDemo", SimpleJobDemo.class, 10, "0/5 * * * * ?");

         

        // 定义作业2配置对象

        private DataFlowJobConfigurationBuilder jobConfig2build = new DataFlowJobConfiguration.DataFlowJobConfigurationBuilder("dataFlowElasticJobDemo", DataFlowElasticJobDemo.class, 10, "0/5 * * * * ?");

         

        // 定义作业3配置对象

        //private JobConfiguration jobConfig3build = new JobConfiguration("sequencePerpetualElasticDemoJob", SequencePerpetualElasticDemoJob.class, 10, "0/5 * * * * ?");

         

        public static void main(final String[] args) {

            new JobRegDemo().init();

        }

         

        private void init() {

            // 连接注册中心

            regCenter.init();

            // 启动作业1

            new JobScheduler(regCenter, jobConfig1build.build()).init();

            // 启动作业2

            new JobScheduler(regCenter, jobConfig2build.build()).init();

            // 启动作业3

            //new JobScheduler(regCenter, jobConfig3build.build()).init();

        }

    }

     

     

     

    作业类test.DataFlowElasticJobDemo:

    package test;

     

    import java.util.List;

    import java.util.concurrent.ExecutorService;

     

    import com.dangdang.ddframe.job.api.DataFlowElasticJob;

    import com.dangdang.ddframe.job.api.JobExecutionMultipleShardingContext;

    import com.dangdang.ddframe.job.exception.JobException;

    import com.dangdang.ddframe.job.internal.schedule.JobFacade;

     

    public class DataFlowElasticJobDemo implements DataFlowElasticJob<String, JobExecutionMultipleShardingContext> {

     

    @Override

    public void execute() {

    System.out.println("DataFlowElasticJobDemo");

    }

     

    @Override

    public void handleJobExecutionException(JobException jobException) {

    // TODO Auto-generated method stub

     

    }

     

    @Override

    public JobFacade getJobFacade() {

    // TODO Auto-generated method stub

    return null;

    }

     

    @Override

    public void setJobFacade(JobFacade jobFacade) {

    // TODO Auto-generated method stub

     

    }

     

    @Override

    public List<String> fetchData(JobExecutionMultipleShardingContext shardingContext) {

    // TODO Auto-generated method stub

    return null;

    }

     

    @Override

    public void updateOffset(int item, String offset) {

    // TODO Auto-generated method stub

     

    }

     

    @Override

    public ExecutorService getExecutorService() {

    // TODO Auto-generated method stub

    return null;

    }

     

    }

     

     

     

    作业类test.SimpleJobDemo:

    package test;

     

    import java.util.List;

    import java.util.Map;

     

    import com.dangdang.ddframe.job.api.JobExecutionMultipleShardingContext;

    import com.dangdang.ddframe.job.plugin.job.type.simple.AbstractSimpleElasticJob;

     

    public class SimpleJobDemo extends AbstractSimpleElasticJob {

    public SimpleJobDemo() {

    System.out.println("SimpleJobDemo");

    }

     

        @Override

        public void process(JobExecutionMultipleShardingContext context) {

            System.out.println("context:"+context);

        }

    }

     

     

     

    两个main函数都可以运行,运行后作业会定时执行。

     

     

    源码:https://github.com/dangdangdotcom/elastic-job

    其中elastic-job-console是监控台,web界面的,可以用来监控和操作当前正在运行的作业。

    maven打包后可以生成elastic-job-console-1.1.1.war。

    放到tomcat可以直接访问http://localhost:8080/elastic-job-console-1.1.1

    用户密码都是root

    进入后,注册中心里连接zookeeper(需要输入ip端口和命名空间),即可查看之前两种方法运行的三个job。

    注意有两个命名空间dd-job(1个作业)和elastic-job-example(2个作业)。

     

    一台电脑看不出分片与否,因为都分到一个电脑上了。

    一个以上就可以从context的shardingItems看出区别。一台电脑挂了分片会重新进行。这个开源的作业框架还是很好用的。

     

     

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  • Elastic job是当当网架构师基于Zookepper、Quartz开发并开源的一个Java分布式定时任务, 解决了Quartz不支持分布式的弊端。 https://bnmnba.iteye.com/blog/2314297 https://www.jianshu.co...

    quartz不支持分布式环境

    可以用elastic job在分布式环境下配置定时任务

     

     

    Elastic job是当当网架构师基于Zookepper、Quartz开发并开源的一个Java分布式定时任务,

    解决了Quartz不支持分布式的弊端。

     

     

     

    https://bnmnba.iteye.com/blog/2314297

    https://www.jianshu.com/p/8411504c53a3

    展开全文
  • Java定时任务开源框架

    千次阅读 2017-08-01 10:51:24
    具体见原文 4. 分布式定时任务开源框架一览 4.1. Elastic-Job(当当网) 4.2. light-task-scheduler 4.3. clover 4.4. TBSchedule(阿里) 4.5. niubi-job 4.6. Uncode-Schedule

    具体见原文

    分布式任务调度开源框架分享博文2 

    4. 分布式定时任务开源框架一览(省略部分)

    4.1. Elastic-Job(当当网,需要依赖Mesos docker之类的容器技术,对于那些还用着winserver,虚拟机的不是很友好)

    4.4. TBSchedule(阿里,貌似n年没有动静了)

    4.7 XXL-JOB (大众点评,没用过,但看了下介绍,还可以把。毕竟有较多的白鼠试验过了)



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