-
2018-10-10 16:57:22
上一篇博客Elastic-Job原理--服务器初始化、节点选举与通知(二)介绍了Elastic-Job的启动流程,这篇博客我们了解学习一下Elastic-Job的任务分片策略,目前提供了三种任务分片策略,分片策略的实现最终是在注册中心zk中在分片的instance中写入实例信息。
目前Elastic-Job提供分片接口JobShardingStrategy:
/** * 作业分片策略. * * @author zhangliang */ public interface JobShardingStrategy { /** * 作业分片. * * @param jobInstances 所有参与分片的单元列表 * @param jobName 作业名称 * @param shardingTotalCount 分片总数 * @return 分片结果 */ Map<JobInstance, List<Integer>> sharding(List<JobInstance> jobInstances, String jobName, int shardingTotalCount); }
目前有如下实现类:
(1)AverageAllocationJobShardingStrategy:基于平均分配算法的分片策略.
如果分片不能整除, 则不能整除的多余分片将依次追加到序号小的服务器.
如:
1. 如果有3台服务器, 分成9片, 则每台服务器分到的分片是: 1=[0,1,2], 2=[3,4,5], 3=[6,7,8].
2. 如果有3台服务器, 分成8片, 则每台服务器分到的分片是: 1=[0,1,6], 2=[2,3,7], 3=[4,5].
3. 如果有3台服务器, 分成10片, 则每台服务器分到的分片是: 1=[0,1,2,9], 2=[3,4,5], 3=[6,7,8]./** * 基于平均分配算法的分片策略. * * <p> * 如果分片不能整除, 则不能整除的多余分片将依次追加到序号小的服务器. * 如: * 1. 如果有3台服务器, 分成9片, 则每台服务器分到的分片是: 1=[0,1,2], 2=[3,4,5], 3=[6,7,8]. * 2. 如果有3台服务器, 分成8片, 则每台服务器分到的分片是: 1=[0,1,6], 2=[2,3,7], 3=[4,5]. * 3. 如果有3台服务器, 分成10片, 则每台服务器分到的分片是: 1=[0,1,2,9], 2=[3,4,5], 3=[6,7,8]. * </p> * * @author zhangliang */ public final class AverageAllocationJobShardingStrategy implements JobShardingStrategy { @Override public Map<JobInstance, List<Integer>> sharding(final List<JobInstance> jobInstances, final String jobName, final int shardingTotalCount) { if (jobInstances.isEmpty()) { return Collections.emptyMap(); } Map<JobInstance, List<Integer>> result = shardingAliquot(jobInstances, shardingTotalCount); addAliquant(jobInstances, shardingTotalCount, result); return result; } //根据整除规则,将整除后的数据进行分配 private Map<JobInstance, List<Integer>> shardingAliquot(final List<JobInstance> shardingUnits, final int shardingTotalCount) { Map<JobInstance, List<Integer>> result = new LinkedHashMap<>(shardingTotalCount, 1); int itemCountPerSharding = shardingTotalCount / shardingUnits.size(); int count = 0; for (JobInstance each : shardingUnits) { List<Integer> shardingItems = new ArrayList<>(itemCountPerSharding + 1); for (int i = count * itemCountPerSharding; i < (count + 1) * itemCountPerSharding; i++) { shardingItems.add(i); } result.put(each, shardingItems); count++; } return result; } //无法整除分片的数据,依次追加到实例中 private void addAliquant(final List<JobInstance> shardingUnits, final int shardingTotalCount, final Map<JobInstance, List<Integer>> shardingResults) { int aliquant = shardingTotalCount % shardingUnits.size(); int count = 0; for (Map.Entry<JobInstance, List<Integer>> entry : shardingResults.entrySet()) { if (count < aliquant) { entry.getValue().add(shardingTotalCount / shardingUnits.size() * shardingUnits.size() + count); } count++; } } }
(2)OdevitySortByNameJobShardingStrategy:根据作业名的哈希值奇偶数决定IP升降序算法的分片策略.
首先 作业名的哈希值为奇数则IP升序. 作业名的哈希值为偶数则IP降序.然后再调用AverageAllocationJobShardingStrategy的平均分片算法进行分片。
/** * 根据作业名的哈希值奇偶数决定IP升降序算法的分片策略. * * <p> * 作业名的哈希值为奇数则IP升序. * 作业名的哈希值为偶数则IP降序. * 用于不同的作业平均分配负载至不同的服务器. * 如: * 1. 如果有3台服务器, 分成2片, 作业名称的哈希值为奇数, 则每台服务器分到的分片是: 1=[0], 2=[1], 3=[]. * 2. 如果有3台服务器, 分成2片, 作业名称的哈希值为偶数, 则每台服务器分到的分片是: 3=[0], 2=[1], 1=[]. * </p> * * @author zhangliang */ public final class OdevitySortByNameJobShardingStrategy implements JobShardingStrategy { private AverageAllocationJobShardingStrategy averageAllocationJobShardingStrategy = new AverageAllocationJobShardingStrategy(); @Override public Map<JobInstance, List<Integer>> sharding(final List<JobInstance> jobInstances, final String jobName, final int shardingTotalCount) { long jobNameHash = jobName.hashCode(); if (0 == jobNameHash % 2) { Collections.reverse(jobInstances); } return averageAllocationJobShardingStrategy.sharding(jobInstances, jobName, shardingTotalCount); } }
(3)RotateServerByNameJobShardingStrategy:根据作业名的哈希值对服务器列表进行轮转的分片策略.
/** * 根据作业名的哈希值对服务器列表进行轮转的分片策略. * * @author weishubin */ public final class RotateServerByNameJobShardingStrategy implements JobShardingStrategy { private AverageAllocationJobShardingStrategy averageAllocationJobShardingStrategy = new AverageAllocationJobShardingStrategy(); @Override public Map<JobInstance, List<Integer>> sharding(final List<JobInstance> jobInstances, final String jobName, final int shardingTotalCount) { return averageAllocationJobShardingStrategy.sharding(rotateServerList(jobInstances, jobName), jobName, shardingTotalCount); } private List<JobInstance> rotateServerList(final List<JobInstance> shardingUnits, final String jobName) { int shardingUnitsSize = shardingUnits.size(); int offset = Math.abs(jobName.hashCode()) % shardingUnitsSize; if (0 == offset) { return shardingUnits; } List<JobInstance> result = new ArrayList<>(shardingUnitsSize); for (int i = 0; i < shardingUnitsSize; i++) { int index = (i + offset) % shardingUnitsSize; result.add(shardingUnits.get(index)); } return result; } }
总结:总体上使用的还是平均分片算法,不过是将实例进行了不同的排序操作。
更多相关内容 -
XXL-JOB任务分片
2020-04-09 22:40:47启动多个执行管理器实例 xxl执行管理器 配置多实例分片任务 JobHandler实现 @XxlJob(value = "multiMachineMultiTasks", init = "init", destroy = "destroy") public ReturnT<String> multiMachineMultiTasks...背景
假设有k个地市
,每个地市有x个订单
执行,总共kx个订单
,而每个订单中又有一个字段体现出地市信息。@Component @Slf4j public class AhOrdersXxlJob { //城市编号 private static final List<Integer> CITY_ID_LIST = Arrays.asList(550, 551, 552, 553, 554, 555, 556, 557, 558, 559, 561, 562, 563, 564, 566); //每个城市的任务数 private static final int PER_LATN_TASK_NUM = 30; // 任务数据库 private static final Map<Integer, List<String>> singleMachineMultiTasks; static { singleMachineMultiTasks = new HashMap<>(); CITY_ID_LIST.forEach(city -> { List<String> tasks = new ArrayList<>(PER_LATN_TASK_NUM); IntStream.rangeClosed(1, PER_LATN_TASK_NUM).forEach(index -> { String orderInfo = city + "------NO." + index ; tasks.add(orderInfo); }); singleMachineMultiTasks.put(city, tasks); }); } }
现使用xxljob进行分片任务执行,有两种解决思路。
单机多任务
自定义业务规则,配置多个xxl任务,来实现分片功能。
配置多个任务
每个任务指定不同的参数
,但使用相同的jobhanlder:
JobHandler实现
@XxlJob(value = "singleMachineMultiTasks", init = "init", destroy = "destroy") public ReturnT<String> singleMachineMultiTasks(String cities) throws Exception { if (StringUtils.isEmpty(cities)) { return new ReturnT(FAIL_CODE, "latnIds不能为空"); } Arrays.stream(cities.split(",")).map(String::trim).filter(StringUtils::isNotBlank).map(Integer::parseInt).forEach(latnId -> { List<String> tasks = singleMachineMultiTasks.get(latnId); Optional.ofNullable(tasks).ifPresent(todoTasks -> { todoTasks.forEach(task -> { XxlJobLogger.log("【{}】执行【{}】,任务内容为:{}", Thread.currentThread().getName(), latnId, task); }); }); }); return ReturnT.SUCCESS; }
执行结果
分别启动两个任务,查看执行日志:
分两个线程
,分别执行各自的任务清单;
多机分片
采用多机器
取模
的方式,来为不同的机器指定各自服务的城市列表。一致性hash ?
启动多个执行管理器实例
xxl执行管理器
配置多实例分片任务
JobHandler实现
@XxlJob(value = "multiMachineMultiTasks", init = "init", destroy = "destroy") public ReturnT<String> multiMachineMultiTasks(String params) throws Exception { ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo(); int n = shardingVO.getTotal(); // n 个实例 int i = shardingVO.getIndex(); // 当前为第i个 IntStream.range(0, CITY_ID_LIST.size()).forEach(cityIndex -> { if (cityIndex % n == i) { int city = CITY_ID_LIST.get(cityIndex); List<String> tasks = singleMachineMultiTasks.get(city); Optional.ofNullable(tasks).ifPresent(todoTasks -> { todoTasks.forEach(task -> { XxlJobLogger.log("实例【{}】执行【{}】,任务内容为:{}", i, city, task); }); }); } }); return ReturnT.SUCCESS; }
执行结果
生命周期函数
@XxlJob(value = "singleMachineMultiTasks", init = "init", destroy = "destroy") public ReturnT<String> singleMachineMultiTasks(String cities) throws Exception { //..... } @XxlJob(value = "multiMachineMultiTasks", init = "init", destroy = "destroy") public ReturnT<String> multiMachineMultiTasks(String params) throws Exception { //..... } public void init() { log.info("init"); } public void destroy() { log.info("destory"); }
如果不显示的指明
生命周期
函数,在方法执行完之后,会被销毁。todo - - 思考
如果
执行器管理
某一个实例挂掉了? 如何保证那一部分数据不会丢失,不会重复消费? -
xxl-job简单任务和分片任务
2020-11-27 15:39:20文章目录简单任务分片任务 简单任务 @Component public class SimpleJobHandler { @XxlJob(value ="simpleJobHandler" ) public ReturnT<String> execute(String param) throws InterruptedException { ...简单任务
@Component public class SimpleJobHandler { @XxlJob(value ="simpleJobHandler" ) public ReturnT<String> execute(String param) throws InterruptedException { IntStream.rangeClosed(1,20).forEach(index->{ XxlJobLogger.log("simpleJobHandler>>"+index); }); //官方文档说 如果任务超时 是采用interrupt机制打断子线程的,因此需要将InterruptedException 向上抛出 //不能catch,否则任务超时后 任务还会被正常执行完 Thread.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(10000)); //任务超时后 这句日志不会被打印出来 XxlJobLogger.log("执行完毕"); return ReturnT.SUCCESS; } }
注意:xxl-job任务需用XxlJobLogger输出日志
其中页面上JobHandler对应于代码上@XxlJob的value值,超时时间设置2s
由于本地测试时 运行了多个执行器,所以路由策略那里选用了
轮询
。也可根据实际情况自行调整查看下运行日志
发现当任务执行超时后,程序即被中断,后续的代码逻辑不再被执行。
分片任务
使用分片是为了更大效率地利用执行器集群资源,比如有一个任务需要处理20W条数据,每条数据的业务逻辑处理要0.1s。对于普通任务来说,只有一个线程来处理 可能需要5~6个小时才能处理完。
如果将20W数据均匀分给集群里的3台机器同时处理,那么耗时会大大缩短,也能充分利用集群资源。
在xxl-job里,如果有一个执行器集群有3个机器,那么分片总数是3,分片序号0,1,2 分别对应那三台机器。
举例:
有一个执行器集群,有三台机器。对一批用户信息进行处理,处理规则如下
- id % 分片总数 余数是0 的,在第1个执行器上执行
- id % 分片总数 余数是1 的,在第2个执行器上执行
- id % 分片总数 余数是2 的,在第3个执行器上执行
@Component public class ShardingJob { private List<User> userList; @PostConstruct public void init() { userList = LongStream.rangeClosed(1, 10) .mapToObj(index -> new User(index, "wojiushiwo" + index)) .collect(Collectors.toList()); } @XxlJob(value = "shardingJobHandler") public ReturnT<String> execute(String param) { //获取分片参数 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()); for (int i = 0; i < userList.size(); i++) { //将数据均匀地分布到各分片上执行 if (i % shardingVo.getTotal() == shardingVo.getIndex()) { XxlJobLogger.log("第 {} 片, 命中分片开始处理{}", shardingVo.getIndex(), userList.get(i).toString()); } else { XxlJobLogger.log("{},忽略", shardingVo.getIndex()); } } return ReturnT.SUCCESS; } }
如果是数据库数据的话,可以进行如下处理,让每个分片执行一部分数据
-- 其中count是分片总数,index是当前分片数 select id,name from user where status=1 and mod(id,#{count})=#{index};
下面查看下三个执行器的执行日志:
-
elastic-job分片介绍
2022-02-23 10:25:52ElasticJob 中任务分片项的概念,使得任务可以在分布式的环境下运行,每台任务服务器只运行分配给该服务器的分片。 随着服务器的增加或宕机,ElasticJob 会近乎实时的感知服务器数量的变更,从而重新为分布式的任务...分片
ElasticJob 中任务分片项的概念,使得任务可以在分布式的环境下运行,每台任务服务器只运行分配给该服务器的分片。 随着服务器的增加或宕机,ElasticJob 会近乎实时的感知服务器数量的变更,从而重新为分布式的任务服务器分配更加合理的任务分片项,使得任务可以随着资源的增加而提升效率。
任务的分布式执行,需要将一个任务拆分为多个独立的任务项,然后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项。
举例说明,如果作业分为 4 片,用两台服务器执行,则每个服务器分到 2 片,分别负责作业的 50% 的负载,如下图所示。
分片项
ElasticJob 并不直接提供数据处理的功能,而是将分片项分配至各个运行中的作业服务器,开发者需要自行处理分片项与业务的对应关系。 分片项为数字,始于 0 而终于分片总数减 1。个性化分片参数
个性化参数可以和分片项匹配对应关系,用于将分片项的数字转换为更加可读的业务代码。例如:按照地区水平拆分数据库,数据库 A 是北京的数据;数据库 B 是上海的数据;数据库 C 是广州的数据。 如果仅按照分片项配置,开发者需要了解 0 表示北京;1 表示上海;2 表示广州。 合理使用个性化参数可以让代码更可读,如果配置为 0=北京,1=上海,2=广州,那么代码中直接使用北京,上海,广州的枚举值即可完成分片项和业务逻辑的对应关系。
资源最大限度利用
ElasticJob 提供最灵活的方式,最大限度的提高执行作业的吞吐量。 当新增加作业服务器时,ElasticJob 会通过注册中心的临时节点的变化感知到新服务器的存在,并在下次任务调度的时候重新分片,新的服务器会承载一部分作业分片,如下图所示。
将分片项设置为大于服务器的数量,最好是大于服务器倍数的数量,作业将会合理的利用分布式资源,动态的分配分片项。例如:3 台服务器,分成 10 片,则分片项分配结果为服务器 A = 0,1,2,9;服务器 B = 3,4,5;服务器 C = 6,7,8。 如果服务器 C 崩溃,则分片项分配结果为服务器 A = 0,1,2,3,4; 服务器 B = 5,6,7,8,9。 在不丢失分片项的情况下,最大限度的利用现有资源提高吞吐量。
高可用
当作业服务器在运行中宕机时,注册中心同样会通过临时节点感知,并将在下次运行时将分片转移至仍存活的服务器,以达到作业高可用的效果。 本次由于服务器宕机而未执行完的作业,则可以通过失效转移的方式继续执行。如下图所示。
将分片总数设置为 1,并使用多于 1 台的服务器执行作业,作业将会以 1 主 n 从的方式执行。 一旦执行作业的服务器宕机,等待执行的服务器将会在下次作业启动时替补执行。开启失效转移功能效果更好,如果本次作业在执行过程中宕机,备机会立即替补执行。- ElasticJob-Lite
ElasticJob-Lite 定位为轻量级无中心化解决方案,使用 jar 的形式提供分布式任务的协调服务。
对比
简单作业
意为简单实现,未经任何封装的类型。需实现 SimpleJob 接口。 该接口仅提供单一方法用于覆盖,此方法将定时执行。 与Quartz原生接口相似,但提供了弹性扩缩容和分片等功能。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: ... } } }
数据流作业
用于处理数据流,需实现 DataflowJob 接口。 该接口提供2个方法可供覆盖,分别用于抓取 (fetchData) 和处理 (processData) 数据。public class MyElasticJob implements DataflowJob<Foo> { @Override public List<Foo> fetchData(ShardingContext context) { switch (context.getShardingItem()) { case 0: List<Foo> data = // get data from database by sharding item 0 return data; case 1: List<Foo> data = // get data from database by sharding item 1 return data; case 2: List<Foo> data = // get data from database by sharding item 2 return data; // case n: ... } } @Override public void processData(ShardingContext shardingContext, List<Foo> data) { // process data // ... } }
流式处理
可通过属性配置 streaming.process 开启或关闭流式处理。
如果开启流式处理,则作业只有在 fetchData 方法的返回值为 null 或集合容量为空时,才停止抓取,否则作业将一直运行下去; 如果关闭流式处理,则作业只会在每次作业执行过程中执行一次 fetchData 和 processData 方法,随即完成本次作业。
如果采用流式作业处理方式,建议 processData 在处理数据后更新其状态,避免 fetchData 再次抓取到,从而使得作业永不停止。
简单使用
引入 Maven 依赖
<dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere.elasticjob</groupId> <artifactId>elasticjob-lite-core</artifactId> <version>${latest.release.version}</version> </dependency>
作业开发
public class MyJob 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: ... } } }
作业配置
JobConfiguration jobConfig = JobConfiguration.newBuilder("MyJob", 3).cron("0/5 * * * * ?").build(); 作业调度 public class MyJobDemo { public static void main(String[] args) { new ScheduleJobBootstrap(createRegistryCenter(), new MyJob(), createJobConfiguration()).schedule(); } private static CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter() { CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration("zk_host:2181", "my-job")); regCenter.init(); return regCenter; } private static JobConfiguration createJobConfiguration() { // 创建作业配置 // ... } }
- ElasticJob-Lite
-
Elastic job,任务状态:分片待调整
2020-12-28 16:23:13目前公司的定时任务调度,使用的是Elastic job,但是每次项目重启之后,登录管理平台,总是显示分片待调整。 解决方案: 点开定时任务的修改按钮,假如此任务的cron脚本是0 10 0 * * ? 代表的是每10分钟触发一次,... -
分布式定时任务之3:elasticjob状态一直是分片待调整
2019-08-19 17:56:44有时候看elasticjob控制台,发现有的定时任务状态时【分片待调整】,之前一直没有关心这个问题,以为等一会就好了。结果今天测试发现,等了半天也没有解决。 影响测试小妹妹的心情了,之前以为是bug,后来发现一... -
Elastic-Job源码解析(三)之分片定时任务执行
2018-11-11 12:26:42通过本篇的阅读你将学会了解Elastic-Job的定时时机,及如何通过分片方式做一个分布式的定时任务框架。了解常用的三种分片策略,及如何自定义分布式分片策略 目录 Elastic-Job如何通过SpringJobScheduler启动定时 ... -
分布式定时任务开源方案
2022-03-25 23:35:29整理了常用的几种分布式定时任务开源方案的优缺点对比。 -
分布式系统数据分片有哪些方式?
2021-04-14 23:44:12写在前面 本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处...为什么要数据分片? 分布式是解决把一个大任务细分为多个小任务。 大任务我们是知道了的。 那么,问题 -
源码分析ElasticJob分片机制(带分片机制流程图)
2018-04-25 13:03:45本文将重点分析ElasticJob的分片机制: ElasticJob分片工作机制: 1、ElasticJob在启动时,首先会启动是否需要重新分片的...2、任务执行之前需要获取分片信息,如果需要重新分片,主服务器执行分片算法,其他从... -
解决 js 长任务导致的页面卡顿(时间分片技术)
2021-09-16 15:52:34时间分片技术解决 js 长任务导致的页面卡顿界面操作使用transform动画会使用GPU,不会让界面卡死 解决 js 长任务导致的页面卡顿 在web界面运行长时间代码时,会造成界面卡死,最新看了一篇时间分片技术,实现了执行... -
XXL-JOB分片调度
2020-03-27 11:42:59分布式定时任务,其实主要为是为了解决下面的几个问题: 1、单节点不安全问题 ...我的理解啊,这个应该是解决数据分片的问题出来的,现在的数据分库分片已经是常用状态了。首先我们来说下代码实现吧 @C... -
定时任务的分布调度
2017-10-09 11:47:23单机定式任务调度的问题 在很多应用系统中我们常常要定时执行一些任务。比如,订单系统的超时状态判断、缓存...常见的处理方式有线程的while(true) 和sleep组合、使用Timer定时器触发任务又或者是使用quartz框 -
ElasticJob Lite Console 处于分片待调整状态,无法触发解决方案
2020-04-08 17:50:47将对应job的触发时间改成最近的,比如当前时间17:49:00,那就把Cron表达式改成下一分钟:0 50 17 * * ? ,当自动触发过一次后,状态就会变成 因为要触发过,才会让你操作 ... -
分布式任务调度系统-定时任务的解决方案
2020-05-28 10:10:54导语:在前面我们讲过了阿里云分布式任务调度平台,今天我们从架构和技术实现上来为大家讲解腾讯云分布式任务调度系统TCT(Tencent CloudTask)如何实现任务调度的精准实时、稳定高效,以及任务的切分和编排。... -
xxl-job的分片机制
2019-12-05 10:41:46分片概念:任务的分布式执行,需要将一个任务拆分为多个独立的任务项,然后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项。 注意: 分片参数是调度中心自动传递的,不用我们手动传递,且集群中的每个index序号是固定... -
elastic-job整合spring boot以后分片的操作代码
2018-12-28 15:51:51elastic-job作为分布式定时任务框架,里面有一个非常重要的功能就是分片,将一个任务进行分片以后,这个任务就可以在不同的服务器上进行均摊执行,这里的分片均摊执行是数据的分片均摊执行。例如:10条数据,分5片,... -
浅谈分布式任务调度框架
2020-06-27 22:56:34上一篇文章谈了单机的定时任务解决方案,只能在单个JVM进程中使用;而我们的现在基本上是分布式场景,需要一套在分布式环境下高性能、高可用、可扩展的分布式任务调度框架;是否将之前的单机解决方案部署到分布式就... -
分布式定时任务原理以及解决方案-指定时间执行定时任务
2020-06-30 10:31:35分布式定时任务原理以及实现 一、单机指定时间执行定时任务实现方式 Timer运行机制 ScheduledThreadPoolExecutor的运行机制 原理图 Leader/Follower模式正在上传…重新上传取消 Timer和... -
Elastic-Job一直处于分片待调整状态
2019-01-14 20:03:51在使用当当网的ElasticJob过程中,在控制台上发现有几个任务一直处于分片待调整状态 原以为过一会就分好了,谁知道等了一天还是在分片中(手动狗头 打开注册中心看对应Job的节点,发现分片实例和配置的服务器IP地址... -
elastic-job详解(一):数据分片
2017-07-24 20:47:51数据分片的目的在于把一个任务分散到不同的机器上运行,既可以解决单机计算能力上限的问题,也能降低部分任务失败对整体系统的影响。elastic-job并不直接提供数据处理的功能,框架只会将分片项分配至各个运行中的... -
分布式定时任务
2019-08-02 16:46:10分布式定时任务 1,什么是分布式定时任务;2,为什么要采用分布式定时任务;3,怎么样设计实现一个分布式定时任务;4,当前比较流行的分布式定时任务框架; 1,什么是分布式定时任务: 首先,我们要了解计划... -
巧妙使用xxl-job分片任务完成大数据量消费,实现无状态分布式任务
2019-03-04 11:47:32后面使用xxl-job后发现有分片任务,然后利用分片任务的分配总数和当前分片数巧妙实现了该功能,主要是表的id是自增的, 用该id的值对总分片数进行求余,求余后的数正好等于应用的当前分片数 ,巧妙的实现了该分布式... -
java定时任务框架quartz、elastic-job和xxl-job的分析对比(个人总结)
2019-07-01 15:53:14定时任务框架quartz、elastic-job和xxl-job分析定时任务框架quartz、elastic-job和xxl-job分析一、概述二、对比三、总结四、分析elastic-job-lite框架4.1 概述4.2 架构图4.3 作业启动流程图4.4 作业执行流程图4.5 ... -
MySQL的分片
2019-06-27 15:11:20第一,了解MySQL分片可以更合理地定制分片策略,选分片字段是要讲科学的。 第二,了解MySQL分片以后如果出现故障报错,也有助于问题的排查。 第三,关系到开发过程中的代码调整,做分片后的MySQL数据库操作受到... -
Java分片上传全解决方案,真香
2022-04-02 22:37:09第二步就是分片上传语音,每次只能上传一片语音,并且是顺序上传。 在最后一片上传完成后进行合成并且执行任务。如果失败了下次继续上传就可以了 2、show code 看一下我们分片上传的时候一些请求参数。 主要的... -
微服务架构 | 怎样解决超大附件分片上传?
2021-12-26 11:58:59当我们的文件特别大的时候,上传是不是需要很长的时间啊,这么长时间...分片上传、断点续传,这两个名词对于做过或者熟悉文件上传的朋友来说应该不会陌生,总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发。 -
面向分布式环境的信号驱动任务调度算法
2021-01-14 18:54:05提出面向IaaS的信号驱动任务调度算法,该算法根据IaaS模型的结构特征建立控制子系统和节点子系统,根据任务的结构特征建立任务的DAG(directed acyclic graph)调度模型,并建立各任务分片的状态转化机制及控制子系统... -
XXL-JOB 分片广播
2020-04-11 23:45:57分片总数:任务集群中任务服务的数量 当前分片数:当前的下标,同一片任务机器中,这个数字都不一样。 使用作者提供的demo ,看看 /** * 分片广播任务 */ @XxlJob("shardingJobHandler") ... -
Mongodb 分片、配置分片、选择片键、分片管理
2018-01-12 11:22:11Mongodb分片 1. 分片(sharding)是指将数据拆分,将其分散存放在不同的机器上的过程。有时也用分区(partitioning)来表示这个概念。将数据分散到不同的机器上,不需要功能强大的大型计算机就可以 存储更多的...