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  • 任务分片
    万次阅读
    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

    万次阅读 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
    在这里插入图片描述
    每个任务指定不同的参数,但使用相同的jobhanlder:
    在这里插入图片描述

    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:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    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
    在这里插入图片描述

    xxl执行管理器
    在这里插入图片描述

    配置多实例分片任务
    在这里插入图片描述

    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
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    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?

    展开全文
  • xxl-job简单任务分片任务

    千次阅读 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

    在这里插入图片描述

    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

    在这里插入图片描述

    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:

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • elastic-job分片介绍

    千次阅读 2022-02-23 10:25:52
    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...

    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。

    在这里插入图片描述
    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。
    在这里插入图片描述
    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。

    在这里插入图片描述
    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。

    在这里插入图片描述

    对比
    在这里插入图片描述

    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。
    在这里插入图片描述

    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
            // ...
        }
    }
    
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空空如也

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任务分片

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