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  • Elastic-Job原理--任务分片策略(三)

    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...

    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。

    展开全文
  • XXL-JOB任务分片

    千次阅读 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
  • - 支持 HTTP/HTTPS 大文件分片上传 - 支持 类EventBus的task状态变更通知,支持三种线程的订阅模式 - 支持 任务分组,分用户设计简单的下载或上传:下载: ““ java mHandler = new DefaultHttpDownloadHandler...

    Transer

    是一个传输框架,目前支持:
    - 支持 HTTP/HTTPS 断点续传下载
    - 支持 HTTP/HTTPS 大文件分片上传
    - 支持 类EventBus的task状态变更通知,支持三种线程的订阅模式
    - 支持 任务分组,分用户

    设计

    架构

    简单的下载或上传:

    下载:
    ““ java
    mHandler = new DefaultHttpDownloadHandler();
    //创建一个任务
    ITask task = new TaskBuilder()
    .setName(“test.zip”) //设置任务名称
    .setDataSource(URL) //设置数据源
    .setDestSource(FILE_PATH) //设置目标路径
    .build();
    mHandler.setTask(task);

        //设置请求参数
        Map<String,String> params = new HashMap<>();
        params.put("path","test.zip");
        mHandler.setParams(params);
        mHandler.setHandlerListenner(new SimpleTaskHandlerListenner());
    
        //设置一个线程池去下载文件,如果不设置,则会在当前线程进行下载。
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(3,3,
                6000, TimeUnit.MILLISECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10000));
        mHandler.setThreadPool(threadPool);
    


    上传:
    java
    mHandler = new DefaultHttpUploadHandler();
    //创建一个任务
    ITask task = new TaskBuilder()
    .setName(“test.zip”) //设置任务名称
    .setDataSource(FILE_PATH) //设置数据源
    .setDestSource(URL) //设置目标路径
    .build();
    mHandler.setTask(task);

        //设置请求参数
        Map<String,String> params = new HashMap<>();
        params.put("path","test.zip");
        mHandler.setParams(params);
        mHandler.setHandlerListenner(new SimpleTaskHandlerListenner());
    
        //设置一个线程池去上传文件,如果不设置,则会在当前线程进行上传。
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(3,3,
                6000, TimeUnit.MILLISECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10000));
        mHandler.setThreadPool(threadPool);
    

    ““

    使用任务管理:

    1.创建任务

    ““ java
    ITask task = new TaskBuilder()
    .setTaskType(task_type) //任务类型
    .setDataSource(source) //任务数据源 (下在任务为要下载的服务文件链接,上传任务为要上传的本地文件路径)
    .setDestSource(dest) //任务目标源 (下载任务为保存的本地路径,上传任务为服务器地址)
    .setName(NAME) //任务名称
    .build();

        ITaskCmd cmd = new TaskCmdBuilder()
                .setTaskType(task_type) //任务类型
                .setProcessType(ProcessType.TYPE_ADD_TASK) //操作类型(添加任务)
                .setTask(task) //任务信息
                .build();
    
        TaskEventBus.getDefault().execute(cmd); //执行命令
    

    ““
    2.开始任务

    ““ java
    ITaskCmd cmd = new TaskCmdBuilder()
    .setTaskType(task_type) //任务类型
    .setState(TaskState.STATE_START)
    .setProcessType(ProcessType.TYPE_CHANGE_TASK) //操作类型(添加任务)
    .setTask(task) //任务信息
    .build();

        TaskEventBus.getDefault().execute(cmd); //执行命令
    


    3.结束/暂停 任务
    java
    ITaskCmd cmd = new TaskCmdBuilder()
    .setTaskType(task_type) //任务类型
    .setState(TaskState.STATE_START)
    .setProcessType(ProcessType.TYPE_CHANGE_TASK) //操作类型(添加任务)
    .setTask(task) //任务信息
    .build();

        TaskEventBus.getDefault().execute(cmd); //执行命令
    

    ““
    4.接收任务变更通知
    - 在Activity,Fragement,Service,Dialog 等 onResume 或 onStart 中:

    java
    TaskEventBus.getDefault().regesit(this);

    - 在 onPause , onStop 中使用

    java
    TaskEventBus.getDefault().unregesit(this);

    - 添加一个方法,参数为List tasks,并且添加注解TaskSubscriber

    java
    @TaskSubscriber
    public void onTasksChanged(List<ITask> tasks) {
    //TODO update ui on any processtype
    }


    • TaskScriber

    默认情况下TaskScriber 会接受所有任务变更的消息,也可以指定只接受某个操作的消息例如:
    java
    @TaskSubscriber(taskType = TYPE_DOWNLOAD, processType = TYPE_CHANGE_TASK)
    public void onTasksChanged(List<ITask> tasks) {
    //TODO update ui in posting thread
    }

    也可以指定消息接收的线程,默认为发送消息的线程,例如:

    java
    @TaskSubscriber(taskType = TYPE_DOWNLOAD, processType = TYPE_CHANGE_TASK,threadMode = ThreadMode.MODE_MAIN)
    public void onTasksChanged(List<ITask> tasks) {
    //TODO update ui in main thread
    }

    配置传输服务(TranferService的onCreate 中)

    ““ java
    TaskEventBus.init(getApplicationContext()); //初始化消息管理器
    DaoHelper.init(getApplicationContext()); //初始化数据库
    mContext = getApplicationContext();

        mTaskManagerProxy = new TaskManagerProxy();  
        mTaskManagerProxy.setProcessCallback(this);
        //Taskprocessor 为在内存中处理任务,TaskdDbProcessor 为数据库操作, 可以 实现ITaskProcessor 替换默认处理器
        mTaskManagerProxy.setTaskProcessor(new TaskProcessorProxy(new TaskProcessor(),new TaskDbProcessor())); 
    
        mTaskManagerProxy.setTaskManager(new TaskManager()); 
        //可以继承BaseTaskHandler 实现新的传输处理器
        mTaskManagerProxy.setTaskHandler(TaskType.TYPE_HTTP_DOWNLOAD, DefaultHttpDownloadHandler.class); //设置下载器
        mTaskManagerProxy.setTaskHandler(TaskType.TYPE_HTTP_UPLOAD, DefaultHttpUploadHandler.class); //设置上传器
    
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(3,3,
                6000, TimeUnit.MILLISECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10000));
        mTaskManagerProxy.setThreadPool(TaskType.TYPE_HTTP_UPLOAD, threadPool);//设置上传线程池
    
        threadPool = new ThreadPoolExecutor(3,3,
                6000, TimeUnit.MILLISECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(10000));
        mTaskManagerProxy.setThreadPool(TaskType.TYPE_HTTP_DOWNLOAD,threadPool); //下载线程池
    
        mTaskManagerProxy.setHeaders(new HashMap<String, String>()); //设置请求头
        mTaskManagerProxy.setParams(new HashMap<String, String>()); //设置url参数
    

    ““

    项目地址:
    - https://github.com/shilec/Transer

    服务端测试Demo详见:
    - https://github.com/shilec/WebDemo

    展开全文
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