分布式之任务调度Elastic-Job学习二

4 Spring 集成与分片详解

ejob-springboot 工程

4.1 pom 依赖

properties>
	elastic-job.version>2.1.5elastic-job.version>
properties>
dependency>
	groupId>com.dangdanggroupId>
	artifactId>elastic-job-lite-coreartifactId>
	version>${elastic-job.version}version>
dependency>

dependency>
	groupId>com.dangdanggroupId>
	artifactId>elastic-job-lite-springartifactId>
	version>${elastic-job.version}version>
dependency>

4.2 application.properties

定义配置类和任务类中要用到的参数

server.port=${random.int[10000,19999]}
regCenter.serverList = localhost:2181
regCenter.namespace = gupao-ejob-springboot
gupaoJob.cron = 0/3 * * * * ?
gupaoJob.shardingTotalCount = 2
gupaoJob.shardingItemParameters = 0=0,1=

4.3 创建任务

创建任务类，加上@Component 注解

@Component
public class SimpleJobDemo implements SimpleJob {
	public void execute(ShardingContext shardingContext) {
		System.out.println(String.format("------Thread ID: %s, %s,任务总片数: %s, " +
		"当前分片项: %s.当前参数: %s," +
		"当前任务名称: %s.当前任务参数 %s", 
		Thread.currentThread().getId()
		new SimpleDateFormat("HH:mm:ss").format(new Date()), shardingContext.getShardingTotalCount(), shardingContext.getShardingItem(), shardingContext.getShardingParameter(), shardingContext.getJobName(), shardingContext.getJobParameter()
		));
	}
}

4.4 注册中心配置

Bean 的 initMethod 属性用来指定 Bean 初始化完成之后要执行的方法，用来替代继承 InitializingBean 接口，以便在容器启动的时候创建注册中心。

@Configuration
public class ElasticRegCenterConfig {
	@Bean(initMethod = "init")
	public ZookeeperRegistryCenter regCenter(
	@Value("${regCenter.serverList}") final String serverList, @Value("${regCenter.namespace}") final String namespace) {
		return new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration(serverList, namespace));
	}
}

4.5 作业三级配置

Core——Type——Lite
return LiteJobConfiguration.newBuilder(new SimpleJobConfiguration(JobCoreConfiguration.newBuilder()

@Configuration
public class ElasticJobConfig {
	@Autowired
	private ZookeeperRegistryCenter regCenter;
	@Bean(initMethod = "init")
	public JobScheduler simpleJobScheduler(final SimpleJobDemo simpleJob, @Value("${gupaoJob.cron}") final String cron, @Value("${gupaoJob.shardingTotalCount}") final int shardingTotalCount,@Value("${gupaoJob.shardingItemParameters}") final String
	shardingItemParameters) {
		return new SpringJobScheduler(simpleJob, regCenter, getLiteJobConfiguration(simpleJob.getClass(), cron, shardingTotalCount, shardingItemParameters));
	}
	private LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration(final Class? extends SimpleJob> jobClass, final String cron, final int shardingTotalCount, final String shardingItemParameters) {
		return LiteJobConfiguration.newBuilder(new SimpleJobConfiguration(
		JobCoreConfiguration.newBuilder(jobClass.getName(), cron, shardingTotalCount)
		.shardingItemParameters(shardingItemParameters).build()
		, jobClass.getCanonicalName())
		).overwrite(true).build();
	}
}

4.6 作业运行

先把 application.properties 中的分片数全部改成 1
启动 com.gupaoedu.EjobApp 的 main 方法

4.7 分片策略

4.7.1 分片项与分片参数

任务分片，是为了实现把一个任务拆分成多个子任务，在不同的 ejob 示例上执行。
例如 100W 条数据，在配置文件中指定分成 10 个子任务（分片项），这 10 个子任务再按照一定的规则分配到 5 个实际运行的服务器上执行。除了直接用分片项 ShardingItem获取分片任务之外，还可以用 item 对应的 parameter 获取任务。
standalone 工程：simple.SimpleJobTest

JobCoreConfiguration coreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder("MySimpleJob", "0/2 * * * * ?", 4).shardingItemParameters("0=RDP, 1=CORE, 2=SIMS, 3=ECIF").build();

springboot 工程，在 application.properties 中定义。
定义几个分片项，一个任务就会有几个线程去运行它。
注意：分片个数和分片参数要一一对应。通常把分片项设置得比 E-Job 服务器个数大一些，比如 3 台服务器，分成 9 片，这样如果有服务器宕机，分片还可以相对均匀。

4.7.2 分片验证

为避免运行的任务太多看不清楚运行结果，可以注释在 ElasticJobConfig 中注释DataFlowJob 和 ScriptJob。SimpleJob 的分片项改成 2。
直接运行 com.gupaoedu.EjobApp。
或者打成 jar 包：mvn package -Dmaven.test.skip=true
Jar 包路径：ejob-springboottargetejob-springboot-0.0.1-SNAPSHOT.jar
修改名称为 ejob.jar 放到 D 盘下
多实例运行（单机）：
java –jar ejob.jar
1、 多运行一个点，任务不会重跑（两个节点各获得一个分片项）
2、 关闭一个节点，任务不会漏

4.7.3 分片策略

http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/02-guide/job-sharding-strategy/  分片项如何分配到服务器？这个跟分片策略有关。

策略类	描述	具体规则
AverageAllocationJobShardingStrategy	基于平均分配算法的分片策略，也是默认的分片策略。	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： 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] 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] 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]
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。	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。 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。
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。
自定义分片策略		实现 JobShardingStrategy 接口并实现 sharding 方法，接口方法参数为作业服务器 IP 列表和分片策略选项，分片策略选项包括作业名称，分片总数以及分片序列号和个性化参数对照表，可以根据需求定制化自己的分片策略。

AverageAllocationJobShardingStrategy 的缺点是，一旦分片数小于作业服务器数，作业将永远分配至 IP 地址靠前的服务

器，导致 IP 地址靠后的服务器空闲。而 OdevitySortByNameJobShardingStrategy 则可以根据作业名称重新分配服务器负
载。如：
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=[]
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],
在 Lite 配置中指定分片策略：

String jobShardingStrategyClass = AverageAllocationJobShardingStrategy.class.getCanonicalName();
LiteJobConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).jobShardingStrategyClass(jobShardingStrategyClass).build();

4.7.4 分片方案

获取到分片项 shardingItem 之后，怎么对数据进行分片嗯？
1、对业务主键进行取模，获取余数等于分片项的数据
举例：获取到的 sharding item 是 0,1
在 SQL 中加入过滤条件：where mod(id, 4) in (1, 2)。
这种方式的缺点：会导致索引失效，查询数据时会全表扫描。
解决方案：在查询条件中在增加一个索引条件进行过滤。
2、在表中增加一个字段，根据分片数生成一个 mod 值。取模的基数要大于机器数。否则在增加机器后，会导致机器空闲。例如取模基数是 2，而服务器有 5 台，那么有三台服务器永远空闲。而取模基数是 10，生成 10 个 shardingItem，可以分配到 5 台服务器。当然，取模基数也可以调整。
3、如果从业务层面，可以用 ShardingParamter 进行分片。例如 0=RDP, 1=CORE, 2=SIMS, 3=ECIF List = SELECT * FROM user WHERE status = 0 AND SYSTEM_ID = 'RDP' limit 0, 10
在 Spring Boot 中要 Elastic-Job 要配置的内容太多了，有没有更简单的添加任务的方法呢？比如在类上添加一个注解？这个时候我们就要用到 starter 了。

4.8 e-job starter

Git 上有一个现成的实现
https://github.com/TFdream/elasticjob-spring-boot-starter
工程：elasticjob-spring-boot-starter
需求（一个 starter 应该有什么样子）：

需求	实现	作用
可以在启动类上使用@Enable 功能开启 E-Job 任务调度	注解@EnableElasticJob	在自动配置类上用@ConditionalOnBean决定是否自动配置
可以在 properties 或 yml 中识别配置内容	配置类 RegCenterProperties.java	支 持 在 properties 文 件 中 使 用elasticjob.regCenter 前缀，配置注册中心参数
在类上加上注解，直接创建任务	注解 @JobScheduled	配置任务参数，包括定分片项、分片参数等等
不用创建 ZK 注册中心	自动配置类 RegCentreAutoConfiguration.java	注入从 RegCenterProperties.java 读取到的参数，自动创 ZookeeperConfiguration
不用创建三级（Core、Type、Lite）配置	自动配置类 JobAutoConfiguration.java	读 取 注 解 的 参 数 ， 创 建JobCoreConfiguration 、
JobTypeConfiguration 、LiteJobConfiguration 在注册中心创建之后再创建
Spring Boot 启动时自动配置	创 建Resource/META-INF/spring.factories	指定两个自动配置类

org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=
io.dreamstudio.elasticjob.autoconfigure.RegCentreAutoConfiguration,
io.dreamstudio.elasticjob.autoconfigure.JobAutoConfiguration

打包 starter 的工程，引入 starter 的依赖，即可在项目中使用注解开启任务调度功能。

5 E-Job 原理

5.1 启动

standalone 工程

new JobScheduler(regCenter, simpleJobRootConfig).init();

init 方法

public void init() {
	LiteJobConfiguration liteJobConfigFromRegCenter = schedulerFacade.updateJobConfiguration(liteJobConfig);
	// 设置分片数
	JobRegistry.getInstance().setCurrentShardingTotalCount(liteJobConfigFromRegCenter.getJobName(), liteJobConfigFromRegCenter.getTypeConfig().getCoreConfig().getShardingTotalCount());
	// 构建任务，创建调度器
	JobScheduleController jobScheduleController = new JobScheduleController(
	createScheduler(),createJobDetail(liteJobConfigFromRegCenter.getTypeConfig().getJobClass()), liteJobConfigFromRegCenter.getJobName());
	// 在 ZK 上注册任务
	JobRegistry.getInstance().registerJob(liteJobConfigFromRegCenter.getJobName(), jobScheduleController, regCenter);
	// 添加任务信息并进行节点选举
	schedulerFacade.registerStartUpInfo(!liteJobConfigFromRegCenter.isDisabled());
	// 启动调度器
	jobScheduleController.scheduleJob(liteJobConfigFromRegCenter.getTypeConfig().getCoreConfig().getCron());
}

registerStartUpInfo 方法

public void registerStartUpInfo(final boolean enabled) {
	// 启动所有的监听器
	listenerManager.startAllListeners();
	// 节点选举
	leaderService.electLeader();
	// 服务信息持久化（写到 ZK）
	serverService.persistOnline(enabled);
	// 实例信息持久化（写到 ZK）
	instanceService.persistOnline();
	// 重新分片
	shardingService.setReshardingFlag();
	// 监控信息监听器
	monitorService.listen();
	// 自诊断修复，使本地节点与 ZK 数据一致
	if (!reconcileService.isRunning()) {
	reconcileService.startAsync();
	}
}

监听器用于监听 ZK 节点信息的变化。
启动的时候进行主节点选举

/**
* 选举主节点. */
public void electLeader() {
	log.debug("Elect a new leader now.");
	jobNodeStorage.executeInLeader(LeaderNode.LATCH, new LeaderElectionExecutionCallback());
	log.debug("Leader election completed.");
}

Latch 是一个分布式锁，选举成功后在 instance 写入服务器信息

// 服务信息持久化（写到 ZK servers 节点）

serverService.persistOnline(enabled);

以下是单机运行多个实例：

// 实例信息持久化（写到 ZK instances 节点）

instanceService.persistOnline();

运行了两个实例：

5.2 任务执行与分片原理

关注两个问题：
1、LiteJob 是怎么被执行的？
2、分片项是怎么分配给不同的服务实例的？
在创建 Job 的时候（createJobDetail），创建的是实现了 Quartz 的 Job 接口的LiteJob 类，LiteJob 类实现了 Quartz 的 Job 接口。
在 LiteJob 的 execute 方法中获取对应类型的执行器，调用 execute()方法。

public static AbstractElasticJobExecutor getJobExecutor(final ElasticJob elasticJob, final JobFacade jobFacade) {
	if (null == elasticJob) {
	return new ScriptJobExecutor(jobFacade);
	}
	if (elasticJob instanceof SimpleJob) {
		return new SimpleJobExecutor((SimpleJob) elasticJob, jobFacade);
	}
	if (elasticJob instanceof DataflowJob) {
		return new DataflowJobExecutor((DataflowJob) elasticJob, jobFacade);
	}
	throw new JobConfigurationException("Cannot support job type '%s'", elasticJob.getClass().getCanonicalName());
}

EJOB 提供管理任务执行器的抽象类 AbstractElasticJobExecutor，核心动作在execute()方法中执行。

public final void execute() {}

调用了另一个 execute()方法，122 行：

execute(shardingContexts, JobExecutionEvent.ExecutionSource.NORMAL_TRIGGER);

private void execute(final ShardingContexts shardingContexts, final JobExecutionEvent.ExecutionSource
executionSource) {}

在这个 execute 方法中又调用了 process()方法，150 行

private void process(final ShardingContexts shardingContex服务器托管网ts, final JobExecutionEvent.ExecutionSource
executionSource) {
	CollectionInteger> items = shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet();
	// 只有一个分片项时，直接执行
	if (1 == items.size()) {
		int item = shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet().iterator().next();
		JobExecutionEvent jobExecutionEvent = new JobExecutionEvent(shardingContexts.getTaskId(), jobName, executionSource, item);
		process(shardingContexts, item, jobExecutionEvent);
		return;
	}
	final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(items.size());
	// 本节点遍历执行相应的分片信息
	for (final int each : items) {
	final JobExecutionEvent jobExecutionEvent = new JobExecutionEvent(shardingContexts.getTaskId(), jobName, executionSource, each);
		if (executorService.isShutdown()) {
			return;
		}
		executorService.submit(new Runnable() {
			@Override
			public void run() {
				try {
					process(shardingContexts, each, jobExecutionEvent);
				} finally {
					latch.countDown();
				}
			}
		});
	}
	try {
		// 等待所有的分片项任务执行完毕
		latch.await();
	} catch (final InterruptedException ex) {
		Thread.currentThread().interrupt();
	}
}

又调用了另一个 process()方法，206 行

protected abstract void process(ShardingContext shardingContext);

交给具体的实现类（SimpleJobExecutor、DataflowJobExecutor、ScriptJobExecutor）去处理。

最终调用到任务类

@Override
protected void process(final ShardingContext shardingContext) {
	simpleJob.execute(shardingContext);
}

5.3 失效转移

所谓失效转移，就是在执行任务的过程中发生异常时，这个分片任务可以在其他节点再次执行。
simple.SimpleJobTest，failover 方法：

// 设置失效转移
JobCoreConfiguration coreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder("MySimpleJob", "0/2 * * * * ?", 4).shardingItemParameters("0=RDP, 1=CORE, 2=SIMS, 3=ECIF").failover(true).build()

FailoverListenerManager 监听的是 zk 的 instance 节点删除事件。如果任务配置了 failover 等于 true，其中某个 instance 与 zk 失去联系或被删除，并且失效的节点又不是本身，就会触发失效转移逻辑。
Job 的失效转移监听来源于 FailoverListenerManager 中内部类JobCrashedJobListener 的 dataChanged 方法。
当节点任务失效时会调用 JobCrashedJobListener 监听器，此监听器会根据实例 id获取所有的分片，然后调用 FailoverService 的 setCrashedFailoverFlag 方法，将每个分片 id 写到/jobName/leader/failover/items 下，例如原来的实例负责 1、2 分片项，那么 items 节点就会写入 1、2，代表这两个分片项需要失效转移。

protected void dataChanged(final String path, final Type eventType, final String data) {
	if (isFailoverEnabled() && Type.NODE_REMOVED == eventType && instanceNode.isInstancePath(path)) {
	String jobInstanceId = path.substring(instanceNode.getInstanceFullPath().length() + 1);
		if (jobInstanceId.equals(JobRegistry.getInstance().getJobInstance(jobName).getJobInstanceId())) {
			return;
		}
		ListInteger> failoverItems = failoverService.getFailoverItems(jobInstanceId);
		if (!failoverItems.isEmpty()) {
			for (服务器托管网int each : failoverItems) {
				// 设置失效的分片项标记
				failoverService.setCrashedFailoverFlag(each);
				failoverService.failoverIfNecessary();
			}
		} else {
			for (int each : shardingService.getShardingItems(jobInstanceId)) {
				failoverService.setCrashedFailoverFlag(each);
				failoverService.failoverIfNecessary();
			}
		}
	}
}

然后接下来调用 FailoverService 的 failoverIfNessary 方法，首先判断是否需要失败转移，如果可以需要则只需作业失败转移。

public void failoverIfNecessary() {
	if (needFailover()) {
		jobNodeStorage.executeInLeader(FailoverNode.LATCH, new FailoverLeaderExecutionCallback());
	}
}

条件一：${JOB_NAME}/leader/failover/items/${ITEM_ID} 有失效转移的作业分片项。
条件二：当前作业不在运行中。

private boolean needFailover() {
	return jobNodeStorage.isJobNodeExisted(FailoverNode.ITEMS_ROOT)
	&& !jobNodeStorage.getJobNodeChildrenKeys(FailoverNode.ITEMS_ROOT).isEmpty()
	&& !JobRegistry.getInstance().isJobRunning(jobName);
}

在主节点执行操作

public void executeInLeader(final String latchNode, final LeaderExecutionCallback callback) {
	try (LeaderLatch latch = new LeaderLatch(getClient(), jobNodePath.getFullPath(latchNode))) {
		latch.start();
		latch.await();
		callback.execute();
		//CHECKSTYLE:OFF
	} catch (final Exception ex) {
		//CHECKSTYLE:ON
		handleException(ex);
	}
}

1、再次判断是否需要失效转移；
2、从注册中心获得一个 `${JOB_NAME}/leader/failover/items/${ITEM_ID}` 作业分片项；
3、在注册中心节点`${JOB_NAME}/sharding/${ITEM_ID}/failover` 注册作业分片项为当前作业节点；
4、然后移除任务转移分片项；
5、最后调用执行，提交任务。

class FailoverLeaderExecutionCallback implements LeaderExecutionCallback {
@Override
public void execute() {
	// 判断是否需要失效转移
	if (JobRegistry.getInstance().isShutdown(jobName) || !needFailover()) {
		return;
	}
	// 从${JOB_NAME}/leader/failover/items/${ITEM_ID}获得一个分片项
	int crashedItem =
	Integer.parseInt(jobNodeStorage.getJobNodeChildrenKeys(FailoverNode.ITEMS_ROOT).get(0));
	log.debug("Failover job '{}' begin, crashed item '{}'", jobName, crashedItem);
	// 在注册中心节点`${JOB_NAME}/sharding/${ITEM_ID}/failover`注册作业分片项为当前作业节点
	jobNodeStorage.fillEphemeralJobNode(FailoverNode.getExecutionFailoverNode(crashedItem), JobRegistry.getInstance().getJobInstance(jobName).getJobInstanceId());
	// 移除任务转移分片项
	jobNodeStorage.removeJobNodeIfExisted(FailoverNode.getItemsNode(crashedItem));
	JobScheduleController jobScheduleController = JobRegistry.getInstance().getJobScheduleController(jobName);
	if (null != jobScheduleController) {
		// 提交任务
		jobScheduleController.triggerJob();
		}
	}
}

这里仅仅是触发作业，而不是立即执行。

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