elastic-job的原理簡介和使用
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elastic-job是當(dāng)當(dāng)開源的一款非常好用的作業(yè)框架，在這之前，我們開發(fā)定時任務(wù)一般都是使用quartz或者spring-task（ScheduledExecutorService），無論是使用quartz還是spring-task，我們都會至少遇到兩個痛點：
1.不敢輕易跟著應(yīng)用服務(wù)多節(jié)點部署，可能會重復(fù)多次執(zhí)行而引發(fā)系統(tǒng)邏輯的錯誤。
2.quartz的集群僅僅只是用來HA，節(jié)點數(shù)量的增加并不能給我們的每次執(zhí)行效率帶來提升，即不能實現(xiàn)水平擴(kuò)展。
本篇博文將會自頂向下地介紹elastic-job，讓大家認(rèn)識了解并且快速搭建起環(huán)境。
elastic-job產(chǎn)品線說明
elastic-job在2.x之后，出了兩個產(chǎn)品線：Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud。我們一般使用Elastic-Job-Lite就能夠滿足需求，本文也是以Elastic-Job-Lite為主。1.x系列對應(yīng)的就只有Elastic-Job-Lite，并且在2.x里修改了一些核心類名，差別雖大，原理類似，建議使用2.x系列。寫此博文，最新release版本為2.0.5。
elastic-job-lite原理
舉個典型的job場景，比如余額寶里的昨日收益，系統(tǒng)需要job在每天某個時間點開始，給所有余額寶用戶計算收益。如果用戶數(shù)量不多，我們可以輕易使用quartz來完成，我們讓計息job在某個時間點開始執(zhí)行，循環(huán)遍歷所有用戶計算利息，這沒問題?？墒牵绻脩趔w量特別大，我們可能會面臨著在第二天之前處理不完這么多用戶。另外，我們部署job的時候也得注意，我們可能會把job直接放在我們的webapp里，webapp通常是多節(jié)點部署的，這樣，我們的job也就是多節(jié)點，多個job同時執(zhí)行，很容易造成重復(fù)執(zhí)行，比如用戶重復(fù)計息，為了避免這種情況，我們可能會對job的執(zhí)行加鎖，保證始終只有一個節(jié)點能執(zhí)行，或者干脆讓job從webapp里剝離出來，獨自部署一個節(jié)點。
elastic-job就可以幫助我們解決上面的問題，elastic底層的任務(wù)調(diào)度還是使用的quartz，通過zookeeper來動態(tài)給job節(jié)點分片。
我們來看：
很大體量的用戶需要在特定的時間段內(nèi)計息完成
我們肯定是希望我們的任務(wù)可以通過集群達(dá)到水平擴(kuò)展，集群里的每個節(jié)點都處理部分用戶，不管用戶數(shù)量有多龐大，我們只要增加機(jī)器就可以了，比如單臺機(jī)器特定時間能處理n個用戶，2臺機(jī)器處理2n個用戶，3臺3n，4臺4n...，再多的用戶也不怕了。
使用elastic-job開發(fā)的作業(yè)都是zookeeper的客戶端，比如我希望3臺機(jī)器跑job，我們將任務(wù)分成3片，框架通過zk的協(xié)調(diào)，最終會讓3臺機(jī)器分別分配到0,1,2的任務(wù)片，比如server0-->0，server1-->1，server2-->2，當(dāng)server0執(zhí)行時，可以只查詢id%3==0的用戶，server1執(zhí)行時，只查詢id%3==1的用戶，server2執(zhí)行時，只查詢id%3==2的用戶。
任務(wù)部署多節(jié)點引發(fā)重復(fù)執(zhí)行
在上面的基礎(chǔ)上，我們再增加server3，此時，server3分不到任務(wù)分片，因為只有3片，已經(jīng)分完了。沒有分到任務(wù)分片的作業(yè)程序?qū)⒉粓?zhí)行。
如果此時server2掛了，那么server2的分片項會分配給server3，server3有了分片，就會替代server2執(zhí)行。
如果此時server3也掛了，只剩下server0和server1了，框架也會自動把server3的分片隨機(jī)分配給server0或者server1，可能會這樣，server0-->0，server1-->1,2。
這種特性稱之為彈性擴(kuò)容，即elastic-job名稱的由來。
代碼演示
我們搭建環(huán)境通過示例代碼來演示上面的例子，elastic-job是不支持單機(jī)多實例的，通過zk的協(xié)調(diào)分片是以ip為單元的。很多同學(xué)上來可能就是通過單機(jī)多實例來學(xué)習(xí)，結(jié)果導(dǎo)致分片和預(yù)期不一致。這里沒辦法，只能通過多機(jī)器或者虛擬機(jī)，我們這里使用虛擬機(jī)，另外，由于資源有限，我們這里僅僅只模擬兩臺機(jī)器。
節(jié)點說明：
本地宿主機(jī)器
zookeeper、job
192.168.241.1
虛擬機(jī)
job
192.168.241.128
環(huán)境說明：
Java
請使用JDK1.7及其以上版本。
Zookeeper
請使用Zookeeper3.4.6及其以上版本
Elastic-Job-Lite
2.0.5（2.x系列即可，最好是2.0.4及其以上，因為2.0.4版本有本人提交的少許代碼，(*^__^*) 嘻嘻……）
需求說明：
通過兩臺機(jī)器演示動態(tài)分片
step1. 引入框架的jar包
<!-- 引入elastic-job-lite核心模塊 -->
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId>
<version>2.0.5</version>
</dependency>
<!-- 使用springframework自定義命名空間時引入 -->
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId>
<version>2.0.5</version>
</dependency>
step2. 編寫job
package com.fanfan.sample001;
import com.dangdang.ddframe.job.api.ShardingContext;
import com.dangdang.ddframe.job.api.simple.SimpleJob;
import java.util.Date;
/**
* Created by fanfan on 2016/12/20.
*/
public class MySimpleJob implements SimpleJob {
@Override
public void execute(ShardingContext shardingContext) {
System.out.println(String.format("------Thread ID: %s, 任務(wù)總片數(shù): %s, 當(dāng)前分片項: %s",
Thread.currentThread().getId(), shardingContext.getShardingTotalCount(), shardingContext.getShardingItem()));
/**
* 實際開發(fā)中，有了任務(wù)總片數(shù)和當(dāng)前分片項，就可以對任務(wù)進(jìn)行分片執(zhí)行了
* 比如 SELECT * FROM user WHERE status = 0 AND MOD(id, shardingTotalCount) = shardingItem
*/
}
}
Step3. Spring配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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">
<!--配置作業(yè)注冊中心 -->
<reg:zookeeper id="regCenter" server-lists="192.168.241.1:2181" namespace="dd-job"
base-sleep-time-milliseconds="1000" max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3" />
<!-- 配置作業(yè)-->
<job:simple id="mySimpleJob" class="com.fanfan.sample001.MySimpleJob" registry-center-ref="regCenter"
sharding-total-count="2" cron="0/2 * * * * ?" overwrite="true" />
</beans>
Case1. 單節(jié)點
Case2. 增加一個節(jié)點
Case3. 斷開一個節(jié)點
作業(yè)類型
elastic-job提供了三種類型的作業(yè)：Simple類型作業(yè)、Dataflow類型作業(yè)、Script類型作業(yè)。這里主要講解前兩者。Script類型作業(yè)意為腳本類型作業(yè)，支持shell，python，perl等所有類型腳本，使用不多，可以參見github文檔。
SimpleJob需要實現(xiàn)SimpleJob接口，意為簡單實現(xiàn)，未經(jīng)過任何封裝，與quartz原生接口相似，比如示例代碼中所使用的job。
Dataflow類型用于處理數(shù)據(jù)流，需實現(xiàn)DataflowJob接口。該接口提供2個方法可供覆蓋，分別用于抓取(fetchData)和處理(processData)數(shù)據(jù)。
可通過DataflowJobConfiguration配置是否流式處理。
流式處理數(shù)據(jù)只有fetchData方法的返回值為null或集合長度為空時，作業(yè)才停止抓取，否則作業(yè)將一直運行下去；非流式處理數(shù)據(jù)則只會在每次作業(yè)執(zhí)行過程中執(zhí)行一次fetchData方法和processData方法，隨即完成本次作業(yè)。
實際開發(fā)中，Dataflow類型的job還是很有好用的。
比如拿余額寶計息來說：
package com.fanfan.sample001;
import com.dangdang.ddframe.job.api.ShardingContext;
import com.dangdang.ddframe.job.api.dataflow.DataflowJob;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
* Created by fanfan on 2016/12/23.
*/
public class MyDataFlowJob implements DataflowJob<User> {
/*
status
0：待處理
1：已處理
*/
@Override
public List<User> fetchData(ShardingContext shardingContext) {
List<User> users = null;
/**
* users = SELECT * FROM user WHERE status = 0 AND MOD(id, shardingTotalCount) = shardingItem Limit 0, 30
*/
return users;
}
@Override
public void processData(ShardingContext shardingContext, List<User> data) {
for (User user: data) {
System.out.println(String.format("用戶 %s 開始計息", user.getUserId()));
user.setStatus(1);
/**
* update user
*/
}
}
}
<job:dataflow id="myDataFlowJob" class="com.fanfan.sample001.MyDataFlowJob" registry-center-ref="regCenter"
sharding-total-count="2" cron="0 0 02 * * ?" streaming-process="true" overwrite="true" />
其它功能
上述介紹的是最精簡常用的功能。elastic-job的功能集還不止這些，比如像作業(yè)事件追蹤、任務(wù)監(jiān)聽等，另外，elastic-job-lite-console作為一個獨立的運維平臺還提供了用來查詢和操作任務(wù)的web頁面。
這些增強(qiáng)的功能讀者可以在github/elastic-job上自行學(xué)習(xí)，相信有了本篇博文的基礎(chǔ)，再閱讀那些文檔就特別簡單了。
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