【分布式调度Elastic-job】

我们可以思考一下下面业务场景的解决方案:

某电商平台需要每天上午10点，下午3点，晚上8点发放一批优惠券某银行系统需要在信用卡到期还款日的前三天进行短信提醒某财务系统需要在每天凌晨0:10分结算前一天的财务数据，统计汇总

以上场景就是任务调度所需要解决的问题

感觉Spring给我们提供的这个注解可以完成任务调度的功能，好像已经完美解决问题了，为什么还需要分布式呢?

主要有如下这几点原因:

1.单机处理极限：原本1分钟内需要处理1万个订单，但是现在需要1分钟内处理10万个订单；原来一个统计需要1小时，现在业务方需要10分钟就统计出来。你也许会说，你也可以多线程、单机多进程处理。的确，多线程并行处理可以提高单位时间的处理效率，但是单机能力毕竟有限（主要是CPU、内存和磁盘），始终会有单机处理不过来的情况。

2.高可用：单机版的定式任务调度只能在一台机器上运行，如果程序或者系统出现异常就会导致功能不可用。虽然可以在单机程序实现的足够稳定，但始终有机会遇到非程序引起的故障，而这个对于一个系统的核心功能来说是不可接受的。

3.防止重复执行: 在单机模式下，定时任务是没什么问题的。但当我们部署了多台服务，同时又每台服务又有定时任务时，若不进行合理的控制在同一时间，只有一个定时任务启动执行，这时，定时执行的结果就可能存在混乱和错误了

这个时候就需要分布式的任务调度来实现了。

启动zookeeper

1 把包解压一下 2 到conf目录中 把zoo_sample.cfg 拷贝一份 , 修改名字为zoo.cfg 3 到bin目录中启动startup.cmd文件

启动图形化界面

1 解压 2 到build目录中 ,cmd java -jar jar包名字 , 在图形化界面中成功进行连接

JDK 要求1.7以上保本Maven 要求3.0.4及以上版本Zookeeper 要求采取3.4.6以上版本 2.1.2 Zookeeper安装&运行 2.1.3 创建Maven项目

添加如下依赖

    com.dangdang
    elastic-job-lite-core
    2.1.5

@Configuration
public class RegistryCenterConfig {

@Bean(initMethod = "init")
public CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter(@Value("${elasticjob.zookeeper-url}") String zookeeperUrl, @Value("${elasticjob.group-name}") String groupName) {
    //zk的配置
    ZookeeperConfiguration zookeeperConfiguration = new ZookeeperConfiguration(zookeeperUrl,groupName);
    //设置zk超时时间
    zookeeperConfiguration.setSessionTimeoutMilliseconds(5000);
    //创建注册中心
    CoordinatorRegistryCenter zookeeperRegistryCenter = new ZookeeperRegistryCenter(zookeeperConfiguration);
    return zookeeperRegistryCenter;
}

}

@Configuration
public class ElasticJobConfig {
    @Autowired
    private CoordinatorRegistryCenter registryCenter;
    @Autowired
    private MyElasticJob myElasticJob;


    //作业配置
    private static LiteJobConfiguration createJobConfiguration(Class clz,
                                                                String cron,
                                                                int shardingTotalCount,
                                                                String shardingItemParameters) {
        // 定义作业核心配置
        JobCoreConfiguration.Builder jobCoreConfigurationBuilder = JobCoreConfiguration.newBuilder(clz.getSimpleName(), cron, shardingTotalCount);
        if(!StringUtils.isEmpty(shardingItemParameters)){
            jobCoreConfigurationBuilder.shardingItemParameters(shardingItemParameters);
        }
        // 定义SIMPLE类型配置
        SimpleJobConfiguration simpleJobConfig = new SimpleJobConfiguration(jobCoreConfigurationBuilder.build(), MyElasticJob.class.getCanonicalName());
        // 定义Lite作业根配置
        LiteJobConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).overwrite(true).build();
        return simpleJobRootConfig;
    }

    @Autowired
    private FileCustomJob fileCustomJob;


    //分片案例
    @Bean(initMethod = "init")
    public SpringJobScheduler initSimpleElasticJob(FileCustomJob fileCustomJob){

        return new SpringJobScheduler(fileCustomJob,registryCenter,createJobConfiguration(FileCustomJob.class,"0/3 * * * * ?",1,null));

    }
}

@Component
public class FileCustomJob implements SimpleJob {

    @Autowired
    private FileCustomMapper fileCustomMapper;

    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        dowork();
    }

    private void dowork() {
        //查出数据
        List fileCustoms = fileCustomMapper.selectFileCustomList();
        System.out.println("要备份的数据个数为 ：" +fileCustoms.size());
        //2 循环遍历一个个进行模拟备份，， 修改为 状态为 1
        for (FileCustom fileCustom :fileCustoms){
            changeStatus(fileCustom);
        }
    }

    private void changeStatus(FileCustom fileCustom) {
        System.out.println("要备份的数据ID为 " +fileCustom.getId() +"要备份的数据类型为 " +fileCustom.getType());
        try {
            Thread.sleep(1000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }


        //修改 状态为
        fileCustomMapper.updateBackedUp(fileCustom.getId());
    }
}

Elastic-Job-Lite在配置中提供了JobEventConfiguration,支持数据库方式配置，会在数据库中自动创建JOB_EXECUTION_LOG和JOB_STATUS_TRACE_LOG两张表以及若干索引来近路作业的相关信息。

在ElasticJobConfig配置类中注入DataSource

@Configuration
public class ElasticJobConfig {
    @Autowired
    private DataSource dataSource; 
	......
}

在任务配置中增加事件追踪配置

@Bean(initMethod = "init")
    public SpringJobScheduler initFileCustomElasticJob(FileCustomElasticJob fileCustomElasticJob){
        //增加任务事件追踪配置
        JobEventConfiguration jobEventConfiguration = new JobEventRdbConfiguration(dataSource);
        SpringJobScheduler springJobScheduler = new SpringJobScheduler(
                fileCustomElasticJob,
                registryCenter,
                createJobConfiguration(FileCustomElasticJob.class,"0 0/1 * * * ?",4,"0=text,1=image,2=radio,3=vedio",false),
                jobEventConfiguration);
        return springJobScheduler;
    }

elastic-job中提供了一个elastic-job-lite-console控制台
1 .解压缩elastic-job-lite-console-2.1.5.tar
2 .进入bin目录，并执行:binstart.bat
打开浏览器访问http://localhost:8899
用户名: root 密码: root,进入之后界面如下:

可以吧这么一个大的任务进行拆分,根据type进行拆分: image, text, vedio,radio ,拆分成4个小的任务
针对分片机制在elasicjob当中
如果你有一个台机器:开启4个线程去处理4个任务
如果你有两台机器:每个机器会开启两个线程去执行我们任务
如果你有三台机器: -台执行两个,两台分别执行1个任务
如果你有四台机器:每一个都执行1个任务..