摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/job-listener/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
本文主要分享 Elastic-Job-Lite 作业监听器。
涉及到主要类的类图如下( 打开大图 ):
com.dangdang.ddframe.job.lite.internal.guarantee
里,保证分布式任务全部开始和结束状态。 AbstractDistributeOnceElasticJobListener 通过 guarantee
功能,实现分布式场景中仅单一节点执行。你行好事会因为得到赞赏而愉悦 同理,开源项目贡献者会因为 Star 而更加有动力 为 Elastic-Job 点赞!传送门
ElasticJobListener,作业监听器接口,每台作业节点均执行。
若作业处理作业服务器的文件,处理完成后删除文件,可考虑使用每个节点均执行清理任务。此类型任务实现简单,且无需考虑全局分布式任务是否完成,请尽量使用此类型监听器。
接口代码如下:
public interface ElasticJobListener {
/**
* 作业执行前的执行的方法.
*
* @param shardingContexts 分片上下文
*/
void beforeJobExecuted(final ShardingContexts shardingContexts);
/**
* 作业执行后的执行的方法.
*
* @param shardingContexts 分片上下文
*/
void afterJobExecuted(final ShardingContexts shardingContexts);
}
调用执行如下:
// AbstractElasticJobExecutor.java
public final void execute() {
// ...省略无关代码
// 执行 作业执行前的方法
try {
jobFacade.beforeJobExecuted(shardingContexts);
} catch (final Throwable cause) {
jobExceptionHandler.handleException(jobName, cause);
}
// ...省略无关代码(执行 普通触发的作业)
// ...省略无关代码(执行 被跳过触发的作业)
// ...省略无关代码(执行 作业失效转移)
// ...执行 作业执行后的方法
try {
jobFacade.afterJobExecuted(shardingContexts);
} catch (final Throwable cause) {
jobExceptionHandler.handleException(jobName, cause);
}
}
AbstractDistributeOnceElasticJobListener,在分布式作业中只执行一次的监听器。
若作业处理数据库数据,处理完成后只需一个节点完成数据清理任务即可。此类型任务处理复杂,需同步分布式环境下作业的状态同步,提供了超时设置来避免作业不同步导致的死锁,请谨慎使用。
创建 AbstractDistributeOnceElasticJobListener 代码如下:
public abstract class AbstractDistributeOnceElasticJobListener implements ElasticJobListener {
/**
* 开始超时时间
*/
private final long startedTimeoutMilliseconds;
/**
* 开始等待对象
*/
private final Object startedWait = new Object();
/**
* 完成超时时间
*/
private final long completedTimeoutMilliseconds;
/**
* 完成等待对象
*/
private final Object completedWait = new Object();
/**
* 保证分布式任务全部开始和结束状态的服务
*/
@Setter
private GuaranteeService guaranteeService;
private TimeService timeService = new TimeService();
public AbstractDistributeOnceElasticJobListener(final long startedTimeoutMilliseconds, final long completedTimeoutMilliseconds) {
if (startedTimeoutMilliseconds <= 0L) {
this.startedTimeoutMilliseconds = Long.MAX_VALUE;
} else {
this.startedTimeoutMilliseconds = startedTimeoutMilliseconds;
}
if (completedTimeoutMilliseconds <= 0L) {
this.completedTimeoutMilliseconds = Long.MAX_VALUE;
} else {
this.completedTimeoutMilliseconds = completedTimeoutMilliseconds;
}
}
}
startedTimeoutMilliseconds
、completedTimeoutMilliseconds
务必传递,避免作业不同步导致的死锁。?下面,我们来看本文的重点:AbstractDistributeOnceElasticJobListener,在分布式作业中只执行一次:
@Override
public final void beforeJobExecuted(final ShardingContexts shardingContexts) {
// 注册作业分片项开始运行
guaranteeService.registerStart(shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet());
// 判断是否所有的分片项开始运行
if (guaranteeService.isAllStarted()) {
// 执行
doBeforeJobExecutedAtLastStarted(shardingContexts);
// 清理启动信息
guaranteeService.clearAllStartedInfo();
return;
}
// 等待
long before = timeService.getCurrentMillis();
try {
synchronized (startedWait) {
startedWait.wait(startedTimeoutMilliseconds);
}
} catch (final InterruptedException ex) {
Thread.interrupted();
}
// 等待超时
if (timeService.getCurrentMillis() - before >= startedTimeoutMilliseconds) {
// 清理启动信息
guaranteeService.clearAllStartedInfo();
handleTimeout(startedTimeoutMilliseconds);
}
}
GuaranteeService#registerStart(...)
方法,注册作业分片项开始运行。
// GuaranteeService.java public void registerStart(final Collection<Integer> shardingItems) { for (int each : shardingItems) { jobNodeStorage.createJobNodeIfNeeded(GuaranteeNode.getStartedNode(each)); } } // GuaranteeNode.java public final class GuaranteeNode { static final String ROOT = "guarantee"; static final String STARTED_ROOT = ROOT + "/started"; } static String getStartedNode(final int shardingItem) { return Joiner.on("/").join(STARTED_ROOT, shardingItem); }/${JOB_NAME}/guarantee/started/${ITEM_INDEX}
为永久节点,存储空串( ""
)。为什么是永久节点呢?在 GuaranteeService#isAllStarted()
见分晓。GuaranteeService#isAllStarted()
方法,判断是否所有的分片项开始运行。
/** * 判断是否所有的任务均启动完毕. * * @return 是否所有的任务均启动完毕 */ public boolean isAllStarted() { return jobNodeStorage.isJobNodeExisted(GuaranteeNode.STARTED_ROOT) && configService.load(false).getTypeConfig().getCoreConfig().getShardingTotalCount() == jobNodeStorage.getJobNodeChildrenKeys(GuaranteeNode.STARTED_ROOT).size(); }/${JOB_NAME}/guarantee/started/
目录下,所有作业分片项都开始运行,即运行总数等于作业分片总数( JobCoreConfiguration.ShardingTotalCount
),代表所有的任务均启动完毕。/${JOB_NAME}/guarantee/started/${ITEM_INDEX}
存储临时节点,会导致不能满足所有的分片项开始运行的条件。JobCoreConfiguration.ShardingTotalCount
),会导致异常。Object#wait(...)
方法进行等待。该等待怎么结束等待?当满足所有的分片项开始运行的作业节点调用 GuaranteeService#clearAllStartedInfo()
时,StartedNodeRemovedJobListener 会监听到 /${JOB_NAME}/guarantee/started/
被删除,调用 Object#notifyAll(...)
方法进行唤醒全部。
// GuaranteeService.java /** * 清理所有任务启动信息. */ public void clearAllStartedInfo() { jobNodeStorage.removeJobNodeIfExisted(GuaranteeNode.STARTED_ROOT); } // StartedNodeRemovedJobListener.java class StartedNodeRemovedJobListener extends AbstractJobListener { @Override protected void dataChanged(final String path, final Type eventType, final String data) { if (Type.NODE_REMOVED == eventType && guaranteeNode.isStartedRootNode(path)) { for (ElasticJobListener each : elasticJobListeners) { if (each instanceof AbstractDistributeOnceElasticJobListener) { ((AbstractDistributeOnceElasticJobListener) each).notifyWaitingTaskStart(); } } } } } #doBeforeJobExecutedAtLastStarted(...)
方法,执行最后一个作业执行前的执行的方法,实现该抽象方法,完成自定义逻辑。#doAfterJobExecutedAtLastCompleted(...)
实现的方式一样,就不重复解析了。
// AbstractDistributeOnceElasticJobListener.java /** * 分布式环境中最后一个作业执行前的执行的方法. * * @param shardingContexts 分片上下文 */ public abstract void doBeforeJobExecutedAtLastStarted(ShardingContexts shardingContexts); /** * 分布式环境中最后一个作业执行后的执行的方法. * * @param shardingContexts 分片上下文 */ public abstract void doAfterJobExecutedAtLastCompleted(ShardingContexts shardingContexts);
整体流程如下图: