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社区首页 >专栏 >PowerJob 技术综述,能领悟多少就看你下多少功夫了~

PowerJob 技术综述,能领悟多少就看你下多少功夫了~

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HelloGitHub
发布2021-05-14 16:12:58
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发布2021-05-14 16:12:58
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文章被收录于专栏:HelloGitHub

HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。从本章开始,就正式进入 PowerJob 框架的技术剖析环节了。作为技术系列文章开篇的第一章,本文会讲述 PowerJob 整体的架构设计,同时介绍相关的技术,以便于后面的讲解。

项目地址: https://github.com/KFCFans/PowerJob

一、架构设计

前面说过,PowerJob 的设计目标是企业级的分布式任务调度框架,适合统一部署调度中心成为公司内部的任务调度中间件。因此,在架构设计时,不同于 QuartZ 这种自产自销一个 Jar 包搞定一切的模式,PowerJob 引入了调度中心来统一解决任务的配置和调度,具体的架构如下图所示:

由图可见,整个 PowerJob 系统由调度中心(powerjob-server)和执行器(powerjob-worker)构成。

调度中心是一个基于 SpringBoot 的 Web 应用,根据提供服务的对象可以划分为对外和对内两层。对外部分面向用户,即提供 HTTP 服务,允许开发者在前端界面上可视化得完成任务、工作流等信息的配置与管理;对内部分则负责完成开发者所录入任务的调度和派发,同时维护注册到本注册中心所有执行器集群的状态。

执行器是一个普通的 Jar 包,需要接入调度中心的应用依赖该 Jar 包并完成初始化后,powerjob-worker 便正式启动并提供服务。执行器的整体逻辑非常简单(复杂的是MapReduce、广播等高级处理任务的实现,敬请期待后面的文章),就是监听来自调度中心的任务执行请求,一旦接收到任务就开始分配资源、初始化执行器开始处理,同时维护着一组后台线程定期上报自身的健康状态、任务执行状态。

调度中心和执行器之间通过 akka-remote 进行通讯。调度中心可以多实例部署来进行水平扩展,提升调度性能的同时做到调度中心高可用,执行器也可以通过集群部署实现高可用,同时,如果开发者实现了 MapReduce 这一具有分布式处理能力的处理器,也可以调动整个集群的计算资源完成任务的分布式计算。

二、知识点概览

总体来讲,PowerJob 中主要涉及了以下的知识点,通过阅读源码和之后的一系列技术剖析文章,你将能学到:

  • Java 基础:Java 8 新特性(Stream、Optional、Lambda、FunctionalInterface)
  • Java 进阶:多线程与并发安全(线程池、并发容器、可重入锁、分段锁、ThreadLocal 等)、Java I/O(网络操作、文件流操作)、热加载(自定义类加载器、Jar包操作)
  • Java Web:主要是 SpringBoot 相关的 Web 知识,包括基础 Controller 用法、WebSocket、文件上传下载、ControllerAdvice 全局处理异常、跨域 CORS 等
  • Spring 相关:AOP(记录 Web 日志)、异步方法(@Async)、定时任务(@Scheduled)、自建容器(ClassPathXmlApplicationContext)、上下文使用(各种 Aware)
  • 数据库:编写数据库无关的持久化层代码(Spring Data JPA)、数据库基础理论(各种SQL、索引用法等)、多数据源配置、MongoDB (GridFS)的使用
  • 算法知识:图(DAG)、引用计数器(实现小型 GC)、分布式唯一 ID 算法(snowflake)、时间轮
  • 分布式知识:远程通讯、集群高可用、服务发现、故障转移与恢复、分布式一致性、分布式锁(基于数据库实现可靠的分布式锁)
  • 序列化相关:kryo、jackson-cbor、对象池技术
  • Akka 基础:Actor 模型、akka-remote、akka-serialization

如果你是初学的萌新,通过本项目和本教程,相信你能更好地掌握 Java 相关的基础知识。

如果你是轻车熟路的老司机,通过本项目和本教程,相信你也会在分布式计算、任务调度等方面有所启发。

三、总结与预告

本章介绍了 PowerJob 整体的架构设计以及项目中所涉及的相关技术知识点。下一章,我将会为大家带来 PowerJob 的基石:Akka Toolkit 的介绍与使用教程。

那我们下期再见喽~预告:下期内容很干,需要带足水!

参考资料

[1]

《讲解开源项目》: https://github.com/HelloGitHub-Team/Article

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-07-23,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 HelloGitHub 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

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  • 一、架构设计
  • 二、知识点概览
  • 三、总结与预告
    • 参考资料
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