简单作业类型:我们实现SimpleJob接口中的execute方法,在里面处理自己的业务需求,调度器通过配置的cron表达式进行调度。
一个作业( ElasticJob )的调度,需要配置独有的一个作业调度器( JobScheduler ),两者是 1 : 1 的关系。这点大家要注意下,当然下文看代码也会看到。
Elastic job是当当网架构师张亮,曹昊和江树建基于Zookepper、Quartz开发并开源的一个Java分布式定时任务,解决了Quartz不支持分布式的弊端。Elastic job主要的功能有支持弹性扩容,通过Zookepper集中管理和监控job,支持失效转移等,这些都是Quartz等其他定时任务无法比拟的。
Elastic Job 提供了简单易用的运维平台,方便用户监控、动态修改作业参数、作业操作及查询作业。
在日常业务中或多或少都会碰到这样的需求,需要在指定时间执行某个任务,或者周期性的执行某个任务。类似这种任务,一般可以归结为定时任务。正所谓:哪里有需求,哪里就有创造。为了满足定时任务这样的需求,各种任务调度框架应运而生。Timer、ScheduledThreadPoolExecutor(什么?你没看错,这个也可以做定时任务)、Quartz等等。但随着分布式、微服务的发展,以上的作业调度框架就有点不够看了。主要有以下几个问题:
JobNodePath,作业节点路径类。作业节点是在普通的节点前加上作业名称的前缀。
简介 Elastic-Job是一个分布式调度解决方案,由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。 Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案,使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务。 功能列表 1、任务分片 将整体任务拆解为多个子任务 可通过服务器的增减弹性伸缩任务处理能力 分布式协调,任务服务器上下线的全自动发现与处理 2、 多任务类型 基于时间驱动的任务 基于数据驱动的任务(TBD) 同时支持常驻任务和瞬时任务 多语言任务支持
referred:http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/00-overview
定时任务的实现方式有多种,例如JDK自带的Timer+TimerTask方式,Spring 3.0以后的调度任务(Scheduled Task),Quartz框架等。
作业注册表( JobRegistry ),维护了单个 Elastic-Job-Lite 进程内作业相关信息,可以理解成其专属的 Spring IOC 容器。因此,其本身是一个单例。
无中心化,意味着 Elastic-Job-Lite 不存在一个中心执行一些操作,例如:分配作业分片项。Elastic-Job-Lite 选举主节点,通过主节点进行作业分片项分配。目前,必须在主节点执行的操作有:分配作业分片项,调解分布式作业不一致状态。
文章摘要:在生产环境中部署Elastic-Job集群后,那么如何来运维监控线上跑着的定时任务呢? 如果在生产环境的大规模服务器集群上部署了集成Elastic-Job的业务工程,而没有相应的运维监控工具可以来监控定时任务执行状态和动态修改定时任务执行时间,修改相应的配置还得手动更新数据库或者配置文件,那么则会给运维和研发工程师增添不少麻烦。使用过Quartz集群方案的同学应该都有过同样的感触,修改定时任务执行时间配置和监控任务的状态都比较麻烦,想要一个功能齐全的监控运维平台还得自己专门来开发。所幸的是,Elastic-Job开源社区很早就考虑到该问题,在项目发布初期即提供了一个功能相对齐全的Elastic-Job运维监控console平台。
另外,Elastic-Job-Cloud 作业事件追踪 和 Elastic-Job-Lite 基本类似,不单独开一篇文章,记录在该文章里。如果你对 Elastic-Job-Cloud 暂时不感兴趣,可以跳过相应部分。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/cloud-job-config/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
ReconcileService 继承 Google Guava AbstractScheduledService 抽象类,实现 #scheduler()、#runOneIteration() 方法,达到周期性校验注册中心数据与真实作业状态的一致性。
1. 概述 本文主要分享 Elastic-Job-Lite 主节点选举。 涉及到主要类的类图如下: 📷 . 2. 为什么需要选举主节点 首先我们来看一段官方对 Elastic-Job-Lite 的介绍: Elastic-Job-Lite 定位为轻量级无中心化解决方案,使用 jar 包的形式提供分布式任务的协调服务。 无中心化,意味着 Elastic-Job-Lite 不存在一个中心执行一些操作,例如:分配作业分片项。Elastic-Job-Lite 选举主节点,通过主节点进行作业分片项分配。目前,必须在主节
定时任务这一组件在工作过程中经常使用到,在单机节点上可以直接选择使用Spring自带的定时任务组件hubble-task,而这种定时任务一旦确定固化了定时触发策略,也无法动态开启关闭,所以后来有了Quartz。
Elastic-Job 是当当网开源的一个基于Quartz和ZooKeeper的分布式调度解决方案,由两个相互独立的子项目 Elastic-Job-Lite 和 Elastic-Job-Cloud 组成,一般我们只要使用 Elastic-Job-Lite 就好。
Lite调度作业( LiteJob ),作业被调度后,调用 #execute() 执行作业。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/cloud-job-scheduler-and-executor-first/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
任何工具的使用都要结合自身的业务场景,脱落业务场景谈技术选型就是耍流氓。 考虑私有云场景业务量一般,高并发场景很少遇到,同一时间也不会有超大量定时任务同时需要执行,所以考虑自研也未尝不可。 目前自研最急需解决的问题并不是高并发,而是如何避免任务被重复执行; 场景就变成了:
本文主要分享 Elastic-Job-Lite 作业监控服务。内容对应《官方文档 —— DUMP作业运行信息》。
Elastic-Job <dependency> <groupId>com.dangdang</groupId> <artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId> <version>2.1.5</version> </dependency> public class MessagePushJob implements SimpleJob { @Over
在《Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业初始化》「3.2.4」注册作业启动信息,我们看到作业初始化时,会开启所有注册中心监听器:
在我们的项目当中,使用定时任务是避免不了的,我们在部署定时任务时,通常只部署一台机器。部署多台机器时,同一个任务会执行多次。比如短信提醒,每天定时的给用户下发短信,如果部署了多台,同一个用户将发送多条。只部署一台机器,可用性又无法保证。今天向大家介绍一款开源产品,分布式定时任务解决方案---- elastic-job。
摘要:如何构建具备作业分片和弹性扩缩容的定时任务系统是每个大型业务系统在设计时需要考虑的重要问题? 对于构建一般的业务系统来说,使用Quartz或者Spring Task即可基本满足我们的单体服用应用需要。然而随着线上业务量的不断发展,这两种定时任务已经日渐无法满足我们的需求。一般,使用这两种定时任务框架都会遇到如下的两个痛点问题: (1)如果业务工程采用集群化的部署,可能会多次重复执行定时任务而导致系统的业务逻辑错误,并产生系统故障。 (2)Quartz的集群方案具备HA功能,可以实现定时任务的分发,但是通过增加机器节点数量的方式并不能提高每次定时任务的执行效率,无法实现任务的弹性分片。 一线互联网大厂都有他们自己为其业务定制化研发的分布式定时任务系统,业务研发工程师可以通过在其Web Console的界面上进行简单的任务配置即可使得大型业务系统实现定时任务的调度、分发、分片、监控和扩缩容等功能。那么,业界是否有开源的组件框架同样具备这些功能呢?答案是肯定的!本文将向大家介绍一款开源的分布式定时任务调度框架—Elastic-Job的功能和原理,同时通过一个简单的案例阐述如何在Spring Boot工程完成Elastic-Job的集成。
Elastic-Job是当当基于Zookepper,Quartz开发并且开源的Java分布式定时任务,解决Quartz不支持分布式的弊端。它由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。
开篇语 上一篇文章介绍了elastic-job-lite的入门,架构。使用和一些流程,里面提到elastic-job-lite是一个去中心化,轻量级的任务调度框架,那为什么elastic-jib-lite在启动时要选取主节点呢?难道我看错了,哈哈,不可能的,后文 elastic-job-lite简称ejl。 leader选举 ejl定位为轻量级,去中心化,其任务调度由各自的机器驱动,各台机器之间通过zk去协调,ejl为每个任务都创建一个JobScheduler,而在JobScheduler的初始化中回为每个
原文链接:https://blog.csdn.net/guyue35/article/details/84883408
Elastic-Job支持 JAVA API 和 Spring 配置两种方式配置任务,这里我们使用 JAVA API 的形式来创建一个简单的任务入门,现在都是 Spring Boot 时代了,所以不建议使用 Spring 配置文件的形式。 Elastic-Job 需要依赖 Zookeeper 中间件,用于注册和协调作业分布式行为的组件,目前仅支持 Zookeeper。我们已经创建了 Zookeeper 集群! 环境要求 1、Java 请使用 JDK 1.7 及其以上版本。 2、Zookeeper 请使用
开篇词 elastic-job-lite在项目中使用也有两个多月的时间了,从一开始搜索网上教程,参考别人使用方法,到后面阅读源码,理解其架构,实现。也写了几篇关于ejl的架构,流程处理,数据结构的文章,中间也经历了很多坑,也有了一些最佳实践,这篇文章写一下总结,但不是ejl的结尾,后续还会有ejl的文章,下面附上前几篇的链接: elastic-job-lite入门以及架构原理分析 elastic-job-lite 既然去中心化,为何要选举主节点 elastic-job-lite 数据结构分析 使用心得 ej
一、下载源码 从 Elastic-Job 的 github 地址下载源码:https://github.com/elasticjob/elastic-job-lite 如果不想自己编译可以直接下载我打
本文主要分享 Elastic-Job-Lite 运维平台。内容对应《官方文档 —— 运维平台》。
在项目初期,基于quartz我们做了一个原始的job调度服务,用以执行我们的定时任务,但是随着业务的扩充,对性能及稳定性有了更高的要求.
JobShardingStrategy,作业分片策略接口。分片策略通过实现接口的 #sharding(...) 方法提供作业分片的计算。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/cloud-local-executor/
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/job-failover/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢! 本文基于 Elastic-Job V2.1.5 版本分享 1. 概述 2. 作业节点崩溃监听 3. 作业失效转移 4. 获取作业分片上下文集合 5. 监听作业失效转移功能关闭 666. 彩蛋 ---- 1. 概述 本文主要分享 Elastic-Job-Lite 作业失效转移。 当作业节点执行作业异常崩溃时,其所分配的作业分片项在下次重新分片之前不会被重新
以及在网上找了相关demo,基本上都是复制了官网的简单教程,没有一个明确的demo.
1. 概述2. 作业分片条件3. 分配作业分片项4. 获取作业分片上下文集合666. 彩----
背景 在使用Elastic-Job的过程中,有很多人遇到了这么一个问题,就是如何动态的去添加任务? 在官方的文档中也有对此作出回答,如下: 动态添加作业这个概念每个人理解不尽相同。 elastic-job-lite为jar包,由开发或运维人员负责启动。启动时自动向注册中心注册作业信息并进行分布式协调,因此并不需要手工在注册中心填写作业信息。 但注册中心与作业部署机无从属关系,注册中心并不能控制将单点的作业分发至其他作业机,也无法将远程服务器未启动的作业启动。elastic-job-lite并不会包含ssh免
ZookeeperRegistryCenter,基于 Zookeeper 注册中心。从上面的类图可以看到,ZookeeperRegistryCenter 实现 CoordinatorRegistryCenter 接口,CoordinatorRegistryCenter 继承 RegistryCenter 接口。
开篇语 程序=数据结构+算法,由此可见,数据结构是多么的重要,任何一个框架底层都有自己数据存储结构,elastic-job-lite是一个开源的分布式任务调度框架,其基于zk来存储运行时job信息,配置信息等等,也就是说zk是它的注册中心,所以它的数据结构也和zk有关,今天我们就一起聊聊elastic-job-lite数据结构,一起揭开它的神秘面纱。 EJL数据结构整体概要介绍 在ejl中数据结构的根节点是命名空间,由开发人员在zk的配置中指定,如下代码,ejl中的数据结构都在zk的命名空间下存在(也就是可
上面整体描述了作业的数据结构,那么这些数据结构是怎么操作呢?在ejl中,存在这么一个服务:io.elasticjob.lite.internal.storage.JobNodeStorage,通过此类来操作job的各个节点(增删改查),这个类比较偏底层,事实上,每个数据结构都有对应的一个服务(比如ConfigurationService...等),服务中统一调用JobNodeStorage来具体来实现,具体方法如下
在前面的文章中,说过QuartJob这个定时任务,被广泛应用的定时任务标准。但Quartz核心点在于执行定时任务并不是在于关注的业务模式和场景,缺少高度自定义的功能。Quartz能够基于数据库实现任务的高可用,但是不具备分布式并行调度的功能。
本文重点分享 Elastic-Job-Cloud-Scheduler 如何实现高可用。
在使用Elastic Job Lite做定时任务的时候,我发现很多开发的团队都是直接部署单点,这对于一些离线的非核心业务(如对账、监控等)或许无关紧要,但对于一些高可用补偿、核心数据定时修改(如金融场景的利息更新等),单点部署则“非常危险”。
在quartz的集群解决方案里有张表scheduler_locks,quartz采用了悲观锁的方式对triggers表进行行加锁,以保证任务同步的正确性。一旦某一个节点上面的线程获取了该锁,那么这个Job就会在这台机器上被执行,同时这个锁就会被这台机器占用。同时另外一台机器也会想要触发这个任务,但是锁已经被占用了,就只能等待,直到这个锁被释放
一、前言 本文Github地址 官网地址 当当网张亮主导开发的分布式任务调度框架,结合zookeeper技术解决quartz框架在分布式系统中重复的定时任务导致的不可预见的错误! Code Elastic-Job是一个分布式调度解决方案,由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。 Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案,使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务;Elastic-Job-Cloud采用自研Mesos Fram
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