运维平台

elastic-job-lite-console-${version}.tar.gz可通过mvn install编译获取,下载源码,进入console目录,执行:

mvn clean install -Dmaven.test.skip=true 

解压缩elastic-job-lite-console-${version}.tar.gz并执行bin\start.sh。打开浏览器访问http://localhost:8899/即可访问控制台。8899为默认端口号,可通过启动脚本输入-p自定义端口号。

提供两种账户,管理员及访客,管理员拥有全部操作权限,访客仅拥有察看权限。默认管理员用户名和密码是root/root,访客用户名和密码是guest/guest,可通过conf\auth.properties修改管理员及访客用户名及密码。

  • 登录安全控制

  • 注册中心、事件追踪数据源管理

  • 快捷修改作业设置

  • 作业和服务器维度状态查看

  • 操作作业禁用\启用、停止和删除等生命周期

  • 事件追踪查询

添加作业 作业在首次运行时将自动添加。Elastic-Job-Lite以jar方式启动,并无作业分发功能。如需完全通过运维平台发布作业,请使用Elastic-Job-Cloud。

JavaCode配置

注册中心配置

属性名 类型 构造器注入 缺省值 描述
serverLists String   连接Zookeeper服务器的列表
包括IP地址和端口号
多个地址用逗号分隔
如: host1:2181,host2:2181
namespace String   Zookeeper的命名空间
baseSleepTimeMilliseconds int 1000 等待重试的间隔时间的初始值
单位:毫秒
maxSleepTimeMilliseconds String 3000 等待重试的间隔时间的最大值
单位:毫秒
maxRetries String 3 最大重试次数
sessionTimeoutMilliseconds boolean 60000 会话超时时间
单位:毫秒
connectionTimeoutMilliseconds boolean 15000 连接超时时间
单位:毫秒
digest String   连接Zookeeper的权限令牌
缺省为不需要权限验证

 

作业配置

作业配置分为3级,分别是JobCoreConfiguration,JobTypeConfiguration和LiteJobConfiguration。LiteJobConfiguration使用JobTypeConfiguration,JobTypeConfiguration使用JobCoreConfiguration,层层嵌套。 JobTypeConfiguration根据不同实现类型分为SimpleJobConfiguration,DataflowJobConfiguration和ScriptJobConfiguration。

JobCoreConfiguration:

属性名 类型 构造器注入 缺省值 描述
jobName String   作业名称
cron String   cron表达式,用于控制作业触发时间
shardingTotalCount int   作业分片总数
shardingItemParameters String   分片序列号和参数用等号分隔,多个键值对用逗号分隔
分片序列号从0开始,不可大于或等于作业分片总数
如:
0=a,1=b,2=c
jobParameter String   作业自定义参数
作业自定义参数,可通过传递该参数为作业调度的业务方法传参,用于实现带参数的作业
例:每次获取的数据量、作业实例从数据库读取的主键等
failover boolean false 是否开启任务执行失效转移,开启表示如果作业在一次任务执行中途宕机,允许将该次未完成的任务在另一作业节点上补偿执行
misfire boolean true 是否开启错过任务重新执行
description String   作业描述信息
jobProperties Enum   配置jobProperties定义的枚举控制Elastic-Job的实现细节
JOB_EXCEPTION_HANDLER用于扩展异常处理类
EXECUTOR_SERVICE_HANDLER用于扩展作业处理线程池类

SimpleJobConfiguration:

属性名 类型 构造器注入 缺省值 描述
coreConfig JobCoreConfiguration    
jobClass String   作业实现类,需实现ElasticJob接口

DataflowJobConfiguration:

属性名 类型 构造器注入 缺省值 描述
coreConfig JobCoreConfiguration    
jobClass String   作业实现类,需实现ElasticJob接口
streamingProcess boolean false 是否流式处理数据
如果流式处理数据, 则fetchData不返回空结果将持续执行作业
如果非流式处理数据, 则处理数据完成后作业结束

ScriptJobConfiguration:

属性名 类型 构造器注入 缺省值 描述
coreConfig JobCoreConfiguration    
scriptCommandLine String   脚本型作业执行命令行

LiteJobConfiguration:

属性名 类型 构造器注入 缺省值 描述
jobConfig JobTypeConfiguration    
monitorExecution boolean true 监控作业运行时状态
每次作业执行时间和间隔时间均非常短的情况,建议不监控作业运行时状态以提升效率。因为是瞬时状态,所以无必要监控。请用户自行增加数据堆积监控。并且不能保证数据重复选取,应在作业中实现幂等性。
每次作业执行时间和间隔时间均较长的情况,建议监控作业运行时状态,可保证数据不会重复选取。
monitorPort int -1 作业监控端口
建议配置作业监控端口, 方便开发者dump作业信息。
使用方法: echo “dump” | nc 127.0.0.1 9888
maxTimeDiffSeconds int -1 最大允许的本机与注册中心的时间误差秒数
如果时间误差超过配置秒数则作业启动时将抛异常
配置为-1表示不校验时间误差
jobShardingStrategyClass String -1 作业分片策略实现类全路径
默认使用平均分配策略
详情参见:作业分片策略
reconcileIntervalMinutes int 10 修复作业服务器不一致状态服务调度间隔时间,配置为小于1的任意值表示不执行修复
单位:分钟
eventTraceRdbDataSource String   作业事件追踪的数据源Bean引用

作业分片策略

AverageAllocationJobShardingStrategy

居于平均分配算法的分片策略,也是默认的分片策略。如果分片不能整除,则不能整除的分片将依次追加到序号小的服务器。

缺点:一旦分片数小于作业服务器数,作业将永远分配至IP地址靠前的服务器,导致IP地址靠后的服务器空闲。

OdevitySortByNameJobShardingStrategy

根据作业名称的哈希值奇数偶数决定IP升降序算法的分片策略。作业名的哈希值为奇数则IP升序,作业名的哈希值为偶数则IP降序。用于不同的作业平均分配负载至不同的服务器。

RotateServerByNameJobShardingStrategy

根据作业名的哈希值对服务器列表进行轮转的分片策略。

自定义分片策略

实现JobShardingStrategy接口并实现sharding方法,接口方法参数为作业服务器IP列表和分片策略选项,分片策略选项包括作业名称,分片总数以及分片序列号和个性化参数对照表,可以根据需求定制化自己的分片策略。

事件追踪

通过事件订阅的方式处理调度过程中的重要事件,用于查询、统计和监控,基于关系型数据库。一般对作业执行时间和间隔时间均非常短的情况,建议不监控作业运行时状态以提升效率。

    // 初始化数据源
DataSource dataSource = ...;
// 定义日志数据库事件溯源配置
JobEventConfiguration jobEventRdbConfig = new JobEventRdbConfiguration(dataSource);
// 初始化注册中心
CoordinatorRegistryCenter regCenter = ...;
// 初始化作业配置
LiteJobConfiguration liteJobConfig = ...;
new JobScheduler(regCenter, liteJobConfig, jobEventRdbConfig).init();

登陆console管理端,可以查询:

DUMP作业运行信息

生产环境调试,方便开发者debug:

public class JobMain {
public static void main(final String[] args) {
// ...
jobConfig.setMonitorPort(9888);
// ...
}
}

命令:

echo "dump" | nc <任意一台作业服务器IP> 9888
echo "dump" | nc <任意一台作业服务器IP> 9888 > job_debug.txt

作业监听器

每台作业节点均执行的监听

定义监听器:

public class MyElasticJobListener implements ElasticJobListener {

    @Override
public void beforeJobExecuted(ShardingContexts shardingContexts) {
// do something ...
} @Override
public void afterJobExecuted(ShardingContexts shardingContexts) {
// do something ...
}
}

将监听器作为参数传入JobScheduler:

public class JobMain {

    public static void main(String[] args) {
new JobScheduler(createRegistryCenter(), createJobConfiguration(), new MyElasticJobListener()).init();
} private static CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter() {
CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration("zk_host:2181", "elastic-job-demo"));
regCenter.init();
return regCenter;
} private static LiteJobConfiguration createJobConfiguration() {
// 创建作业配置
...
}
}

分布式场景中仅单一节点执行的监听

定义监听器:

public class TestDistributeOnceElasticJobListener extends AbstractDistributeOnceElasticJobListener {

    public TestDistributeOnceElasticJobListener(long startTimeoutMills, long completeTimeoutMills) {
super(startTimeoutMills, completeTimeoutMills);
} @Override
public void doBeforeJobExecutedAtLastStarted(ShardingContexts shardingContexts) {
// do something ...
} @Override
public void doAfterJobExecutedAtLastCompleted(ShardingContexts shardingContexts) {
// do something ...
}
}

将监听器作为参数传入JobScheduler:

public class JobMain {

    public static void main(String[] args) {
long startTimeoutMills = 5000L;
long completeTimeoutMills = 10000L;
new JobScheduler(createRegistryCenter(), createJobConfiguration(), new MyDistributeOnceElasticJobListener(startTimeoutMills, completeTimeoutMills)).init();
} private static CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter() {
CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration("zk_host:2181", "elastic-job-demo"));
regCenter.init();
return regCenter;
} private static LiteJobConfiguration createJobConfiguration() {
// 创建作业配置
...
}
}

自诊断修复

分布式场景下,由于网络、时钟等原因,导致ZooKeeper的数据与真实运行的作业产生不一致,需要设置状态修复服务,指定间隔时间执行:

public class JobMain {
public static void main(final String[] args) {
// ...
LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).reconcileIntervalMinutes(10).build();
// ...
}
}

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