官方资料:https://github.com/dangdangdotcom/elastic-job

-------------------------------------------------------------------------------------

官方资料非常完整而且思路清晰,按照自己学习过程整理如下:

1、   何为分布式任务?

  自己理解,就是一件事情让多台机器来完成。单机环境下,所有任务都是单个电脑独立完成,分布式任务就是把任务按一定逻辑进行切分(也就是所谓的分片),分成几个小的片段,然后分给不同的电脑,每台电脑执行其中的几个片段。

分片概念:

  任务的分布式执行,需要将一个任务拆分为n个独立的任务项,然后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项。

  例如:有一个遍历数据库某张表的作业,现有2台服务器。为了快速的执行作业,那么每台服务器应执行作业的50%。 为满足此需求,可将作业分成2片,每台服务器执行1片。作业遍历数据的逻辑应为:服务器A遍历ID以奇数结尾的数据;服务器B遍历ID以偶数结尾的数据。 如果分成10片,则作业遍历数据的逻辑应为:每片分到的分片项应为ID%10,而服务器A被分配到分片项0,1,2,3,4;服务器B被分配到分片项5,6,7,8,9,直接的结果就是服务器A遍历ID以0-4结尾的数据;服务器B遍历ID以5-9结尾的数据。

2、   github源码

  从github下载下来,maven导入eclipse后,分为5部分:

  

  官方目录结构说明:

  elastic-job-core  //核心模块,只通过Quartz和Curator就可执行分布式作业。

  elastic-job-spring  //对spring支持的模块,包括命名空间,依赖注入,占位符等。

  elastic-job-console  // web控制台,可将编译之后的war放入tomcat等servlet容器中使用。

  elastic-job-example  //使用示例。

  elastic-job-doc  //使用markdown生成文档的项目,使用方无需关注。

  需要说明一下,官方也提到了,需要一个lombok.jar。个人感觉这个确实很不错,有了这个jar包,可以省掉get set方法,在属性很多的时候特别方便。

  *************************************************

  lombok 的官方网址:http://projectlombok.org/

  lombok 注解在线帮助文档:http://projectlombok.org/features/index.      下面介绍几个我常用的
lombok 注解:
        @Data   :注解在类上;提供类所有属性的 getting 和
setting 方法,此外还提供了equals、canEqual、hashCode、toString 方法
        @Setter:注解在属性上;为属性提供
setting 方法
        @Getter:注解在属性上;为属性提供
getting 方法
        @Log4j :注解在类上;为类提供一个 属性名为log

log4j 日志对象
        @NoArgsConstructor:注解在类上;为类提供一个无参的构造方法
        @AllArgsConstructor:注解在类上;为类提供一个全参的构造方法

  *************************************************

3、   快速上手部署应用(单机跟集群)

  快速上手可以参照官方文档:   http://dangdangdotcom.github.io/elastic-job/post/quick_start/

  这是个单机环境的例子。为加深理解,自己部署集群环境,步骤如下:

  a、启动zookeeper(测试用,可单机可集群),步骤参见官方快速上手文档

  b、修改官方example代码如下:

  1)、在com.dangdang.example.elasticjob.spring包下新建myjob包,创建新类MySimpleJobTest.java,代码如下:    

@Component
public class MySimpleJobTest extends AbstractSimpleElasticJob { private PrintContext printContext = new PrintContext(SimpleJobDemo.class); @Resource
private FooRepository fooRepository; private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); @Override
public void process(JobExecutionMultipleShardingContext shardingContext) {
   System.out.println("第"+count.addAndGet(1)+"次执行,当前分片号为:"+shardingContext.getShardingItemParameters());
} }

  2)、修改resources/META-INF/withNamespace.xml为:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
xmlns:reg="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg"
xmlns:job="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/context
http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg
http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg/reg.xsd
http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job
http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job/job.xsd
">
<context:component-scan base-package="com.dangdang.example.elasticjob" />
<context:property-placeholder location="classpath:conf/*.properties" /> <reg:zookeeper id="regCenter" serverLists="${serverLists}" namespace="${namespace}" baseSleepTimeMilliseconds="${baseSleepTimeMilliseconds}" maxSleepTimeMilliseconds="${maxSleepTimeMilliseconds}" maxRetries="${maxRetries}" nestedPort="${nestedPort}" nestedDataDir="${nestedDataDir}" /> <!-- <job:bean id="simpleElasticJob" class="com.dangdang.example.elasticjob.spring.job.SimpleJobDemo" regCenter="regCenter" shardingTotalCount="${simpleJob.shardingTotalCount}" cron="${simpleJob.cron}" shardingItemParameters="${simpleJob.shardingItemParameters}" monitorExecution="${simpleJob.monitorExecution}" monitorPort="${simpleJob.monitorPort}" failover="${simpleJob.failover}" description="${simpleJob.description}" disabled="${simpleJob.disabled}" overwrite="${simpleJob.overwrite}" /> -->
<!-- <job:bean id="throughputDataFlowJob" class="com.dangdang.example.elasticjob.spring.job.ThroughputDataFlowJobDemo" regCenter="regCenter" shardingTotalCount="${throughputDataFlowJob.shardingTotalCount}" cron="${throughputDataFlowJob.cron}" shardingItemParameters="${throughputDataFlowJob.shardingItemParameters}" monitorExecution="${throughputDataFlowJob.monitorExecution}" failover="${throughputDataFlowJob.failover}" processCountIntervalSeconds="${throughputDataFlowJob.processCountIntervalSeconds}" concurrentDataProcessThreadCount="${throughputDataFlowJob.concurrentDataProcessThreadCount}" description="${throughputDataFlowJob.description}" disabled="${throughputDataFlowJob.disabled}" overwrite="${throughputDataFlowJob.overwrite}" /> -->
<!-- <job:bean id="sequenceDataFlowJob3" class="com.dangdang.example.elasticjob.spring.job.SequenceDataFlowJobDemo" regCenter="regCenter" shardingTotalCount="${sequenceDataFlowJob.shardingTotalCount}" cron="${sequenceDataFlowJob.cron}" shardingItemParameters="${sequenceDataFlowJob.shardingItemParameters}" monitorExecution="${sequenceDataFlowJob.monitorExecution}" failover="${sequenceDataFlowJob.failover}" processCountIntervalSeconds="${sequenceDataFlowJob.processCountIntervalSeconds}" maxTimeDiffSeconds="${sequenceDataFlowJob.maxTimeDiffSeconds}" description="${sequenceDataFlowJob.description}" disabled="${sequenceDataFlowJob.disabled}" overwrite="${sequenceDataFlowJob.overwrite}" /> --> <job:bean id="simpleElasticJob2" class="com.dangdang.example.elasticjob.spring.myjob.MySimpleJobTest" regCenter="regCenter" shardingTotalCount="${simpleJob.shardingTotalCount}" cron="${simpleJob.cron}" shardingItemParameters="${simpleJob.shardingItemParameters}" monitorExecution="${simpleJob.monitorExecution}" monitorPort="${simpleJob.monitorPort}" failover="${simpleJob.failover}" description="${simpleJob.description}" disabled="${simpleJob.disabled}" overwrite="${simpleJob.overwrite}" /> </beans>

  

  c、建虚拟机(多台电脑的用另一电脑即可),配置环境变量。

   此处本地采用ubuntu16.04的64位版本.

   需配置的有:jdk,maven,为了让maven能在本地找到jar包,而不再浪费时间去网络maven库下载,可以线运行mvn install生成.m2目录(该目录隐藏,本地虚拟机是位于/home下),将win下的.m2/repository文件夹拷贝到虚拟机的.m2下.

  d、将elastic-job-example拷贝到虚拟机,本地为/usr/mytest目录

  修改虚拟机中example项目的配置文件/resources/conf/reg.properties

  serverLists为zookeeper服务器地址

  nestedPort设置为-1,不启动自带zookeeper(两台电脑都不启用默认zookeeper)

  e、虚拟机切换到elastic-job-example目录(该目录下有pom文件)

   运行:mvn compile ,运行完毕后

    运行:mvn exec:java -Dexec.mainClass="com.dangdang.example.elasticjob.spring.main"

  f、切回主机,com.dangdang.example.elasticjob.spring.main运行该文件的main方法

   可明显看到:虚拟机开始单机运行时,处理分片为0-9,在主机开始运行后,变为5-9,两者确实进行了任务分配:

  

  g、部署tomcat监控

  虚拟机部署tomcat,将elastic-job-console在主机打war包,然后放入tomcat的webapp下,启动tomcat,访问http://ip:端口号/elastic-job-console,账号密码:root/root

    填写zookeeper地址,作业名称等,可以看到控制页面:

    

    我们刚刚部署的测试环境:

      

  小结:

    单纯开发使用的话,方式之一是:将elastic-job-core跟elastic-job-spring打jar包,然后按照官方的开发指南,重写相关方法即可。部署的话应该是按照上方集群部署的方式进行的。

    至于具体分片怎么分(官方提供了几种方式,直接配置属性),具体内部调度原理,开发过程中具体应用等细节仍待思考。

补充:

ej的使用,方式之一是如上所说,jar引入,重写方法然后集群部署;方式之二是单独写一个调度项目,在此处进行“调度”,将分片信息以参数形式传递给远程方法接口,从而实现了将一个大的任务分割给了多个不同机器(这里边很可能由于远程也是分布式,

从而可能导致某机器多次接收之类,可能会并不那么均衡),从而减轻了单机压力。具体分片逻辑跟接口逻辑根据具体业务场景的不同而不同。东西是死的,具体怎么个用法,正如当当网张亮所言:怎么用都可以。

基于方式二的使用方式,即使不用ej框架,单纯的一个项目C用于定时请求某个远程接口,只要该远程接口是集群部署的,那么负载就会分发到不同的机器,从而导致某种程度上实现了多机器执行,虽然这只是分布式带来的福利而已。

分布式任务框架elastic-job 学习笔记的更多相关文章

  1. 机器学习框架ML.NET学习笔记【4】多元分类之手写数字识别

    一.问题与解决方案 通过多元分类算法进行手写数字识别,手写数字的图片分辨率为8*8的灰度图片.已经预先进行过处理,读取了各像素点的灰度值,并进行了标记. 其中第0列是序号(不参与运算).1-64列是像 ...

  2. 机器学习框架ML.NET学习笔记【3】文本特征分析

    一.要解决的问题 问题:常常一些单位或组织召开会议时需要录入会议记录,我们需要通过机器学习对用户输入的文本内容进行自动评判,合格或不合格.(同样的问题还类似垃圾短信检测.工作日志质量分析等.) 处理思 ...

  3. 机器学习框架ML.NET学习笔记【2】入门之二元分类

    一.准备样本 接上一篇文章提到的问题:根据一个人的身高.体重来判断一个人的身材是否很好.但我手上没有样本数据,只能伪造一批数据了,伪造的数据比较标准,用来学习还是蛮合适的. 下面是我用来伪造数据的代码 ...

  4. 机器学习框架ML.NET学习笔记【1】基本概念与系列文章目录

    一.序言 微软的机器学习框架于2018年5月出了0.1版本,2019年5月发布1.0版本.期间各版本之间差异(包括命名空间.方法等)还是比较大的,随着1.0版发布,应该是趋于稳定了.之前在园子里也看到 ...

  5. 机器学习框架ML.NET学习笔记【5】多元分类之手写数字识别(续)

    一.概述 上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子,这个例子存在一个问题,就是输入的数据是预处理过的,很不直观,这次我们要直接通过图片来进行学习和判断.思路很简单,就是 ...

  6. 机器学习框架ML.NET学习笔记【6】TensorFlow图片分类

    一.概述 通过之前两篇文章的学习,我们应该已经了解了多元分类的工作原理,图片的分类其流程和之前完全一致,其中最核心的问题就是特征的提取,只要完成特征提取,分类算法就很好处理了,具体流程如下: 之前介绍 ...

  7. 机器学习框架ML.NET学习笔记【7】人物图片颜值判断

    一.概述 这次要解决的问题是输入一张照片,输出人物的颜值数据. 学习样本来源于华南理工大学发布的SCUT-FBP5500数据集,数据集包括 5500 人,每人按颜值魅力打分,分值在 1 到 5 分之间 ...

  8. 机器学习框架ML.NET学习笔记【8】目标检测(采用YOLO2模型)

    一.概述 本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用,原始代码来源于:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 实现的功能是输入一张图片, ...

  9. 机器学习框架ML.NET学习笔记【9】自动学习

    一.概述 本篇我们首先通过回归算法实现一个葡萄酒品质预测的程序,然后通过AutoML的方法再重新实现,通过对比两种实现方式来学习AutoML的应用. 首先数据集来自于竞赛网站kaggle.com的UC ...

  10. Java框架spring Boot学习笔记(六):Spring Boot事务管理

    SpringBoot和Java框架spring 学习笔记(十九):事务管理(注解管理)所讲的类似,使用@Transactional注解便可以轻松实现事务管理.

随机推荐

  1. Java50道经典习题-程序27 求素数

    题目:求100之内的素数分析:素数即除了1和它本身以外不再有其他因数,最小的素数是2 判断一个数n是否是素数的方法:将n分别与2到(n+1)/2取余,若有一个值为0,则n就不为素数,反之为素数 pub ...

  2. xml知识点

    XML 被设计用来传输和存储数据. HTML 被设计用来显示数据.应该掌握的基础知识:在您继续学习之前,需要对以下知识有基本的了解: HTML / XHTML JavaScript 如果您希望首先学习 ...

  3. C#校验算法列举

    以下是工作中常用的几种校验算法,后期将不断更新 和校验 /// <summary> /// CS和校验 /// </summary> /// <param name=&q ...

  4. 在ubuntu 14.04 编译android 2.3.1 错误解决办法

    首先必须降低gcc版本: sudo apt-get install gcc-4.4sudo apt-get install g++-4.4sudo rm -rf /usr/bin/gcc /usr/b ...

  5. spring aop实现权限管理

    问题源于项目开发 最近项目中需要做一个权限管理模块,按照之前同事的做法是在controller层的每个接口调用之前上做逻辑判断,这样做也没有不妥,但是代码重复率太高,而且是体力劳动,so,便有了如题所 ...

  6. QQ空间爬虫--获取好友信息

    QQ空间网页版:https://user.qzone.qq.com/ 登陆后,进入设置,有一个权限设置,设置“谁能看我的空间”为好友可见,然后构造爬虫. (1)获取Cookie 两种方式: 第一种:通 ...

  7. SSH—Struts2拦截器的应用(防止未登录用户进行操作)

    前言 类似于京东.淘宝这些平台,如果单纯的去浏览页面上的一些商品显示,一点问题都没有,但是当你点击商品的订单详情或者想查看一下自己的购物车,那么就会出现通过登录进去的界面,这个就是今天要说的这个拦截器 ...

  8. Python flask虚拟环境安装

    1.安装virtualenv 2.在当前路径下创建文件夹,启动虚拟环境 3.在使用虚拟环境前需激活,前面出现(env说明在虚拟环境中).虚拟环境中默认安装了pip,所以直接pip安装flask 4.在 ...

  9. 数据结构7: 循环链表(约瑟夫环)的建立及C语言实现

    链表的使用,还可以把链表的两头连接,形成了一个环状链表,称为循环链表. 和它名字的表意一样,只需要将表中最后一个结点的指针指向头结点,就形成了一个环. 图1 循环链表 循环链表和动态链表相比,唯一的不 ...

  10. javascript的最重要的特性之一:闭包的解决方案

    初始代码: for (var j = 0; j < lnglats.length; j++) { AMap.event.addListener(markers[j], 'mouseover', ...