您的位置:  首页 > 技术 > java语言 > 正文

Java 定时任务技术趋势

2022-04-13 18:00 https://my.oschina.net/u/3874284/blog/5513622 阿里巴巴云原生 次阅读 条评论

作者:黄晓萌(学仁)

定时任务是每个业务常见的需求,比如每分钟扫描超时支付的订单,每小时清理一次数据库历史数据,每天统计前一天的数据并生成报表等等。

Java 中自带的解决方案

使用 Timer

创建 java.util.TimerTask 任务,在 run 方法中实现业务逻辑。通过 java.util.Timer 进行调度,支持按照固定频率执行。所有的 TimerTask 是在同一个线程中串行执行,相互影响。也就是说,对于同一个 Timer 里的多个 TimerTask 任务,如果一个 TimerTask 任务在执行中,其它 TimerTask 即使到达执行的时间,也只能排队等待。如果有异常产生,线程将退出,整个定时任务就失败。

import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class TestTimerTask {   
    public static void main(String[] args) {
        TimerTask timerTask = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("hell world");
            }
        };
        Timer timer = new Timer();
        timer.schedule(timerTask, 10, 3000);
    }  
}

使用 ScheduledExecutorService

基于线程池设计的定时任务解决方案,每个调度任务都会分配到线程池中的一个线程去执行,解决 Timer 定时器无法并发执行的问题,支持 fixedRate 和 fixedDelay。

import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class TestTimerTask {   
    public static void main(String[] args) {
        TimerTask timerTask = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("hell world");
            }
        };
        Timer timer = new Timer();
        timer.schedule(timerTask, 10, 3000);
    }  
}

Spring 中自带的解决方案

Springboot 中提供了一套轻量级的定时任务工具 Spring Task,通过注解可以很方便的配置,支持 cron 表达式、fixedRate、fixedDelay。

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestTimerTask {
    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(5);
        //按照固定频率执行,每隔5秒跑一次
        ses.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("hello fixedRate");
            }
        }, 0, 5, TimeUnit.SECONDS);
        //按照固定延时执行,上次执行完后隔3秒再跑
        ses.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("hello fixedDelay");
            }
        }, 0, 3, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

Spring Task 相对于上面提到的两种解决方案,最大的优势就是支持 cron 表达式,可以处理按照标准时间固定周期执行的业务,比如每天几点几分执行。

业务幂等解决方案

现在的应用基本都是分布式部署,所有机器的代码都是一样的,前面介绍的 Java 和 Spring 自带的解决方案,都是进程级别的,每台机器在同一时间点都会执行定时任务。这样会导致需要业务幂等的定时任务业务有问题,比如每月定时给用户推送消息,就会推送多次。

于是,很多应用很自然的就想到了使用分布式锁的解决方案。即每次定时任务执行之前,先去抢锁,抢到锁的执行任务,抢不到锁的不执行。怎么抢锁,又是五花八门,比如使用 DB、zookeeper、redis。

使用 DB 或者 Zookeeper 抢锁

使用 DB 或者 Zookeeper 抢锁的架构差不多,原理如下: 在这里插入图片描述

  1. 定时时间到了,在回调方法里,先去抢锁。
  2. 抢到锁,则继续执行方法,没抢到锁直接返回。
  3. 执行完方法后,释放锁。

示例代码如下:

import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
@EnableScheduling
public class MyTask {
    /**
     * 每分钟的第30秒跑一次
     */
    @Scheduled(cron = "30 * * * * ?")
    public void task1() throws InterruptedException {
        System.out.println("hello cron");
    }
    /**
     * 每隔5秒跑一次
     */
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void task2() throws InterruptedException {
        System.out.println("hello fixedRate");
    }
    /**
     * 上次跑完隔3秒再跑
     */
    @Scheduled(fixedDelay = 3000)
    public void task3() throws InterruptedException {
        System.out.println("hello fixedDelay");
    }
}

当前的这个设计,仔细一点的同学可以发现,其实还是有可能导致任务重复执行的。比如任务执行的非常快,A 这台机器抢到锁,执行完任务后很快就释放锁了。B 这台机器后抢锁,还是会抢到锁,再执行一遍任务。

使用 redis 抢锁

使用 redis 抢锁,其实架构上和 DB/zookeeper 差不多,不过 redis 抢锁支持过期时间,不用主动去释放锁,并且可以充分利用这个过期时间,解决任务执行过快释放锁导致任务重复执行的问题,架构如下: 在这里插入图片描述

示例代码如下:

@Component
@EnableScheduling
public class MyTask {
    /**
     * 每分钟的第30秒跑一次
     */
    @Scheduled(cron = "30 * * * * ?")
    public void task1() throws InterruptedException {
        String lockName = "task1";
        if (tryLock(lockName, 30)) {
            System.out.println("hello cron");
            releaseLock(lockName);
        } else {
            return;
        }
    }
    private boolean tryLock(String lockName, long expiredTime) {
        //TODO
        return true;
    }
    private void releaseLock(String lockName) {
        //TODO
    }
}

看到这里,可能又会有同学有问题,加一个过期时间是不是还是不够严谨,还是有可能任务重复执行?

——的确是的,如果有一台机器突然长时间的 fullgc,或者之前的任务还没处理完(Spring Task 和 ScheduledExecutorService 本质还是通过线程池处理任务),还是有可能隔了 30 秒再去调度任务的。

使用 Quartz

Quartz[1] 是一套轻量级的任务调度框架,只需要定义了 Job(任务),Trigger(触发器)和 Scheduler(调度器),即可实现一个定时调度能力。支持基于数据库的集群模式,可以做到任务幂等执行。 在这里插入图片描述

Quartz 支持任务幂等执行,其实理论上还是抢 DB 锁,我们看下 quartz 的表结构:

在这里插入图片描述

其中,QRTZ_LOCKS 就是 Quartz 集群实现同步机制的行锁表,其表结构如下:

--QRTZ_LOCKS表结构
CREATE TABLE `QRTZ_LOCKS` (
  `LOCK_NAME` varchar(40) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`LOCK_NAME`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
--QRTZ_LOCKS记录
+-----------------+ 
| LOCK_NAME       |
+-----------------+ 
| CALENDAR_ACCESS |
| JOB_ACCESS      |
| MISFIRE_ACCESS  |
| STATE_ACCESS    |
| TRIGGER_ACCESS  |
+-----------------+

可以看出 QRTZ_LOCKS 中有 5 条记录,代表 5 把锁,分别用于实现多个 Quartz Node 对 Job、Trigger、Calendar 访问的同步控制。

开源任务调度中间件

上面提到的解决方案,在架构上都有一个问题,那就是每次调度都需要抢锁,特别是使用 DB 和 Zookeeper 抢锁,性能会比较差,一旦任务量增加到一定的量,就会有比较明显的调度延时。还有一个痛点,就是业务想要修改调度配置,或者增加一个任务,得修改代码重新发布应用。

于是开源社区涌现了一堆任务调度中间件,通过任务调度系统进行任务的创建、修改和调度,这其中国内最火的就是 XXL-JOB 和 ElasticJob。

ElasticJob

ElasticJob[2] 是一款基于 Quartz 开发,依赖 Zookeeper 作为注册中心、轻量级、无中心化的分布式任务调度框架,目前已经通过 Apache 开源。

ElasticJob 相对于 Quartz 来说,从功能上最大的区别就是支持分片,可以将一个任务分片参数分发给不同的机器执行。架构上最大的区别就是使用 Zookeeper 作为注册中心,不同的任务分配给不同的节点调度,不需要抢锁触发,性能上比 Quartz 上强大很多,架构图如下: 在这里插入图片描述

开发上也比较简单,和 springboot 结合比较好,可以在配置文件定义任务如下:

elasticjob:
  regCenter:
    serverLists: localhost:2181
    namespace: elasticjob-lite-springboot
  jobs:
    simpleJob:
      elasticJobClass: org.apache.shardingsphere.elasticjob.lite.example.job.SpringBootSimpleJob
      cron: 0/5 * * * * ?
      timeZone: GMT+08:00
      shardingTotalCount: 3
      shardingItemParameters: 0=Beijing,1=Shanghai,2=Guangzhou
    scriptJob:
      elasticJobType: SCRIPT
      cron: 0/10 * * * * ?
      shardingTotalCount: 3
      props:
        script.command.line: "echo SCRIPT Job: "
    manualScriptJob:
      elasticJobType: SCRIPT
      jobBootstrapBeanName: manualScriptJobBean
      shardingTotalCount: 9
      props:
        script.command.line: "echo Manual SCRIPT Job: "

实现任务接口如下:

@Component
public class SpringBootShardingJob implements SimpleJob {
    @Override
    public void execute(ShardingContext context) {
        System.out.println("分片总数="+context.getShardingTotalCount() + ", 分片号="+context.getShardingItem()
            + ", 分片参数="+context.getShardingParameter());
    }

运行结果如下:

分片总数=3, 分片号=0, 分片参数=Beijing
分片总数=3, 分片号=1, 分片参数=Shanghai
分片总数=3, 分片号=2, 分片参数=Guangzhou

同时,ElasticJob 还提供了一个简单的 UI,可以查看任务的列表,同时支持修改、触发、停止、生效、失效操作。 在这里插入图片描述

遗憾的是,ElasticJob 暂不支持动态创建任务。

XXL-JOB

XXL-JOB[3] 是一个开箱即用的轻量级分布式任务调度系统,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展,在开源社区广泛流行。

XXL-JOB 是 Master-Slave 架构,Master 负责任务的调度,Slave 负责任务的执行,架构图如下: 在这里插入图片描述

XXL-JOB 接入也很方便,不同于 ElasticJob 定义任务实现类,是通过@XxlJob 注解定义 JobHandler。

@Component
public class SampleXxlJob {
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
    /**
     * 1、简单任务示例(Bean模式)
     */
    @XxlJob("demoJobHandler")
    public ReturnT<String> demoJobHandler(String param) throws Exception {
        XxlJobLogger.log("XXL-JOB, Hello World.");
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            XxlJobLogger.log("beat at:" + i);
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        }
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
    /**
     * 2、分片广播任务
     */
    @XxlJob("shardingJobHandler")
    public ReturnT<String> shardingJobHandler(String param) throws Exception {
        // 分片参数
        ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();
        XxlJobLogger.log("分片参数:当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardingVO.getIndex(), shardingVO.getTotal());
        // 业务逻辑
        for (int i = 0; i < shardingVO.getTotal(); i++) {
            if (i == shardingVO.getIndex()) {
                XxlJobLogger.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", i);
            } else {
                XxlJobLogger.log("第 {} 片, 忽略", i);
            }
        }
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}

XXL-JOB 相较于 ElasticJob,最大的特点就是功能比较丰富,可运维能力比较强,不但支持控制台动态创建任务,还有调度日志、运行报表等功能。 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

XXL-JOB 的历史记录、运行报表和调度日志,都是基于数据库实现的:

在这里插入图片描述

由此可以看出,XXL-JOB 所有功能都依赖数据库,且调度中心不支持分布式架构,在任务量和调度量比较大的情况下,会有性能瓶颈。不过如果对任务量级、高可用、监控报警、可视化等没有过高要求的话,XXL-JOB 基本可以满足定时任务的需求。

企业级解决方案

开源软件只能提供基础的调度能力,在监管控上的能力一般都比较弱。比如日志服务,业界往往使用 ELK 解决方案;短信报警,需要有短信平台;监控大盘,现在主流的解决方案是 Prometheus;等等。企业想要有这些能力,不但需要额外的开发成本,还需要昂贵的资源成本。

另外使用开源软件也伴随着稳定性的风险,就是出了问题没人能处理,想要反馈到社区等社区处理,这个链路太长了,早就产生故障了。

阿里云任务调度 SchedulerX[4] 是阿里巴巴自研的基于 Akka 架构的一站式任务调度平台,兼容开源 XXL-JOB、ElasticJob、Quartz(规划中),支持 Cron 定时、一次性任务、任务编排、分布式跑批,具有高可用、可视化、可运维、低延时等能力,自带企业级监控大盘、日志服务、短信报警等服务。

优势

安全防护

• 多层次安全防护:支持 HTTPS 和 VPC 访问,同时还有阿里云的多层安全防护,防止恶意攻击。 • 多租户隔离机制:支持多地域、命名空间和应用级别的隔离。 • 权限管控:支持控制台读写的权限管理,客户端接入的鉴权。

企业级高可用 SchedulerX2.0 采用高可用架构,任务多备份机制,经历阿里集团多年双十一、容灾演练,可以做到任意一个机房挂了,任务调度都不会收到影响。

商业级报警运维 • 报警:支持邮件、钉钉、短信、电话,(其他报警方式在规划中)。支持任务失败、超时、无可用机器报警。报警内容可以直接看出任务失败的原因,以钉钉机器人为例。 在这里插入图片描述

• 运维操作:原地重跑、重刷数据、标记成功、查看堆栈、停止任务、指定机器等。 在这里插入图片描述

丰富的可视化 schedulerx 拥有丰富的可视化能力,比如:

• 用户大盘 在这里插入图片描述

• 查看任务历史执行记录

在这里插入图片描述

• 查看任务运行日志

在这里插入图片描述

• 查看任务运行堆栈

在这里插入图片描述

• 查看任务操作记录

在这里插入图片描述

兼容开源 Schedulerx 兼容开源 XXL-JOB、ElasticJob、Quartz(规划中),业务不需要改一行代码,即可以将任务托管在 SchedulerX 调度平台,享有企业级可视化和报警的能力。

在这里插入图片描述

Spring 原生 SchedulerX 支持通过控制台和 API 动态创建任务,也支持 Spring 声明式任务定义,一份任务配置可以拿到任何环境一键启动,配置如下:

spring:
   schedulerx2:
      endpoint: acm.aliyun.com   #请填写不同regin的endpoint
      namespace: 433d8b23-06e9-xxxx-xxxx-90d4d1b9a4af #region内全局唯一,建议使用UUID生成
      namespaceName: 学仁测试
      appName: myTest
      groupId: myTest.group      #同一个命名空间下需要唯一
      appKey: myTest123@alibaba  #应用的key,不要太简单,注意保管好
      regionId: public           #填写对应的regionId
      aliyunAccessKey: xxxxxxx   #阿里云账号的ak
      aliyunSecretKey: xxxxxxx   #阿里云账号的sk
      alarmChannel: sms,ding     #报警通道:短信和钉钉
      jobs: 
         simpleJob: 
            jobModel: standalone
            className: com.aliyun.schedulerx.example.processor.SimpleJob
            cron: 0/30 * * * * ?   # cron表达式
            jobParameter: hello
            overwrite: true 
         shardingJob: 
            jobModel: sharding
            className: ccom.aliyun.schedulerx.example.processor.ShardingJob
            oneTime: 2022-06-02 12:00:00   # 一次性任务表达式
            jobParameter: 0=Beijing,1=Shanghai,2=Guangzhou
            overwrite: true
         broadcastJob:   # 不填写cron和oneTime,表示api任务
            jobModel: broadcast
            className: com.aliyun.schedulerx.example.processor.BroadcastJob
            jobParameter: hello
            overwrite: true
         mapReduceJob: 
            jobModel: mapreduce
            className: com.aliyun.schedulerx.example.processor.MapReduceJob
            cron: 0 * * * * ?
            jobParameter: 100
            overwrite: true
      alarmUsers:     #报警联系人
         user1:
            userName: 张三
            userPhone: 12345678900
         user2:
            userName: 李四
            ding: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxx

分布式跑批

SchedulerX 提供了丰富的分布式模型,可以处理各种各样的分布式业务场景。包括单机、广播、分片、MapReduce[5] 等,架构如下: 在这里插入图片描述

SchedulerX 的 MapReduce 模型,简单几行代码,就可以将海量任务分布式到多台机器跑批,相对于大数据跑批来说,具有速度快、数据安全、成本低、简单易学等特点。

任务编排

SchedulerX 通过工作流进行任务编排,并且提供了一个可视化的界面,操作简单,拖拖拽拽即可配置一个工作流。详细的任务状态图能一目了然看到下游任务为什么没跑,方便定位问题。 在这里插入图片描述

可抢占的任务优先级队列

常见场景是夜间离线报表业务,比如很多报表任务是晚上 1、2 点开始跑,要控制应用最大并发的任务数量(否则业务扛不住),达到并发上限的任务会在队列中等待。同时要求早上 9 点前必须把 KPI 报表跑出来,可以设置 KPI 任务高优先级,会抢占低优先级任务优先调度。

SchedulerX 支持可抢占的任务优先级队列,可以在控制台动态配置: 在这里插入图片描述

Q&A

  1. Kubernetes 应用可以接入 SchedulerX 吗? ——可以的,无论是物理机、容器、还是 Kubernetes pod,都可以接入 SchedulerX。
  2. 我的应用不在阿里云上,可否使用 SchedulerX? ——可以的,任何云平台或者本地机器,只要能访问公网,都可以接入 SchedulerX。

发布云原生技术最新资讯、汇集云原生技术最全内容,定期举办云原生活动、直播,阿里产品及用户最佳实践发布。与你并肩探索云原生技术点滴,分享你需要的云原生内容。

关注【阿里巴巴云原生】公众号,获取更多云原生实时资讯!

展开阅读全文                                    
  • 0
    感动
  • 0
    路过
  • 0
    高兴
  • 0
    难过
  • 0
    搞笑
  • 0
    无聊
  • 0
    愤怒
  • 0
    同情
热度排行
友情链接