Elastic-Job - 分布式定时任务框架
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Elastic-Job是ddframe中dd-job的作业模块中分离出来的分布式弹性作业框架。去掉了和dd-job中的监控和ddframe接入规范部分。该项目基于成熟的开源产品Quartz和Zookeeper及其客户端Curator进行二次开发。
项目开源地址：https://github.com/dangdangdotcom/elastic-job
ddframe其他模块也有可独立开源的部分，之前当当曾开源过dd-soa的基石模块DubboX。
elastic-job和ddframe关系见下图
Elastic-Job主要功能
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定时任务： 基于成熟的定时任务作业框架Quartz cron表达式执行定时任务。
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作业注册中心： 基于Zookeeper和其客户端Curator实现的全局作业注册控制中心。用于注册，控制和协调分布式作业执行。
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作业分片： 将一个任务分片成为多个小任务项在多服务器上同时执行。
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弹性扩容缩容： 运行中的作业服务器崩溃，或新增加n台作业服务器，作业框架将在下次作业执行前重新分片，不影响当前作业执行。
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支持多种作业执行模式： 支持OneOff，Perpetual和SequencePerpetual三种作业模式。
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失效转移： 运行中的作业服务器崩溃不会导致重新分片，只会在下次作业启动时分片。启用失效转移功能可以在本次作业执行过程中，监测其他作业服务器空闲，抓取未完成的孤儿分片项执行。
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运行时状态收集： 监控作业运行时状态，统计最近一段时间处理的数据成功和失败数量，记录作业上次运行开始时间，结束时间和下次运行时间。
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作业停止，恢复和禁用：用于操作作业启停，并可以禁止某作业运行（上线时常用）。
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被错过执行的作业重触发：自动记录错过执行的作业，并在上次作业完成后自动触发。可参考Quartz的misfire。
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多线程快速处理数据：使用多线程处理抓取到的数据，提升吞吐量。
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幂等性：重复作业任务项判定，不重复执行已运行的作业任务项。由于开启幂等性需要监听作业运行状态，对瞬时反复运行的作业对性能有较大影响。
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容错处理：作业服务器与Zookeeper服务器通信失败则立即停止作业运行，防止作业注册中心将失效的分片分项配给其他作业服务器，而当前作业服务器仍在执行任务，导致重复执行。
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Spring支持：支持spring容器，自定义命名空间，支持占位符。
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运维平台：提供运维界面，可以管理作业和注册中心。
目录结构说明
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elastic-job-core
elastic-job核心模块，只通过Quartz和Curator就可执行分布式作业。
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elastic-job-spring
elastic-job对spring支持的模块，包括命名空间，依赖注入，占位符等。
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elastic-job-console
elastic-job web控制台，可将编译之后的war放入tomcat等servlet容器中使用。
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elastic-job-example
使用例子。
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elastic-job-test
测试elastic-job使用的公用类，使用方无需关注。
引入maven依赖
- elastic-job已经发布到中央仓库，可以在pom.xml文件中直接引入maven坐标。
<!-- 引入elastic-job核心模块 -->
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>elastic-job-core</artifactId>
<version>1.0.1</version>
</dependency>
<!-- 使用springframework自定义命名空间时引入 -->
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>elastic-job-spring</artifactId>
<version>1.0.1</version>
</dependency>代码开发
提供3种作业类型，分别是OneOff, Perpetual和SequencePerpetual。需要继承相应的抽象类。
方法参数shardingContext包含作业配置，分片和运行时信息。可通过getShardingTotalCount(),getShardingItems()等方法分别获取分片总数，运行在本作业服务器的分片序列号集合等。
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OneOff类型作业
OneOff作业类型比较简单，需要继承AbstractOneOffElasticJob，该类只提供了一个方法用于覆盖，此方法将被定时执行。用于执行普通的定时任务，与Quartz原生接口相似，只是增加了弹性扩缩容和分片等功能。
public class MyElasticJob extends AbstractOneOffElasticJob {
@Override
protected void process(JobExecutionMultipleShardingContext context) {
// do something by sharding items
}
}-
Perpetual类型作业
Perpetual作业类型略为复杂，需要继承AbstractPerpetualElasticJob并可以指定返回值泛型，该类提供两个方法可覆盖，分别用于抓取和处理数据。可以获取数据处理成功失败次数等辅助监控信息。需要注意fetchData方法的返回值只有为null或长度为空时，作业才会停止执行，否则作业会一直运行下去。这点是参照TbSchedule的设计。Perpetual作业类型更适用于流式不间歇的数据处理。
作业执行时会将fetchData的数据传递给processData处理，其中processData得到的数据是通过多线程（线程池大小可配）拆分的。建议processData处理数据后，更新其状态，避免fetchData再次抓取到，从而使得作业永远不会停止。processData的返回值用于表示数据是否处理成功，抛出异常或者返回false将会在统计信息中归入失败次数，返回true则归入成功次数。
public class MyElasticJob extends AbstractPerpetualElasticJob<Foo> {
@Override
protected List<Foo> fetchData(JobExecutionMultipleShardingContext context) {
List<Foo> result = // get data from database by sharding items
return result;
}
@Override
protected boolean processData(JobExecutionMultipleShardingContext context, Foo data) {
// process data
return true;
}
}-
SequencePerpetual类型作业
SequencePerpetual作业类型和Perpetual作业类型极为相似，所不同的是Perpetual作业类型可以将获取到的数据多线程处理，但不会保证多线程处理数据的顺序。如：从2个分片共获取到100条数据，第1个分片40条，第2个分片60条，配置为两个线程处理，则第1个线程处理前50条数据，第2个线程处理后50条数据，无视分片项；SequencePerpetual类型作业则根据当前服务器所分配的分片项数量进行多线程处理，每个分片项使用同一线程处理，防止了同一分片的数据被多线程处理，从而导致的顺序问题。如：从2个分片共获取到100条数据，第1个分片40条，第2个分片60条，则系统自动分配两个线程处理，第1个线程处理第1个分片的40条数据，第2个线程处理第2个分片的60条数据。由于Perpetual作业可以使用多余分片项的任意线程数处理，所以性能调优的可能会优于SequencePerpetual作业。
public class MyElasticJob extends AbstractSequencePerpetualElasticJob<Foo> {
@Override
protected List<Foo> fetchData(JobExecutionSingleShardingContext context) {
List<Foo> result = // get data from database by sharding items
return result;
}
@Override
protected boolean processData(JobExecutionSingleShardingContext context, Foo data) {
// process data
return true;
}
}作业配置
与Spring容器配合使用作业，可以将作业Bean配置为Spring Bean， 可在作业中通过依赖注入使用Spring容器管理的数据源等对象。可用placeholder占位符从属性文件中取值。
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Spring命名空间配置
<?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: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.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
">
<!--配置作业注册中心 -->
<reg:zookeeper id="regCenter" serverLists=" yourhost:2181" namespace="dd-job" baseSleepTimeMilliseconds="1000" maxSleepTimeMilliseconds="3000" maxRetries="3" />
<!-- 配置作业A-->
<job:bean id="oneOffElasticJob" class="xxx.MyOneOffElasticJob" regCenter="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" shardingTotalCount="3" shardingItemParameters="0=A,1=B,2=C" />
<!-- 配置作业B-->
<job:bean id="perpetualElasticJob" class="xxx.MyPerpetualElasticJob" regCenter="regCenter" cron="0/10 * * * * ?" shardingTotalCount="3" shardingItemParameters="0=A,1=B,2=C" processCountIntervalSeconds="10" concurrentDataProcessThreadCount="10" />