简介
elastic-job是当当网开源的基于zookeeper和quartz实现的分布式作业调度框架。github地址是https://github.com/dangdangdotcom/elastic-job，官方网站是http://elasticjob.io/。elastic-job分elastic-job-lite和elastic-job-cloud，elastic-job-lite定位为轻量级的无中心化解决方案，本文要介绍的用法也是基于elastic-job-lite的。官方的文档其实挺齐全的，本文旨在对elastic-job的应用做一个简单的介绍，也算是完善自己的知识库，详细的信息请参考官方网站。
核心概念
- job：即要执行的任务
- 分片：即把任务拆分成多个片段，分别调度。这些片段可以落在不同的节点上，所以在实现任务调度的接口时需要根据当前的片段来进行操作，否则就失去了意义。片段数是从0开始的，比如总的分片数是6,一共有两台机器，则第一台机器上分配的片段数将是0,1,2，而第二台机器上分配的片段数将是3,4,5。
- 重新分片：当有新的机器加入或者有机器宕机的时候都将触发重新分片。因为分片本来就是把总的片段数平均分配给不同的节点，节点数变了，每台机器能够分配的片段必将发生变化。
简单任务
简单任务对应于com.dangdang.ddframe.job.api.simple.SimpleJob接口，该接口的定义如下：
public interface SimpleJob extends ElasticJob {
/**
* 执行作业.
*
* @param shardingContext 分片上下文
*/
void execute(ShardingContext shardingContext);
}
该接口只定义了一个方法，用于执行需要的任务，你可以把你的定时作业需要执行的逻辑在此方法中实现。elastic-job定时调度时就会调度该execute方法。该方法只接收一个ShardingContext类型的参数。该参数中包含了任务调度一些比较核心的信息，比如分片总数、当前的分片等。任务的实现需要根据当前的片段数来进行，否则可能达不到你的预期效果。以下是一个简单的示例。
/**
* 普通作业，与Quartz的定时作业类似，只是会多了分片等功能
* @author Elim
* 2016年10月29日
*/
public class MyElasticJob implements SimpleJob {
private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(MyElasticJob.class);
@Override
public void execute(ShardingContext context) {
//当你的作业是分片的时候，你需要在你的Job的execute方法中根据当前的分片shardingItem的不同取值实现不同的逻辑，
//要把所有的shardingItem都覆盖到，因为在分布式环境，每台机器都不能确保它当前的分片是哪一个，并且我们需要保持程序
//的一致性，程序编写好了对部署是不会有影响的。
int shardingItem = context.getShardingItem();
switch (shardingItem) {
case 0:
LOGGER.info("处理第一个分片");
break;
case 1:
LOGGER.info("处理第二个分片");
break;
case 2:
LOGGER.info("处理第三个分片");
break;
case 3:
LOGGER.info("处理第四个分片");
break;
case 4:
LOGGER.info("处理第五个分片");
break;
case 5:
LOGGER.info("处理第六个分片");
break;
}
LOGGER.info(context);
}
}
配置任务
定义好了作业任务的实现类后为了使作业任务生效，我们需要对其进行配置。配置有两种方式，基于API的配置和基于Spring命名空间的配置。以下介绍的都是基于Spring命名空间的配置。
引入命名空间
首先需要引入reg和job命名空间，示例如下：
<?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
">
</beans>
配置注册中心
reg用于配置作用注册中心，即配置zookeeper。
<reg:zookeeper id="regCenter" server-lists="localhost:2181"
namespace="dd-job" base-sleep-time-milliseconds="1000"
max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3" />
- id用于给该注册中心命名。
- server-lists用于指定使用的zookeeper的地址，多个地址之间用英文的逗号分隔。
- namespace用于指定注册中心在zookeeper中的命名空间，属于zookeeper的概念。
- base-sleep-time-milliseconds用于指定等待重试的间隔时间的初始值，单位是毫秒。
- max-sleep-time-milliseconds用于指定等待重试的间隔时间的最大值，单位是毫秒。
- max-retries用于指定最大的重试次数。
配置作业
作业通过job命名空间配置，简单任务通过<job:simple/>指定。
<job:simple id="myElasticJob" class="com.elim.learn.elastic.job.MyElasticJob"
registry-center-ref="regCenter" cron="0/30 * * * * ?"
sharding-total-count="6" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C,3=D,4=E,5=F"
failover="true" overwrite="true" />
- id用于给该任务命名。
- class用于指定需要应用的SimpleJob实现类。
- registry-center-ref用于指定需要使用的注册中心。
- cron用于指定定时调度的规则，应用cron表达式的语法。
- sharding-total-count用于指定总的分片数。
- sharding-item-parameters用于指定每片对应的参数，该参数可以通过ShardingContext的getShardingParameter()获取。
- failover用于指定是否需要开启失效转移。只有在monitorExecution为true的情况下才有效，可以通过
<job:simple monitor-execution="true"/>来指定，不过该属性值默认也是true。 - overwrite用于指定该配置是否需要用来覆盖注册中心的配置。修改了配置后一定要记得指定该属性值为true，否则还是使用的注册中心的旧的配置。
使用上面的配置后，在Spring容器启动后，我们的作业就会每30秒调度一次了。如果只有一台机器，那么上面的6片都会落到同一台机器上，一共会发起6次调度。如果有两台机器就是每台会得到三个分片，以此类推。当机器数量超出了分片数后，有的机器就会得不到分片，就没有调度的机会，除非有机器宕机了，触发了重新分片。
需要注意的是节点必须是在不同的机器上运行才行，一台机器上启动多个JVM是不会被认为是多个节点的，因为elastic-job是以客户端的IP地址来识别一个节点的。
完整配置如下：
<?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
">
<description>
官方文档：http://elasticjob.io/index.html
</description>
<!-- 如果需要做分布式作业调度，则对应的实例必须是在多台机器上跑的，因为elastic-job是以IP来区分一个节点的；另外namespace和使用的
zookeeper也必须是一样的 -->
<!--配置作业注册中心，server-lists用于指定zookeeper的地址，多个zookeeper之间用逗号分隔；
namespace用于指定zookeeper命名空间；
max-retries用于指定最大重试次数 -->
<reg:zookeeper id="regCenter" server-lists="localhost:2181"
namespace="dd-job" base-sleep-time-milliseconds="1000"
max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3" />
<!-- 可通过在http://repo1.maven.org/maven2/com/dangdang/elastic-job-console/1.1.1/下载对应的war包监控elastic-job的运行状态 -->
<!-- 配置作业 -->
<!-- 参数overwrite为true即允许客户端的作业配置覆盖注册中心的配置，每次启动服务都会将客户端的覆盖注册中心的， 默认为false。参数failover表示是否开启失效转移，默认为false，其它参数配置请参考官方文档 -->
<!-- sharding-total-count参数用于指定分片数，当分片数大于机器数量的时候，每台机器分配到的片数会是平均的， 第一片是从0开始的，比如总共分6片，有两台机器，则第一台机器会分得0,1,2三片，而第二台机器会分得3,4,5三片；当有
机器宕机了或者有新机器加入的时候都会触发重新分片。如果有多台机器，而分片总数是1的时候即相当于1主多从的配置。 sharding-item-parameters用于指定与分片对应的别名。
job-sharding-strategy-class：可以通过它来指定作业分片策略，可选策略可参考官方文档https://github.com/dangdangdotcom/elastic-job/blob/master/elastic-job-doc/content/post/user_guide/lite/other/lite_job_strategy.md。 -->
<!-- SimpleJob的执行可以参考源码com.dangdang.ddframe.job.executor.type.SimpleJobExecutor的处理逻辑 -->
<job:simple id="myElasticJob" class="com.elim.learn.elastic.job.MyElasticJob"
registry-center-ref="regCenter" cron="0/30 * * * * ?"
sharding-total-count="6" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C,3=D,4=E,5=F"
failover="true" overwrite="true" />
</beans>
如果你的job已经定义为了Spring的一个bean，那么在定义<job:simple/>时也可以不指定class，而是指定job-ref属性关联job对应的bean，如：
<bean id="simpleJob" class="com.elim.learn.elastic.job.MyElasticJob"/>
<job:simple id="myElasticJob" job-ref="simpleJob"
registry-center-ref="regCenter" cron="0/30 * * * * ?"
sharding-total-count="6" sharding-item-parameters="0=A,1=B,2=C,3=D,4=E,5=F"
failover="true" overwrite="true" />
这里的bean需要定义在
<job:simple/>的前面，否则会提示找不到对应的bean定义。
（本文由Elim写于2017年10月1日）
