只会用 xxl-job?更强大的新一代分布式任务调度框架来了!

沉默王二2023年1月6日
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这几天和朋友聊天时,聊到了他们公司在统一更换分布式调度服务的事情。之前使用的是基于 LTS 魔改的分布式调度系统,但是因为这个开源项目太久没有更新,且现在遇到了一些问题,因此公司在推动替换为 PowerJob。

这倒是勾起了我的好奇心,因为前段时间用 xxl-job 替换掉了同样不太好用的 QuartZ,那时候还没有调研 PowerJob。于是这次研究了一番,发现 PowerJob 确实是个很棒的框架,在这里推荐给大家。

为什么选择PowerJob?

PowerJob是新一代分布式任务调度与计算框架,支持CRON、API、固定频率、固定延迟等调度策略,提供工作流来编排任务解决依赖关系,能让您轻松完成作业的调度与繁杂任务的分布式计算。

当前市面上流行的作业调度框架有老牌的Quartz、基于Quartz的elastic-job和原先基于Quartz后面移除依赖的xxl-job,这里分别谈一些这些框架现存的缺点。

Quartz可以视为第一代任务调度框架,基本上是现有所有分布式调度框架的“祖宗”。由于历史原因,它不提供Web界面,只能通过API完成任务的配置,使用起来不够方便和灵活,同时它仅支持单机执行,无法有效利用整个集群的计算能力。

xxl-job可以视为第二代任务调度框架,在一定程度上解决了Quartz的不足,在过去几年中是个非常优秀的调度框架,不过放到今天来看,还是存在着一些不足的,具体如下:

  • 数据库支持单一: 仅支持MySQL,使用其他DB需要自己魔改代码
  • 有限的分布式计算能力: 仅支持静态分片,无法很好的完成复杂任务的计算
  • 不支持工作流: 无法配置各个任务之间的依赖关系,不适用于有DAG需求的场景

正所谓长江后浪推前浪,在如今这个数据量日益增长、业务越来越复杂的年代,急需一款更为强大的任务调度框架来解决上诉问题,而PowerJob因此应运而生。

PowerJob可以被认为是第三代任务调度框架,在任务调度的基础上,还额外提供了分布式计算和工作流功能,其主要特性如下:

  • 使用简单: 提供前端Web界面,允许开发者可视化地完成调度任务的管理(增、删、改、查)、任务运行状态监控和运行日志查看等功能。
  • 定时策略完善: 支持CRON表达式、固定频率、固定延迟和API四种定时调度策略。
  • 执行模式丰富: 支持单机、广播、Map、MapReduce四种执行模式,其中Map/MapReduce处理器能使开发者寥寥数行代码便获得集群分布式计算的能力。
  • DAG工作流支持: 支持在线配置任务依赖关系,可视化得对任务进行编排,同时还支持上下游任务间的数据传递
  • 执行器支持广泛: 支持Spring Bean、内置/外置Java类、Shell、Python等处理器,应用范围广。
  • 运维便捷: 支持在线日志功能,执行器产生的日志可以在前端控制台页面实时显示,降低debug成本,极大地提高开发效率。
  • 依赖精简: 最小仅依赖关系型数据库(MySQL/PostgreSQL/Oracle/MS SQLServer…),同时支持所有Spring Data JPA所支持的关系型数据库。
  • 高可用&高性能: 调度服务器经过精心设计,一改其他调度框架基于数据库锁的策略,实现了无锁化调度。部署多个调度服务器可以同时实现高可用和性能的提升(支持无限的水平扩展)。
  • 故障转移与恢复: 任务执行失败后,可根据配置的重试策略完成重试,只要执行器集群有足够的计算节点,任务就能顺利完成。

同类产品对比

适用场景

有定时执行需求的业务场景:如每天凌晨全量同步数据、生成业务报表等。

有需要全部机器一同执行的业务场景:如使用广播执行模式清理集群日志。

有需要分布式处理的业务场景:比如需要更新一大批数据,单机执行耗时非常长,可以使用Map/MapReduce处理器完成任务的分发,调动整个集群加速计算。

整体架构

快速开始

PowerJob由调度服务器(powerjob-server)和执行器(powerjob-worker)两部分组成,powerjob-server负责提供Web服务和完成任务的调度,powerjob-worker则负责执行用户所编写的任务代码,同时提供分布式计算能力。

初始化项目

git clone https://github.com/KFCFans/PowerJob.git

导入 IDE,源码结构如下,我们需要启动调度服务器(powerjob-server),同时在samples工程中编写自己的处理器代码

启动调度服务器

创建数据库 powerjob-daily

修改配置文件,配置文件的说明官方文档写的非常详细,此处不再赘述。需要修改的地方为数据库配置spring.datasource.core.jdbc-urlspring.datasource.core.usernamespring.datasource.core.password,当然,有mongoDB的同学也可以修改spring.data.mongodb.uri以获取完全版体验。

oms.env=DAILY
logging.config=classpath:logback-dev.xml

####### 数据库配置 #######
spring.datasource.core.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.core.jdbc-url=jdbc:mysql://remotehost:3306/powerjob-daily?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.core.username=root
spring.datasource.core.password=No1Bug2Please3!
spring.datasource.core.hikari.maximum-pool-size=20
spring.datasource.core.hikari.minimum-idle=5

####### mongoDB配置,非核心依赖,可移除 #######
spring.data.mongodb.uri=mongodb://remotehost:27017/powerjob-daily

####### 邮件配置(启用邮件报警则需要) #######
spring.mail.host=smtp.163.com
spring.mail.username=zqq
spring.mail.password=qqz
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true

####### 资源清理配置 #######
oms.log.retention.local=1
oms.log.retention.remote=1
oms.container.retention.local=1
oms.container.retention.remote=-1
oms.instanceinfo.retention=1

####### 缓存配置 #######
oms.instance.metadata.cache.size=1024

完成配置文件的修改后,可以直接通过启动类com.github.kfcfans.powerjob.server.OhMyApplication启动调度服务器,观察启动日志,查看是否启动成功~启动成功后,访问 http://127.0.0.1:7700/ ,如果能顺利出现Web界面,则说明调度服务器启动成功!

注册应用:点击主页应用注册按钮,填入 oms-test和控制台密码(用于进入控制台),注册示例应用(当然你也可以注册其他的appName,只是别忘记在示例程序中同步修改~)

编写示例代码

进入示例工程(powerjob-worker-samples),修改配置文件连接powerjob-server并编写自己的处理器代码。

修改powerjob-worker-samples的启动配置类com.github.kfcfans.powerjob.samples.OhMySchedulerConfig,将AppName修改为刚刚在控制台注册的名称。

@Configuration
public class OhMySchedulerConfig {
    @Bean
    public OhMyWorker initOMS() throws Exception {

        // 服务器HTTP地址(端口号为 server.port,而不是 ActorSystem port)
        List<String> serverAddress = Lists.newArrayList("127.0.0.1:7700");

        // 1. 创建配置文件
        OhMyConfig config = new OhMyConfig();
        config.setPort(27777);
        config.setAppName("oms-test");
        config.setServerAddress(serverAddress);
        // 如果没有大型 Map/MapReduce 的需求,建议使用内存来加速计算
        config.setStoreStrategy(StoreStrategy.MEMORY);

        // 2. 创建 Worker 对象,设置配置文件
        OhMyWorker ohMyWorker = new OhMyWorker();
        ohMyWorker.setConfig(config);
        return ohMyWorker;
    }
}

编写自己的处理器:随便找个地方新建类,继承你想要使用的处理器(各个处理器的介绍可见官方文档,文档非常详细),这里为了简单演示,选择使用单机处理器BasicProcessor,以下是代码示例。

@Slf4j
@Component
public class StandaloneProcessorDemo implements BasicProcessor {

    @Override
    public ProcessResult process(TaskContext context) throws Exception {

        OmsLogger omsLogger = context.getOmsLogger();
        omsLogger.info("StandaloneProcessorDemo start process,context is {}.", context);
        System.out.println("jobParams is " + context.getJobParams());
        
        return new ProcessResult(true, "process successfully~");
    }
}

启动示例程序,即直接运行主类com.github.kfcfans.powerjob.samples.SampleApplication,观察控制台输出信息,判断是否启动成功。推荐:Java面试题open in new window

任务的配置与运行

调度服务器与示例工程都启动完毕后,再次前往Web页面( http://127.0.0.1:7700/ ),进行任务的配置与运行。

在首页输入框输入配置的应用名称,成功操作后会正式进入前端管理界面。

点击任务管理 -> 新建任务(右上角),开始创建任务。

完成任务创建后,即可在控制台看到刚才创建的任务,如果觉得等待调度太过于漫长,可以直接点击运行按钮,立即运行本任务。

前往任务示例边栏,查看任务的运行状态和在线日志

基础的教程到这里也就结束了~更多功能示例可见官方文档,工作流、MapReduce、容器等高级特性等你来探索!

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最后,把二哥的座右铭送给大家:没有什么使我停留——除了目的,纵然岸旁有玫瑰、有绿荫、有宁静的港湾,我是不系之舟。共勉 💪。

参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/mA3SgTMVhI-aO1LDPA60sQopen in new window,出处:捡田螺的小男孩,整理:沉默王二

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