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牛奶拌饭 / light-task-scheduler

forked from 醉枫 / light-task-scheduler 
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LTS用户文档

LTS(light-task-scheduler)主要用于解决分布式任务调度问题,支持实时任务,定时任务和Cron任务。有较好的伸缩性,扩展性,健壮稳定性而被多家公司使用,同时也希望开源爱好者一起贡献。

项目地址

github地址: https://github.com/qq254963746/light-task-scheduler

oschina地址: http://git.oschina.net/hugui/light-task-scheduler

这两个地址都会同步更新。感兴趣,请加QQ群:109500214 一起探讨、完善。越多人支持,就越有动力去更新,喜欢记得右上角star哈。

框架概况

LTS 有主要有以下四种节点:

  • JobClient:主要负责提交任务, 并接收任务执行反馈结果。
  • JobTracker:负责接收并分配任务,任务调度。
  • TaskTracker:负责执行任务,执行完反馈给JobTracker。
  • LTS-Admin:(管理后台)主要负责节点管理,任务队列管理,监控管理等。

其中JobClinet,JobTracker,TaskTracker节点都是无状态的。 可以部署多个并动态的进行删减,来实现负载均衡,实现更大的负载量, 并且框架采用FailStore策略使LTS具有很好的容错能力。

LTS注册中心提供多种实现(Zookeeper,redis等),注册中心进行节点信息暴露,master选举。(Mongo or Mysql)存储任务队列和任务执行日志, netty做底层通信。

LTS支持任务类型:

  • 实时任务:提交了之后立即就要执行的任务。
  • 定时任务:在指定时间点执行的任务,譬如 今天3点执行(单次)。
  • Cron任务:CronExpression,和quartz类似(但是不是使用quartz实现的)譬如 0 0/1 * * * ?

架构图

LTS architecture

概念说明

###节点组

  1. 英文名称 NodeGroup,一个节点组等同于一个小的集群,同一个节点组中的各个节点是对等的,等效的,对外提供相同的服务。
  2. 没个节点组中都有一个master节点,这个master节点是由LTS动态选出来的,当一个master节点挂掉之后,LTS会立马选出另外一个master节点,框架提供API监听接口给用户。

###FailStore

  1. 顾名思义,这个主要是用于失败了存储的,主要用于节点容错,当远程数据交互失败之后,存储在本地,等待远程通信恢复的时候,再将数据提交。
  2. FailStore主要用户JobClient的任务提交,TaskTracker的任务反馈,TaskTracker的业务日志传输的场景下。
  3. FailStore目前提供三种实现:leveldb,rocksdb,berkeleydb,用于可以自由选择使用哪种。

流程图

下图是一个标准的实时任务执行流程。

LTS progress

LTS-Admin新版界面预览

LTS Admin

##特性 ###1、Spring支持 LTS可以完全不用Spring框架,但是考虑到很用用户项目中都是用了Spring框架,所以LTS也提供了对Spring的支持,包括Xml和注解,引入lts-spring.jar即可。 ###2、业务日志记录器 在TaskTracker端提供了业务日志记录器,供应用程序使用,通过这个业务日志器,可以将业务日志提交到JobTracker,这些业务日志可以通过任务ID串联起来,可以在LTS-Admin中实时查看任务的执行进度。 ###3、SPI扩展支持 SPI扩展可以达到零侵入,只需要实现相应的接口,并实现即可被LTS使用,目前开放出来的扩展接口有

  1. 对任务队列的扩展,用户可以不选择使用mysql或者mongo作为队列存储,也可以自己实现。
  2. 对业务日志记录器的扩展,目前主要支持console,mysql,mongo,用户也可以通过扩展选择往其他地方输送日志。

###4、故障转移 当正在执行任务的TaskTracker宕机之后,JobTracker会立马分配在宕机的TaskTracker的所有任务再分配给其他正常的TaskTracker节点执行。 ###5、节点监控 可以对JobTracker,TaskTracker节点进行资源监控,任务监控等,可以实时的在LTS-Admin管理后台查看,进而进行合理的资源调配。 ###6、多样化任务执行结果支持 LTS框架提供四种执行结果支持,EXECUTE_SUCCESSEXECUTE_FAILEDEXECUTE_LATEREXECUTE_EXCEPTION,并对每种结果采取相应的处理机制,譬如重试。

  • EXECUTE_SUCCESS: 执行成功,这种情况,直接反馈客户端(如果任务被设置了要反馈给客户端)。
  • EXECUTE_FAILED:执行失败,这种情况,直接反馈给客户端,不进行重试。
  • EXECUTE_LATER:稍后执行(需要重试),这种情况,不反馈客户端,重试策略采用1min,2min,3min的策略,默认最大重试次数为10次,用户可以通过参数设置修改这个重试次数。
  • EXECUTE_EXCEPTION:执行异常, 这中情况也会重试(重试策略,同上)

###7、FailStore容错 采用FailStore机制来进行节点容错,Fail And Store,不会因为远程通信的不稳定性而影响当前应用的运行。具体FailStore说明,请参考概念说明中的FailStore说明。

##项目编译打包 项目主要采用maven进行构建,目前提供shell脚本的打包。 环境依赖:Java(jdk1.7) Maven

用户使用一般分为两种: ###1、Maven构建 可以通过maven命令将lts的jar包上传到本地仓库中。在父pom.xml中添加相应的repository,并用deploy命令上传即可。具体引用方式可以参考lts中的例子即可。 ###2、直接Jar引用 需要将lts的各个模块打包成单独的jar包,并且将所有lts依赖包引入。具体引用哪些jar包可以参考lts中的例子即可。

##JobTracker和LTS-Admin部署 提供(cmd)windows(shell)linux两种版本脚本来进行编译和部署:

1、运行根目录下的sh build.shbuild.cmd脚本,会在dist目录下生成lts-{version}-bin文件夹 2、下面是其目录结构,其中bin目录主要是JobTracker和LTS-Admin的启动脚本。jobtracker 中是 JobTracker的配置文件和需要使用到的jar包,lts-admin是LTS-Admin相关的war包和配置文件。 lts-{version}-bin的文件结构

├── bin
│   ├── jobtracker.cmd
│   ├── jobtracker.sh
│   ├── lts-admin.cmd
│   └── lts-admin.sh
├── jobtracker
│   ├── conf
│   │   └── zoo
│   │       ├── jobtracker.cfg
│   │       └── log4j.properties
│   └── lib
│       └── *.jar
├── lts-admin
│   ├── conf
│   │   ├── log4j.properties
│   │   └── lts-admin.cfg
│   ├── lib
│   │   └── *.jar
│   └── lts-admin.war
└── tasktracker
    ├── bin
    │   └── tasktracker.sh
    ├── conf
    │   ├── log4j.properties
    │   └── tasktracker.cfg
    └── lib
        └── *.jar

3、JobTracker启动。如果你想启动一个节点,直接修改下conf/zoo下的配置文件,然后运行 sh jobtracker.sh zoo start即可,如果你想启动两个JobTracker节点,那么你需要拷贝一份zoo,譬如命名为zoo2,修改下zoo2下的配置文件,然后运行sh jobtracker.sh zoo2 start即可。logs文件夹下生成jobtracker-zoo.out日志。
4、LTS-Admin启动.修改lts-admin/conf下的配置,然后运行bin下的sh lts-admin.shlts-admin.cmd脚本即可。logs文件夹下会生成lts-admin.out日志,启动成功在日志中会打印出访问地址,用户可以通过这个访问地址访问了。

##JobClient(部署)使用 需要引入lts的jar包有lts-jobclient-{version}.jarlts-core-{version}.jar 及其它第三方依赖jar。 ###API方式启动

JobClient jobClient = new RetryJobClient();
jobClient.setNodeGroup("test_jobClient");
jobClient.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");
jobClient.start();

// 提交任务
Job job = new Job();
job.setTaskId("3213213123");
job.setParam("shopId", "11111");
job.setTaskTrackerNodeGroup("test_trade_TaskTracker");
// job.setCronExpression("0 0/1 * * * ?");  // 支持 cronExpression表达式
// job.setTriggerTime(new Date()); // 支持指定时间执行
Response response = jobClient.submitJob(job);

###Spring XML方式启动

<bean id="jobClient" class="com.lts.spring.JobClientFactoryBean">
    <property name="clusterName" value="test_cluster"/>
    <property name="registryAddress" value="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>
    <property name="nodeGroup" value="test_jobClient"/>
    <property name="masterChangeListeners">
        <list>
            <bean class="com.lts.example.support.MasterChangeListenerImpl"/>
        </list>
    </property>
    <property name="jobFinishedHandler">
        <bean class="com.lts.example.support.JobFinishedHandlerImpl"/>
    </property>
    <property name="configs">
        <props>
            <!-- 参数 -->
            <prop key="job.fail.store">leveldb</prop>
        </props>
    </property>
</bean>

###Spring 全注解方式

@Configuration
public class LTSSpringConfig {

    @Bean(name = "jobClient")
    public JobClient getJobClient() throws Exception {
        JobClientFactoryBean factoryBean = new JobClientFactoryBean();
        factoryBean.setClusterName("test_cluster");
        factoryBean.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");
        factoryBean.setNodeGroup("test_jobClient");
        factoryBean.setMasterChangeListeners(new MasterChangeListener[]{
                new MasterChangeListenerImpl()
        });
        Properties configs = new Properties();
        configs.setProperty("job.fail.store", "leveldb");
        factoryBean.setConfigs(configs);
        factoryBean.afterPropertiesSet();
        return factoryBean.getObject();
    }
}

##TaskTracker(部署使用) 需要引入lts的jar包有lts-tasktracker-{version}.jarlts-core-{version}.jar 及其它第三方依赖jar。 ###定义自己的任务执行类

public class MyJobRunner implements JobRunner {
    private final static BizLogger bizLogger = LtsLoggerFactory.getBizLogger();
    @Override
    public Result run(Job job) throws Throwable {
        try {
            // TODO 业务逻辑
            // 会发送到 LTS (JobTracker上)
            bizLogger.info("测试,业务日志啊啊啊啊啊");

        } catch (Exception e) {
            return new Result(Action.EXECUTE_FAILED, e.getMessage());
        }
        return new Result(Action.EXECUTE_SUCCESS, "执行成功了,哈哈");
    }
}

###API方式启动

TaskTracker taskTracker = new TaskTracker();
taskTracker.setJobRunnerClass(MyJobRunner.class);
taskTracker.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");
taskTracker.setNodeGroup("test_trade_TaskTracker");
taskTracker.setWorkThreads(20);
taskTracker.start();

###Spring XML方式启动

<bean id="taskTracker" class="com.lts.spring.TaskTrackerAnnotationFactoryBean" init-method="start">
    <property name="jobRunnerClass" value="com.lts.example.support.MyJobRunner"/>
    <property name="bizLoggerLevel" value="INFO"/>
    <property name="clusterName" value="test_cluster"/>
    <property name="registryAddress" value="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>
    <property name="nodeGroup" value="test_trade_TaskTracker"/>
    <property name="workThreads" value="20"/>
    <property name="masterChangeListeners">
        <list>
            <bean class="com.lts.example.support.MasterChangeListenerImpl"/>
        </list>
    </property>
    <property name="configs">
        <props>
            <prop key="job.fail.store">leveldb</prop>
        </props>
    </property>
</bean>

###Spring注解方式启动

@Configuration
public class LTSSpringConfig implements ApplicationContextAware {
    private ApplicationContext applicationContext;
    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
        this.applicationContext = applicationContext;
    }
	@Bean(name = "taskTracker")
    public TaskTracker getTaskTracker() throws Exception {
        TaskTrackerAnnotationFactoryBean factoryBean = new TaskTrackerAnnotationFactoryBean();
        factoryBean.setApplicationContext(applicationContext);
        factoryBean.setClusterName("test_cluster");
        factoryBean.setJobRunnerClass(MyJobRunner.class);
        factoryBean.setNodeGroup("test_trade_TaskTracker");
        factoryBean.setBizLoggerLevel("INFO");
        factoryBean.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");
        factoryBean.setMasterChangeListeners(new MasterChangeListener[]{
                new MasterChangeListenerImpl()
        });
        factoryBean.setWorkThreads(20);
        Properties configs = new Properties();
        configs.setProperty("job.fail.store", "leveldb");
        factoryBean.setConfigs(configs);

        factoryBean.afterPropertiesSet();
//        factoryBean.start();
        return factoryBean.getObject();
    }
}

##参数说明

参数 是否必须 默认值 使用范围 设置方式 参数说明
registryAddress 必须 JobClient,JobTracker,TaskTracker setRegistryAddress("xxxx") 注册中心,可以选用zk或者redis,参考值: zookeeper://127.0.0.1:2181
clusterName 必须 JobClient,JobTracker,TaskTracker setClusterName("xxxx") 集群名称,clusterName相同的所有节点才会组成整个LTS架构
listenPort 必须 35001 JobTracker setListenPort(xxx) JobTracker的远程监听端口
job.logger 必须 console JobTracker addConfig("job.logger","xxx") LTS业务日志记录器,可选值console,mysql,mongo,或者自己实现SPI扩展
job.queue 必须 mongo JobTracker addConfig("job.queue", "xx") LTS任务队列,可选值mongo,mysql,或者自己实现SPI扩展
jdbc.url 可选 JobTracker addConfig("jdbc.url", "xxx") mysql连接URL,当job.queue为mysql的时候起作用
jdbc.username 可选 JobTracker addConfig("jdbc.username", "xxx") mysql连接密码,当job.queue为mysql的时候起作用
jdbc.password 可选 JobTracker addConfig("jdbc.password", "xxx") mysql连接密码,当job.queue为mysql的时候起作用
mongo.addresses 可选 JobTracker addConfig("mongo.addresses", "xxx") mongo连接URL,当job.queue为mongo的时候起作用
mongo.database 可选 JobTracker addConfig("mongo.database", "xxx") mongo数据库名,当job.queue为mongo的时候起作用
zk.client 可选 zkclient JobClient,JobTracker,TaskTracker addConfig("zk.client", "xxx") zookeeper客户端,可选值zkclient, curator
job.pull.frequency 可选 3 TaskTracker addConfig("job.pull.frequency", "xx") TaskTracker去向JobTracker Pull任务的频率,针对不同的场景可以做相应的调整,单位秒
job.max.retry.times 可选 10 JobTracker addConfig("job.max.retry.times", "xx") 任务的最大重试次数
lts.monitor.url 可选 JobTracker,TaskTracker addConfig("lts.monitor.url", "xx") 监控中心地址,也就是LTS-Admin地址,如 http://localhost:8081
stop.working 可选 false TaskTracker addConfig("stop.working", "true") 主要用于当TaskTracker与JobTracker出现网络隔离的时候,超过一定时间隔离之后,TaskTracker自动停止当前正在运行的任务

##使用建议 一般在一个JVM中只需要一个JobClient实例即可,不要为每种任务都新建一个JobClient实例,这样会大大的浪费资源,因为一个JobClient可以提交多种任务。相同的一个JVM一般也尽量保持只有一个TaskTracker实例即可,多了就可能造成资源浪费。当遇到一个TaskTracker要运行多种任务的时候,请参考下面的 "一个TaskTracker执行多种任务"。 ##一个TaskTracker执行多种任务 有的时候,业务场景需要执行多种任务,有些人会问,是不是要每种任务类型都要一个TaskTracker去执行。我的答案是否定的,如果在一个JVM中,最好使用一个TaskTracker去运行多种任务,因为一个JVM中使用多个TaskTracker实例比较浪费资源(当然当你某种任务量比较多的时候,可以将这个任务单独使用一个TaskTracker节点来执行)。那么怎么才能实现一个TaskTracker执行多种任务呢。下面是我给出来的参考例子。

/**
 * 总入口,在 taskTracker.setJobRunnerClass(JobRunnerDispatcher.class)
 * JobClient 提交 任务时指定 Job 类型  job.setParam("type", "aType")
 */
public class JobRunnerDispatcher implements JobRunner {

    private static final ConcurrentHashMap<String/*type*/, JobRunner>
            JOB_RUNNER_MAP = new ConcurrentHashMap<String, JobRunner>();

    static {
        JOB_RUNNER_MAP.put("aType", new JobRunnerA()); // 也可以从Spring中拿
        JOB_RUNNER_MAP.put("bType", new JobRunnerB());
    }

    @Override
    public Result run(Job job) throws Throwable {
        String type = job.getParam("type");
        return JOB_RUNNER_MAP.get(type).run(job);
    }
}

class JobRunnerA implements JobRunner {
    @Override
    public Result run(Job job) throws Throwable {
        //  TODO A类型Job的逻辑
        return null;
    }
}

class JobRunnerB implements JobRunner {
    @Override
    public Result run(Job job) throws Throwable {
        // TODO B类型Job的逻辑
        return null;
    }
}

##TaskTracker的JobRunner测试 一般在编写TaskTracker的时候,只需要测试JobRunner的实现逻辑是否正确,又不想启动LTS进行远程测试。为了方便测试,LTS提供了JobRunner的快捷测试方法。自己的测试类集成com.lts.tasktracker.runner.JobRunnerTester即可,并实现initContextnewJobRunner方法即可。如lts-example中的例子:

public class TestJobRunnerTester extends JobRunnerTester {
	
    public static void main(String[] args) throws Throwable {
        //  1. Mock Job 数据
        Job job = new Job();
        job.setTaskId("2313213");
        // 2. 运行测试
        TestJobRunnerTester tester = new TestJobRunnerTester();
        Result result = tester.run(job);
        System.out.println(JSONUtils.toJSONString(result));
    }
	
    @Override
    protected void initContext() {
        // TODO 初始化Spring容器等
    }
	
    @Override
    protected JobRunner newJobRunner() {
        return new TestJobRunner();
    }
}

##SPI扩展说明 ###LTS-Logger扩展

  1. 引入lts-logger-api-{version}.jar
  2. 实现JobLoggerJobLoggerFactory接口
  3. 在 resources META-INF/lts/com.lts.biz.logger.JobLoggerFactory文件,文件内容为xxx=com.lts.biz.logger.xxx.XxxJobLoggerFactory
  4. 使用自己的logger扩展,修改jobtracker参数配置 configs.job.logger=xxx。(如果你自己引入JobTracker jar包的方式的话,使用 jobtracker.addConfig("job.logger", "xxx"))

###LTS-Queue扩展 实现方式和LTS-Logger扩展类似,具体参考lts-queue-mysqllts-queue-mongo模块的实现 ##和其它解决方案比较 ###和MQ比较 见docs/LTS业务场景说明.pdf ###和Quartz比较 见docs/LTS业务场景说明.pdf

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分布式任务调度框架, 支持 实时任务;支持定时任务 (如:3天之后执行);CronExpression 任务(如:0 0/1 * * * ?) spread retract
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