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聊聊分布式定时任务elastic-job作业分片策略

在实际开发种常会遇到需要定时跑批,定时每天执行一次对账操作等场景。分布式定时任务不仅解决了以上难题,还提供了分片处理提高处理效率、分布式调度协调、弹性扩容缩容、失效转移等优点。

作者: | 2019-11-12 17:34:49 | 来源:51cto

在实际开发种常会遇到需要定时跑批,定时每天执行一次对账操作等场景。通常采用定时任务如spring定时框架、ScheduledExecutorService等。但这些都只适于单机,当在多节的情况下会出现定时任务重复执行问题,这时候需要采用分布式定时任务来解决。分布式定时任务不仅解决了以上难题,还提供了分片处理提高处理效率、分布式调度协调、弹性扩容缩容、失效转移等优点。

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一、常见分布式定时任务有哪些?

当前有很多开源的分布式定时任务,以下列出几种常用的如:

  • elastic-job:当当开发的弹性分布式任务调度系统,功能丰富强大,采用zookeeper实现分布式协调,实现任务高可用以及分片,并且可以支持云开发。

  • xxl-job: 是大众点评员工徐雪里于2015年发布的分布式任务调度平台,是一个轻量级分布式任务调度框架,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。

  • Saturn:是唯品会自主研发的分布式的定时任务的调度平台,基于当当的elastic-job 版本1开发,并且可以很好的部署到docker容器上。

其中应用得较多的为elastic-job(E-job)与xxl-job (X-job),关于两者的技术选型这里不做更多具体的讨论,下面提供两者的综合对比用于参考,可结合实际业务技术场景进行选型

聊聊分布式定时任务elastic-job作业分片策略

二、elastic-job作业分片策略有哪些?

结合实际场景,选择合适的作业分片策略,进行分片处理可以提高任务的执行效率。以下是elastic-job提供的分片策略

  • AverageAllocationJobShardingStrategy分片策略

  • OdevitySortByNameJobShardingStrategy分片策略

  • RotateServerByNameJobShardingStrategy分片策略

  • 自定义分片策略

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1. AverageAllocationJobShardingStrategy分片策略

com.dangdang.ddframe.job.lite.api.strategy.impl.AverageAllocationJobShardingStrategy

策略说明:

基于平均分配算法的分片策略,也是默认的分片策略,作业数能被服务器数整除情况下均匀分配、

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如果分片不能整除,则不能整除的多余分片将依次追加到序号小(ip地址靠前)的服务器。

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缺点:平均分片策略,当分片数小于作业服务器数时,作业会被永远分配在ip地址靠前的服务器,而导致IP地址靠后的服务器空闲。

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2. OdevitySortByNameJobShardingStrategy分片策略

com.dangdang.ddframe.job.lite.api.strategy.impl.OdevitySortByNameJobShardingStrategy

策略说明:

该策略核心思想为根据作业名的哈希值奇偶数决定采用IP升/降序算法实现分片,作业名的哈希值为奇数则IP升序,作业名的哈希值为偶数则IP降序,通过这种方式用于将不同的作业分片负载均衡至不同的服务器。

如作业名哈希值为偶数,则采用IP降序算法实现分片,这样就避免了采用平均分配算法时IP地址靠后的服务器空闲的问题。

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其内部采用了平均算法。

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3. RotateServerByNameJobShardingStrategy分片策略

com.dangdang.ddframe.job.lite.api.strategy.impl.RotateServerByNameJobShardingStrategy

策略说明:

根据作业名的哈希值对服务器列表进行轮转的分片策略,其内部也是采用平均分片算。,

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4. 自定义分片策略

可通过实现JobShardingStrategy接口并实现sharding方法,可根据需求定制化自己的分片策略,以下是Spring中切换自定义分配策略的配置方式。

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三、总结

elastic-job 提供的三种分片策略,其总体上都还是使用的还是平均分片算法,不过是将实例进行了不同的排序操作。支持自定义分片策略可更加自身需求定制分片策略。在实际项目应用中多为采用平均分片策略。