分布式作业系统 Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业监听器

老艿艿芋道源码 2019-05-13

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摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/job-listener/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

1. 概述2. ElasticJobListener3. AbstractDistributeOnceElasticJobListener

1. 概述

本文主要分享 Elastic-Job-Lite 作业监听器。

涉及到主要类的类图如下( 打开大图 )：

绿色监听器接口 ElasticJobListener，每台作业节点均执行。
粉色监听器接口 AbstractDistributeOnceElasticJobListener，分布式场景中仅单一节点执行。
蓝色类在 com.dangdang.ddframe.job.lite.internal.guarantee 里，保证分布式任务全部开始和结束状态。 AbstractDistributeOnceElasticJobListener 通过 guarantee 功能，实现分布式场景中仅单一节点执行。

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2. ElasticJobListener

ElasticJobListener，作业监听器接口，每台作业节点均执行。

若作业处理作业服务器的文件，处理完成后删除文件，可考虑使用每个节点均执行清理任务。此类型任务实现简单，且无需考虑全局分布式任务是否完成，请尽量使用此类型监听器。

接口代码如下：

public interface ElasticJobListener {

    /**
     * 作业执行前的执行的方法.
     * 
     * @param shardingContexts 分片上下文
     */
    void beforeJobExecuted(final ShardingContexts shardingContexts);

    /**
     * 作业执行后的执行的方法.
     *
     * @param shardingContexts 分片上下文
     */
    void afterJobExecuted(final ShardingContexts shardingContexts);
}

调用执行如下：

// AbstractElasticJobExecutor.java
public final void execute() {
   // ...省略无关代码

   // 执行 作业执行前的方法
   try {
       jobFacade.beforeJobExecuted(shardingContexts);
   } catch (final Throwable cause) {
       jobExceptionHandler.handleException(jobName, cause);
   }
   // ...省略无关代码（执行 普通触发的作业）
   // ...省略无关代码（执行 被跳过触发的作业）
   // ...省略无关代码（执行 作业失效转移）

   // ...执行 作业执行后的方法
   try {
       jobFacade.afterJobExecuted(shardingContexts);
   } catch (final Throwable cause) {
       jobExceptionHandler.handleException(jobName, cause);
   }
}

JobFacade 对作业监听器简单封装进行调用。
// LiteJobFacade.java @Override public void beforeJobExecuted(final ShardingContexts shardingContexts) { for (ElasticJobListener each : elasticJobListeners) { each.beforeJobExecuted(shardingContexts); } } @Override public void afterJobExecuted(final ShardingContexts shardingContexts) { for (ElasticJobListener each : elasticJobListeners) { each.afterJobExecuted(shardingContexts); } }
下文提到的 AbstractDistributeOnceElasticJobListener，也是这么调用。

3. AbstractDistributeOnceElasticJobListener

AbstractDistributeOnceElasticJobListener，在分布式作业中只执行一次的监听器。

若作业处理数据库数据，处理完成后只需一个节点完成数据清理任务即可。此类型任务处理复杂，需同步分布式环境下作业的状态同步，提供了超时设置来避免作业不同步导致的死锁，请谨慎使用。

创建 AbstractDistributeOnceElasticJobListener 代码如下：

public abstract class AbstractDistributeOnceElasticJobListener implements ElasticJobListener {

    /**
     * 开始超时时间
     */
    private final long startedTimeoutMilliseconds;
    /**
     * 开始等待对象
     */
    private final Object startedWait = new Object();
    /**
     * 完成超时时间
     */
    private final long completedTimeoutMilliseconds;
    /**
     * 完成等待对象
     */
    private final Object completedWait = new Object();
    /**
     * 保证分布式任务全部开始和结束状态的服务
     */
    @Setter
    private GuaranteeService guaranteeService;

    private TimeService timeService = new TimeService();

    public AbstractDistributeOnceElasticJobListener(final long startedTimeoutMilliseconds, final long completedTimeoutMilliseconds) {
        if (startedTimeoutMilliseconds <= 0L) {
            this.startedTimeoutMilliseconds = Long.MAX_VALUE;
        } else {
            this.startedTimeoutMilliseconds = startedTimeoutMilliseconds;
        }
        if (completedTimeoutMilliseconds <= 0L) {
            this.completedTimeoutMilliseconds = Long.MAX_VALUE; 
        } else {
            this.completedTimeoutMilliseconds = completedTimeoutMilliseconds;
        }
    }
}

超时参数 startedTimeoutMilliseconds、completedTimeoutMilliseconds 务必传递，避免作业不同步导致的死锁。

👇下面，我们来看本文的重点：AbstractDistributeOnceElasticJobListener，在分布式作业中只执行一次：

@Override
public final void beforeJobExecuted(final ShardingContexts shardingContexts) {
   // 注册作业分片项开始运行
   guaranteeService.registerStart(shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet());
   // 判断是否所有的分片项开始运行
   if (guaranteeService.isAllStarted()) {
       // 执行
       doBeforeJobExecutedAtLastStarted(shardingContexts);
       // 清理启动信息
       guaranteeService.clearAllStartedInfo();
       return;
   }
   // 等待
   long before = timeService.getCurrentMillis();
   try {
       synchronized (startedWait) {
           startedWait.wait(startedTimeoutMilliseconds);
       }
   } catch (final InterruptedException ex) {
       Thread.interrupted();
   }
   // 等待超时
   if (timeService.getCurrentMillis() - before >= startedTimeoutMilliseconds) {
       // 清理启动信息
       guaranteeService.clearAllStartedInfo();
       handleTimeout(startedTimeoutMilliseconds);
   }
}

调用 GuaranteeService#registerStart(...) 方法，注册作业分片项开始运行。
// GuaranteeService.java public void registerStart(final Collection<Integer> shardingItems) { for (int each : shardingItems) { jobNodeStorage.createJobNodeIfNeeded(GuaranteeNode.getStartedNode(each)); } } // GuaranteeNode.java public final class GuaranteeNode { static final String ROOT = "guarantee"; static final String STARTED_ROOT = ROOT + "/started"; } static String getStartedNode(final int shardingItem) { return Joiner.on("/").join(STARTED_ROOT, shardingItem); }

Zookeeper 数据节点 /${JOB_NAME}/guarantee/started/${ITEM_INDEX} 为永久节点，存储空串( "" )。为什么是永久节点呢？在 GuaranteeService#isAllStarted() 见分晓。

调用 GuaranteeService#isAllStarted() 方法，判断是否所有的分片项开始运行。
/** * 判断是否所有的任务均启动完毕. * * @return 是否所有的任务均启动完毕 */ public boolean isAllStarted() { return jobNodeStorage.isJobNodeExisted(GuaranteeNode.STARTED_ROOT) && configService.load(false).getTypeConfig().getCoreConfig().getShardingTotalCount() == jobNodeStorage.getJobNodeChildrenKeys(GuaranteeNode.STARTED_ROOT).size(); }

当 /${JOB_NAME}/guarantee/started/ 目录下，所有作业分片项都开始运行，即运行总数等于作业分片总数( JobCoreConfiguration.ShardingTotalCount )，代表所有的任务均启动完毕。
等待所有任务启动过程中，不排除有作业节点会挂掉，如果 /${JOB_NAME}/guarantee/started/${ITEM_INDEX} 存储临时节点，会导致不能满足所有的分片项开始运行的条件。
等待过程中，如果调整作业分片总数( JobCoreConfiguration.ShardingTotalCount )，会导致异常。

当不满足所有的分片项开始运行时，作业节点调用 Object#wait(...) 方法进行等待。该等待怎么结束等待？当满足所有的分片项开始运行的作业节点调用 GuaranteeService#clearAllStartedInfo() 时，StartedNodeRemovedJobListener 会监听到 /${JOB_NAME}/guarantee/started/ 被删除，调用 Object#notifyAll(...) 方法进行唤醒全部。
// GuaranteeService.java /** * 清理所有任务启动信息. */ public void clearAllStartedInfo() { jobNodeStorage.removeJobNodeIfExisted(GuaranteeNode.STARTED_ROOT); } // StartedNodeRemovedJobListener.java class StartedNodeRemovedJobListener extends AbstractJobListener { @Override protected void dataChanged(final String path, final Type eventType, final String data) { if (Type.NODE_REMOVED == eventType && guaranteeNode.isStartedRootNode(path)) { for (ElasticJobListener each : elasticJobListeners) { if (each instanceof AbstractDistributeOnceElasticJobListener) { ((AbstractDistributeOnceElasticJobListener) each).notifyWaitingTaskStart(); } } } } }
调用 #doBeforeJobExecutedAtLastStarted(...) 方法，执行最后一个作业执行前的执行的方法，实现该抽象方法，完成自定义逻辑。#doAfterJobExecutedAtLastCompleted(...) 实现的方式一样，就不重复解析了。
// AbstractDistributeOnceElasticJobListener.java /** * 分布式环境中最后一个作业执行前的执行的方法. * * @param shardingContexts 分片上下文 */ public abstract void doBeforeJobExecutedAtLastStarted(ShardingContexts shardingContexts); /** * 分布式环境中最后一个作业执行后的执行的方法. * * @param shardingContexts 分片上下文 */ public abstract void doAfterJobExecutedAtLastCompleted(ShardingContexts shardingContexts);
整体流程如下图：

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