Java 分布式任務調度平台:PowerJob 快速開始+配置詳解


本文適合有 Java 基礎知識的人群

作者:HelloGitHub-Salieri

引言

HelloGitHub 推出的《講解開源項目》系列。

項目地址:

https://github.com/KFCFans/PowerJob

PowerJob 的設計目標為企業級的分布式任務調度平台,即成為公司內部的調度中間件。整個公司統一部署調度中心 powerjob-server,旗下所有業務線應用只需要依賴 'powerjob-worker' 即可接入獲取任務調度與分布式計算能力。

因此,PowerJob 由調度服務器(powerjob-server)和執行器(powerjob-worker)兩部分組成,powerjob-server 負責提供 Web 服務和完成任務的調度,powerjob-worker 則負責執行用戶所編寫的任務代碼,同時提供分布式計算能力。

以下為在本地開發環境快速搭建並試用 PowerJob 的教程。

一、STEP1: 初始化項目

  1. git clone https://github.com/KFCFans/PowerJob.git
  2. 導入 IDE,源碼結構如下,我們需要啟動調度服務器(powerjob-server),同時在 samples 工程中編寫自己的處理器代碼

二、STEP2: 啟動調度服務器

  1. 創建數據庫(不需要建表,只需要創建數據庫)powerjob-daily

  2. 修改配置文件,配置文件的說明官方文檔寫的非常詳細,此處不再贅述。由於是在本地 IDE 搭建測試環境,因此我們選擇使用開發環境的配置文件 application-daily.properties 來修改並使用。需要修改的地方為數據庫配置:

    • spring.datasource.core.jdbc-url
    • spring.datasource.core.username
    • spring.datasource.core.password
    • 當然,有 mongoDB 的同學也可以修改 spring.data.mongodb.uri 以獲取完全版體驗。
  3. 完成配置文件的修改后,可以直接通過啟動類 OhMyApplication 啟動調度服務器,觀察啟動日志,查看是否啟動成功~啟動成功后,訪問 http://127.0.0.1:7700/ ,如果能順利出現 Web 界面,則說明調度服務器啟動成功!

  4. 注冊應用:點擊主頁應用注冊按鈕,填入 oms-test 和控制台密碼(用於進入控制台),注冊示例應用(當然你也可以注冊其他的 appName,只是別忘記在示例程序中同步修改~)

三、STEP3: 編寫示例代碼

進入示例工程(powerjob-worker-samples),修改配置文件連接 powerjob-server 並編寫自己的處理器代碼。

  1. 修改 powerjob-worker-samples 的啟動配置類 OhMySchedulerConfigappName 修改為剛剛在控制台注冊的名稱

  2. 編寫自己的處理器:在示例工程中新建一個類,繼承你想要使用的處理器(各個處理器的介紹可見官方文檔),這里為了簡單演示,選擇使用單機處理器 BasicProcessor ,以下代碼示例演示了在線日志功能的使用。

    @Slf4j
    @Component
    public class StandaloneProcessorDemo implements BasicProcessor {
    
        @Override
        public ProcessResult process(TaskContext context) throws Exception {
    
            OmsLogger omsLogger = context.getOmsLogger();
            omsLogger.info("start process,context is {}.", context);
            System.out.println("jobParams is " + context.getJobParams());
            
            return new ProcessResult(true, "process successfully~");
        }
    }
    
  3. 啟動示例程序,即直接運行主類 SampleApplication,觀察控制台輸出信息,判斷是否啟動成功。

四、STEP4: 任務的配置與運行

調度服務器與示例工程都啟動完畢后,再次前往 Web 頁面( http://127.0.0.1:7700/ ),進行任務的配置與運行。

  1. 在首頁輸入框輸入配置的應用名稱,成功操作后會正式進入前端管理界面。

  2. 點擊任務管理 -> 新建任務(右上角),開始創建任務。

  3. 完成任務創建后,即可在控制台看到剛才創建的任務,如果覺得等待調度太過於漫長,可以直接點擊運行按鈕,立即運行本任務。

  4. 前往任務示例邊欄,查看任務的運行狀態和在線日志

4.1 基本配置

  • 任務名稱:名稱
  • 任務描述:描述
  • 任務參數:任務處理時能夠獲取到的參數(即各個 Processor的process 方法入參 TaskContext 對象的 jobParams 屬性)(進行一次處理器開發就能理解了)
  • 定時信息:該任務的觸發方式,由下拉框和輸入框組成
  • API -> 不需要填寫任何參數,表明該任務由 OpenAPI 觸發
  • CRON -> 填寫 CRON 表達式(在線生成網站
  • 固定頻率 -> 填寫整數,單位毫秒
  • 固定延遲 -> 填寫整數,單位毫秒
  • 工作流 -> 不需要填寫任何參數,表明該任務由工作流(workflow)觸發

4.2 執行配置

由執行類型(單機、廣播和 MapReduce)、處理器類型和處理器參數組成,后兩項相互關聯。

  • 內置 Java 處理器 -> 填寫該處理器的全限定類名(eg,com.github.kfcfans.oms.processors.demo.MapReduceProcessorDemo
  • Java(容器) -> 填寫容器ID#處理器全限定類名(eg,18#com.github.kfcfans.oms.container.DemoProcessor
  • SHELL -> 填寫需要處理的腳本(直接復制文件內容)或腳本下載鏈接(http://xxx
  • PYTHON -> 填寫完整的 python 腳本或下載鏈接(http://xxx

4.3 運行配置

  • 最大實例數:該任務同時執行的數量
  • 單機線程並發數:該實例執行過程中每個 Worker 使用的線程數量(MapReduce 任務生效,其余無論填什么,都只會使用必要的線程數...)
  • 運行時間限制:限定任務的最大運行時間,超時則視為失敗,單位毫秒,0 代表不限制超時時間(不建議不限制超時時間)。

4.4 重試配置

  • Instance 重試次數:實例級別,失敗了整個任務實例重試,會更換 TaskTracker(本次任務實例的Master節點),代價較大,大型 Map/MapReduce 慎用。
  • Task重試次數:Task 級別,每個子 Task 失敗后單獨重試,會更換 ProcessorTracker(本次任務實際執行的 Worker 節點),代價較小,推薦使用。
  • 注:請注意同時配置任務重試次數和子任務重試次數之后的重試放大,比如對於單機任務來說,假如任務重試次數和子任務重試次數都配置了 1 且都執行失敗,實際執行次數會變成 4 次!推薦任務實例重試配置為 0,子任務重試次數根據實際情況配置。

4.5 機器配置

用來標明允許執行任務的機器狀態,避開那些搖搖欲墜的機器,0 代表無任何限制。

  • 最低 CPU 核心數:填寫浮點數,CPU 可用核心數小於該值的 Worker 將不會執行該任務。
  • 最低內存(GB):填寫浮點數,可用內存小於該值的 Worker 將不會執行該任務。
  • 最低磁盤(GB):填寫浮點數,可用磁盤空間小於該值的 Worker 將不會執行該任務。

4.6 集群配置

  • 執行機器地址:指定集群中的某幾台機器執行任務(debug 的好幫手),多值英文逗號分割,如192.168.1.1:27777,192.168.1.2:27777
  • 最大執行機器數量:限定調動執行的機器數量

4.7 報警配置

選擇任務執行失敗后報警通知的對象,需要事先錄入。

基礎的教程到這里也就結束了~更多功能示例可見官方文檔,工作流、MapReduce、容器等高級特性等你來探索!

五、總結與預告

本章詳細介紹了 PowerJob 的快速入門,根據本文能夠快速搭建起本地開發/測試環境。下一章節,我將會對PowerJob 整體的架構做一個介紹,為后面的技術剖析做准備。

那我們下期再見嘍~

作者游記

“常在河邊走,哪有不濕鞋”,然而,這句話在茶卡鹽湖卻屬於奢望。

稍有不慎,隱秘的鹽窟便對你敞開懷抱,瞬間將你吞噬~

鹽湖如此,人生亦是如此。

難免不幸時,也要對着美好的明天微笑~

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