Elastic Job 入门详解

淡淡的烟草味﹌ 2022-06-02 07:49 290阅读 0赞

Elastic job是当当网架构师张亮,曹昊和江树建基于Zookepper、Quartz开发并开源的一个Java分布式定时任务，解决了Quartz不支持分布式的弊端。Elastic job主要的功能有支持弹性扩容，通过Zookepper集中管理和监控job，支持失效转移等，这些都是Quartz等其他定时任务无法比拟的。

目前Elastic job的最新版本已经由原来的elastic-job-core分离除了两个项目，分别为Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud。Elastic-Job是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成，Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务。 Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker(TBD)的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等服务，Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud提供同一套API开发作业，开发者仅需一次开发，即可根据需要以Lite或Cloud的方式部署 .\[转自官网:https://github.com/dangdangdotcom/elastic-job/blob/master/README\_cn.md\]

###     1.实战 ###

maven依赖:

**\[java\]** view plain copy

1.    
2.    
3.  <dependency>  
4.      <groupId>com.dangdang</groupId>  
5.      <artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId>  
6.      <version>2.0.0</version>  
7.  </dependency>  
8.    
9.  <dependency>  
10.     <groupId>com.dangdang</groupId>  
11.     <artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId>  
12.     <version>2.0.0</version>  
13. </dependency>

MyElasticJob.java

**\[java\]** view plain copy

1.  package com.lance.job;  
2.    
3.  import com.dangdang.ddframe.job.api.ShardingContext;  
4.  import com.dangdang.ddframe.job.api.simple.SimpleJob;  
5.    
6.  /\*\* 
7.   \* Created by zhangzh on 2017/2/15. 
8.   \*/  
9.  public class MyElasticJob implements SimpleJob \{  
10.   
11.   
12.     public void execute(ShardingContext shardingContext) \{  
13.   
14.         //1.当分片数为1时,在同一个zookepper和jobname情况下,多台机器部署了Elastic job时,只有拿到shardingContext.getShardingItem()为0的机器得以执行,其他的机器不执行  
15.   
16.         //2.当分片数大于1时,假如有3台服务器，分成10片，则分片项分配结果为服务器A=0,1,2;服务器B=3,4,5;服务器C=6,7,8,9。此时每台服务器可根据拿到的shardingItem值进行相应的处理，  
17.          // 举例场景:  
18.          // 假如job处理数据库中的数据业务,方法为:A服务器处理数据库中Id以0,1,2结尾的数据,B处理数据库中Id以3,4,5结尾的数据,C处理器处理6,7,8,9结尾的数据,合计处理0-9为全部数据  
19.          // 如果服务器C崩溃，Elastic Job自动进行进行失效转移，将C服务器的分片转移到A和B服务器上，则分片项分配结果为服务器A=0,1,2,3,4;服务器B=5,6,7,8,9  
20.               // 此时,A服务器处理数据库中Id以0,1,2,3,4结尾的数据,B处理数据库中Id以5,6,7,8,9结尾的数据,合计处理0-9为全部数据.  
21.   
22.   
23.         processByEndId(shardingContext.getShardingItem());  
24.     \}  
25.   
26.     private void processByEndId(int shardingContext) \{  
27.   
28.         // TODO: 2017/2/15  处理数据Id结尾为 shardingContext的数据  
29.   
30.     \}  
31. \}

上下文配置：

**\[java\]** view plain copy

1.  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  
2.  <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  
3.         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
4.         xmlns:reg="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg"  
5.         xmlns:job="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job"  
6.         xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans  
7.                          http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd  
8.                          http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg  
9.                          http://www.dangdang.com/schema/ddframe/reg/reg.xsd  
10.                         http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job  
11.                         http://www.dangdang.com/schema/ddframe/job/job.xsd  
12.                         ">  
13.       
14.     <reg:zookeeper id="regCenter" server-lists="zookeeperServerIp:2181" namespace="dd-job" base-sleep-time-milliseconds="1000" max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3" />  
15.   
16.       
17.     <job:simple id="myElasticJob" class="com.lance.job.MyElasticJob" registry-center-ref="regCenter" cron="0 \*/5 \* \* \* ?" sharding-total-count="1"/>  
18. </beans>

![6e8b6c624b6448a4ebd266c6d81987d1.png][]

看，简单吧！

[6e8b6c624b6448a4ebd266c6d81987d1.png]: /images/20220602/b8b80cf406fc4abab5520d4e216190b6.png