微服务架构下的轻量级定时任务解决方案

栏目: Java · 发布时间: 5年前

内容简介:微服务的概念可以说给程序设计打开了一个新世界,带来了众多的优点,但是也将一些以往容易处理的问题变得复杂,例如:缓存、事务、定时任务等。缓存可以用中间件例如redis、memcached等,事务有诸多分布式事务框架解决,定时任务也有分布式的解决方案,例如quartz、elastic job等,今天我要讲的是就是定时任务。既然已经有成熟的分布式定时任务框架,我要讲的东西并不是用另一种设计去实现相同的功能,而是从不同的角度去解决分布式定时任务的问题。这个问题来起源于一个小功能,我们有一个发送短信的微服务,需要获

微服务的概念可以说给程序设计打开了一个新世界,带来了众多的优点,但是也将一些以往容易处理的问题变得复杂,例如:缓存、事务、定时任务等。缓存可以用中间件例如 redismemcached 等,事务有诸多分布式事务框架解决,定时任务也有分布式的解决方案,例如quartz、elastic job等,今天我要讲的是就是定时任务。

既然已经有成熟的分布式定时任务框架,我要讲的东西并不是用另一种设计去实现相同的功能,而是从不同的角度去解决分布式定时任务的问题。

问题来源

这个问题来起源于一个小功能,我们有一个发送短信的微服务,需要获取短信的状态报告,状态报告对于短信发送不是同步的,短信提交到服务商,服务商要提交运营商发送之后才能生成状态报告,因此有一定的延迟,需要异步获取,并且服务商提供的接口有频率限制,因此需要做一个定时任务,且需要单点执行,那么问题来了,因为这一个功能我就需要引入一个定时任务框架吗,总感觉有点大材小用的意思。

之前我们的定时任务处理既有用过quartz,也用过elastic job,但是只为这样一个小功能就引入一个框架,再加上配置又得好半天,想想都不划算。

例如要用quartz,要创建一堆数据库表,但表里面只存储了一个任务信息。

用elastic job吧,还要使用zookeeper,即便用lite版,也需要一堆配置,远比我写业务的时间要长。

我只想简简单单的写逻辑!!!

解决方案

谈分布式解决方案大致总离不开中间件,联想到上次解决websocket的分布式方案(参见 Spring Cloud 微服务架构下的 WebSocket 解决方案 )使用到的Spring Cloud Stream,大概有了思路:

  1. 我需要一个任务分发中心,专门负责触发定时任务
  2. 其他服务如果需要触发定时任务,接收特定的触发消息
  3. 任务执行完成向任务分发中心推送任务完成的确认消息
  4. 为任务执行端提供一个公共的spring boot starter晚上2,3的步骤,实际需要编码的几乎就剩下业务逻辑本身了

详细设计

根据上一步的方案,需要确认一些细节,以及一些特殊的情况,例如定时任务可能是由微服务集群中单个实例执行,也可能存在集体执行(例如更新内存中的缓存),还可能存在分区执行。

客户端(需要定时任务的为服务端)需要建立以下消息队列:

  1. 集群接收的队列,每个微服务实例建立一个,每个微服务实例都会收到相同消息
  2. 单独接收的队列,每个应用集群建立一个,确保消息只被一个实例消费
  3. 按分区接收的队列,每个分区建立一个,确保只被分区内一个实例消费

客户端与服务端需要通过唯一的任务id来确认需要执行的定时任务

服务端(任务分发微服务)需要根据情况将消息推送到不同的队列,不能直接使用Spring Cloud Stream,需要使用rabbitmq

服务端本身也是分布式的,因此需要一个定时任务框架用于任务触发,我这里选择了quartz

代码实现

Spring Cloud Stream的基本知识我不再复述了, Spring Cloud 微服务架构下的 WebSocket 解决方案 中有讲解。

定时任务分发服务

定义定时任务

data class ScheduleTask(
    /** 任务的id,全局唯一,与客户端的taskId完全匹配 */
    var taskId: String = "",
    /** 定时任务的cron 表达式 */
    var cron: String = "",
    /** 关联应用 */
    var appId: Int = 0,
    /** 任务描述 */
    var description: String = "",
    /** 接收任务的分区 */
    var zone: String? = null,
    /**  调度方式,广播到集群或单例执行,默认单例 */
    var dispatchMode: DispatchMode = DispatchMode.Singleton,
    /**  是否启用 */
    var enabled: Boolean = true,
    /** 任务的数据库记录 id,自增 */
    var id: Int = -1) 
复制代码

任务调度

使用quartz进行任务调度

private fun scheduleJob(task: ScheduleTask) {
    val job = JobBuilder.newJob(TaskEmitterJob::class.java)
        .withIdentity(task.taskId, task.appId.toString())
        .withDescription(task.description)
        .storeDurably()
        .requestRecovery()
        .usingJobData("id", task.id)
        .usingJobData("taskId", task.taskId)
        .build()
    val trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
        .withIdentity(task.taskId, task.appId.toString())
        .withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule(task.cron))
        .forJob(job)
        .build()
    scheduler.addJob(job, true, true)
    if (scheduler.checkExists(trigger.key)) {
      scheduler.rescheduleJob(trigger.key, trigger)
    } else {
      scheduler.scheduleJob(trigger)
    }
  }
复制代码

ScheduleTask是持久化的,插入的时候同时向quartz插入任务,更新的时候也要向quartz更新,删除的时候同时删除

quartz的任务触发

class TaskEmitterJob : Job {

  companion object {
    private val log = LogFactory.getLog(TaskEmitterJob::class.java)
  }

  override fun execute(context: JobExecutionContext) {
    try {
      val taskId = context.jobDetail.jobDataMap["taskId"] as String
      log.info("任务分发:$taskId")
      val service = ScheduleCenterApplication.context.getBean(ScheduleTaskService::class.java)
      service.launch(taskId)
    } catch (e: Exception) {
      log.error("任务失败$[taskId]", e)
    }
  }

}
复制代码

rabbitmq的发送逻辑

/**
   * 发布定时任务事件
   */
  fun launch(task: ScheduleTask) {
    val exchange = when (task.dispatchMode) {
      Cluster   -> "aegisScheduleCluster"
      Singleton -> "aegisScheduleSingleton"
    }
    val routingKey = when (task.dispatchMode) {
      Cluster   -> exchange
      Singleton -> "$exchange.${task.appName}"
    }
    val executeTaskInfo = ScheduleTaskInfo(task.taskId, task.appName!!)
    amqpTemplate.convertAndSend(exchange, routingKey,
        executeTaskInfo)
    taskExecuteRecordDAO.save(
        TaskExecuteRecord(executeTaskInfo.uid, task.id, Date())
    )
  }
复制代码

客户端spring boot starter的实现

定义定时任务接口,只要在项目中实现该接口并将实现声明为bean,即可完成定时任务的定义

@FunctionalInterface
interface ScheduledJob {

  /**
   * 执行定时任务
   */
  fun execute(properties: Map<String, Any>)

  /**
   * 获取定时任务id
   * @return 定时任务id,对应任务分发中心ScheduleTask的taskId
   */
  fun getId(): String

}
复制代码

接收任务

/**
   * 接收单例任务
   */
  @StreamListener(SINGLETON_INPUT)
  fun acceptGroupTask(taskInfo: ScheduleTaskInfo) {
    if (taskInfo.app == application) {
      val receivedTime = Date()
      val job = jobsProvider.ifAvailable?.firstOrNull {
        it.getId() == taskInfo.id
      }
      job?.execute(taskInfo.properties ?: mapOf())
      singletonOutput.send(GenericMessage(
          ConfirmInfo(taskInfo.id, taskInfo.uid, job != null, receivedTime, Date())
      ))
    }
  }
复制代码

集群全体执行任务与单例任务的区别只在stream的配置,一个需要声明binding的group,一个不需要,这属于Spring Cloud Stream的知识范畴,可以自己看官方文档或查看我前面提到的文档,如果有不懂的可以私聊我。

stream的事件流声明

/**
 * 定时任务信息的事件流接口
 * @author 吴昊
 * @since 0.1.0
 */
interface AegisScheduleClient {

  companion object {
    const val CLUSTER_INPUT = "aegisScheduleClusterInput"
    const val SINGLETON_INPUT = "aegisScheduleSingletonInput"
    const val CONFIRM_OUTPUT = "aegisScheduleGroupOutput"
  }

  /**
   *
   * @return
   */
  @Input(CLUSTER_INPUT)
  fun scheduleInput(): SubscribableChannel

  /**
   *
   * @return
   */
  @Input(SINGLETON_INPUT)
  fun singletonScheduleInput(): SubscribableChannel

  /**
   *
   * @return
   */
  @Output(CONFIRM_OUTPUT)
  fun confirmOutput(): MessageChannel

}
复制代码

最后再加上服务端确认消息的接收代码:

@StreamListener(CONFIRM_INPUT)
  fun acceptGroupTask(confirmInfo: ConfirmInfo) {
    LOG.info("接收到确认消息:$confirmInfo")
    scheduleTaskService.confirm(confirmInfo)
  }
复制代码

主要的代码已经全部放上来了,整体思路也很简单,后面仍有很多需要优化的地方,例如消息推送失败,或者确认消息未送达等等,于整体设计并没有多大的影响了。

这样在微服务端如果需要添加定时任务,只需要

  1. 引入starter
  2. 实现ScheduledJob接口
  3. 在任务调度中心添加任务

至于在任务中心添加任务,主题代码有了,实现个简单管理界面很容易对不对,也就几个字段的输入。

最后附上管理界面的截图:

任务列表

微服务架构下的轻量级定时任务解决方案

任务详情

微服务架构下的轻量级定时任务解决方案

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

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