任务调度中心实现(二)节点竞争拉取任务的方式

【AI生成】 LoRa无中心自组网实现方案 LoRa技术是一种低功耗广域网通信技术,它采用了扩频频率调制技术,能够实现远距离的传输。LoRa在物联网中具有重要的应用价值,可以支持大规模的设备连接并且具有较低的成本。同时,LoRa具有高度的抗干扰能力和适应性,能够在复杂的环境中实现稳定的通信。通过使用无中心自组网实现方案,可以进一步提高LoRa网络的灵活性和可靠性,实现设备之间的智能互联。LoRa无中心自组网实现方案将为物联网应用提供更加便捷和高效的通信解决方案。LoRa无中心自组网实现方案一、无中心自组网概念及优势。 阅读详情

流程图:

任务调度工作流程图

  

1、任务详情表、任务计划表、任务计划表、任务执行记录表设计。

任务情况表 折叠原码

DROP TABLE IF EXISTS `APP_TASK_DESC`;

CREATE TABLE `APP_TASK_DESC` (

  `id` bigint(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',

  `schedule_type` varchar(20) NOT NULL COMMENT 'cron、simple两种模式',

  `task_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '应用任务名称',

  `task_type` varchar(200) NOT NULL COMMENT '任务类型,比如归档任务为DATAFILER',

  `is_deleted` TINYINT(3) NOT NULL COMMENT '删除标识,有效:0,已删除:1',

  `status`  TINYINT(3) NOT NULL COMMENT '启停标识 启动:0,停止:1',

  `param_json` VARCHAR(500) COMMENT '不同任务需要的参数json,如数据归档需要制定数据表id',

  `task_json` VARCHAR(500) COMMENT 'task_type为DAG时需要任务list的json,根据顺序依次执行',

  `modified_user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '修改用户ID',

  `modified_time` datetime(6) NOT NULL COMMENT '修改时间',

  `creation_user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '创建用户ID',

  `creation_time` datetime(6) NOT NULL COMMENT '创建时间',

  PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

任务计划表 折叠原码

DROP TABLE IF EXISTS `TASK_PLAN`;

CREATE TABLE `TASK_PLAN` (

  `id` bigint(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',

  `task_id` varchar(20) NOT NULL COMMENT 'cron、simple两种模式',

  `task_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '应用任务名称',

  `task_type` varchar(200) NOT NULL COMMENT '任务类型,比如归档任务为DATAFILER',

  `next_time` datetime(6) NOT NULL COMMENT '下次执行时间',

  `modified_user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '修改用户ID',

  `modified_time` datetime(6) NOT NULL COMMENT '修改时间',

  `creation_user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '创建用户ID',

  `creation_time` datetime(6) NOT NULL COMMENT '创建时间',

  PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

任务执行记录表 折叠原码

DROP TABLE IF EXISTS `TASK_LOG`;

CREATE TABLE `TASK_LOG` (

  `id` bigint(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',

  `task_id` bigint(10) NOT NULL COMMENT 'task id',

  `task_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '应用任务名称',

  `task_type` varchar(200) NOT NULL COMMENT '任务类型,比如归档任务为DATAFILER',

  `start_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '任务开始时间',

  `end_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '任务结束时间',

  `execute_status` INT COMMENT '执行状态:成功、异常',

  `execute_message` VARCHAR(500) COMMENT '异常信息',

  `ip` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '执行任务的ip',

  `result_json` VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '任务执行结果的重要信息比如归档路径等',

  `modified_user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '修改用户ID',

  `modified_time` datetime(6) NOT NULL COMMENT '修改时间',

  `creation_user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '创建用户ID',

  `creation_time` datetime(6) NOT NULL COMMENT '创建时间',

  PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

失败待重试任务表 折叠原码

DROP TABLE IF EXISTS `ERROR_TASK_DESC`;

CREATE TABLE `ERROR_TASK_DESC` (

  `id` bigint(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',

  `task_id` bigint(10) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '原任务id',

  `schedule_type` varchar(20) NOT NULL COMMENT 'cron、simple两种模式',

  `task_type` varchar(200) NOT NULL COMMENT '任务类型,比如归档任务为DATAFILER',

  `error_param_json` VARCHAR(500) COMMENT '不同任务需要的参数json,如数据归档需要制定数据表id',

  `modified_user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '修改用户ID',

  `modified_time` datetime(6) NOT NULL COMMENT '修改时间',

  `creation_user_id` bigint(20) unsigned NOT NULL COMMENT '创建用户ID',

  `creation_time` datetime(6) NOT NULL COMMENT '创建时间',

`next_time` datetime(6) NOT NULL COMMENT '下次执行时间',

 `repeat_count` INT NOT NULL COMMENT '重复次数',

  PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

 

2、参数介绍。

1)、task_type.任务类型。对于开发好的不同后端逻辑的任务。比如:任务归档的任务类型为DATAFILER.task_type要与对应job的实现对应。

TaskType示例 折叠原码

/**

 *

 * @author back

 *

 */

public enum TaskType {

 

    DATAFILER(DataFilerJob.class);

    Class<? extends AbstractJob> jobClass;

    int nodeUse;

    TaskType(Class<? extends AbstractJob> jobClass){

        this.jobClass = jobClass;

    }

    public Class<? extends AbstractJob> getJobClass() {

        return jobClass;

    }

}

上面的TaskType中用到了自定义Job。Job初步设计如下:

AbstractJob 折叠原码

package com.back.task;

 

import com.back.model.AppTask;

import com.back.model.TaskLog;

 

/**

 * 这里思考对于任务记录操作能否统一处理

 * 如果能够统一处理,代表也可以在这里加控制。做一个是否持久化任务痕迹的配置

 * @author Administrator

 *

 */

public abstract class AbstractJob implements Job<TaskLog> {

 

    private AppTask task;

    private TaskLog log;

     

    public AbstractJob(AppTask task){

        this.task = task;

    }

    /**

     * 对于call内部逻辑中的异常 ,自定义一个异常,单独记录一个message

     * 在这里的catch后 拿到message 后在after()逻辑中落库

     * 这里是为了完成比如归档任务中任务分为两个(或多个)阶段,message可以帮助我们记录哪些阶段成功,在哪个阶段失败。

     */

    @Override

    public TaskLog execute() {

        before();

        try{

            call();

        }catch(Exception e){

             

        }

        after();

        return log;

    }

 

    //前置逻辑

    private void before() {

         

    }

 

    public abstract void call();

 

    //这里完成任务记录落库逻辑

    private void after() {

         

    }

}


2)、schedule_type调度类型。暂时支持SIMPLE、CRON两种。SIMPLE是每隔多长时间触发一次的(可指定开始何时触发)。CRON是填写CRON表达式触发。

    3)、参数param_json。当schedule_type为SIMPLE时paramJson中存在interval(代表执行周期)和timeunit(代表时间单位:day、hour、minute、second) CRON是填写CRON表达式触发,需要参数cronExpression。

不同任务需要的差异化参数都存在这个json中。

3、集群下任务执行设计。

1)每个节点的线程通过update的原子性进行任务竞争,可通过配置修改每次竞争得到的任务数量。

 

任务竞争线程实现思路 折叠原码

/**

 * 利用Mysql Update来竞争改变competeStatus的状态和node_id

 * @author back

 *

 */

public class TaskCompeteHandler extends Thread{

 

    public static AtomicBoolean status = new AtomicBoolean(true);

    private static final long TASK_COMPETE_INTERVAL = 500;

    long startMills = System.currentTimeMillis();

    private static final String DEFAULT_THREAD_NAME = "TaskCompeteHandler";

    @Override

    public void run() {

        Thread.currentThread().setName(DEFAULT_THREAD_NAME);

        while(status.get() && !Thread.currentThread().isInterrupted()) {

            if(System.currentTimeMillis() - startMills >= TASK_COMPETE_INTERVAL){

                updateTask();

                startMills = System.currentTimeMillis();

            }  

             

        }

    }

     

    /**

     * 从mysql update 查询任务状态为开启的、当前时间大于或等于任务中下一次执行时间 的、task_type属于当前节点用途的、compete_status = 1任务 。

     * 将node_id=ignite.localNode.id和compete_status = 0 写入

     * 这里后面考虑update时每次udpate固定条数 where id in (select ..... order by next_time desc limit 10)

     */

    private void updateTask(){

         

        Date current = new Date();

        String currentId = ConfigUtils.ignite.cluster().localNode().id().toString();

        /**

         * update application_task set compete_status = 0 , node_id = currentId where

         * is_deleted = 0 and status = 0 and compete_status = 1 and next_time <= current

         *

         */

    }

}

2)任务拉取线程。

任务拉取线程实现思路 折叠原码

public class ExecuteTaskHandler extends Thread{

 

    public static AtomicBoolean status = new AtomicBoolean(true);

    private static final long PULL_TASK_INTERVAL = 500;

    long startMills = System.currentTimeMillis();

    private static final String DEFAULT_THREAD_NAME = "PullTaskHandler";

    IgniteComputeManager manager;

    public ExecuteTaskHandler(){

        manager = CommonUtils.getInstance(IgniteComputeManager.class);

    }

    @Override

    public void run() {

        Thread.currentThread().setName(DEFAULT_THREAD_NAME);

        while(status.get() && !Thread.currentThread().isInterrupted()) {

            if(System.currentTimeMillis() - startMills >= PULL_TASK_INTERVAL){

                sendTask();

                startMills = System.currentTimeMillis();

            }  

             

        }

    }

    private void sendTask() {

        Date currentDate = new Date();

        String currentId = ConfigUtils.ignite.cluster().localNode().id().toString();

        /**

         * select * from application_task where is_deleted = 0 and status = 0 and

         * next_time <= currentDate and node_id = currentId

         */

         

        List<AppTask>  tasks = null;

        for (AppTask task : tasks) {

            //1、sendTask 至本地线程池

             

            //2、下次执行时间

            task.setNextTime(TaskDateUtils.getNextDate(task, task.getNextTime()));

            //恢复竞争标识

            task.setCompeteStatus(1);

            //这个操作可以不做,因为通过竞争标识已经可以控制

            task.setNodeId(null);

        }

        //batchUpdate

    }

}

 

3)节点退出集群时,将退出节点id对应的任务(竞争状态为可执行的任务)恢复竞争状态

4)存在任务维护线程。定期检查是否存在到达执行时间但是长时间未执行任务,恢复竞争状态,从新竞争执行任务。

 

4、增删改查、启停任务。

1)

 任务新增:在Mysql中新增一条app_task_desc记录,前段有可能指定时间,则next_time为指定时间,若没有指定时间当前时间写入next_time。同时任务计划表新增竞争转状态为待竞争的任务。

  任务修改:mysql修改对应属性即可,其中next_time改为当前时间写入库中。

 任务的启停在任务表中修改状态即可。

2)项目启动。在master节点调度未删除且状态为有效的任务

5、对于脚本任务等部分节点才能生效的任务。

1)配置文件中配置节点用途。schedule.node.use = “DATAFILER,.....”  。既可以得到在这个节点不能执行的taskType 拉取任务时放入查询条件中。

 

6、应用任务的基础功能

1)在web提供手动触发任务。请求被分到哪个节点就在哪个节点上执行即可。

2)开发一个新类型任务的步骤。

1、继承AbstractJob ,实现自己的逻辑。

2、TaskType新增枚举,并建立与自定义Job的联系

如何实现一个任务调度系统,看这篇文章就够了 2015年其实是非常有趣的一年。ElasticJob 和 XXL-JOB 这两种不同流派的任务调度项目都开源了。在 XXL-JOB 源码里,至今还保留着许雪里老师在开源中国的一条动态截图:刚写的任务调度框架 ,Web动态管理任务,实时生效,热乎的。没有意外的话,明天中午推送到git.osc上去。哈哈,下楼炒个面加个荷包蛋庆祝下。看到这个截图,内心深处竟然会有一种共情,嘴角不自禁的上扬。我又想起:2016年,ElasticJob的作者张亮老师开源了sharding-jdbc。... 阅读详情

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