elastic job启动只能启动部分分片，无法启动全部分片

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37759895/article/details/129090223

小bug，伤大脑筋

问题说明

使用springboot集成elastic job，可以进行分片来提高任务运行效率。项目分片分了4片，但是测试起来之后只有两片在运行，由于项目是需要拆分子任务，子任务只见需要串行执行，前后有依赖关系，所以执行完毕需要等待前一个子任务的所有分片运行完毕，在等待的过程中会一直执行，但是另外两个分片一直没有启动，导致任务卡死。

问题原因

开始确实没想过是这个原因，碰了好多壁，也没办法进行远程debug，由于项目是在容器中运行的，在分配的时候只分配了一个虚拟CPU，在配置每个任务的时候是有一个配置是jobExecutorServiceHandlerType来配置每个任务的线程池处理策略，默认就是CPU的处理策略（对应实现类就是CPUUsageJobExecutorServiceHandler），每个任务是在线程池中运行的，线程池的分配又是根据CPU的核心数来决定（处理器数量的2倍），所以实际上容器中运行的时候拿的是虚拟的处理器数量，只有一个，线程池初始和最大的容量就是2，但是分片有4片，而且还在运行，所以剩余两片一直等待，没有运行导致的问题。

关键代码：Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2

public final class CPUUsageJobExecutorServiceHandler extends AbstractJobExecutorServiceHandler {
    public CPUUsageJobExecutorServiceHandler() {
    }

    protected int getPoolSize() {
        return Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
    }

    public String getType() {
        return "CPU";
    }
}

实际上这两种处理方式，CPU和单线程都是通过SPI的方式加载进来的，通过ExecutorContext进行加载，将这两种加载方式加载进来，然后通过get获取。

static {
        ElasticJobServiceLoader.registerTypedService(Reloadable.class);
    }

问题解决

当然是最简单便捷的，加配置啦，新增了一个虚拟CPU，两个CPU对应4个线程，正好能进行下去，不过实际上多起一个实例也能解决，这样每个作业就是两个实例，实际上就可以正常运行了，不过测试环境嘛，哪可能给你多起一个机器呢，资源宝贵毕竟。

还有就是通过SPI的方式加入另一种线程池处理策略，将这个池子的大小设置为4，就是Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 4，也是可以解决的，实现一下AbstractJobExecutorServiceHandler加个文件就可以了

在resources文件夹下建一个META-INF/services文件夹，建一个org.apache.shardingsphere.elasticjob.infra.handler.threadpool.JobExecutorServiceHandler文件，文件里写建立的类的全路径就好了

org.apache.shardingsphere.elasticjob.infra.handler.threadpool.impl.CPUUsageJobExecutorServiceHandler

public final class CPU4UsageJobExecutorServiceHandler extends AbstractJobExecutorServiceHandler {

    @Override
    protected int getPoolSize() {
        return Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2;
    }

    @Override
    public String getType() {
        return "CPU4";
    }
}

这样在配置文件重需要设置jobExecutorServiceHandlerType设置为你的类里面的Type——“CPU4”