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    基于XXL-JOB的可視化分布式定時(shí)調(diào)度平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2023-07-10 22:25:15陸穎
    電腦知識與技術(shù) 2023年14期
    關(guān)鍵詞:微服務(wù)分布式可視化

    陸穎

    關(guān)鍵詞:定時(shí)任務(wù);微服務(wù);分布式;XXL-JOB;可視化

    中圖分類號:TP319 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    文章編號:1009-3044(2023)14-0039-03

    0 引言

    定時(shí)任務(wù)是指按照特定時(shí)間周期運(yùn)行的任務(wù)。使用場景為在某個(gè)固定時(shí)間運(yùn)行或者周期性地去執(zhí)行某個(gè)任務(wù),比如:每天24點(diǎn)做數(shù)據(jù)匯總,定時(shí)發(fā)送短信等。定時(shí)任務(wù)分為單機(jī)定時(shí)任務(wù)和分布式調(diào)度任務(wù)。Timer、SpringTask、ScheduledExcetorService 等均屬于單機(jī)定時(shí)任務(wù),單機(jī)定時(shí)任務(wù)操作簡單,容易實(shí)現(xiàn),但存在與業(yè)務(wù)邏輯緊耦合、不支持分片任務(wù)、任務(wù)失敗無報(bào)警機(jī)制,集群化部署難以保證任務(wù)的冪等性等缺陷[1]。分布式定時(shí)任務(wù)具備支持動(dòng)態(tài)配置定時(shí)規(guī)則,集群化部署可以保證job冪等性等優(yōu)勢。XXLJOB作為一種分布式定時(shí)框架,具備可視化管理,配置靈活,可拓展性高等特性。

    1 定時(shí)任務(wù)框架性能對比

    1.1 XXL-JOB簡介

    XXL-JOB將調(diào)度行為抽象成一個(gè)不承擔(dān)業(yè)務(wù)邏輯的調(diào)度中心公共平臺,平臺負(fù)責(zé)集中管理調(diào)度信息,依據(jù)調(diào)度配置進(jìn)行調(diào)度請求,支持界面化動(dòng)態(tài)配置任務(wù)報(bào)警、任務(wù)新建、任務(wù)修改、任務(wù)刪除等管理信息,配置完成即刻生效。XXL-JOB通過執(zhí)行器統(tǒng)一管理拆分的多個(gè)JobHandler[2],依據(jù)接收到的調(diào)度請求,處理相應(yīng)JobHandler中的業(yè)務(wù)模塊。這種將調(diào)度中心和執(zhí)行器分離的分布式定時(shí)框架實(shí)現(xiàn)了業(yè)務(wù)邏輯的解耦,提高了項(xiàng)目運(yùn)行的穩(wěn)定性,程序代碼的可重用性以及系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。

    1.2 Elastic-JOB簡介

    Elastic-JOB[3]是當(dāng)當(dāng)網(wǎng)推出的分布式任務(wù)調(diào)度框架,由Elastic-Job-Lite 和Elastic-Job-Cloud 兩個(gè)相對獨(dú)立的子項(xiàng)目組成。主要的設(shè)計(jì)理念是無中心化的分布式定時(shí)調(diào)度框架。它采用Zookeeper實(shí)現(xiàn)分布式協(xié)調(diào),任務(wù)高可用以及分片,具備彈性擴(kuò)容縮容,定制化流程型任務(wù)等功能。

    1.3 Quartz簡介

    Quartz是由OpenSymphony組織開發(fā)出來的開源且具有豐富特性的任務(wù)調(diào)度庫,主要由Job Detail、Job、Scheduler、Trigger四個(gè)核心類構(gòu)成[4]。Quartz能創(chuàng)建亦簡單亦復(fù)雜的調(diào)度,具備強(qiáng)大的調(diào)度功能與靈活的應(yīng)用方式,但存在時(shí)間規(guī)則更改無法實(shí)時(shí)生效,沒有可視化管理界面等缺陷。

    上述三種分布式定時(shí)任務(wù)框架的性能對比如表1 所示。

    2 XXL-JOB 工作原理

    2.1 執(zhí)行器注冊

    任務(wù)執(zhí)行器根據(jù)配置的調(diào)度中心的地址,啟動(dòng)注冊線程向調(diào)度中心的執(zhí)行器管理發(fā)起自動(dòng)注冊。也可以人工手動(dòng)錄入執(zhí)行器的地址信息,多地址逗號分隔,供調(diào)度中心發(fā)起注冊。

    2.2 任務(wù)下發(fā)

    執(zhí)行器管理中保存著注冊執(zhí)行器,后續(xù)會(huì)根據(jù)這個(gè)注冊信息給執(zhí)行器下發(fā)任務(wù)。如果此時(shí)有需要執(zhí)行的任務(wù),任務(wù)管理模塊會(huì)根據(jù)執(zhí)行器管理中注冊的執(zhí)行器信息,向任務(wù)執(zhí)行器下發(fā)任務(wù)。任務(wù)執(zhí)行器中的任務(wù)執(zhí)行服務(wù)接受到任務(wù)以后會(huì)將任務(wù)發(fā)送到待執(zhí)行任務(wù)的隊(duì)列中,隊(duì)列中的任務(wù)會(huì)由執(zhí)行線程Job?Handler依次獲取并且執(zhí)行。這里會(huì)維護(hù)一個(gè)任務(wù)執(zhí)行的線程池,池中就是一個(gè)個(gè)JobHandler線程,它們是執(zhí)行任務(wù)的主力軍。

    2.3 執(zhí)行結(jié)果異步上報(bào)

    JobHandler執(zhí)行器基于線程池執(zhí)行任務(wù),并把執(zhí)行結(jié)果放入執(zhí)行結(jié)果隊(duì)列中,同時(shí)會(huì)把執(zhí)行日志寫入任務(wù)日志文件中,以供日志查詢。然后通知回調(diào)線程,告知任務(wù)執(zhí)行完畢,回調(diào)線程會(huì)通知調(diào)度中心的監(jiān)控運(yùn)維模塊,任務(wù)執(zhí)行完畢。

    2.4 日志查詢請求

    用戶可以在調(diào)度中心查看任務(wù)日志,其過程是通過發(fā)送日志查詢請求給任務(wù)執(zhí)行器中的日志服務(wù),然后查詢?nèi)蝿?wù)日志文件實(shí)現(xiàn)。在任務(wù)日志界面中,可查看該任務(wù)的歷史調(diào)度信息、執(zhí)行參數(shù)和執(zhí)行信息,進(jìn)入日志控制臺可查看實(shí)時(shí)執(zhí)行日志[5]。

    XXL-JOB具體任務(wù)執(zhí)行流程如圖1所示。

    3 平臺設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    3.1 項(xiàng)目功能概述

    智慧文旅融合大數(shù)據(jù)平臺項(xiàng)目集成省級以下各景點(diǎn)游玩信息,包含當(dāng)?shù)靥鞖鉅顩r、景區(qū)視頻監(jiān)控、道路擁擠情況、門票售賣統(tǒng)計(jì)、景區(qū)點(diǎn)評好壞等信息,涵蓋了游前、游中、游后各項(xiàng)服務(wù)要素。平臺主要包含以下功能點(diǎn)。

    1)用戶信息管理:市級管理員查看該城市下所有景點(diǎn)的相關(guān)信息,省級管理員查看該省下所有的景點(diǎn)數(shù)據(jù)。

    2)監(jiān)控管理:平臺接入管轄內(nèi)所有景點(diǎn)的視頻攝像,切換景區(qū)后,可以看到該景區(qū)下所有攝像頭拍攝到的實(shí)時(shí)畫面,利于負(fù)責(zé)人實(shí)時(shí)查看景區(qū)狀況。

    3)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)管理:平臺統(tǒng)計(jì)分析天氣、道路、售票、點(diǎn)評等各項(xiàng)數(shù)據(jù)狀況,通過圖表的方式進(jìn)行統(tǒng)計(jì)展示。

    4)信息管理:遇到道路擁擠、天氣惡劣等異常情況會(huì)進(jìn)行預(yù)警提醒。

    3.2 軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)

    平臺采用B/S架構(gòu),使用SpringBoot+Vue 前后端分離技術(shù)實(shí)現(xiàn)[6]。后端采用基于MVVM模型的Spring?Boot框架[7]集成XXL-JOB的方式定時(shí)收集目標(biāo)數(shù)據(jù),經(jīng)過邏輯處理后的數(shù)據(jù)通過MyBatis-PLUS數(shù)據(jù)持久層框架進(jìn)行保存。為了減少與MySQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的交互,系統(tǒng)采用對待保存數(shù)據(jù)進(jìn)行分段處理后再批量保存的方式存儲數(shù)據(jù),一定程度上大大提高了執(zhí)行效率。前端使用Vue+Element-UI[8]的方式開發(fā)管理界面,Echarts[9]組件進(jìn)行數(shù)據(jù)的圖表化展示。

    3.3 開發(fā)環(huán)境

    開發(fā)平臺借助Win10 平臺,采用Visual StudioCode、IDEA、Navicat等開發(fā)工具。編程語言包括Java、JavaScript、Vue、Element-UI、CSS等,Java開發(fā)環(huán)境使用JDK8。通過Git對項(xiàng)目源代碼進(jìn)行統(tǒng)一管理,其中包括代碼分支的管理與項(xiàng)目版本迭代的控制等。

    3.4 定時(shí)應(yīng)用

    在智慧文旅大數(shù)據(jù)平臺項(xiàng)目中,XXL-JOB主要應(yīng)用于天氣狀況、道路擁堵、第三方評價(jià)三大模塊的數(shù)據(jù)同步統(tǒng)計(jì)中,具體概述如下。

    1)天氣數(shù)據(jù)方面:天氣數(shù)據(jù)包括實(shí)時(shí)溫度、體感溫度、風(fēng)力風(fēng)向、相對濕度、大氣壓強(qiáng)、降水量、能見度、露點(diǎn)溫度、云量等。通過和風(fēng)天氣Api統(tǒng)計(jì)中國3000+市縣區(qū)當(dāng)日以及未來7天的天氣數(shù)據(jù)。

    2)道路數(shù)據(jù)方面:通過百度地圖Api統(tǒng)計(jì)所有景區(qū)附近道路的擁堵評價(jià)、擁堵距離、擁堵趨勢等信息。

    3)第三方平臺數(shù)據(jù)方面:定時(shí)拉取美團(tuán)、大眾點(diǎn)評、攜程、飛豬等第三方平臺的售票與點(diǎn)評狀況,對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

    平臺對三大模塊中定時(shí)抽取獲得的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,刪除不必要的臟數(shù)據(jù),修補(bǔ)并完善異常數(shù)據(jù),然后按照預(yù)先設(shè)計(jì)的規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,處理完成的數(shù)據(jù)最終存儲至數(shù)據(jù)庫表對應(yīng)的字段中。同時(shí),平臺通過可視化界面配置任務(wù)報(bào)警機(jī)制來保證異常任務(wù)的及時(shí)處理,比如:當(dāng)定時(shí)任務(wù)執(zhí)行失敗時(shí),會(huì)給配置的郵箱發(fā)送信息,提醒負(fù)責(zé)人進(jìn)行排查處理。

    3.5 分片廣播策略

    XXL-JOB 具有輪詢、隨機(jī)、故障轉(zhuǎn)移、一致性HASH、分片廣播等多種路由策略。在選擇“分片廣播”路由策略的場景下,執(zhí)行一次任務(wù)調(diào)度可以廣播實(shí)現(xiàn)集群環(huán)境中全部的執(zhí)行器完成一次任務(wù)操作,實(shí)現(xiàn)服務(wù)資源最大限度調(diào)用,根據(jù)系統(tǒng)自動(dòng)傳播的分片參數(shù)完成業(yè)務(wù)處理。

    鑒于所需統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)量較大,平臺采用分片廣播的路由策略將執(zhí)行壓力均衡分散到所有服務(wù)器節(jié)點(diǎn)。在分片定時(shí)任務(wù)邏輯里,根據(jù)獲取到的分片序號、分片總數(shù)、執(zhí)行任務(wù)節(jié)點(diǎn)數(shù)量,決策當(dāng)前節(jié)點(diǎn)是否需要執(zhí)行。具體判斷公式如式(1)所示:

    其中id表示數(shù)據(jù)id,n表示總分片數(shù),i表示當(dāng)前分片數(shù)。通過數(shù)據(jù)id的值對總分片數(shù)進(jìn)行求余,求余后的數(shù)正好等于系統(tǒng)的當(dāng)前分片數(shù)的方式來巧妙地實(shí)現(xiàn)天氣、道路、第三方數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),實(shí)現(xiàn)靈活調(diào)度[1, N] 個(gè)節(jié)點(diǎn)并行執(zhí)行任務(wù)。其中分片處理的核心偽代碼如下:

    3.6 部署方式

    文旅項(xiàng)目采用Docker[10]集群部署的方式,部署一個(gè)調(diào)度中心,在減少數(shù)據(jù)庫壓力與保證運(yùn)行效率的情況下部署盡可能多的執(zhí)行器。這種容器化的部署具備跨平臺、成本低、集成便捷等優(yōu)勢。

    4 結(jié)束語

    筆者剖析了三種分布式任務(wù)系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn),詳細(xì)描述了XXL-JOB的工作原理,并概述了XXL-JOB在文旅大平臺項(xiàng)目中的設(shè)計(jì)與應(yīng)用。XXL-JOB分布式定時(shí)任務(wù)框架具備開發(fā)迅速、學(xué)習(xí)簡單、可視化管理界面使用便捷等優(yōu)點(diǎn),在保證穩(wěn)定運(yùn)行的情況下,大大減少了開發(fā)人員的時(shí)間和精力。但是,在調(diào)度中心和執(zhí)行器集群數(shù)量不斷增加的場景下,數(shù)據(jù)庫鎖競爭壓力大。因此,如何減輕DB鎖壓力將是下一步的研究方向。

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