使用Elastic Job的分片配置加速任务执行和提高资源利用率

使用Elastic Job的分片配置加速任务执行和提高资源利用率

上一篇,我们介绍了如何使用Elastic Job实现定时任务。解决了使用@Scheduled来实现时候存在的竞争问题,同时也实现了定时任务的高可用执行。

然而,还有一类问题是我们在做定时任务时候容易出现的,就是任务执行速度时间过长;同时,为了实现定时任务的高可用,还启动了很多任务实例,但每个任务执行时候就一个实例在跑,资源利用率不高。

所以,接下来我们就来继续介绍,使用Elastic Job的分片配置,来为任务执行加加速,资源利用抬抬高的目标!

动手试试

建议直接下载文末仓库中的chapter7-2工程,然后在这个基础上进行修改。当然,如果你对如何使用Elastic Job还不输入,那么先前往上一篇做个知识铺垫,再继续下面的内容!

第一步:创建一个分片执行的任务

@Slf4j
@Service
public class MyShardingJob implements SimpleJob {

    @Override
    public void execute(ShardingContext context) {
        switch (context.getShardingItem()) {
            case 0:
                log.info("分片1:执行任务");
                break;
            case 1:
                log.info("分片2:执行任务");
                break;
            case 2:
                log.info("分片3:执行任务");
                break;
        }
    }

}

这里通过switch来判断当前任务上下文的sharding-item值来执行不同的分片任务。sharding-item的值取决于后面将要配置的分片总数,但注意是从0开始计数的。 这里仅采用了日志打印的方式,来展示分片效果,真正实现业务逻辑的时候,一定记得根据分片数量对执行任务也要做分片操作的设计。比如:你可以根据批量任务的id求摩的方式来区分不同分片处理不同的数据,以避免重复执行而出现问题。

第二步:在配置文件中,设置配置任务的实现类、执行表达式、以及将要重要测试的分片总数参数

elasticjob.jobs.my-sharding-job.elastic-job-class=com.didispace.chapter73.MyShardingJob
elasticjob.jobs.my-sharding-job.cron=0/5 * * * * ?
elasticjob.jobs.my-sharding-job.sharding-total-count=3

这里设置为3,所以任务会被分为3个分片,每个分片对应第一步中一个switch的分支。

运行与测试

单实例运行

在完成了上面的代码之后,尝试启动上面实现的第一个实例。

此时,我们可以看到,每间隔5秒,这个实例会打印这样的日志:

2021-07-21 17:42:00.122  INFO 63478 --- [           main] .s.b.j.ScheduleJobBootstrapStartupRunner : Starting ElasticJob Bootstrap.
2021-07-21 17:42:00.126  INFO 63478 --- [           main] org.quartz.core.QuartzScheduler          : Scheduler my-sharding-job_$_NON_CLUSTERED started.
2021-07-21 17:42:00.126  INFO 63478 --- [           main] .s.b.j.ScheduleJobBootstrapStartupRunner : ElasticJob Bootstrap started.
2021-07-21 17:42:05.254  INFO 63478 --- [-sharding-job-1] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片1:执行任务
2021-07-21 17:42:05.254  INFO 63478 --- [-sharding-job-3] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片3:执行任务
2021-07-21 17:42:05.254  INFO 63478 --- [-sharding-job-2] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片2:执行任务
2021-07-21 17:42:10.011  INFO 63478 --- [-sharding-job-4] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片1:执行任务
2021-07-21 17:42:10.011  INFO 63478 --- [-sharding-job-5] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片2:执行任务
2021-07-21 17:42:10.011  INFO 63478 --- [-sharding-job-6] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片3:执行任务

每次任务都被拆分成了3个分片任务,就如我上文中所说的,每个分片对应一个switch的分支。由于当前情况下,我们只启动了一个实例,所以3个分片任务都被分配到了这个唯一的实例上。

双实例运行

接下来,我们再启动一个实例(注意使用-Dserver.port来改变不同的端口,不然本地会启动不成功)。此时,两个实例的日志出现了变化:

实例1的日志:

2021-07-21 17:44:50.190  INFO 63478 --- [ng-job_Worker-1] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片2:执行任务
2021-07-21 17:44:55.007  INFO 63478 --- [ng-job_Worker-1] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片2:执行任务
2021-07-21 17:45:00.010  INFO 63478 --- [ng-job_Worker-1] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片2:执行任务

实例2的日志:

2021-07-21 17:44:50.272  INFO 63484 --- [-sharding-job-1] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片1:执行任务
2021-07-21 17:44:50.273  INFO 63484 --- [-sharding-job-2] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片3:执行任务
2021-07-21 17:44:55.009  INFO 63484 --- [-sharding-job-3] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片1:执行任务
2021-07-21 17:44:55.009  INFO 63484 --- [-sharding-job-4] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片3:执行任务

随着实例数量的增加,可以看到分片的分配发生了变化。这也就意味着,当一个任务开始执行的时候,两个任务执行实例都被利用了起来,这样我们的任务执行和资源利用的效率就可以得到优化。

你也可以尝试再继续启动实例和关闭实例来观察任务的动态分配,怎么样?这样写定时任务是不是方便多了? 一定记得自己动手写一写,这样体会更深哦!如果碰到问题,可以拉取文末的代码示例对比一下是否有地方配置不一样。下一篇,我们还将继续介绍关于定时任务的一些高级内容。

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代码示例

本文的完整工程可以查看下面仓库中的chapter7-3目录:

  • Github:https://github.com/dyc87112/SpringBoot-Learning/
  • Gitee:https://gitee.com/didispace/SpringBoot-Learning/

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