首先我们来看一个现成的框架：ElasticJob，有一个跟他齐名的 xxljob，这个咱们以后再抽空介绍。

1. ElasticJob

1.1 简介

ElasticJob 是一个分布式作业调度解决方案，它的官网是：

• http://shardingsphere.apache.org/elasticjob

Elastic Job 的前身是由当当开源的一款分布式任务调度框架 dd-job，不过在 2020 年 5 月 28 日加入到了 Apache 基金会，成为 Apache 下 的 一个开源项目：

• https://shardingsphere.apache.org/

ElasticJob 通过弹性调度、资源管控、以及作业治理的功能，打造一个适用于互联网场景的分布式调度解决方案，并通过开放的架构设计，提供多元化的作业生态。

使用 ElasticJob 能够让开发工程师不再担心任务的线性吞吐量提升等非功能需求，使他们能够更加专注于面 向业 务 编码设计；同时，它也能够解放运维工程师，使他们不必再担心任务的可用性和相关管理需求，只通过轻松的增加服务节点即可达到自动化运维的目的。

ElasticJob 是面向互联网生态和海量任务的分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目 ElasticJob-Lite 和 ElasticJob-Cloud 组成。

其中 ElasticJob-Lite 定位为轻量级无中心化解决方案，使用 jar 的形式提供分布式任务的协调服务：

ElasticJob-Cloud 则采用自研 Mesos Framework 的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等功能：

ElasticJob-Lite VS ElasticJob-Cloud：

ElasticJob-LiteElasticJob-Cloud无中心化是否资源分配不支持支持作业模式常驻常驻 + 瞬时部署依赖ZooKeeperZooKeeper + Mesos

它的各个产品使用统一的作业 API，开发者仅需一次开发，即可随意部署（即 ElasticJob-Lite 和 ElasticJob-Cloud 使用相同的 API，主要是部署方式不同而已）。

1.2 功能列表

• 弹性调度
• 支持任务在分布式场景下的分片和高可用
• 能够水平扩展任务的吞吐量和执行效率
• 任务处理能力随资源配备弹性伸缩
• 资源分配
• 在适合的时间将适合的资源分配给任务并使其生效
• 相同任务聚合至相同的执行器统一处理
• 动态调配追加资源至新分配的任务
• 作业治理
• 失效转移
• 错过作业重新执行
• 自诊断修复
• 作业依赖(TODO)
• 基于有向无环图（DAG）的作业间依赖
• 基于有向无环图（DAG）的作业分片间依赖
• 作业开放生态
• 可扩展的作业类型统一接口
• 丰富的作业类型库，如数据流、脚本、HTTP、文件、大数据等
• 易于对接业务作业，能够与 Spring 依赖注入无缝整合
• 可视化运维平台(https://github.com/apache/shardingsphere-elasticjob-ui)
• 作业管控端
• 作业执行历史数据追踪
• 注册中心管理

2. 实践

说了这么多，接下来我们通过一个简单的案例来体验一把 ElasticJob 吧。毕竟有代码，感觉更真实。

首先我们创建一个 Spring Boot 工程，引入 Web 依赖：

然后手动加入 ElasticJob 的 starter：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere.elasticjob</groupId>
    <artifactId>elasticjob-lite-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.0.1</version>
</dependency>

接下来我们创建一个作业，作业有几种不同的创建方式，我们先来看一种基于实现 SimpleJob 接口创建的作业：

/**
 * @author 江南一点雨
 * @微信公众号 江南一点雨
 * @网站 http://www.itboyhub.com
 * @国际站 http://www.javaboy.org
 * @微信 a_java_boy
 * @GitHub https://github.com/lenve
 * @Gitee https://gitee.com/lenve
 */
@Component
public class MyFirstJob implements SimpleJob {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyFirstJob.class);
    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        logger.info("作业名称：{}；作业参数：{}；分片总数：{}；当前分片：{}；分片参数：{}；任务编号：{}",shardingContext.getJobName(),shardingContext.getJobParameter(),shardingContext.getShardingTotalCount(),shardingContext.getShardingItem(),shardingContext.getShardingParameter(),shardingContext.getTaskId());
    }
}

当定时任务执行的时候，execute 方法会被触发，其中 参 数 ShardingContext 中保存着定 时任 务相 关的参数，这些参数都是我们在 application.properties 中 配置的，我们继续来看：

elasticjob.reg-center.server-lists=zoo1:2181,zoo2:2182,zoo3:2183
elasticjob.reg-center.namespace=javaboy

elasticjob.jobs.my-first-job.elastic-job-class=org.javaboy.elasticjob.job.MyFirstJob
elasticjob.jobs.my-first-job.cron=0/3 * * * * ?
elasticjob.jobs.my-first-job.sharding-total-count=1
elasticjob.jobs.my-first-job.overwrite=true
elasticjob.jobs.my-first-job.job-parameter=hello javaboy!
elasticjob.jobs.my-first-job.sharding-item-parameters=0=A,1=B,2=C

这里的配置分为两大类：

• 注册中心配置
• 定时任务配置

使用 ElasticJob 需要注册中心 zookeeper，这个也好理解，因为 ElasticJob 支持任务在分布式场景下的分片和高可用，所以必然需要一个调度中心，这个 zk 就是调度中心。我这里开启了一 个 zk 集群，里边有三个实例，三个 zk 地址之间用 , 隔开。同时我们还要配置一个 namespace，这个 namespace 的作用是防止不同应用的定时任务冲突了，我们给每个应用取一个不同于其他应用的 namespace，这样就不用担心冲突了。

接下来是配置作业。

配置作业的前缀统一是 elasticjob.jobs，紧接着就是作业的名称，这个作业名称可以随意配置，但是最好能一眼看出来是哪个作业，MyFirstJob#execute 方法中的 shardingContext.getJobName() 获取到的就是这个值。

我们这里一共配置了六个属性，我来一一解释下：

• elastic-job-class：作业的全路径。
• cron：cron 表达式。
• sharding-total-count：分片的总数，即有几个实例执行当前定时任务,MyFirstJob#execute 方法中的 shardingContext.getShardingTotalCount() 获取到的就是这个值。
• overwrite：是否每次启动的时候覆盖之前的配置，如果设置为 false，则如果修改了 cron 表达式等，重启之后不会生效。
• job-parameter：作业的参数,MyFirstJob#execute 方法中的 shardingContext.getJobParameter() 获取到的就是这个值。
• sharding-item-parameters：分片的参数，0、1、2 分别表示第几个分片,MyFirstJob#execute 方法中的 shardingContext.getShardingParameter() 获取到的就是这个值。

好啦，现在就配置完成了。

3. 运行

现在我们直接启动 Spring Boot 项目，启动之后，控制台就会打印如下日志：

没问题，每隔三秒钟打印一次日志。

现在我们再次启动一个当前项目的实例，勾选 Allow parallel run 就可以启动多个实例（启动新实例时记得修改端口号）：

当新的实例启动之后，我们发现第一次启动的实例中已经没有打印日志了，转而在第二次启动的实例中打印日志，这就是因为我们配置的 sharding-total-count 为 1，即同一时间只有一个实例中的定时任务在运行。

3. 运维平台

ElasticJob 提供了一个运维平台，可以通过这个平台来动态管理定时任务，运维平台地址：

• https://github.com/apache/shardingsphere-elasticjob-ui

运维平台使用步骤：

1. 克隆项目下来：git clone https://github.com/apache/shardingsphere-elasticjob-ui.git。
2. 进入到目录中：cd shardingsphere-elasticjob-ui。
3. 打包：mvn clean package -Prelease。
4. 打包完成后，解压 shardingsphere-elasticjob-ui/shardingsphere-elasticjob-ui-distribution/shardingsphere-elasticjob-lite-ui-bin-distribution/target/apache-shardingsphere-elasticjob-3.1.0-SNAPSHOT-lite-ui-bin.tar.gz 文件，然后执行其 bin 目录下的 startup.sh 脚本启动。

上面第三步打包，由于网络原因很容易出错，所以小伙伴们要是打包失败，可以在公众号江南一点雨后台回复 shardingsphere-elasticjob-ui，获取松哥打包好的文件。

运维平台启动之后，浏览器输入 http://localhost:8088 就会跳转到登录页面，如下：

默认的用户名密码都是 root。

注册成功之后，先点击注册中心配置，然后选择添加按钮，先来添加注册中心，添加完注册中心之后，这个运维平台会自动从注册中心上读取定时任务信息：

如实填写就行了，注意命名空间千万别写错了，写成了其他的就读取不到定时任务了。

接下来点击连接按钮，建立和 zk 之间的连接：

点击作业维度，就可以查看作业的详细信息，包括作业名称、分片总数、cron 表达式等：

最后面有四个操作按钮：

• 修改：修改作业的详细信息，例如修改作业的 cron 表达式。
• 详情：查看作业的详细信息。
• 触发：触发作业的执行。
• 失效：相当于暂停作业的执行，点击失效按钮之后，会出现生效按钮，点击生效按钮，作业可以生效继续执行。
• 终止：停止该作业。

点击服务器维度，可以查看服务器信息：

4. 小结

好啦，今天就通过一个简单的案例，和小伙伴们展示了一下 ElasticJob 的玩法，关于 ElasticJob 的其他玩法，咱们后面有空继续聊～

本文案例下载地址：https://github.com/lenve/javaboy-code-samples

来源：https://mp.weixin.qq.com/s/IBvi-Feja3aQ_yw3ycjF2Q

作者：江南一点雨