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Quartz集群原理以及配置应用的方法详解

运维开发网 https://www.qedev.com 2020-07-10 11:30 出处:网络 作者: 振宇要低调
1、Quartz任务调度的基本实现原理   Quartz是OpenSymphony开源组织在任务调度领域的一个开源项目,完全基于Java实现。作为一个优秀的开源调度框架,Quartz具有以下特点:

1、Quartz任务调度的基本实现原理

  Quartz是OpenSymphony开源组织在任务调度领域的一个开源项目,完全基于Java实现。作为一个优秀的开源调度框架,Quartz具有以下特点:

    (1)强大的调度功能,例如支持丰富多样的调度方法,可以满足各种常规及特殊需求;

    (2)灵活的应用方式,例如支持任务和调度的多种组合方式,支持调度数据的多种存储方式;

    (3)分布式和集群能力,Terracotta收购后在原来功能基础上作了进一步提升。本文将对该部分相加阐述。

1.1 Quartz 核心元素

  Quartz任务调度的核心元素为:Scheduler——任务调度器、Trigger——触发器、Job——任务。其中trigger和job是任务调度的元数据,scheduler是实际执行调度的控制器。

  Trigger是用于定义调度时间的元素,即按照什么时间规则去执行任务。Quartz中主要提供了四种类型的trigger:SimpleTrigger,CronTirgger,DateIntervalTrigger,和NthIncludedDayTrigger。这四种trigger可以满足企业应用中的绝大部分需求。

  Job用于表示被调度的任务。主要有两种类型的job:无状态的(stateless)和有状态的(stateful)。对于同一个trigger来说,有状态的job不能被并行执行,只有上一次触发的任务被执行完之后,才能触发下一次执行。Job主要有两种属性:volatility和durability,其中volatility表示任务是否被持久化到数据库存储,而durability表示在没有trigger关联的时候任务是否被保留。两者都是在值为true的时候任务被持久化或保留。一个job可以被多个trigger关联,但是一个trigger只能关联一个job。

  Scheduler由scheduler工厂创建:DirectSchedulerFactory或者StdSchedulerFactory。第二种工厂StdSchedulerFactory使用较多,因为DirectSchedulerFactory使用起来不够方便,需要作许多详细的手工编码设置。Scheduler主要有三种:RemoteMBeanScheduler,RemoteScheduler和StdScheduler。

  Quartz核心元素之间的关系如图1.1所示:

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图1.1 核心元素关系图

1.2 Quartz 线程视图

  在Quartz中,有两类线程,Scheduler调度线程和任务执行线程,其中任务执行线程通常使用一个线程池维护一组线程。

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图1.2 Quartz线程视图

  Scheduler调度线程主要有两个:执行常规调度的线程,和执行misfiredtrigger的线程。常规调度线程轮询存储的所有trigger,如果有需要触发的trigger,即到达了下一次触发的时间,则从任务执行线程池获取一个空闲线程,执行与该trigger关联的任务。Misfire线程是扫描所有的trigger,查看是否有misfiredtrigger,如果有的话根据misfire的策略分别处理(fire now OR wait for the next fire)。

1.3 Quartz Job数据存储

  Quartz中的trigger和job需要存储下来才能被使用。Quartz中有两种存储方式:RAMJobStore,JobStoreSupport,其中RAMJobStore是将trigger和job存储在内存中,而JobStoreSupport是基于jdbc将trigger和job存储到数据库中。RAMJobStore的存取速度非常快,但是由于其在系统被停止后所有的数据都会丢失,所以在集群应用中,必须使用JobStoreSupport。

2、Quartz集群原理2.1 Quartz 集群架构

  一个Quartz集群中的每个节点是一个独立的Quartz应用,它又管理着其他的节点。这就意味着你必须对每个节点分别启动或停止。Quartz集群中,独立的Quartz节点并不与另一其的节点或是管理节点通信,而是通过相同的数据库表来感知到另一Quartz应用的,如图2.1所示。

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图2.1 Quartz集群架构

2.2 Quartz集群相关数据库表

  因为Quartz集群依赖于数据库,所以必须首先创建Quartz数据库表,Quartz发布包中包括了所有被支持的数据库平台的SQL脚本。这些SQL脚本存放于<quartz_home>/docs/dbTables 目录下。这里采用的Quartz 1.8.4版本,总共12张表,不同版本,表个数可能不同。数据库为mysql,用tables_mysql.sql创建数据库表。全部表如图2.2所示,对这些表的简要介绍如图2.3所示。

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图2.2 Quartz 1.8.4在mysql数据库中生成的表

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图2.3 Quartz数据表简介

2.2.1 调度器状态表(QRTZ_SCHEDULER_STATE)

  说明:集群中节点实例信息,Quartz定时读取该表的信息判断集群中每个实例的当前状态。

  instance_name:配置文件中org.quartz.scheduler.instanceId配置的名字,如果设置为AUTO,quartz会根据物理机名和当前时间产生一个名字。

  last_checkin_time:上次检入时间

  checkin_interval:检入间隔时间

2.2.2 触发器与任务关联表(qrtz_fired_triggers)

  存储与已触发的Trigger相关的状态信息,以及相联Job的执行信息。

2.2.3 触发器信息表(qrtz_triggers)

  trigger_name:trigger的名字,该名字用户自己可以随意定制,无强行要求

  trigger_group:trigger所属组的名字,该名字用户自己随意定制,无强行要求

  job_name:qrtz_job_details表job_name的外键

  job_group:qrtz_job_details表job_group的外键

  trigger_state:当前trigger状态设置为ACQUIRED,如果设为WAITING,则job不会触发

  trigger_cron:触发器类型,使用cron表达式

2.2.4 任务详细信息表(qrtz_job_details)

  说明:保存job详细信息,该表需要用户根据实际情况初始化

  job_name:集群中job的名字,该名字用户自己可以随意定制,无强行要求。

  job_group:集群中job的所属组的名字,该名字用户自己随意定制,无强行要求。

  job_class_name:集群中job实现类的完全包名,quartz就是根据这个路径到classpath找到该job类的。

  is_durable:是否持久化,把该属性设置为1,quartz会把job持久化到数据库中

  job_data:一个blob字段,存放持久化job对象。

2.2.5权限信息表(qrtz_locks)

  说明:tables_oracle.sql里有相应的dml初始化,如图2.4所示。

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图2.4 Quartz权限信息表中的初始化信息

2.3 Quartz Scheduler在集群中的启动流程

  Quartz Scheduler自身是察觉不到被集群的,只有配置给Scheduler的JDBC JobStore才知道。当Quartz Scheduler启动时,它调用JobStore的schedulerStarted()方法,它告诉JobStore Scheduler已经启动了。schedulerStarted() 方法是在JobStoreSupport类中实现的。JobStoreSupport类会根据quartz.properties文件中的设置来确定Scheduler实例是否参与到集群中。假如配置了集群,一个新的ClusterManager类的实例就被创建、初始化并启动。ClusterManager是在JobStoreSupport类中的一个内嵌类,继承了java.lang.Thread,它会定期运行,并对Scheduler实例执行检入的功能。Scheduler也要查看是否有任何一个别的集群节点失败了。检入操作执行周期在quartz.properties中配置。

2.4 侦测失败的Scheduler节点

  当一个Scheduler实例执行检入时,它会查看是否有其他的Scheduler实例在到达他们所预期的时间还未检入。这是通过检查SCHEDULER_STATE表中Scheduler记录在LAST_CHEDK_TIME列的值是否早于org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval来确定的。如果一个或多个节点到了预定时间还没有检入,那么运行中的Scheduler就假定它(们) 失败了。

2.5 从故障实例中恢复Job

  当一个Sheduler实例在执行某个Job时失败了,有可能由另一正常工作的Scheduler实例接过这个Job重新运行。要实现这种行为,配置给JobDetail对象的Job可恢复属性必须设置为true(job.setRequestsRecovery(true))。如果可恢复属性被设置为false(默认为false),当某个Scheduler在运行该job失败时,它将不会重新运行;而是由另一个Scheduler实例在下一次触发时间触发。Scheduler实例出现故障后多快能被侦测到取决于每个Scheduler的检入间隔(即2.3中提到的org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval)。

3、Quartz集群实例(Quartz+Spring)

3.1 Spring不兼容Quartz问题

  Spring从2.0.2开始便不再支持Quartz。具体表现在Quartz+Spring把Quartz的Task实例化进入数据库时,会产生:Serializable的错误:

<bean id="jobtask" class="org.springframework.scheduling.quartz. MethodInvokingJobDetailFactoryBean ">
  <property name="targetObject">
    <ref bean="quartzJob"/>
  </property>
  <property name="targetMethod">
    <value>execute</value>
  </property>
</bean>

  这个MethodInvokingJobDetailFactoryBean类中的methodInvoking方法,是不支持序列化的,因此在把QUARTZ的TASK序列化进入数据库时就会抛错。

  首先解决MethodInvokingJobDetailFactoryBean的问题,在不修改Spring源码的情况下,可以避免使用这个类,直接调用JobDetail。但是使用JobDetail实现,需要自己实现MothodInvoking的逻辑,可以使用JobDetail的jobClass和JobDataAsMap属性来自定义一个Factory(Manager)来实现同样的目的。例如,本示例中新建了一个MyDetailQuartzJobBean来实现这个功能。

3.2 MyDetailQuartzJobBean.java文件

package org.lxh.mvc.jobbean;
import java.lang.reflect.Method;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;
public class MyDetailQuartzJobBean extends QuartzJobBean {
 protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass());
 private String targetObject;
 private String targetMethod;
 private ApplicationContext ctx;
 protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
  try {
   logger.info("execute [" + targetObject + "] at once>>>>>>");
   Object otargetObject = ctx.getBean(targetObject);
   Method m = null;
   try {
    m = otargetObject.getClass().getMethod(targetMethod, new Class[] {});
    m.invoke(otargetObject, new Object[] {});
   } catch (SecurityException e) {
    logger.error(e);
   } catch (NoSuchMethodException e) {
    logger.error(e);
   }
  } catch (Exception e) {
   throw new JobExecutionException(e);
  }
 }

 public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext){
  this.ctx=applicationContext;
 }

 public void setTargetObject(String targetObject) {
  this.targetObject = targetObject;
 }

 public void setTargetMethod(String targetMethod) {
  this.targetMethod = targetMethod;
 }
}

3.3真正的Job实现类

  在Test类中,只是简单实现了打印系统当前时间的功能。

package org.lxh.mvc.job;
import java.io.Serializable;
import java.util.Date;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
public class Test implements Serializable{
 private Log logger = LogFactory.getLog(Test.class);
 private static final long serialVersionUID = -2073310586499744415L; 
 public void execute () {
  Date date=new Date(); 
  System.out.println(date.toLocaleString()); 
 }
}

3.4 配置quartz.xml文件

<bean id="Test" class="org.lxh.mvc.job.Test" scope="prototype">
 </bean>

 <bean id="TestjobTask" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean">
  <property name="jobClass">
<value>org.lxh.mvc.jobbean.MyDetailQuartzJobBean</value>
  </property>
  <property name="jobDataAsMap">
   <map>
    <entry key="targetObject" value="Test" />
    <entry key="targetMethod" value="execute" />
    </map>
   </property> 
  </bean>
 
 <bean name="TestTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> 
  <property name="jobDetail" ref="TestjobTask" />
  <property name="cronExpression" value="0/1 * * * * ?" />
 </bean> 
<bean id="quartzScheduler"
 class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean">
  <property name="configLocation" value="classpath:quartz.properties"/>
  <property name="triggers">
   <list>
    <ref bean="TestTrigger" />
   </list>
  </property>
  <property name="applicationContextSchedulerContextKey" value="applicationContext" />
 </bean>

3.5 测试

  ServerA、ServerB的代码、配置完全一样,先启动ServerA,后启动ServerB,当Server关断之后,ServerB会监测到其关闭,并将ServerA上正在执行的Job接管,继续执行。

4、Quartz集群实例(单独Quartz)

  尽管我们已经实现了Spring+Quartz的集群配置,但是因为Spring与Quartz之间的兼容问题还是不建议使用该方式。在本小节中,我们实现了单独用Quartz配置的集群,相对Spring+Quartz的方式来说,简单、稳定。

4.1 工程结构

  我们采用单独使用Quartz来实现其集群功能,代码结构及所需的第三方jar包如图3.1所示。其中,Mysql版本:5.1.52,Mysql驱动版本:mysql-connector-java-5.1.5-bin.jar(针对于5.1.52,建议采用该版本驱动,因为Quartz存在BUG使得其与某些Mysql驱动结合时不能正常运行)。

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图4.1 Quartz集群工程结构及所需第三方jar包

  其中quartz.properties为Quartz配置文件,放在src目录下,若无该文件,Quartz将自动加载jar包中的quartz.properties文件;SimpleRecoveryJob.java、SimpleRecoveryStatefulJob.java为两个Job;ClusterExample.java中编写了调度信息、触发机制及相应的测试main函数。

4.2 配置文件quartz.properties

  默认文件名称quartz.properties,通过设置"org.quartz.jobStore.isClustered"属性为"true"来激活集群特性。在集群中的每一个实例都必须有一个唯一的"instance id" ("org.quartz.scheduler.instanceId" 属性), 但是应该有相同的"scheduler instance name" ("org.quartz.scheduler.instanceName"),也就是说集群中的每一个实例都必须使用相同的quartz.properties 配置文件。除了以下几种例外,配置文件的内容其他都必须相同:

  a.线程池大小。

  b.不同的"org.quartz.scheduler.instanceId"属性值(通过设定为"AUTO"即可)。

#============================================================== 
#Configure Main Scheduler Properties 
#============================================================== 
org.quartz.scheduler.instanceName = quartzScheduler
org.quartz.scheduler.instanceId = AUTO

#============================================================== 
#Configure JobStore 
#============================================================== 
org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
org.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_
org.quartz.jobStore.isClustered = true
org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval = 10000 
org.quartz.jobStore.dataSource = myDS
 
#============================================================== 
#Configure DataSource 
#============================================================== 
org.quartz.dataSource.myDS.driver = com.mysql.jdbc.Driver
org.quartz.dataSource.myDS.URL = jdbc:mysql://192.168.31.18:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
org.quartz.dataSource.myDS.user = root
org.quartz.dataSource.myDS.password = 123456
org.quartz.dataSource.myDS.maxConnections = 30

#============================================================== 
#Configure ThreadPool 
#============================================================== 
org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.threadCount = 5
org.quartz.threadPool.threadPriority = 5
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = true

4.3 ClusterExample.java文件

package cluster;
import java.util.Date;
import org.quartz.JobDetail;
import org.quartz.Scheduler;
import org.quartz.SchedulerFactory;
import org.quartz.SimpleTrigger;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
public class ClusterExample {
 
 public void cleanUp(Scheduler inScheduler) throws Exception {
  System.out.println("***** Deleting existing jobs/triggers *****");
  // unschedule jobs
  String[] groups = inScheduler.getTriggerGroupNames();
  for (int i = 0; i < groups.length; i++) {
   String[] names = inScheduler.getTriggerNames(groups[i]);
   for (int j = 0; j < names.length; j++) {
    inScheduler.unscheduleJob(names[j], groups[i]);
   }
  }
  // delete jobs
  groups = inScheduler.getJobGroupNames();
  for (int i = 0; i < groups.length; i++) {
   String[] names = inScheduler.getJobNames(groups[i]);
   for (int j = 0; j < names.length; j++) {
    inScheduler.deleteJob(names[j], groups[i]);
   }
  }
 }
  
 public void run(boolean inClearJobs, boolean inScheduleJobs) 
  throws Exception {
  // First we must get a reference to a scheduler
  SchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory();
  Scheduler sched = sf.getScheduler();
  
  if (inClearJobs) {
   cleanUp(sched);
  }
  System.out.println("------- Initialization Complete -----------");
  if (inScheduleJobs) {
   System.out.println("------- Scheduling Jobs ------------------");
   String schedId = sched.getSchedulerInstanceId();
   int count = 1;
   JobDetail job = new JobDetail("job_" + count, schedId, SimpleRecoveryJob.class);
   // ask scheduler to re-execute this job if it was in progress when
   // the scheduler went down...
   job.setRequestsRecovery(true);
   SimpleTrigger trigger = 
    new SimpleTrigger("triger_" + count, schedId, 200, 1000L);
   trigger.setStartTime(new Date(System.currentTimeMillis() + 1000L));
   System.out.println(job.getFullName() +
     " will run at: " + trigger.getNextFireTime() + 
     " and repeat: " + trigger.getRepeatCount() + 
     " times, every " + trigger.getRepeatInterval() / 1000 + " seconds");
   sched.scheduleJob(job, trigger);
   count++;
   job = new JobDetail("job_" + count, schedId, 
     SimpleRecoveryStatefulJob.class);
   // ask scheduler to re-execute this job if it was in progress when
   // the scheduler went down...
   job.setRequestsRecovery(false);
   trigger = new SimpleTrigger("trig_" + count, schedId, 100, 2000L);
   trigger.setStartTime(new Date(System.currentTimeMillis() + 2000L));
   System.out.println(job.getFullName() +
     " will run at: " + trigger.getNextFireTime() + 
     " and repeat: " + trigger.getRepeatCount() + 
     " times, every " + trigger.getRepeatInterval() / 1000 + " seconds");
   sched.scheduleJob(job, trigger);
  }
  // jobs don't start firing until start() has been called...
  System.out.println("------- Starting Scheduler ---------------");
  sched.start();
  System.out.println("------- Started Scheduler ----------------");
  System.out.println("------- Waiting for one hour... ----------");
  try {
   Thread.sleep(3600L * 1000L);
  } catch (Exception e) {
  }
  System.out.println("------- Shutting Down --------------------");
  sched.shutdown();
  System.out.println("------- Shutdown Complete ----------------");
  }
 
 public static void main(String[] args) throws Exception {
  boolean clearJobs = true;
  boolean scheduleJobs = true;
  for (int i = 0; i < args.length; i++) {
   if (args[i].equalsIgnoreCase("clearJobs")) {
    clearJobs = true;    
   } else if (args[i].equalsIgnoreCase("dontScheduleJobs")) {
    scheduleJobs = false;
   }
  }
  ClusterExample example = new ClusterExample();
  example.run(clearJobs, scheduleJobs);
 }
}

4.4 SimpleRecoveryJob.java

package cluster;

import java.io.Serializable;
import java.util.Date;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
//如果有想反复执行的动作,作业,任务就把相关的代码写在execute这个方法里,前提:实现Job这个接口
//至于SimpleJob这个类什么时候实例化,execute这个方法何时被调用,我们不用关注,交给Quartz
public class SimpleRecoveryJob implements Job, Serializable {
 private static Log _log = LogFactory.getLog(SimpleRecoveryJob.class);
 public SimpleRecoveryJob() {
 }
 public void execute(JobExecutionContext context)
  throws JobExecutionException {
  //这个作业只是简单的打印出作业名字和此作业运行的时间
  String jobName = context.getJobDetail().getFullName();
  System.out.println("JOB 1111111111111111111 SimpleRecoveryJob says: " + jobName + " executing at " + new Date());
 }
}

4.5 运行结果

  Server A与Server B中的配置和代码完全一样。运行方法:运行任意主机上的ClusterExample.java,将任务加入调度,观察运行结果:

  运行ServerA,结果如图4.2所示。

Quartz集群原理以及配置应用的方法详解

图4.2 ServerA运行结果1  

  开启ServerB后,ServerA与ServerB的输出如图4.3、4.4所示。

Quartz集群原理以及配置应用的方法详解

图4.3 ServerA运行结果2

Quartz集群原理以及配置应用的方法详解

图4.4 ServerB运行结果1

  从图4.3、4.4可以看出,ServerB开启后,系统自动实现了负责均衡,ServerB接手Job1。关断ServerA后,ServerB的运行结果如图4.5所示。

Quartz集群原理以及配置应用的方法详解

图4.5 ServerB运行结果2

  从图4.5中可以看出,ServerB可以检测出ServerA丢失,将其负责的任务Job2接手,并将ServerA丢失到Server检测出这段异常时间中需要执行的Job2重新执行了。

5、注意事项

5.1 时间同步问题

  Quartz实际并不关心你是在相同还是不同的机器上运行节点。当集群放置在不同的机器上时,称之为水平集群。节点跑在同一台机器上时,称之为垂直集群。对于垂直集群,存在着单点故障的问题。这对高可用性的应用来说是无法接受的,因为一旦机器崩溃了,所有的节点也就被终止了。对于水平集群,存在着时间同步问题。

  节点用时间戳来通知其他实例它自己的最后检入时间。假如节点的时钟被设置为将来的时间,那么运行中的Scheduler将再也意识不到那个结点已经宕掉了。另一方面,如果某个节点的时钟被设置为过去的时间,也许另一节点就会认定那个节点已宕掉并试图接过它的Job重运行。最简单的同步计算机时钟的方式是使用某一个Internet时间服务器(Internet Time Server ITS)。

5.2 节点争抢Job问题

  因为Quartz使用了一个随机的负载均衡算法, Job以随机的方式由不同的实例执行。Quartz官网上提到当前,还不存在一个方法来指派(钉住) 一个 Job 到集群中特定的节点。

5.3 从集群获取Job列表问题

  当前,如果不直接进到数据库查询的话,还没有一个简单的方式来得到集群中所有正在执行的Job列表。请求一个Scheduler实例,将只能得到在那个实例上正运行Job的列表。Quartz官网建议可以通过写一些访问数据库JDBC代码来从相应的表中获取全部的Job信息。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对我们的支持。

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