源码分析ElasticJob分片机制(带分片机制流程图)

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源码分析ElasticJob分片机制(带分片机制流程图)

丁威 2019-10-07 10:38:28 浏览7238
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本文将重点分析 ElasticJob 的分片机制:

ElasticJob分片工作机制:

  1. ElasticJob在启动时,首先会启动是否需要重新分片的监听器。
    代码见:ListenerManager#startAllListeners {...; shardingListenerManager.start();...}。
  2. 任务执行之前需要获取分片信息,如果需要重新分片,主服务器执行分片算法,其他从服务器等待直到分片完成。
    代码见:AbstractElasticJobExecutor#execute {...; jobFacade.getShardingContexts();...;}

1、分片管理监听器详解

ElasticJob的事件监听管理器实现类为:AbstractListenerManager。

其类图为:
这里写图片描述

  • JobNodeStorage jobNodeStorage:Job node操作API。
    其核心方法:

    • public abstract void start():启动监听管理器,由子类具体实现。
    • protected void addDataListener(TreeCacheListener listener):增加事件监听器。

ElasticJob的选主监听管理器、分片监听器管理器、故障转移监听管理器等都是 AbstractListenerManager 的子类。 分片相关的监听管理器类图如图所示:
这里写图片描述

  • ShardingListenerManager:分片监听管理器。
  • ShardingTotalCountChangedJobListener:监听总分片数量事件管理器,是TreeCacheListener(curator的事件监听器)子类。
  • ListenServersChangedJobListener:任务job服务器数量(运行时实例)发生变化后的事件监听器。

1.1 源码分析ShardingTotalCountChangedJobListener监听器

class ShardingTotalCountChangedJobListener extends AbstractJobListener {
        @Override
        protected void dataChanged(final String path, final Type eventType, final String data) {
            if (configNode.isConfigPath(path) && 0 != JobRegistry.getInstance().getCurrentShardingTotalCount(jobName)) {
                int newShardingTotalCount = LiteJobConfigurationGsonFactory.fromJson(data).getTypeConfig().getCoreConfig().getShardingTotalCount();
                if (newShardingTotalCount != JobRegistry.getInstance().getCurrentShardingTotalCount(jobName)) {
                    shardingService.setReshardingFlag();
                    JobRegistry.getInstance().setCurrentShardingTotalCount(jobName, newShardingTotalCount);
                }
            }
        }
    }

job配置的分片总节点数发生变化监听器(ElasticJob允许通过Web界面修改每个任务配置的分片总数量)。

job的配置信息存储在${namespace}/jobname/config节点上,存储内容为json格式的配置信息。

如果${namespace}/jobname/config节点的内容发生变化,zk会触发该节点的节点数据变化事件,如果zk中存储的分片节点数量与内存中的分片数量不相同的话,调用ShardingService设置需要重新分片标记(创建${namespace}/jobname/leader/sharding/necessary持久节点)并更新内存中的分片节点总数。

1.2 源码分析ListenServersChangedJobListener 监听器

class ListenServersChangedJobListener extends AbstractJobListener {
        @Override
        protected void dataChanged(final String path, final Type eventType, final String data) {
            if (!JobRegistry.getInstance().isShutdown(jobName) && (isInstanceChange(eventType, path) || isServerChange(path))) {
                shardingService.setReshardingFlag();
            }
        }
        private boolean isInstanceChange(final Type eventType, final String path) {
            return instanceNode.isInstancePath(path) && Type.NODE_UPDATED != eventType;
        }
        private boolean isServerChange(final String path) {
            return serverNode.isServerPath(path);
        }
    }

分片节点(实例数)发生变化事件监听器,当新的分片节点加入或原的分片实例宕机后,需要进行重新分片。

当${namespace}/jobname/servers或${namespace}/jobname/instances路径下的节点数量是否发生变化,如果检测到发生变化,设置需要重新分片标识。

2、具体分片逻辑

上面详细分析了分片监听管理器,其职责就是监听特定的 ZK 目录,当发生变化后判断是否需要设置重新分片的标记,如果设置了需要重新分片标记后,在什么时候触发重新分片呢?

每个调度任务在执行之前,首先需要获取分片信息(分片上下文环境),然后根据分片信息从服务器拉取不同的数据,进行任务处理,其源码入口为:AbstractElasticJobExecutor#execute。

jobFacade.getShardingContexts()方法。
这里写图片描述
具体实现方法代码为:LiteJobFacade#getShardingContexts。

public ShardingContexts getShardingContexts() {
        boolean isFailover = configService.load(true).isFailover();     // @1
        if (isFailover) {
            List<Integer> failoverShardingItems = failoverService.getLocalFailoverItems();
            if (!failoverShardingItems.isEmpty()) {
                return executionContextService.getJobShardingContext(failoverShardingItems);
            }
        }
        shardingService.shardingIfNecessary();   // @2
        List<Integer> shardingItems = shardingService.getLocalShardingItems(); // @3
        if (isFailover) {
            shardingItems.removeAll(failoverService.getLocalTakeOffItems());
        }
        shardingItems.removeAll(executionService.getDisabledItems(shardingItems));  // @4
        return executionContextService.getJobShardingContext(shardingItems);  // @5
    }

代码@1:是否启动故障转移,本篇重点关注ElasticJob的分片机制,故障转移在下篇文章中详细介绍,本文假定不开启故障转移功能。
代码@2:如果有必要,则执行分片,如果不存在分片信息(第一次分片)或需要重新分片,则执行分片算法,接下来详细分析分片的实现逻辑。
代码@3:获取本地的分片信息。遍历所有分片信息${namespace}/jobname/sharding/{分片item}下所有instance节点,判断其值jobinstanceId是否与当前的jobInstanceId相等,相等则认为是本节点的分片信息。
代码@4:移除本地禁用分片,本地禁用分片的存储目录为${namespace}/jobname
/sharding/{分片item}/disable。
代码@5:返回当前节点的分片上下文环境,这个主要是根据配置信息(分片参数)与当前的分片实例,构建ShardingContexts对象。

2.1 shardingService.shardingIfNecessary 详解【分片逻辑】

/**
     * 如果需要分片且当前节点为主节点, 则作业分片.
     * 
     * <p>
     * 如果当前无可用节点则不分片.
     * </p>
     */
    public void shardingIfNecessary() {
        List<JobInstance> availableJobInstances = instanceService.getAvailableJobInstances(); // @1
        if (!isNeedSharding() || availableJobInstances.isEmpty()) {  // @2
            return;
        }
        if (!leaderService.isLeaderUntilBlock()) {  // @3
            blockUntilShardingCompleted();           //@4
            return;
        }
        waitingOtherJobCompleted();                  // @5
        LiteJobConfiguration liteJobConfig = configService.load(false);
        int shardingTotalCount = liteJobConfig.getTypeConfig().getCoreConfig().getShardingTotalCount();  // @5
        log.debug("Job '{}' sharding begin.", jobName);
        jobNodeStorage.fillEphemeralJobNode(ShardingNode.PROCESSING, "");     // @6
        resetShardingInfo(shardingTotalCount);  // @7
        JobShardingStrategy jobShardingStrategy = JobShardingStrategyFactory.getStrategy(liteJobConfig.getJobShardingStrategyClass());  // @8
        jobNodeStorage.executeInTransaction(new PersistShardingInfoTransactionExecutionCallback(jobShardingStrategy.sharding(availableJobInstances, jobName, shardingTotalCount)));   // @9
        log.debug("Job '{}' sharding complete.", jobName);
    }

代码@1:获取当前可用实例,首先获取${namespace}/jobname/instances目录下的所有子节点,并且判断该实例节点的IP所在服务器是否可用,${namespace}/jobname/servers/ip节点存储的值如果不是DISABLE,则认为该节点可用。
代码@2:如果不需要重新分片(${namespace}/jobname/leader/sharding
/necessary节点不存在)或当前不存在可用实例,则返回。
代码@3,判断是否是主节点,如果当前正在进行主节点选举,则阻塞直到选主完成,阻塞这里使用的代码如下:

while (!hasLeader() && serverService.hasAvailableServers()) {   // 如果不存在主节点摈弃有可用的实例,则Thread.sleep()一下,触发一次选主。
            log.info("Leader is electing, waiting for {} ms", 100);
            BlockUtils.waitingShortTime();
            if (!JobRegistry.getInstance().isShutdown(jobName) &&    
                     serverService.isAvailableServer(JobRegistry.getInstance().getJobInstance(jobName).getIp())) {
                electLeader();
            }
}
return isLeader();

代码@4:如果当前节点不是主节点,则等待分片结束。分片是否结束的判断依据是${namespace}/jobname/leader/sharding/necessary节点存在或${namespace}/jobname/leader/sharding/processing节点存在(表示正在执行分片操作),如果分片未结束,使用Thread.sleep方法阻塞100毫米后再试。

代码@5:能进入到这里,说明该节点是主节点。主节点在执行分片之前,首先等待该批任务全部执行完毕,判断是否有其他任务在运行的方法是判断是否存在${namespace}/jobname/sharding/{分片item}/running,如果存在,则使用Thread.sleep(100),然后再判断。

代码@6:创建临时节点${namespace}/jobname/leader/sharding/processing节点,表示分片正在执行。

代码@7:重置分片信息。先删除&dollar;{namespace}/jobname/sharding/{分片item}/instance节点,然后创建${namespace}/jobname/sharding/{分片item}节点(如有必要)。然后根据当前配置的分片总数量,如果当前${namespace}/jobname/sharding子节点数大于配置的分片节点数,则删除多余的节点(从大到小删除)。

代码@8:获取配置的分片算法类,常用的分片算法为平均分片算法(AverageAllocationJobShardingStrategy)。

代码@9:在一个事务内创建 相应的分片实例信息${namespace}/jobname/{分片item}/instance,节点存放的内容为JobInstance实例的ID。

在ZK中执行事务操作:JobNodeStorage#executeInTransaction

/**
     * 在事务中执行操作.
     * 
     * @param callback 执行操作的回调
     */
    public void executeInTransaction(final TransactionExecutionCallback callback) {
        try {
            CuratorTransactionFinal curatorTransactionFinal = getClient().inTransaction().check().forPath("/").and();  // @1
            callback.execute(curatorTransactionFinal);   // @2
            curatorTransactionFinal.commit();                 //@3
        //CHECKSTYLE:OFF
        } catch (final Exception ex) {
        //CHECKSTYLE:ON
            RegExceptionHandler.handleException(ex);
        }
    }

代码@1,使用CuratorFrameworkFactory的inTransaction()方法,级联调用check(),最后通过and()方法返回CuratorTransactionFinal实例,由该实例执行事务中的所有更新节点命令。然后执行commit()命令统一提交(该方法可以保证要么全部成功,要么全部失败)。

代码@2,通过回调PersistShardingInfoTransactionExecutionCallback方法执行具体的逻辑。

代码@3,提交事务。

代码见ShardingService$PersistShardingInfoTransactionExecutionCallback

class PersistShardingInfoTransactionExecutionCallback implements TransactionExecutionCallback {
       private final Map<JobInstance, List<Integer>> shardingResults;
        @Override
        public void execute(final CuratorTransactionFinal curatorTransactionFinal) throws Exception {
            for (Map.Entry<JobInstance, List<Integer>> entry : shardingResults.entrySet()) {
                for (int shardingItem : entry.getValue()) {
                    curatorTransactionFinal.create().forPath(jobNodePath.getFullPath(ShardingNode.getInstanceNode(shardingItem)), 
                         entry.getKey().getJobInstanceId().getBytes()).and();   // @1
                }
            }
            curatorTransactionFinal.delete().forPath(jobNodePath.getFullPath(ShardingNode.NECESSARY)).and();   // @2
            curatorTransactionFinal.delete().forPath(jobNodePath.getFullPath(ShardingNode.PROCESSING)).and();  // @3
        }
    }

代码@1:所谓的分片,主要是创建${namespace}/jobname/sharding/{分片item}/instance,节点内容为JobInstance ID。

代码@2:删除${namespace}/jobname/leader/sharding/necessary节点。

代码@3:删除${namespace}/jobname/leader/sharding/processing节点,表示分片结束。

下面以一张分片流程图来结束本节的讲述:
这里写图片描述


原文发布时间为:2018-12-02
本文作者:丁威,《RocketMQ技术内幕》作者。
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