源码分析ElasticJob任务错过机制(misfire)与幂等性

简介: 任务在调度执行中,由于某种原因未执行完毕,下一次调度任务触发后,在同一个Job实例中,会出现两个线程处理同一个分片上的数据,这样就会造成两个线程可能处理到相同的数据。为了避免同一条数据可能会被多次执行的问题,ElasticJob引入幂等机制,确保同一条数据不会再被多个Job同时处理,也避免同一条数据在同一个Job实例的多个线程处理。

任务在调度执行中,由于某种原因未执行完毕,下一次调度任务触发后,在同一个Job实例中,会出现两个线程处理同一个分片上的数据,这样就会造成两个线程可能处理到相同的数据。为了避免同一条数据可能会被多次执行的问题,ElasticJob引入幂等机制,确保同一条数据不会再被多个Job同时处理,也避免同一条数据在同一个Job实例的多个线程处理。再重申一次ElastciJob的分布式是数据的分布式,一个任务在多个Job实例上运行,每个Job实例处理该Job的部分数据(数据分片)。

本文重点分析ElasticJob是如何做到如下两点的。

  1. ElasticJob如何确保在同一个Job实例中多个线程不会处理相同的数据。
  2. ElasticJob如何确保数据不会被多个Job实例处理。
    为了解决上述这种情况,ElasticJob引入任务错过补偿执行(misfire)与幂等机制(monitorExecution)

1、ElasticJob如何确保在同一个Job实例中多个线程不会处理相同的数据。

场景:例如任务调度周期为每5s执行一次,正常每次调度任务处理需要耗时2s,如果在某一段时间由于数据库压力变大,导致原本只需要2s就能处理完成的任务,现在需要16s才能运行,在这个数据处理的过程中,每5s又会触发一次调度(任务处理),如果不加以控制的话,在同一个实例上根据分片条件去查询数据库,查询到的数据有可能相同(部分相同),这样同一条任务数据将被多次运行,如果这个任务时处理转账业务,如果在业务方法不实现幂等,则会引发非常严重的问题,那ElasticJob是否可以避免这个问题呢?

答案是肯定。elasticJob提供了一个配置参数:monitorExecution=true,开启幂等性。

一个任务触发后,将执行任务处理逻辑,其入口:AbstractElasticJobExecutor#misfireIfRunning

if (jobFacade.misfireIfRunning(shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet())) {  // @1
       if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) {  // @2
             jobFacade.postJobStatusTraceEvent(shardingContexts.getTaskId(), State.TASK_FINISHED, String.format(
                    "Previous job '%s' - shardingItems '%s' is still running, misfired job will start after previous job completed.", jobName, 
                    shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet()));
       }
      return;
}

代码@1:在一个调度任务触发后如果上一次任务还未执行,则需要设置该分片状态为mirefire,表示错失了一次任务执行。

代码@2:如果该分片被设置为mirefire并开启了事件跟踪,将事件跟踪保存在数据库中。

接下来详细分析JobFacade.misfireIfRunning的实现逻辑:

/**
     * 如果当前分片项仍在运行则设置任务被错过执行的标记.
     * 
     * @param items 需要设置错过执行的任务分片项
     * @return 是否错过本次执行
     */
    public boolean misfireIfHasRunningItems(final Collection<Integer> items) {
        if (!hasRunningItems(items)) {
            return false;
        }
        setMisfire(items);
        return true;
    }

如果存在未完成的分片,则调用setMisfire(items)方法,ElasticJob在开启monitorExecution(true)【幂等机制】机制的情况下,在分片任务开始时会创建${namespace}/jobname/sharding/{item}/running节点,在任务结束后会删除该目录,所以在判断是否有分片正在运行时,只需判断是否存在上述节点即可。如果存在,调用setMisfire方法。

PS:如果ElasticJob为开启幂等(monitorExecution)的情况下,才会创建${namespace}/jobname/sharding

/{item}/running,misfire机制才能生效。

ExecutionService#setMisfire

/**
     * 设置任务被错过执行的标记.
     *
     * @param items 需要设置错过执行的任务分片项
     */
    public void setMisfire(final Collection<Integer> items) {
        for (int each : items) {
            jobNodeStorage.createJobNodeIfNeeded(ShardingNode.getMisfireNode(each));
        }
    }

设置misfire的方法为分配给该实例下的所有分片创建持久节点${namespace}/jobname/shading/{item}/misfire节点,注意,只要分配给该实例的任何一分片未执行完毕,则在该实例下的所有分片都增加misfire节点,然后忽略本次任务触发执行,等待任务结束后再执行。

AbstractElasticJobExecutor#execute

execute(shardingContexts, JobExecutionEvent.ExecutionSource.NORMAL_TRIGGER);
     while (jobFacade.isExecuteMisfired(shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet())) {
         jobFacade.clearMisfire(shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet());
        execute(shardingContexts, JobExecutionEvent.ExecutionSource.MISFIRE);
}

在任务执行完成后检查是否存在${namespace}/jobname/sharding/{item}/misfire节点,如果存在,则首先清除misfie相关的文件,然后执行任务。

ElasticJob的misfire实现方案总结:

在下一个调度周期到达之后,只要发现这个分片的任何一个分片正在执行,则为该实例分片的所有分片都设置为misfire,等任务执行完毕后,再统一执行下一次任务调度。

2、ElasticJob如何确保数据不会被多个Job实例处理

ElasticJob基于数据分片,不同分片根据分片参数(人为配置),从数据库中查询各自数据(任务数据分片),如果当节点宕机,数据会重新分片,如果任务未执行完成,然后执行分片,数据是否会被不同的任务同时处理呢?

答案是不会,因为当节点宕机后,是否需要重新分片事件监听器会监听到Job实例代表的节点删除,设置重新分片,在任务被调度执行具体处理逻辑之前,需要重新分片,重新分片的前提又是要所有的分片的任务全部执行完毕,这也依赖是否开启幂等控制(monitorExecution),如果开启,ElasticJob能感知正在执行处理逻辑的分片,重新分片需要等待当前所有任务全部运行完毕后才会触发,故不会存在不同节点处理相同数据的问题。

问答:
1、如果一个任务JOB的调度频率为每10s一次,在某个时间,该job执行耗时用了33s(平时只需执行5s),按照正常调度,应该后续会触发3次调度,那该job后执行完,会连续执行3次调度吗?
答案:在33s这次任务执行完成后,如果后面的任务执行在10s内执行完毕的话,只会触发一次,不会补偿3次,因为ElasticJob记录任务错失执行,只是创建了misfire节点,并不会记录错失的此时,因为也没这个必要。


原文发布时间为:2018-12-11
本文作者:丁威,《RocketMQ技术内幕》作者。
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