LTS 轻量级分布式任务调度框架(Light Task Scheduler)
pykde
9年前
框架概况：
LTS是一个轻量级分布式任务调度框架。有三种角色, JobClient, JobTracker, TaskTracker。各个节点都是无状态的，可以部署多个，来实现负载均衡，实现更大的负载量, 并且框架具有很好的容错能力。 采用多种注册中心（Zookeeper，redis等）进行节点信息暴露，master选举。(Mongo or Mysql)存储任务队列和任务执行日志, netty做底层通信。
- JobClient : 主要负责提交任务, 和 接收任务执行反馈结果。
- JobTracker : 负责接收并分配任务，任务调度。
- TaskTracker: 负责执行任务，执行完反馈给JobTracker。
支持任务类型:
- 实时任务
- 也支持定时任务 (如：3天之后执行)
- CronExpression (如:0 0/1 * * * ?)
感兴趣，请加QQ群：109500214 一起探讨、完善。并且记得star一下哈，3Q
github地址:https://github.com/qq254963746/light-task-scheduler
架构图
节点组:
- 1. 一个节点组等同于一个集群，同一个节点组中的各个节点是对等的，外界无论连接节点组中的任务一个节点都是可以的。
- 2. 每个节点组中都有一个master节点(master宕机，会自动选举出新的master节点)，框架会提供接口API来监听master节点的变化，用户可以自己使用master节点做自己想做的事情。
- 3. JobClient和TaskTracker都可以存在多个节点组。譬如 JobClient 可以存在多个节点组。 譬如：JobClient 节点组为 ‘lts_WEB’ 中的一个节点提交提交一个 只有节点组为’lts_TRADE’的 TaskTracker 才能执行的任务。
- 4. (每个集群中)JobTacker只有一个节点组。
- 5. 多个JobClient节点组和多个TaskTracker节点组再加上一个JobTacker节点组, 组成一个大的集群。
工作流程:
- 1. JobClient 提交一个 任务 给 JobTracker, 这里我提供了两种客户端API, 一种是如果JobTracker 不存在或者提交失败，直接返回提交失败。另一种客户端是重试客户端, 如果提交失败，先存储到本地FailStore(可以使用NFS来达到同个节点组共享leveldb文件的目的,多线程访问,已经做了文件锁处理)，返回 给客户端提交成功的信息，待JobTracker可用的时候，再将任务提交。
- 2. JobTracker收到JobClient提交来的任务,将任务存入任务队列。JobTracker等待TaskTracker的Pull请求，然后将任务Push给TaskTracker去执行。
- 3. TaskTracker收到JobTracker分发来的任务之后，然后从线程池中拿到一个线程去执行。执行完毕之后，再反馈任务执行结果给 JobTracker（成功or 失败[失败有失败错误信息]），如果发现JobTacker不可用，那么存储本地FailStore，等待TaskTracker可用的时候再反馈。反馈 结果的同时，询问JobTacker有没有新的任务要执行。
- 4. JobTacker收到TaskTracker节点的任务结果信息。根据任务信息决定要不要反馈给客户端。不需要反馈的直接删除,需要反馈的,直接反馈,反馈失败进入FeedbackQueue, 等待重新反馈。
- 5. JobClient收到任务执行结果，进行自己想要的逻辑处理。
特性
-
负载均衡:
- JobClient和TaskTracker可是根据自己设置的负载均衡策略来请求JobTracker节点组中的一个节点。当连接上后将一直保持连接这个节点,保持连接通道，直到这个节点不可用,减少每次都重新连接一个节点带来的性能开销。
-
健壮性:
- 当节点组中的一个节点当机之后，自动转到其他节点工作。当整个节点组当机之后，将会采用存储文件的方式，待节点组可用的时候进行重发。
- 当执行任务的TaskTracker节点当机之后，JobTracker会将这个TaskTracker上的未完成的任务(死任务)，重新分配给节点组中其他节点执行。 </ul> </li>
-
伸缩性：
- 因为各个节点都是无状态的，可以动态增加机器部署实例, 节点关注者会自动发现。 </ul> </li>
- 扩展性:
- 采用和dubbo一样的SPI扩展方式，可以实现任务队列扩展，日志记录器扩展等 </ul> </li> </ul>
- WEB后台管理：性能统计分析，预警等
- 实现LTS的分布式队列存储
日志记录
对于任务的分发，执行，还有用户通过 (BizLogger) 【LtsLoggerFactory.getBizLogger()】 输入的业务日志，LTS都有记录，用户可以在LTS Admin 后台界面查看某个任务的所有日志，可以实时查看这个任务的执行情况。
开发计划：
LTS Admin
调用示例
下面提供的是最简单的配置方式。更多配置请查看 lts-example 模块下的 API 调用方式例子.
JobTracker 端
final JobTracker jobTracker = new JobTracker(); // 节点信息配置 jobTracker.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181"); // 1. 任务队列用mongo jobTracker.addConfig("job.queue", "mongo"); // mongo 配置 jobTracker.addConfig("mongo.addresses", "127.0.0.1:27017"); jobTracker.addConfig("mongo.database", "lts"); jobTracker.setOldDataHandler(new OldDataDeletePolicy()); // 启动节点 jobTracker.start();
TaskTracker端
TaskTracker taskTracker = new TaskTracker(); taskTracker.setJobRunnerClass(TestJobRunner.class); taskTracker.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181"); taskTracker.setNodeGroup("test_trade_TaskTracker"); taskTracker.setWorkThreads(20); taskTracker.start(); // 任务执行类 public class TestJobRunner implements JobRunner { @Override public void run(Job job) throws Throwable { System.out.println("我要执行"+ job); System.out.println(job.getParam("shopId")); // TODO 用户自己的业务逻辑, 应该保证幂等 try { Thread.sleep(5*1000L); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }
JobClient端
JobClient jobClient = new RetryJobClient(); // final JobClient jobClient = new JobClient(); jobClient.setNodeGroup("test_jobClient"); jobClient.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181"); jobClient.start(); // 提交任务 Job job = new Job(); job.setTaskId("3213213123"); job.setParam("shopId", "11111"); job.setTaskTrackerNodeGroup("test_trade_TaskTracker"); // job.setCronExpression("0 0/1 * * * ?"); // 支持 cronExpression表达式 // job.setTriggerTime(new Date()); // 支持指定时间执行 Response response = jobClient.submitJob(job);