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Quartz集群实战与原理分析

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我是靠谱客的博主 内向超短裙，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Quartz集群实战与原理分析，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

一、简介

Quartz是一个优秀的调度框架，完全基于Java实现。具有以下几大特点：

（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。


核心概念

  1. Job 表示一个工作，要执行的具体内容。此接口中只有一个方法，如下：

    void execute(JobExecutionContext context) 

  2. JobDetail 表示一个具体的可执行的调度程序，Job 是这个可执行程调度程序所要执行的内容，另外 JobDetail 还包含了这个任务调度的方案和策略。

  3. Trigger 触发器,指定何时触发任务。 

  4. Scheduler 代表一个调度容器，一个调度容器中可以注册多个 JobDetail 和 Trigger。当 Trigger 与 JobDetail 组合，就可以被 Scheduler 容器调度了。 

666.png


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。


777.png

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)。


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


二、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。

20150519231230428.png

数据库准备

因为Quzrtz集群依赖于数据库，所以必须先创建数据库表，数据表示官方提供的，我用的是quartz2.3.0版本，有11张表，如下：

9999.png

表信息介绍

qrtz_blob_triggers : 以Blob 类型存储的触发器。

qrtz_calendars存储Quartz的Calendar信息

qrtz_cron_triggers存储CronTrigger，包括Cron表达式和时区信息

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

qrtz_job_details存储每一个已配置的Job的详细信息

qrtz_locks存储程序的悲观锁的信息

qrtz_paused_trigger_grps存储已暂停的Trigger组的信息

qrtz_scheduler_state存储少量的有关Scheduler的状态信息，和别的Scheduler实例

qrtz_simple_triggers存储简单的Trigger，包括重复次数、间隔、以及已触的次数

qrtz_simprop_triggers   存储CalendarIntervalTrigger和DailyTimeIntervalTrigger两种类型的触发器

qrtz_triggers存储已配置的Trigger的信息 


qrtz_locks就是Quartz集群实现同步机制的行锁表,包括以下几个锁：CALENDAR_ACCESS 、JOB_ACCESS、MISFIRE_ACCESS 、STATE_ACCESS 、TRIGGER_ACCESS


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）。


测试项目及配置

项目代码下载：https://github.com/feixiameiruhua/my-quartz-cluster.git 

555.png


quartz.properties文件

# 固定前缀org.quartz
# 主要分为scheduler、threadPool、jobStore、plugin等部分
#
#
#调度器实例编号自动生成
org.quartz.scheduler.instanceId = AUTO
#调度器实例名称
org.quartz.scheduler.instanceName = DefaultQuartzScheduler
org.quartz.scheduler.rmi.export = false
org.quartz.scheduler.rmi.proxy = false
org.quartz.scheduler.wrapJobExecutionInUserTransaction = false
# 实例化ThreadPool时，使用的线程类为SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
# threadCount和threadPriority将以setter的形式注入ThreadPool实例
# 并发个数
org.quartz.threadPool.threadCount = 5
# 优先级
org.quartz.threadPool.threadPriority = 5
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = true
org.quartz.jobStore.misfireThreshold = 5000
# 默认存储在内存中
#org.quartz.jobStore.class = org.quartz.simpl.RAMJobStore
#持久化
org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
#开启分布式部署
org.quartz.jobStore.isClustered = true
org.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_
org.quartz.jobStore.dataSource = qzDS
org.quartz.dataSource.qzDS.driver = com.mysql.jdbc.Driver
org.quartz.dataSource.qzDS.URL = jdbc:mysql://localhost:3306/quartz_test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true
org.quartz.dataSource.qzDS.user = root
org.quartz.dataSource.qzDS.password = 123456
org.quartz.dataSource.qzDS.maxConnections = 10

配置文件说明

org.quartz.jobStore.isClustered = true

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), 默认为AUTO就可以。还要有相同的"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。


调度任务代码

package com.fwmagic.quartz.schedule;
import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.ResourceBundle;
public class SchedulerExecJob implements Job {
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SchedulerExecJob.class);
    @Override
    public void execute(JobExecutionContext context)
            throws JobExecutionException {
        String jobName = context.getJobDetail().getKey().getName();
        switch (jobName) {
            /*每5s执行一次*/
            case "quartz_test1":
                System.err.println(getAddress()+" "+getDate()+"====>quartz_test1<====");
                break;
            /*每5s执行一次*/
            case "quartz_test2":
                System.err.println(getAddress()+" "+getDate()+"====>quartz_test2<====");
                break;
            /*每5s执行一次*/
            case "quartz_test3":
                System.err.println(getAddress()+" "+getDate()+"====>quartz_test3<====");
                break;
            default:
                System.err.println(getAddress()+" "+getDate()+"====>other task<====");
                break;
        }
    }
    public static String getDate(){
        return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date());
    }
    public static String getAddress(){
        return "http://localhost:"+ResourceBundle.getBundle("application").getString("server.port");
    }
}

333.png


二、集群任务测试

项目中有三个任务，我用不同端口（三个服务同时启动，端口不一样,分别为：9099(ServerA)，,9098(ServerB),9097(ServerC)）在本机启动同一个项目，效果图如下：

当开启ServerA时，三个任务都在9099端口执行，控制台信息为：

9099.png


开启ServerB后，有部分任务分配过来：

9098.png

开启ServerC，集群全部启动的情况下,会有任务交错执行或者任务在同一台机器上执行的效果：

9096.png


注意事项

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)。


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。


三、集群源码分析


Quartz如何保证多个节点的应用只进行一次调度（即某一时刻的调度任务只由其中一台服务器执行）？，正如Quartz集群架构上的那副图，

Quartz的集群是在同一个数据库下， 由数据库的数据来确定调度任务是否正在执行， 正在执行则其他服务器就不能去执行该行调度数据。 这个跟很多项目是用Zookeeper做集群不一样， 这些项目是靠Zookeeper选举出来的的服务器去执行， 可以理解为Quartz靠数据库选举一个服务器来执行。

Quartz最主要的一个类QuartzSchedulerThread职责是触发任务， 是一个不断运行的Quartz主线程， 还是从这里入手了解集群原理。

QuartzSchedulerThread继承自Thread,实现了run方法，在run方法中调用了如下几个重要的方法，都进行了加锁的操作：

1、qsRsrcs.getJobStore().acquireNextTriggers【查找即将触发的Trigger】

2、sigLock.wait(timeUntilTrigger)【等待执行】

3、qsRsrcs.getJobStore().triggersFired(triggers)【执行】

4、qsRsrcs.getJobStore().releaseAcquiredTrigger(triggers.get(i)) 【释放Trigger】


以acquireNextTriggers为例，可以看到：

suo.png

protected static final String LOCK_TRIGGER_ACCESS = "TRIGGER_ACCESS";//数据库锁名字

将锁名传入核心的加锁方法（executeInNonManagedTXLock）中：

protected <T> T executeInNonManagedTXLock(
        String lockName, 
        TransactionCallback<T> txCallback, final TransactionValidator<T> txValidator) throws JobPersistenceException {
    boolean transOwner = false;
    Connection conn = null;
    try {
        if (lockName != null) {
            // If we aren't using db locks, then delay getting DB connection 
            // until after acquiring the lock since it isn't needed.
            if (getLockHandler().requiresConnection()) {
                conn = getNonManagedTXConnection();
            }
            //获取锁
            transOwner = getLockHandler().obtainLock(conn, lockName);
        }
        
        if (conn == null) {
            conn = getNonManagedTXConnection();
        }
        
        //回调执行
        final T result = txCallback.execute(conn);
        try {
            commitConnection(conn);
        } catch (JobPersistenceException e) {
            rollbackConnection(conn);
            if (txValidator == null || !retryExecuteInNonManagedTXLock(lockName, new TransactionCallback<Boolean>() {
                @Override
                public Boolean execute(Connection conn) throws JobPersistenceException {
                    return txValidator.validate(conn, result);
                }
            })) {
                throw e;
            }
        }
        Long sigTime = clearAndGetSignalSchedulingChangeOnTxCompletion();
        if(sigTime != null && sigTime >= 0) {
            signalSchedulingChangeImmediately(sigTime);
        }
        
        return result;
    } catch (JobPersistenceException e) {
        rollbackConnection(conn);
        throw e;
    } catch (RuntimeException e) {
        rollbackConnection(conn);
        throw new JobPersistenceException("Unexpected runtime exception: "
                + e.getMessage(), e);
    } finally {
        try {
            //释放锁
            releaseLock(lockName, transOwner);
        } finally {
            cleanupConnection(conn);
        }
    }
}


通过这行代码查找锁是怎么来的

transOwner = getLockHandler().obtainLock(conn, lockName);

在JobStoreSupport的initialize方法中：

public void initialize(ClassLoadHelper loadHelper,
        SchedulerSignaler signaler) throws SchedulerConfigException {
    if (dsName == null) { 
        throw new SchedulerConfigException("DataSource name not set."); 
    }
    // If the user hasn't specified an explicit lock handler, then 
    // choose one based on CMT/Clustered/UseDBLocks.
    if (getLockHandler() == null) {
        
        // If the user hasn't specified an explicit lock handler, 
        // then we *must* use DB locks with clustering
        if (isClustered()) {
            setUseDBLocks(true);
        }
          //……
          // 在初始化方法里面赋值了
           setLockHandler(new StdRowLockSemaphore(getTablePrefix(), getInstanceName(), getSelectWithLockSQL()));
        } else {
            getLog().info(
                "Using thread monitor-based data access locking (synchronization).");
            setLockHandler(new SimpleSemaphore());
        }
    }
}

在new StdRowLockSemaphore构造方法中

public StdRowLockSemaphore(String tablePrefix, String schedName, String selectWithLockSQL) {
    super(tablePrefix, schedName, selectWithLockSQL != null ? selectWithLockSQL : SELECT_FOR_LOCK, INSERT_LOCK);
}

可以发现有两个锁名称：

public static final String SELECT_FOR_LOCK = "SELECT * FROM "
        + TABLE_PREFIX_SUBST + TABLE_LOCKS + " WHERE " + COL_SCHEDULER_NAME + " = " + SCHED_NAME_SUBST
        + " AND " + COL_LOCK_NAME + " = ? FOR UPDATE";
public static final String INSERT_LOCK = "INSERT INTO "
    + TABLE_PREFIX_SUBST + TABLE_LOCKS + "(" + COL_SCHEDULER_NAME + ", " + COL_LOCK_NAME + ") VALUES (" 
    + SCHED_NAME_SUBST + ", ?)";

数据库的qrtz_locks中存放两个锁的记录

ss.png


可以看出采用了Quartz集群采用了悲观锁的方式对triggers表进行行加锁， 以保证任务同步的正确性。

当线程使用上述的SQL对表中的数据执行操作时，数据库对该行进行行加锁； 于此同时， 另一个线程对该行数据执行操作前需要获取锁， 而此时已被占用， 那么这个线程就只能等待， 直到该行锁被释放。


转载于:https://blog.51cto.com/simplelife/2314620

最后

以上就是内向超短裙为你收集整理的Quartz集群实战与原理分析的全部内容，希望文章能够帮你解决Quartz集群实战与原理分析所遇到的程序开发问题。

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