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Clean Architecture MasterclassMay 28-29

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一款分布式的任务调度与分布式计算框架

License JDK8+ Maven Central Build status Demo

在线演示：http://ponfee.cn:8000/

简体中文 | English

一款分布式的任务调度与分布式计算框架，除了具备常规的任务调度功能外，还提供暂停/取消运行中的任务、恢复执行已暂停的任务、任务分片、失败重试、广播任务、任务依赖、工作流任务(DAG)、管理器与执行器分离部署、Web管理后台等能力。

轻量级，简单易用，特别适合长任务的执行。功能强大，稳定可靠，历经生产检验。

Architecture

Architecture

disjob                                        # 主项目①pom.xml
├── disjob-admin                              # 管理后台项目②pom.xml(基于Ruoyi框架二次开发)
├── disjob-alert                              # 告警模块
│   ├── disjob-alert-api                      # 告警的抽象接口层
│   ├── disjob-alert-email                    # 邮件告警
│   ├── disjob-alert-im                       # 即时通信告警(钉钉、企业微信、飞书等)
│   └── disjob-alert-sms                      # 短信告警
├── disjob-bom                                # Maven项目bom模块
├── disjob-common                             # 公共的工具类模块
├── disjob-core                               # 任务调度相关的核心类（如枚举类、接口定义、接口参数等）
├── disjob-dispatch                           # 任务派发模块
│   ├── disjob-dispatch-api                   # 任务派发的抽象接口层
│   ├── disjob-dispatch-http                  # 任务派发的Http实现
│   └── disjob-dispatch-redis                 # 任务派发的Redis实现
├── disjob-id                                 # 分布式ID生成模块
├── disjob-registry                           # Server(Supervisor & Worker)注册模块
│   ├── disjob-registry-api                   # Server注册中心的抽象接口层
│   ├── disjob-registry-consul                # Server注册中心：Consul实现
│   ├── disjob-registry-database              # Server注册中心：Database实现
│   ├── disjob-registry-etcd                  # Server注册中心：Etcd实现
│   ├── disjob-registry-nacos                 # Server注册中心：Nacos实现
│   ├── disjob-registry-redis                 # Server注册中心：Redis实现
│   └── disjob-registry-zookeeper             # Server注册中心：Zookeeper实现
├── disjob-reports                            # 聚合各个模块的测试覆盖率报告
├── disjob-samples                            # Samples项目③pom.xml
│   ├── disjob-samples-conf                   # Samples使用到的配置文件
│   ├── disjob-samples-frameless-worker       # Worker单独部署的范例（普通Java-main应用）
│   ├── disjob-samples-springboot-merged      # Supervisor与Worker合并部署的范例（Spring-boot应用）
│   ├── disjob-samples-springboot-supervisor  # Supervisor单独部署的范例（Spring-boot应用）
│   └── disjob-samples-springboot-worker      # Worker单独部署的范例（Spring-boot应用）
├── disjob-supervisor                         # Supervisor代码
├── disjob-test                               # 用于辅助测试
└── disjob-worker                             # Worker代码

Features

Comparison

Quartz Elastic-Job Xxl-Job Disjob
触发类型 Cron Cron Cron、固定频率、父子依赖 Cron、指定时间、固定频率、固定延时、父子依赖
任务编排 无 无 无 DAG表达式
任务分片 无 静态分片 广播任务 广播任务、动态分片
停止与恢复 无 无 终止运行中的任务 暂停执行中的任务、恢复执行已暂停的任务
保存执行快照 无 无 无 有
失败重试 无 失效转移 有 有
后台管理 无 有 有 有
监控告警 无 邮件 邮件 邮件、钉钉、企业微信、飞书、短信等

Download From Maven Central

<dependency>
  <groupId>cn.ponfee</groupId>
  <artifactId>disjob-{xxx}</artifactId>
  <version>2.1.9</version>
</dependency>

Build From Source

./mvnw clean install -DskipTests -Dcheckstyle.skip=true -Dmaven.javadoc.skip=true -U

Quick Start

  1. 在开发工具中分别导入项目（分为三个独立的项目，共用一个git仓库）
  1. 启动以下各应用(执行java main方法)组成分布式调度集群

已配置不同的端口可同时启动，可以在开发工具中运行Java main方法，也可通过java -jar命令运行构建好的jar包

  1. 登录管理后台
  1. 链接地址

User Guide

  1. 项目包含两个SQL脚本
  1. 在Maven pom文件中更改注册中心disjob-registry-{xxx}和任务派发disjob-dispatch-{xxx}的具体实现
  1. Samples项目配置文件【disjob-samples】
  1. Admin项目配置文件【disjob-admin】
  1. 各种注册中心配置类参考（Redis使用Spring-boot自带的配置方式）

例如：若使用Consul做配置中心时，可加如下配置

disjob.registry.consul:
  namespace: disjob_registry
  host: localhost
  port: 8500
  token:
  1. 一些内嵌的本地Server

Example

举个简单的例子：统计在(0，1万亿]区间内质数的个数。如果是单机单线程CPU的话要统计很长时间，这里我们就可以使用本框架提供的分布式计算能力来解决此类问题。

  1. 任务分片

先根据当前的机器资源情况来决定拆分任务的数量，比如我们有5台机器及每台2 core CPU(质数统计是CPU密集型)，决定拆分为10个任务。

  1. 派发任务

Supervisor使用指定的路由算法把拆分的10个子任务派发给这些Worker机器。

  1. 接收任务

Worker接收到子任务后，会提交到框架自定义的线程池中执行。

  1. 分布式并行计算

在执行时我们可以使用分批次方式(通过代码循环)来统计，这里我们指定task-1在第一次循环统计(0, 1亿]，第二次循环统计(10亿, 11亿]，以此类推最后一次循环统计(9990亿, 9991亿]。同理其它的task也是按同样的方式分布式并行统计。

P.s. 黎曼猜想中可知质数分布是大体均匀的，判断一个数是否质数有很多方法，如埃氏筛法、欧拉筛法、Miller Rabin素性检验，这里我们可以使用Guava库提供的素性检验。

  1. Savepoint

如果在统计过程中机器宕机后怎么办？难道再从头开始统计吗？No No No！我们可以在每循环10次(或每隔执行超过1分钟)时使用Savepoint保存当前task-1的执行快照。宕机异常后的重新启动任务时会读取这份快照数据，从上一次的状态中接着继续统计。以下是task-1任务保存的快照数据样例

{
  "next": 4000000001, // 下一次循环时要统计的区间为(40亿, 41亿]
  "count": 19819734,  // 已经统计到了 19819734 个质数
  "finished": false   // 当前任务是否已经统计完成：true-是；false-否；
}
  1. 服务发布

这些Task正在执行中，假如此时需要重新发布Worker(服务)该怎么办？Don't worry！在Worker发布的过程中无需人工干预，等服务发布完成一段时间后Task会自动恢复继续执行。

  1. 暂停与恢复

假如我们的这几台机器资源需要临时做其它的事情，想把当前的统计任务暂停一段时间。No problem！框架是支持暂停执行中的任务，只需要在管理后台的任务实例页面，找到该任务点击暂停按钮即可。在暂停时任务会接收到一个中断信号，收到中断信号时同样可以在代码中使用Savepoint保存当前的执行快照。

当其它事情执行完后，我们可以在管理后台的任务实例页面，找到被暂停的这个任务，点击恢复按钮，此时任务会从上一次保存的状态中恢复继续执行。

  1. 异常中断

子任务在执行过程中若抛出框架的PauseTaskException，则会暂停对应任务实例下全部的10个子任务(包括派发在不同机器中的任务)。同样如果抛出CancelTaskException则会取消对应任务实例下全部的10个子任务。如果抛出其它类型的异常时，只会取消当前子任务，对应任务实例下其它的子任务不受影响。

  1. 任务编排

现在这个质数统计的总任务已经执行完了，共10个子任务，每个子任务都统计出了它的那部分结果。Disjob能自动帮我汇总结果吗？Yes！框架提供了非常强大且方便的表达式来编排任务，如：A->B,C,(D->E)->F,G->H，现在我们就可以创建一个汇总任务，然后再把这两个任务编排在一起。

以下是本例质数统计中的job数据，只列了一些主要字段，其中jobExecutor编排了这两个任务执行器(见项目源码)

{
  "group": "app-test",
  "jobName": "prime-count-dag",
  "jobState": 1, // job状态：0-禁用；1-启用；
  "jobType": 2,  // job类型：1-常规；2-工作流(DAG)；
  "jobExecutor": "cn.ponfee.disjob.test.executor.PrimeCountJobExecutor -> cn.ponfee.disjob.test.executor.PrimeAccumulateJobExecutor",
  "jobParam": "{\"m\":1,\"n\":10000000000,\"blockSize\":100000000,\"parallel\":10}",
  "triggerType": 2,
  "triggerValue": "2023-09-02 18:00:00"
}

本例中的质数统计流程图如下

范例流程图

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