LTS分布式任务调度文档-转载

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转载：https://www.cnblogs.com/dion-90/articles/8674591.html

LTS介绍

LTS(light-task-scheduler)主要用于解决分布式任务调度问题，支持实时任务，定时任务，Cron任务，Repeat任务。有较好的伸缩性，扩展性，健壮稳定性而被多家公司使用，同时也希望开源爱好者一起贡献。

主要功能

• 1. 支持分布式，解决多点故障，支持动态扩容，容错重试等
• 1. Spring扩展支持，SpringBoot支持，Spring Quartz Cron任务的无缝接入支持
• 1. 节点监控支持，任务执行监控支持，JVM监控支持
• 1. 后台运维操作支持, 可以动态提交，更改，停止 任务

项目地址

• github地址:https://github.com/ltsopensource/light-task-scheduler
• oschina地址:http://git.oschina.net/hugui/light-task-scheduler
• 例子: https://github.com/ltsopensource/lts-examples
• 文档地址(正在更新中): https://www.gitbook.com/book//lts/details

LTS技术架构

LTS 着力于解决分布式任务调度问题，将任务的提交者和执行者解耦，解决任务执行的单点故障，支持动态扩容，出错重试等机制。代码程序设计上，参考了优秀开源项目Dubbo，Hadoop的部分思想。

LTS目前支持四种任务

• 实时任务：提交了之后立即就要执行的任务。
• 定时任务：在指定时间点执行的任务，譬如 今天3点执行（单次）。
• Cron任务：CronExpression，和quartz类似（但是不是使用quartz实现的）譬如 0 0/1 * ?
• Repeat任务：譬如每隔5分钟执行一次，重复50次就停止。

架构设计上，LTS框架中包含以下五种类型的节点

• JobClient :主要负责提交任务, 并接收任务执行反馈结果。
• JobTracker :负责任务调度，接收并分配任务。
• TaskTracker :负责执行任务，执行完反馈给JobTracker。
• LTS-Monitor :主要负责收集各个节点的监控信息，包括任务监控信息，节点JVM监控信息
• LTS-Admin :管理后台）主要负责节点管理，任务队列管理，监控管理等。

架构图

• Registry: 注册中心，LTS提供多种实现，目前支持zookeeper（推荐）和redis, 主要用于LTS的节点信息暴露和master节点选举。
• FailStore： 失败存储，主要用于在部分场景远程RPC调用失败的情况，采取现存储本地KV文件系统，待远程通信恢复的时候再进行数据补偿。目前FailStore场景，主要有RetryJobClient提交任务失败的时候，存储FailStore；TaskTracker返回任务执行结果给JobTracker的失败 时候，FailStore；TaskTracker提交BizLogger的失败的时候，存储FailStore. 目前FailStore有四种实现：leveldb，rocksdb，berkeleydb，mapdb（当然用户也可以实现扩展接口实现自己的FailStore）
• QueueManager： 任务队列，目前提供mysql（推荐）和mongodb两种实现（同样的用户可以自己扩容展示其他的，譬如oracle等），主要存储任务数据和任务执行日志等。
• RPC： 远程RPC通信框架，目前也支持多种实现，LTS自带有netty和mina，用户可以自行选择，或者自己SPI扩展实现其他的。
• NodeGroup： 节点组，同一个节点组中的任何节点都是对等的，等效的，对外提供相同的服务。譬如TaskTracker中有10个nodeGroup都是send_msg的节点组，专门执行发送短信的任务。每个节点组中都有一个master节点，这个master节点是由LTS动态选出来的，当一个master节点挂掉之后，LTS会立马选出另外一个master节点，框架提供API监听接口给用户。
• ClusterName： LTS集群，就如上图所示，整个图就是一个集群，包含LTS的五种节点。

节点图

• 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。
• 1. 每个节点组中都有一个master节点，采用zookeeper进行master选举(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。
• 1. 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。
• 1. (每个集群中)JobTacker只有一个节点组。
• 1. 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leveldb(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，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。
• 1. JobTracker 收到JobClient提交来的任务，先生成一个唯一的JobID。然后将任务储存在Mongo集群中。JobTracker 发现有（任务执行的）可用的TaskTracker节点(组) 之后，将优先级最大，最先提交的任务分发给TaskTracker。这里JobTracker会优先分配给比较空闲的TaskTracker节点，达到负载均衡。
• 1. TaskTracker 收到JobTracker分发来的任务之后，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leveldb，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。
• 1. JobTacker收到TaskTracker节点的任务结果信息，生成并插入(mongo)任务执行日志。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（同样JobClient不可用存储文件，等待可用重发）。
• 1. JobClient 收到任务执行结果，进行自己想要的逻辑处理。

特性

• Spring/Spring Boot支持

LTS可以完全不用Spring框架，但是考虑到很用用户项目中都是用了Spring框架，所以LTS也提供了对Spring的支持，包括Xml和注解，引入lts-spring.jar即可。

• 业务日志记录器

在TaskTracker端提供了业务日志记录器，供应用程序使用，通过这个业务日志器，可以将业务日志提交到JobTracker，这些业务日志可以通过任务ID串联起来，可以在LTS-Admin中实时查看任务的执行进度。

• SPI扩展支持

SPI扩展可以达到零侵入，只需要实现相应的接口，并实现即可被LTS使用，目前开放出来的扩展接口有 对任务队列的扩展，用户可以不选择使用mysql或者mongo作为队列存储，也可以自己实现。 对业务日志记录器的扩展，目前主要支持console，mysql，mongo，用户也可以通过扩展选择往其他地方输送日志。

• 节点监控

可以对JobTracker，TaskTracker节点进行资源监控，任务监控等，可以实时的在LTS-Admin管理后台查看，进而进行合理的资源调配。

• 多样化任务执行结果支持

LTS框架提供四种执行结果支持，EXECUTE_SUCCESS，EXECUTE_FAILED，EXECUTE_LATER，EXECUTE_EXCEPTION，并对每种结果采取相应的处理机制，譬如重试。 EXECUTE_SUCCESS: 执行成功,这种情况，直接反馈客户端（如果任务被设置了要反馈给客户端）。 EXECUTE_FAILED：执行失败，这种情况，直接反馈给客户端，不进行重试。 EXECUTE_LATER：稍后执行（需要重试），这种情况，不反馈客户端，重试策略采用30s的策略，默认最大重试次数为10次，用户可以通过参数设置修改这些参数。 EXECUTE_EXCEPTION：执行异常, 这中情况也会重试(重试策略，同上)

• FailStore容错

采用FailStore机制来进行节点容错，Fail And Store，不会因为远程通信的不稳定性而影响当前应用的运行。

• 负载均衡
  

  JobClient 和 TaskTracker会随机连接JobTracker节点组中的一个节点，实现JobTracker负载均衡。当连接上后，将一直保持连接这个节点,保持连接通道，知道这个节点不可用，减少每次都重新连接一个节点带来的性能开销。 JobTracker 分发任务时，是优先分配给最空闲的一个TaskTracker节点，实现TaskTracker节点的负载均衡。

• 健壮性(故障转移)
  

  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。

• 动态扩容

因为LTS各个节点都是无状态的，所以支持动态增加删除节点，达到负载均衡的目的

环境准备

• 1. Java JDK
  

  因为LTS是使用Java语言编写的，所以必须要有个Java编译运行环境，目前LTS支持JDK1.6及以上版本。

• 2. Maven

LTS项目是基于Maven做项目依赖管理的，所以用户机器上需要配置Maven环境

• 3. Zookeeper/Redis

因LTS目前支持Zookeeper和Redis作为注册中心，主要用于节点信息暴露、监听、master节点选举。用于选择其一即可，建议zookeeper。

• 4. Mysql/Mongodb

LTS目前支持Mysql和mongodb作为任务队列的存储引擎。用户同样的选择其中一个即可。

部署

部署建议

1. Admin后台: 建议Admin后台单独部署，默认会嵌入一个Monitor
2. Monitor：默认在Admin后台进程中有一个，如果一个不够，也可以单独启动多个
3. JobTracker: 建议单独部署
4. JobClient:,这个是提交任务的工程,一般是和业务相关的,所以会放在业 务工程中, 当然也要看业务场景
5. TaskTracker,这个因为是跑任务的,具体看业务场景, 一般情况下也可以是独立部署

1. JobTracker和LTS-Admin部署

提供(cmd)windows和(shell)linux两种版本脚本来进行编译和部署:

1. 运行根目录下的sh build.sh或build.cmd脚本，会在dist目录下生成lts-{version}-bin文件夹

1. 下面是其目录结构，其中bin目录主要是JobTracker和LTS-Admin的启动脚本。jobtracker 中是 JobTracker的配置文件和需要使用到的jar包，lts-admin是LTS-Admin相关的war包和配置文件。 lts-{version}-bin的文件结构

-- lts-${version}-bin |-- bin | |-- jobtracker.cmd | |-- jobtracker.sh | |-- lts-admin.cmd | |-- lts-admin.sh | |-- lts-monitor.cmd | |-- lts-monitor.sh | |-- tasktracker.sh |-- conf | |-- log4j.properties | |-- lts-admin.cfg | |-- lts-monitor.cfg | |-- readme.txt | |-- tasktracker.cfg | |-- zoo | |-- jobtracker.cfg | |-- log4j.properties | |-- lts-monitor.cfg |-- lib | |-- *.jar |-- war |-- jetty | |-- lib | |-- *.jar |-- lts-admin.war

JobTracker启动

如果你想启动一个节点，直接修改下conf/zoo下的配置文件，然后运行 sh jobtracker.sh zoo start即可，如果你想启动两个JobTracker节点，那么你需要拷贝一份zoo,譬如命名为zoo2,修改下zoo2下的配置文件，然后运行sh jobtracker.sh zoo2 start即可。logs文件夹下生成jobtracker-zoo.out日志。

LTS-Admin启动

修改conf/lts-monitor.cfg和conf/lts-admin.cfg下的配置，然后运行bin下的sh lts-admin.sh或lts-admin.cmd脚本即可。logs文件夹下会生成lts-admin.out日志，启动成功在日志中会打印出访问地址，用户可以通过这个访问地址访问了。

2. JobClient（部署）使用

需要引入lts的jar包有lts-jobclient-{version}.jar，lts-core-{version}.jar 及其它第三方依赖jar。

API方式启动

　　Spring XML方式启动

　　Spring 全注解方式

3. TaskTracker(部署使用)

需要引入lts的jar包有lts-tasktracker-{version}.jar，lts-core-{version}.jar 及其它第三方依赖jar。

定义自己的任务执行类

public class MyJobRunner implements JobRunner { private final static BizLogger bizLogger = LtsLoggerFactory.getBizLogger(); @Override public Result run(Job job) throws Throwable { try { // TODO 业务逻辑 // 会发送到 LTS (JobTracker上) bizLogger.info("测试，业务日志啊啊啊啊啊"); } catch (Exception e) { return new Result(Action.EXECUTE_FAILED, e.getMessage()); } return new Result(Action.EXECUTE_SUCCESS, "执行成功了，哈哈"); } }

API方式启动

TaskTracker taskTracker = new TaskTracker(); taskTracker.setJobRunnerClass(MyJobRunner.class); taskTracker.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181"); taskTracker.setNodeGroup("test_trade_TaskTracker"); taskTracker.setClusterName("test_cluster"); taskTracker.setWorkThreads(20); taskTracker.start();

Spring XML方式启动

<bean id="taskTracker" class="com.github.ltsopensource.spring.TaskTrackerAnnotationFactoryBean" init-method="start"> <property name="jobRunnerClass" value="com.github.ltsopensource.example.support.MyJobRunner"/> <property name="bizLoggerLevel" value="INFO"/> <property name="clusterName" value="test_cluster"/> <property name="registryAddress" value="zookeeper://127.0.0.1:2181"/> <property name="nodeGroup" value="test_trade_TaskTracker"/> <property name="workThreads" value="20"/> <property name="masterChangeListeners"> <list> <bean class="com.github.ltsopensource.example.support.MasterChangeListenerImpl"/> </list> </property> <property name="configs"> <props> <prop key="job.fail.store">leveldb</prop> </props> </property> </bean>

Spring注解方式启动

@Configuration public class LTSSpringConfig implements ApplicationContextAware { private ApplicationContext applicationContext; @Override public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException { this.applicationContext = applicationContext; } @Bean(name = "taskTracker") public TaskTracker getTaskTracker() throws Exception { TaskTrackerAnnotationFactoryBean factoryBean = new TaskTrackerAnnotationFactoryBean(); factoryBean.setApplicationContext(applicationContext); factoryBean.setClusterName("test_cluster"); factoryBean.setJobRunnerClass(MyJobRunner.class); factoryBean.setNodeGroup("test_trade_TaskTracker"); factoryBean.setBizLoggerLevel("INFO"); factoryBean.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181"); factoryBean.setMasterChangeListeners(new MasterChangeListener[]{ new MasterChangeListenerImpl() }); factoryBean.setWorkThreads(20); Properties configs = new Properties(); configs.setProperty("job.fail.store", "leveldb"); factoryBean.setConfigs(configs); factoryBean.afterPropertiesSet(); // factoryBean.start(); return factoryBean.getObject(); } }

包引入说明

1. JobTracker,JobClient,TaskTracker都需要引入的包

1.1 lts-core

<dependency> <groupId>com.github.ltsopensource</groupId> <artifactId>lts-core</artifactId> <version>${lts版本号}</version> </dependency>

1.2 zk客户端包

二选一, 通过 addConfig(“zk.client”, “可选值: curator, zkclient, lts”) 设置, 如果用lts,可以不用引入包

zkclient

<dependency> <groupId>com.github.sgroschupf</groupId> <artifactId>zkclient</artifactId> <version>0.1</version> </dependency>

curator

<dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-recipes</artifactId> <version>2.9.1</version> </dependency>

zookeeper包

<dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> <version>${zk.version}</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.jboss.netty</groupId> <artifactId>netty</artifactId> </exclusion> <exclusion> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency>

1.3 通讯包

netty或者mina, 二选一, 通过 addConfig(“lts.remoting”, “可选值: netty, mina”) 设置

netty

<dependency> <groupId>io.netty</groupId> <artifactId>netty-all</artifactId> <version>4.0.20.Final</version> </dependency>

mina

<dependency> <groupId>org.apache.mina</groupId> <artifactId>mina-core</artifactId> <version>2.0.9</version> </dependency>

1.4 json包

fastjson或者jackson, 二选一, 通过 addConfig(“lts.json”, “可选值: fastjson, jackson”) 设置

fastjson

<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson</artifactId> <version>1.2.7</version> </dependency>

jackson

<dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-core</artifactId> <version>2.6.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId> <artifactId>jackson-databind</artifactId> <version>2.6.3</version> </dependency>

1.5 日志包

可以选用 slf4j, jcl, log4j, 或者使用jdk原生logger LoggerFactory.setLoggerAdapter(“可选值: slf4j, jcl, log4j, jdk”), 不手动设置, 默认按这个顺序加载

log4j

<dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.16</version> </dependency>

slf4j

<dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>1.7.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> <version>1.7.5</version> </dependency>

jcl

<dependency> <groupId>commons-logging</groupId> <artifactId>commons-logging-api</artifactId> <version>1.1</version> </dependency>

1.6

如果需要spring的话,需要引入lts-spring及spring的相关包

<dependency> <groupId>com.github.ltsopensource</groupId> <artifactId>lts-spring</artifactId> <version>${lts版本号}</version> </dependency>

2. 对于JobTracker端

2.1 必须引入的包:

<dependency> <groupId>com.github.ltsopensource</groupId> <artifactId>lts-jobtracker</artifactId> <version>${lts版本号}</version> </dependency>

2.2 除了基础包之外还需要引入任务队列的包(可以是mongo或者mysql)

mysql

<dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>5.1.26</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.0.14</version> </dependency>

mongo

<dependency> <groupId>org.mongodb.morphia</groupId> <artifactId>morphia</artifactId> <version>1.0.0-rc1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.mongodb</groupId> <artifactId>mongo-java-driver</artifactId> <version>3.0.2</version> </dependency>

3. JobClient需要引入的包

必须引入的包

<dependency> <groupId>com.github.ltsopensource</groupId> <artifactId>lts-jobclient</artifactId> <version>${project.version}</version> </dependency>

FailStore存储包(四选一)

通过 jobClient.addConfig(“job.fail.store”, “可选值: leveldb, mapdb, berkeleydb, rocksdb”) 设置

mapdb

<dependency> <groupId>org.mapdb</groupId> <artifactId>mapdb</artifactId> <version>2.0-beta10</version> </dependency>

leveldb

<dependency> <groupId>org.fusesource.leveldbjni</groupId> <artifactId>leveldbjni-all</artifactId> <version>1.2.7<version> </dependency>

berkeleydb

<dependency> <groupId>com.sleepycat</groupId> <artifactId>je</artifactId> <version>5.0.73</version> </dependency>

rocksdb

<dependency> <groupId>org.rocksdb</groupId> <artifactId>rocksdbjni</artifactId> <version>3.10.1</version> </dependency>

3. TaskTracker需要引入的包

必须引入的包

<dependency> <groupId>com.github.ltsopensource</groupId> <artifactId>lts-tasktracker</artifactId> <version>${project.version}</version> </dependency>

FailStore存储包(四选一)

通过 taskTracker.addConfig(“job.fail.store”, “可选值: leveldb, mapdb, berkeleydb, rocksdb”) 设置

mapdb

<dependency> <groupId>org.mapdb</groupId> <artifactId>mapdb</artifactId> <version>2.0-beta10</version> </dependency>

leveldb

<dependency> <groupId>org.fusesource.leveldbjni</groupId> <artifactId>leveldbjni-all</artifactId> <version>1.2.7<version> </dependency>

berkeleydb

<dependency> <groupId>com.sleepycat</groupId> <artifactId>je</artifactId> <version>5.0.73</version> </dependency>

rocksdb

<dependency> <groupId>org.rocksdb</groupId> <artifactId>rocksdbjni</artifactId> <version>3.10.1</version> </dependency>