本文讲述了一种利用 XXL-JOB 来进行分片任务处理的方法,另外加入对执行节点数的灵活控制。

场景

现在一张数据表里有大量数据需要某个服务端应用来处理,要求:


  1. 能够并行处理;
  2. 能够较灵活地控制并行任务数量。
  3. 压力较均衡地分散到不同的服务器节点;

思路

因为需要并行处理同一张数据表里的数据,所以比较自然地想到了分片查询数据,可以利用对 id 取模的方法进行分片,避免同一条数据被重复处理。

根据第 1、2 点要求,本来想通过对线程池的动态配置来实现,但结合第 3 点来考虑,服务器节点数量有可能会变化,节点之间相互无感知无通信,自己在应用内实现一套调度机制可能会很复杂。

如果有现成的独立于这些服务器节点之外的调度器就好了——顺着这个思路,就想到了已经接入的分布式任务调度平台 XXL-JOB,而在阅读其 ​​官方文档​​ 后发现「分片广播 & 动态分片」很贴合这种场景。

利用 XXL-JOB 实现灵活控制的分片处理_定时任务

方案


  1. 利用 XXL-JOB 的路由策略「分片广播」来调度定时任务;
  2. 通过任务参数传入执行任务节点数量;
  3. 定时任务逻辑里,根据获取到的分片参数、执行任务节点数量,决策当前节点是否需要执行,分片查询数据并处理:

    • 如果 分片序号 > (执行任务节点数量 - 1),则当前节点不执行任务,直接返回;
    • 否则,取 分片序号执行任务节点数量 作为分片参数,查询数据并处理。


这样,我们可以实现灵活调度 [1, N] 个节点并行执行任务处理数据。

主要代码示例

JobHandler 示例:

@XxlJob("demoJobHandler")
public void execute() {
String param = XxlJobHelper.getJobParam();
if (StringUtils.isBlank(param)) {
XxlJobHelper.log("任务参数为空");
XxlJobHelper.handleFail();
return;
}

// 执行任务节点数量
int executeNodeNum = Integer.valueOf(param);
// 分片序号
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
// 分片总数
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

if (executeNodeNum <= 0 || executeNodeNum > shardTotal) {
XxlJobHelper.log("执行任务节点数量取值范围[1,节点总数]");
XxlJobHelper.handleFail();
return;
}

if (shardIndex > (executeNodeNum - 1)) {
XxlJobHelper.log("当前分片 {} 无需执行", shardIndex);
XxlJobHelper.handleSuccess();
return;
}

shardTotal = executeNodeNum;

// 分片查询数据并处理
process(shardIndex, shardTotal);

XxlJobHelper.handleSuccess();
}

分片查询数据示例:

select field1, field2 
from table_name
where ...
and mod(id, #{shardTotal}) = #{shardIndex}
order by id limit #{rows};

进一步思考


  1. 如果需要更大的并发量,需要有大于应用节点数量的任务并行,如何处理?两种思路:

    • 通过任务参数传入一个并发数,单个节点在处理任务时,将查询到的数据按这个数字进行再分片,交由线程池并行处理;
    • 配置 M 个定时任务,指定相同的 JobHandler,给它们编号 0、1、2…M,并将定时任务编号和 M 这两个数,由任务参数传入,定时任务逻辑里,先根据分片参数、定时任务编号、M,重新计算出新的分片参数,如 分片序号 = (分片序号 * M) + 定时任务编号分片总数 = 分片总数 * M,再查询数据并处理。

  2. 如果有可能频繁调整任务执行逻辑,包括可能要新增任务参数等,而不想重启服务器,如何解决?
    可以考虑使用 XXL-JOB 的「GLUE模式」任务,能够在线编辑和更新定时任务执行逻辑。

参考