springcloud:新一代分布式定时任务框架——PowerJob
作者:mmseoamin日期:2024-01-18

0. 引言

之前我们讲解过主流的分布式定时任务框架xxl-job,随着技术的迭代更新,更多的定时任务框架也开始出现,今天我们来看一看新一代的定时任务框架PowerJob

1. PowerJob简介

PowerJob是基于java开发的企业级的分布式任务调度平台,与xxl-job一样,基于web页面实现任务调度配置与记录,使用简单,上手快速,因此迅速得到用户的欢迎。

相对于其他定时任务框架具有无锁化设计,更强悍的性能支撑,我们通过官网的产品对比可以了解详情。

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官网文档:http://www.powerjob.tech/

定时任务类型

与传统的定时任务框架对比,powerJob支持更多的定时任务类型:

  • API: 通过客户端提供的api接口触发,服务端不会主动调度,适用于与业务服务上下连接或只调度一次的业务场景

  • CRON: 通过cron表达式调度,这是多数定时任务框架都支持的

  • 固定频率:每隔多少毫秒执行一次。

  • 固定延迟:延迟多少毫秒执行一次

  • 工作流:配合工作流进行调度,服务端不会主动调度,当工作流节点执行到该任务时运行。

    2. PowerJob安装

    PowerJob支持两种安装方式,一是通过jar包运行,一是通过docker安装

    docker的安装较为简单,且官网有详细说明,这里就不单独讲解了,大家可参考官方文档:

    PowerJob通过docker-compose安装

    我们讲解通过jar形式运行的,

    1、首先我们可以在github上下载源码,可以自己编译打包

    https://github.com/PowerJob/PowerJob

    可以在releases中下载指定版本,这里我们直接下载当前最新版

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    2、在IDE中打开后,我们powerjob-server就是我们要的服务端源码,可以直接编译,而powerjob-worker-samples就是springboot下的使用示例

    3、在运行编译服务端之前,我们需要先创建数据库,在指定的数据库下创建即可

    CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `powerjob-daily` DEFAULT CHARSET utf8mb4
    

    4、然后将powerjob-server/powerjob-server-starter下的application-daily.properties配置文件中的数据库配置改成你服务器的

    其中daily,pre,product 表示日常、预生产、生产环境下的配置,与我们常见的dev, test, prod类似,可以根据需要进行调整

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    其中还有邮箱及其他配置,如果有需要也可以调整,服务端的参数配置可参考官网文档:

    https://www.yuque.com/powerjob/guidence/bdvp1u

    5、我们先来本地运行启动类PowerJobServerApplication一下试试,启动成功后,访问http://localhost:7700,出现登陆页则说明运行成功

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    6、先注册一个执行器,注意这里的应用名称不能顺便取,下文在客户端的配置的app-name要与该名称保持一致

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    7、然后用该执行器名和密码登录

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    8、如下,我们就登录成功了

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    9、如果需要发布到服务器或虚拟机上运行,可以进行编译打包操作:

    (1)点击mvn install 将依赖包打包到本地仓库

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    注意,如果这里报错 Please refer to /Library/project/study/java/PowerJob-4.3.2/powerjob-server/powerjob-server-starter/target/surefire-reports for the individual test results. 那么可以将maven的健康检查关闭

    点击如图所示按钮,并且看到test置灰,则表示关闭

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    (2)执行mvn package打包项目

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    10、在powerjob-server-starter的target目录下即可看到打包出来的jar,将其上传到指定服务器,通过java -jar指令即可运行

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    2. 定时任务创建

    1、创建一个springboot项目,用于定时任务客户端,引入客户端依赖,如果是spring或其他java项目引入,可参考官网文档:https://www.yuque.com/powerjob/guidence/ygonln

    
                tech.powerjob
                powerjob-worker-spring-boot-starter
                4.3.2
    
    

    2、修改配置文件

    powerjob:
      worker:
        enabled: true
        enable-test-mode: false
        # 数据传输端口,默认27777
        port: 27777
        # 应用名称,与服务端创建的应用账号的名称保持一致
        app-name: powerjob-agent-test
        # 服务端地址,多个用,隔开
        server-address: 127.0.0.1:7700
        # 通讯协议,4.3.0之后支持http和akka,4.3.0之前仅支持akka,官方推荐http
        protocol: http
        # 任务返回结果信息的最大长度,超过该值将被截断
        max-result-length: 4096
        # 同时运行的轻量级任务数量上限
        max-lightweight-task-num: 1024
        # 同时运行的重量级任务数量上限
        max-heavy-task-num: 64
    

    3、启动类上添加注解@EnableScheduling

    4、通过申明BasicProcessor接口,实现process方法来书写一个简单的定时任务示例类,注意要声明为bean

    /**
     * @author benjamin_5
     * @Description 简单任务执行器
     * @date 2023/5/3
     */
    @Component
    public class SimpleJobServer implements BasicProcessor {
        @Override
        public ProcessResult process(TaskContext taskContext) throws Exception {
            String jobParams = taskContext.getJobParams();
            System.out.println("参数: " + jobParams);
            System.out.println("定时任务执行");
            return new ProcessResult(true, "定时任务执行成功");
        }
    }
    

    5、启动客户端项目,运行成功后,可以在服务端首页看到机器实例

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    6、服务端任务管理点击新建任务

    其中处理器配置是通过书写处理器的全类路径名来声明的,比如我这里是com.example.powerjobdemo.job.SimpleJobServer

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    7、创建成功后,可以在列表看到新建的任务

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    8、打开客户端控制台,也能看到输出的参数和执行打印,说明任务执行成功

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    9、同时我们可以在运行记录中看到执行日志

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    至此,针对powerjob的最简单使用就完成了,接下来我们继续来看关于powjob的配置详解

    3. 任务配置参数详解

    创建任务时我们可以看到如下图所示的配置:

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    • 定时信息:

      主要选择定时任务类型,支持API, CRON,固定频率、固定延迟、工作流、每日固定间隔等几种定时任务类型。

      • 生命周期:

        这是比其他任务框架更便捷的功能,指定了任务的生效周期,如果该任务是预定某时间段内执行的,可以通过该参数配置

        • 执行配置:

          执行类型支持单机执行、广播执行、Map执行、MapReduce执行

          单机执行表示只需要有一个节点执行任务即可的场景

          广播执行表示需要全部节点一同执行的场景,比如清除机器日志、各节点数据统计

          Map与MapReduce执行都是表示分布式、分批执行,用来拆分计算量、耗时较大的任务,区别在于Map执行是一种简单的数据处理逻辑,特点是将输入数据拆分成多个子块,并交给多个分布式节点同时执行,以提高数据处理效率,适用于简单的数据处理场景

          MapReduce执行是一种大数据处理框架,处理逻辑是将复杂的数据处理拆分成Map和Reduce阶段进行处理,通过数据分组计算后合并来提供数据处理效率,更适合复杂的大数据场景