Quartz集群实战及原理解析
选Quartz的团队基本上是冲着Quartz本身实现的集群去的, 不然JDK自带Timer就可以实现相同的功能, 而Timer存在的单点故障是生产环境上所不能容忍的。 在自己造个有负载均衡和支持集群(高可用、伸缩性)的调度框架又影响项目的进度, 所以大多数团队都直接使用了Quartz来作为调度框架。
一、 Quartz集群的架构图:
二、 Quartz集群配置:
<!-- 调度任务 --> <bean id="jobDetail" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailFactoryBean"> <property name="jobClass" value="全类名" /> <property name="durability" value="true"/> <property name="targetMethod" value="execute" /> <property name="concurrent" value="true" /> --> <!-- <property name="shouldRecover" value="true" /> --> </bean> <!-- 调度工厂 --> <bean id="scheduler" lazy-init="false" autowire="no" class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <!-- 注册JobDetails --> <property name="jobDetails"> <list> <ref bean="jobDetail"/> </list> </property> <!--可选,QuartzScheduler 启动时更新己存在的Job,这样就不用每次修改targetObject后删除qrtz_job_details表对应记录了 --> <property name="overwriteExistingJobs" value="true"/> <!-- 属性 --> <property name="quartzProperties"> <props> <!-- 集群要求必须使用持久化存储 --> <prop key="org.quartz.jobStore.class">org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreCMT</prop> <prop key="org.quartz.scheduler.instanceName">EventScheduler</prop> <!-- 每个集群节点要有独立的instanceId --> <prop key="org.quartz.scheduler.instanceId">AUTO</prop> <!-- Configure ThreadPool --> <prop key="org.quartz.threadPool.class">org.quartz.simpl.SimpleThreadPool</prop> <prop key="org.quartz.threadPool.threadCount">50</prop> <prop key="org.quartz.threadPool.threadPriority">5</prop> <prop key="org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread">true</prop> <!-- Configure JobStore --> <prop key="org.quartz.jobStore.misfireThreshold">60000</prop> <prop key="org.quartz.jobStore.driverDelegateClass">org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate</prop> <prop key="org.quartz.jobStore.tablePrefix">SCHEDULER_</prop> <prop key="org.quartz.jobStore.maxMisfiresToHandleAtATime">10</prop> <!-- 开启集群 --> <prop key="org.quartz.jobStore.isClustered">true</prop> <prop key="org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval">20000</prop> <prop key="org.quartz.jobStore.dontSetAutoCommitFalse">true</prop> <prop key="org.quartz.jobStore.txIsolationLevelSerializable">false</prop> <prop key="org.quartz.jobStore.dataSource">myDS</prop> <prop key="org.quartz.jobStore.nonManagedTXDataSource">myDS</prop> <prop key="org.quartz.jobStore.useProperties">false</prop> <!-- Configure Datasources --> <prop key="org.quartz.dataSource.myDS.driver">com.mysql.jdbc.Driver</prop> <prop key="org.quartz.dataSource.myDS.URL">${db.url}</prop> <prop key="org.quartz.dataSource.myDS.user">${db.username}</prop> <prop key="org.quartz.dataSource.myDS.password">${db.password}</prop> <prop key="org.quartz.dataSource.myDS.maxConnections">10</prop> <prop key="org.quartz.dataSource.myDS.validationQuery">select 0 from dual</prop> </props> </property> <property name="applicationContextSchedulerContextKey" value="applicationContext" /> </bean>
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)?
正如上面架构图所示, 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。
如果之前看过这篇 Quartz按时启动原理就应该了解到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。
集群配置里面有一个配置项:
<prop key="org.quartz.jobStore.class">org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreCMT</prop>源码可以看到JobStoreCMT extends JobStoreSupport, 在QuartzSchedulerThread的run方法里面调用的acquireNextTriggers、 triggersFired、 releaseAcquiredTrigger方法都进行了加锁处理。
以acquireNextTriggers为例:
而LOCK_TRIGGER_ACCESS其实就是一个JAVA常量
protected static final String LOCK_TRIGGER_ACCESS = "TRIGGER_ACCESS";
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(); } 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); } } }
getLockHandler那么可以思考下这个LockHandler怎么来的?
最后发现在JobStoreSupport的initail方法赋值了:
public void initialize(ClassLoadHelper loadHelper, SchedulerSignaler signaler) throws SchedulerConfigException { ... // 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); } if (getUseDBLocks()) { ... // 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()); } } }
可以在StdRowLockSemaphore里面看到:
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 + ", ?)";可以看出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。
Quartz的锁存放在:
CREATE TABLE `scheduler_locks` ( `SCHED_NAME` varchar(120) NOT NULL COMMENT '调度名', `LOCK_NAME` varchar(40) NOT NULL COMMENT '锁名', PRIMARY KEY (`SCHED_NAME`,`LOCK_NAME`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
锁名和上述常量一一对应:
有可能你的任务不能支持并发执行(因为有可能任务还没执行完, 下一轮就trigger了, 如果没做同步处理可能造成严重的数据问题), 那么在任务类加上注解:
@DisallowConcurrentExecution
设置@DisallowConcurrentExecution以后程序会等任务执行完毕以后再去执行
四、 参考资料
Quartz官网: http://quartz-scheduler.org/documentation/quartz-2.x/tutorials/tutorial-lesson-11