Elastic Job：大规模数据库管理的利器 (elastic job 数据库)

随着互联网技术的快速发展，越来越多的企业需要面对海量的数据处理和管理，而数据库是其中至关重要的一环。然而，在面对数以千计的服务器和数以万计的数据库表时，如何保证数据的高效稳定、以及管理的便利性已成为了一项极具挑战性的任务。而Elastic Job正是为解决这个难题而设计的分布式数据库管理工具，它不仅实现了数据自动分片和负载均衡，还提供了一系列强大的管理功能。

什么是Elastic Job

Elastic Job是当今主流的分布式数据库管理工具之一，它是由阿里巴巴公司开发的一套开源项目，旨在为Java程序员提供面向大规模数据处理的可靠、高效、易用的解决方案。Elastic Job的核心功能是实现数据自动分片、负载均衡，以及高可用性的分布式调度管理。

Elastic Job的特点

分布式处理

Elastic Job采用分布式处理模式，可以将数据分散存储在多台服务器中，同时实现数据自动分片和调度管理。它不仅提高了数据处理的效率和稳定性，还大大减轻了服务器的负担。

自动化管理

Elastic Job拥有一套高效的自动化管理系统，可以实现数据的实时监控、异常处理、备份和恢复等工作。并可根据业务需求进行定制化配置，使得数据管理更加灵活方便。

易用性

Elastic Job的开发者十分注重易用性，它提供了丰富的API和开发文档，让开发者可以很轻松地集成该工具到项目中。除此之外，Elastic Job的界面也十分直观明了，可以方便地进行配置和管理。

强大的扩展性

Elastic Job是非常灵活的工具，支持多种数据源，如关系型数据库、NoSQL数据库、MQ、Elasticsearch等。同时，对于一些特定的场景，也可以自定义插件来扩展它的功能。

Elastic Job的应用场景

在实际的应用中，Elastic Job常常被用于以下场景：

1. 高性能数据查询

由于Elastic Job支持分布式存储和自动化调度，因此可以实现较高的并发性能。这使得它在处理大量数据查询、数据分析等场景下非常有优势。

2. 实时数据处理

随着互联网应用的日益广泛，很多业务场景需要能够处理大数据流，比如实时日志分析、实时监控等。Elastic Job正是一款能够满足这些需求的高效工具。

3. 数据库备份与恢复

对于大规模的数据存储来说，备份和恢复是必不可少的工作，也是保证数据安全性的重要途径。Elastic Job提供了数据自动备份和高效恢复功能，可以为企业节省大量的手动操作。

在当今数字化时代，数据已经成为企业经营的生命，而Elastic Job可以为企业在大规模数据管理方面提供有效的解决方案。通过分布式数据处理、自动化管理、易用性和扩展性等优势，Elastic Job助力企业实现数据高效稳定、便利管理，让企业更好地进行数据驱动业务创新。

相关问题拓展阅读：

• 分布式定时任务调度框架实践

分布式定时任务调度框架实践

分布式任务调度框架几乎是每个大型应用必备的工具，本文介绍了任务调度框架使用的需求背景和痛点，对业界普遍使用的开源分布式任务调度框架的使用进行了探究实践，并分析了这几种框架的优劣势和对自身业务的思考。

一、业务背景桐租

1.1 为什么需要使用定时任务调度

（1）时间驱动处理场景：

整点发送优惠券，每天更新收益，每天刷新标签数据和人群数据。

（2）批量处理数据：

按月批量统计报表数据，批量更新短信状态，实时性要求不高。

（3）异步执行解耦：

活动状态刷新，异步执行离线查询，与内部逻辑解耦。

1.2 使用需求和痛点

（1）任务执行监控告警能力。

（2）任务可灵活动态配置，无需重启。

（3）业务透明，低耦合，配置精简，开发方便。

（4）易测试。

（5）高可用，无单点故障。

（6）任务不可重复执行，防止逻辑异常。

（7）大任务的分发并行处理能力。

二、开源框架实践与 探索

2.1 Java 原生 Timer 和

ScheduledExecutorService

2.1.1 Timer使用

Timer缺陷：

由于上述缺陷，尽量不要使用Timer， idea中也会明确提示，使用ScheduledThreadPoolExecutor替代Timer 。

2.1.2 ScheduledExecutorService使用

ScheduledExecutorService对于Timer的缺陷进行了修补，首先ScheduledExecutorService内部实现是ScheduledThreadPool线程池，可以支持多个任务并发执行。

对于某一个线程执行的任务出现异常，也会处理，不会影响其他线程任务的执行，另外ScheduledExecutorService是基于时间间隔的延迟，执行不会由于系统时间的改变发生变化。

当然，ScheduledExecutorService也有自己的局限性局尘兆：只能根据任务的延迟来进行调度，无法满足基于绝对时间和日历调度的需求。

2.2 Spring Task

2.2.1 Spring Task 使用

spring task 是spring自主开发的轻量级定时任务框架，不需要依赖其他额外的包，配置较为简单。

此处使用注解配置

2.2.2 Spring Task缺陷

Spring Task 本身不支持持久化，也没有推出官方的分布式集群模式，只能靠开发者在业务应用中自己手动扩展实现，无法满足可视化，易配置的需求。

2.3 永远经典的 Quartz

2.3.1 基本介绍

Quartz框架是Java领域最著名的开源任务调度工具，也是目前事实上的定时任务标准，几乎全部的开源定时任务框架都是基于Quartz核心调度构建而成。

2.3.2 原理解析

核心组件和架构

关键概念

（1）

Scheduler

：任务兄冲调度器，是执行任务调度的控制器。本质上是一个计划调度容器，注册了全部Trigger和对应的JobDetail， 使用线程池作为任务运行的基础组件，提高任务执行效率。

（2）

Trigger

：触发器，用于定义任务调度的时间规则，告诉任务调度器什么时候触发任务，其中CronTrigger是基于cron表达式构建的功能强大的触发器。

（3）

Calendar

：日历特定时间点的。一个trigger可以包含多个Calendar，可用于排除或包含某些时间点。

（4）

JobDetail

：是一个可执行的工作，用来描述Job实现类及其它相关的静态信息，如Job的名称、监听器等相关信息。

（5）

Job

：任务执行接口，只有一个execute方法，用于执行真正的业务逻辑。

（6）

JobStore

：任务存储方式，主要有RAMJobStore和JDBCJobStore，RAMJobStore是存储在JVM的内存中，有丢失和数量受限的风险，JDBCJobStore是将任务信息持久化到数据库中，支持集群。

2.3.3 实践说明

（1）关于Quartz的基本使用

（2）业务使用要满足动态修改和重启不丢失， 一般需要使用数据库进行保存。

（3）组件化

（4）扩展

2.3.4 缺陷和不足

（1）需要把任务信息持久化到业务数据表，和业务有耦合。

（2）调度逻辑和执行逻辑并存于同一个项目中，在机器性能固定的情况下，业务和调度之间不可避免地会相互影响。

（3）quartz集群模式下，是通过数据库独占锁来唯一获取任务，任务执行并没有实现完善的负载均衡机制。

2.4 轻量级神器 XXL-JOB

2.4.1 基本介绍

XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，主打特点是平台化，易部署，开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，代码仍在持续更新中。

主要提供了任务的动态配置管理、任务监控和统计报表以及调度日志几大功能模块，支持多种运行模式和路由策略，可基于对应执行器机器集群数量进行简单分片数据处理。

2.4.2 原理解析

2.1.0版本前核心调度模块都是基于quartz框架，2.1.0版本开始自研调度组件，移除quartz依赖 ，使用时间轮调度。

2.4.3 实践说明

详细配置和介绍参考官方文档。

2.4.3.1 demo使用：

@JobHandler(value=”offlineTaskJobHandler”) ，实现业务逻辑即可。（注：此次引入了dubbo，后文介绍）。

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示例2：分片广播任务。

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2.4.3.2 整合dubbo

（1）引入dubbo-spring-boot-starter和业务facade jar包依赖。

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（2）配置文件加入dubbo消费端配置（可根据环境定义多个配置文件，通过profile切换）。

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（3）代码中通过@Reference注入facade接口即可。

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（4）启动程序加入@EnableDubboConfiguration注解。

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2.4.4 任务可视化配置

内置了平台项目，方便了开发者对任务的管理和执行日志的监控，并提供了一些便于测试的功能。

2.4.5 扩展

（1）任务监控和报表的优化。

（2）任务报警方式的扩展，比如加入告警中心，提供内部消息，短信告警。

（3）对实际业务内部执行出现异常情况下的不同监控告警和重试策略。

2.5 高可用 Elastic-Job

2.5.1 基本介绍

Elastic-Job是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。

Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务。

Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等服务。

可惜的是已经两年没有迭代更新记录。

2.5.2 原理解析

2.5.3 实践说明

2.5.3.1 demo使用

（1）安装zookeeper，配置注册中心config，配置文件加入注册中心zk的配置。

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（2）配置数据源config，并配置文件中加入数据源配置。

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（3）配置事件config。

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（4）为了便于灵活配置不同的任务触发事件，加入ElasticSimpleJob注解。

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（5）对配置进行初始化。

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（6）实现 SimpleJob接口，按上文中方法整合dubbo, 完成业务逻辑。

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2.6 其余开源框架

（1）

Saturn

：Saturn是唯品会开源的一个分布式任务调度平台，在Elastic Job的基础上进行了改造。

（2）

SIA-TASK

：是宜信开源的分布式任务调度平台。

三、优劣势对比和业务场景适配思考

业务思考：

四、结语

对于并发场景不是特别高的系统来说，xxl-job配置部署简单易用，不需要引入多余的组件，同时提供了可视化的控制台，使用起来非常友好，是一个比较好的选择。希望直接利用开源分布式框架能力的系统，建议根据自身的情况来进行合适的选型。

附：参考文献

高可用架构

改变互联网的构建方式

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