如何正确的使用elastic-job

本篇文章为大家展示了如何正确的使用elastic-job，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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1、Docker基础命令

docker ps 列出当前正在运行的容器
docker ps -a 列出全部的容器
docker rm 容器ID 移除容器
docker images 全部镜像

运行zookeeper:
docker run --name elasticzookeeper -p 2181:2181 -v /Users/abc/Desktop/WorkSpace/DockerData/elsaticzookeeper/data:/data/ -d zookeeper
docker run 运行一个容器  —name 给容器起个名字（标识，docker不能重复） -p 宿主端⼝口:容器器端⼝口  -v  宿主⽬目录:容器器⽬目录，挂载磁盘卷  -d 后台运行容器

docker exec -it 容器id  bash  登录到容器中

2、elastic-job

我们可以参考官方的文档（有中文的），很详细有具体的使用，http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/00-overview/

elastic-job是什么：

(摘自官网)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；Job-Cloud采用自研Mesos Framework的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等功能（PS:我在这里只说Elastic-Job-Lite，因为Job-Cloud我没去研究）。简单的说Elastic-Job-Lite就是一个分布式定时任务。

怎么使用elastic-job：

1、maven依赖：


  com.dangdang
  elastic-job-lite-spring
  2.1.5




  com.dangdang
  elastic-job-lite-core
  2.1.5

2、简单的列子

2.1写简单的定时任务的代码

public class FirstSimpleJobDemo implements SimpleJob {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FirstSimpleJobDemo.class);

    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {

        int shardingTotalCount = shardingContext.getShardingTotalCount();
        int item = shardingContext.getShardingItem();
        String shardingParameter = shardingContext.getShardingParameter();

        logger.info("shardingTotalCount:{},shardingParameter:{}",shardingTotalCount,shardingParameter);

        logger.info("----- ThredID:{},当前分片项:{}",Thread.currentThread().getId(),item);



    }
}

只要实现SimpleJob类然后实现execute就可以了，在execute中写我们的定时任务处理逻辑。

（摘自官网）SimpleJob 意为简单实现，未经任何封装的类型。需实现SimpleJob接口。该接口仅提供单一方法用于覆盖，此方法将定时执行。与Quartz原生接口相似，但提供了弹性扩缩容和分片等功能。看下官方的demo

public class MyElasticJob implements SimpleJob {
    
    @Override
    public void execute(ShardingContext context) {
        switch (context.getShardingItem()) {
            case 0: 
                // do something by sharding item 0
                break;
            case 1: 
                // do something by sharding item 1
                break;
            case 2: 
                // do something by sharding item 2
                break;
            // case n: ...
        }
    }
}

使用context.getShardingItem()使用多线程对不同的数据做不同的处理。

我们还可以实现Dataflow类型作业用来处理流作业，Script类型作业，用来处理脚本作业。具体可以查看官方文档。

2.2定时任务的配置：

a)需要配置注册中心

代码如下：

其中参数的意思为：

server-lists 连接Zookeeper服务器的列表
namespace Zookeeper的命名空间
base-sleep-time-milliseconds 等待重试的间隔时间的初始值
max-sleep-time-milliseconds 等待重试的间隔时间的最大值
maxRetries 最大重试次数

其具体使用和参数的单位等请去官网的配置手册中查看。

b)配置任务

其中参数的意思为：

id 作业名称
class 作业实现类，需实现ElasticJob接口
registry-center-ref 注册中心Bean的引用，需引用reg:zookeeper的声明
sharding-total-count 作业分片总数
sharding-item-parameters 分片序列号和参数用等号分隔，多个键值对用逗号分隔分片序列号从0开始，不可大于或等于作业分片总数
overwrite 本地配置是否可覆盖注册中心配置,如果可覆盖，每次启动作业都以本地配置为准

具体使用可以参考官方配置手册。需要注意，overwrite这个参数默认为false

3、运维平台：

从github把console的代码下载下来然后运行代码，然后输入http://localhost:8899/即可访问控制台。8899为默认端口号，可通过启动脚本输入-p自定义端口号。
进入平台，新建全局配置，填写注册中心名称（就是自己好辨识是哪个项目或者那块业务相关的），注册中心地址（zookeeper的地址），命名空间需要和定时任务项目中配置的一致，加完后点击连接按钮，连接上后可进行下步操作
进入作业操作->作业维度显示每个定时任务，然后可以操作每个定时任务
进入作业操作->服务器维度显示服务器的IP，运行任务的个数等。

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