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摘要: 原创出处 www.iocoder.cn/Elastic-Job… 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

本文基于 Elastic-Job V2.1.5 版本分享

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1. 概述

本文主要分享 Elastic-Job-Lite 作业事件追踪。

另外，Elastic-Job-Cloud 作业事件追踪 和 Elastic-Job-Lite 基本类似，不单独开一篇文章，记录在该文章里。如果你对 Elastic-Job-Cloud 暂时不感兴趣，可以跳过相应部分。

Elastic-Job 提供了事件追踪功能，可通过事件订阅的方式处理调度过程的重要事件，用于查询、统计和监控。Elastic-Job 目前订阅两种事件，基于关系型数据库记录事件。

涉及到主要类的类图如下( 打开大图 )：

以上类在 com.dangdang.ddframe.job.event 包，不仅为 Elastic-Job-Lite，而且为 Elastic-Job-Cloud 实现了事件追踪功能。
作业事件：粉色的类。
作业事件总线：黄色的类。
作业事件监听器：蓝色的类。

你行好事会因为得到赞赏而愉悦
同理，开源项目贡献者会因为 Star 而更加有动力
为 Elastic-Job 点赞！传送门

2. 作业事件总线

JobEventBus，作业事件总线，提供了注册监听器、发布事件两个方法。

创建 JobEventBus 代码如下：

public final class JobEventBus {

    /**
     * 作业事件配置
     */
    private final JobEventConfiguration jobEventConfig;
    /**
     * 线程池执行服务对象
     */
    private final ExecutorServiceObject executorServiceObject;
    /**
     * 事件总线
     */
    private final EventBus eventBus;
    /**
     * 是否注册作业监听器
     */
    private boolean isRegistered;
    
    public JobEventBus() {
        jobEventConfig = null;
        executorServiceObject = null;
        eventBus = null;
    }
    
    public JobEventBus(final JobEventConfiguration jobEventConfig) {
        this.jobEventConfig = jobEventConfig;
        executorServiceObject = new ExecutorServiceObject("job-event", Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2);
        // 创建 异步事件总线
        eventBus = new AsyncEventBus(executorServiceObject.createExecutorService());
        // 注册 事件监听器
        register();
    }
}

JobEventBus 基于 Google Guava EventBus，在《Sharding-JDBC 源码分析 —— SQL 执行》「4.1 EventBus」有详细分享。这里要注意的是 AsyncEventBus( 异步事件总线 )，注册在其上面的监听器是异步监听执行，事件发布无需阻塞等待监听器执行完逻辑，所以对性能不存在影响。
使用 JobEventConfiguration( 作业事件配置 ) 创建事件监听器，调用 #register() 方法进行注册监听。
```
private void register() {
   try {
       eventBus.register(jobEventConfig.createJobEventListener());
       isRegistered = true;
   } catch (final JobEventListenerConfigurationException ex) {
       log.error("Elastic job: create JobEventListener failure, error is: ", ex);
   }
}
```
- 该方法是私有( private )方法，只能使用 JobEventConfiguration 创建事件监听器注册。当不传递该配置时，意味着不开启事件追踪功能。

发布作业事件

发布作业事件( JobEvent ) 代码如下：

// JobEventBus.java
public void post(final JobEvent event) {
   if (isRegistered && !executorServiceObject.isShutdown()) {
       eventBus.post(event);
   }
}

在 Elaistc-Job-Lite 里，LiteJobFacade 对 JobEventBus#post(...) 进行封装，提供给作业执行器( AbstractElasticJobExecutor )调用( Elastic-Job-Cloud 实际也进行了封装 )：

// LiteJobFacade.java
@Override
public void postJobExecutionEvent(final JobExecutionEvent jobExecutionEvent) {
   jobEventBus.post(jobExecutionEvent);
}
    
@Override
public void postJobStatusTraceEvent(final String taskId, final State state, final String message) {
   TaskContext taskContext = TaskContext.from(taskId);
   jobEventBus.post(new JobStatusTraceEvent(taskContext.getMetaInfo().getJobName(), taskContext.getId(),
           taskContext.getSlaveId(), Source.LITE_EXECUTOR, taskContext.getType(), taskContext.getMetaInfo().getShardingItems().toString(), state, message));
   if (!Strings.isNullOrEmpty(message)) {
       log.trace(message);
   }
}

TaskContext 通过 #from(...) 方法，对作业任务ID( taskId ) 解析，获取任务上下文。TaskContext 代码注释很完整，点击链接直接查看。

3. 作业事件

目前有两种作业事件( JobEvent )：

JobStatusTraceEvent，作业状态追踪事件。
JobExecutionEvent，作业执行追踪事件。

本小节分享两方面：

作业事件发布时机。
Elastic-Job 基于关系型数据库记录事件的表结构。

3.1 作业状态追踪事件

JobStatusTraceEvent，作业状态追踪事件。

代码如下：

public final class JobStatusTraceEvent implements JobEvent {

    /**
     * 主键
     */
    private String id = UUID.randomUUID().toString();
    /**
     * 作业名称
     */
    private final String jobName;
    /**
     * 原作业任务ID
     */
    @Setter
    private String originalTaskId = "";
    /**
     * 作业任务ID
     * 来自 {@link com.dangdang.ddframe.job.executor.ShardingContexts#taskId}
     */
    private final String taskId;
    /**
     * 执行作业服务器的名字
     * Elastic-Job-Lite，作业节点的 IP 地址
     * Elastic-Job-Cloud，Mesos 执行机主键
     */
    private final String slaveId;
    /**
     * 任务来源
     */
    private final Source source;
    /**
     * 任务执行类型
     */
    private final ExecutionType executionType;
    /**
     * 作业分片项
     * 多个分片项以逗号分隔
     */
    private final String shardingItems;
    /**
     * 任务执行状态
     */
    private final State state;
    /**
     * 相关信息
     */
    private final String message;
    /**
     * 记录创建时间
     */
    private Date creationTime = new Date();
}

ExecutionType，执行类型。

public enum ExecutionType {
    
    /**
     * 准备执行的任务.
     */
    READY,
    
    /**
     * 失效转移的任务.
     */
    FAILOVER
}

Source，任务来源。

public enum Source {
   /**
    * Elastic-Job-Cloud 调度器
    */
   CLOUD_SCHEDULER,
   /**
    * Elastic-Job-Cloud 执行器
    */
   CLOUD_EXECUTOR,
   /**
    * Elastic-Job-Lite 执行器
    */
   LITE_EXECUTOR
}

State，任务执行状态。

public enum State {
   /**
    * 开始中
    */
   TASK_STAGING,
   /**
    * 运行中
    */
   TASK_RUNNING,
   /**
    * 完成（正常）
    */
   TASK_FINISHED,
   /**
    * 完成（异常）
    */
   TASK_ERROR,
       
   TASK_KILLED, TASK_LOST, TASK_FAILED,  TASK_DROPPED, TASK_GONE, TASK_GONE_BY_OPERATOR, TASK_UNREACHABLE, TASK_UNKNOWN
}

Elastic-Job-Lite 使用 TASK_STAGING、TASK_RUNNING、TASK_FINISHED、TASK_ERROR 四种执行状态。
Elastic-Job-Cloud 使用所有执行状态。

关系数据库表 JOB_STATUS_TRACE_LOG 结构如下：

CREATE TABLE `JOB_STATUS_TRACE_LOG` (
  `id` varchar(40) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `job_name` varchar(100) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `original_task_id` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `task_id` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `slave_id` varchar(50) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `source` varchar(50) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `execution_type` varchar(20) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `sharding_item` varchar(100) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `state` varchar(20) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `message` varchar(4000) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  `creation_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `TASK_ID_STATE_INDEX` (`task_id`,`state`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin

Elastic-Job-Lite 一次作业执行记录如下( 打开大图 )：

JobStatusTraceEvent 在 Elastic-Job-Lite 发布时机：

State.TASK_STAGING：

// AbstractElasticJobExecutor.java
public final void execute() {
    // ... 省略无关代码
    // 发布作业状态追踪事件(State.TASK_STAGING)
    if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) {
        jobFacade.postJobStatusTraceEvent(shardingContexts.getTaskId(), State.TASK_STAGING, String.format("Job '%s' execute begin.", jobName));
    }
    // ... 省略无关代码
}

State.TASK_RUNNING：

// AbstractElasticJobExecutor.java
private void execute(final ShardingContexts shardingContexts, final JobExecutionEvent.ExecutionSource executionSource) {
   // ... 省略无关代码
   // 发布作业状态追踪事件(State.TASK_RUNNING)
   if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) {
       jobFacade.postJobStatusTraceEvent(taskId, State.TASK_RUNNING, "");
   }
   // ... 省略无关代码
}

State.TASK_FINISHED、State.TASK_ERROR【第一种】：

// AbstractElasticJobExecutor.java
public final void execute() {
    // ... 省略无关代码
    // 跳过 存在运行中的被错过作业
    if (jobFacade.misfireIfRunning(shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet())) {
      // 发布作业状态追踪事件(State.TASK_FINISHED)
      if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) {
          jobFacade.postJobStatusTraceEvent(shardingContexts.getTaskId(), State.TASK_FINISHED, String.format(
                  "Previous job '%s' - shardingItems '%s' is still running, misfired job will start after previous job completed.", jobName, 
                  shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet()));
      }
      return;
    }
}

State.TASK_FINISHED、State.TASK_ERROR【第二种】：

// AbstractElasticJobExecutor.java
private void execute(final ShardingContexts shardingContexts, final JobExecutionEvent.ExecutionSource executionSource) {
  // ... 省略无关代码
  try {
      process(shardingContexts, executionSource);
  } finally {
      // ... 省略无关代码
      // 根据是否有异常，发布作业状态追踪事件(State.TASK_FINISHED / State.TASK_ERROR)
      if (itemErrorMessages.isEmpty()) {
          if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) {
              jobFacade.postJobStatusTraceEvent(taskId, State.TASK_FINISHED, "");
          }
      } else {
          if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) {
              jobFacade.postJobStatusTraceEvent(taskId, State.TASK_ERROR, itemErrorMessages.toString());
          }
      }
  }
}

JobStatusTraceEvent 在 Elastic-Job-Cloud 发布时机：

Elastic-Job-Cloud 除了上文 Elastic-Job-Lite 会多一个场景下记录作业状态追踪事件( State.TASK_STAGING )，实现代码如下：

// TaskLaunchScheduledService.java
private JobStatusTraceEvent createJobStatusTraceEvent(final TaskContext taskContext) {
  TaskContext.MetaInfo metaInfo = taskContext.getMetaInfo();
  JobStatusTraceEvent result = new JobStatusTraceEvent(metaInfo.getJobName(), taskContext.getId(), taskContext.getSlaveId(),
          Source.CLOUD_SCHEDULER, taskContext.getType(), String.valueOf(metaInfo.getShardingItems()), JobStatusTraceEvent.State.TASK_STAGING, "");
  // 失效转移
  if (ExecutionType.FAILOVER == taskContext.getType()) {
      Optional<String> taskContextOptional = facadeService.getFailoverTaskId(metaInfo);
      if (taskContextOptional.isPresent()) {
          result.setOriginalTaskId(taskContextOptional.get());
      }
  }
  return result;
}

任务提交调度服务( TaskLaunchScheduledService )提交任务时，记录发布作业状态追踪事件(State.TASK_STAGING)。

Elastic-Job-Cloud 根据 Mesos Master 通知任务状态变更，记录多种作业状态追踪事件，实现代码如下：

// SchedulerEngine.java
@Override
public void statusUpdate(final SchedulerDriver schedulerDriver, final Protos.TaskStatus taskStatus) {
   String taskId = taskStatus.getTaskId().getValue();
   TaskContext taskContext = TaskContext.from(taskId);
   String jobName = taskContext.getMetaInfo().getJobName();
   log.trace("call statusUpdate task state is: {}, task id is: {}", taskStatus.getState(), taskId);
   //
   jobEventBus.post(new JobStatusTraceEvent(jobName, taskContext.getId(), taskContext.getSlaveId(), Source.CLOUD_SCHEDULER,
           taskContext.getType(), String.valueOf(taskContext.getMetaInfo().getShardingItems()), State.valueOf(taskStatus.getState().name()), taskStatus.getMessage()));
   // ... 省略无关代码
}

3.2 作业执行追踪事件

JobExecutionEvent，作业执行追踪事件。

代码如下：

public final class JobExecutionEvent implements JobEvent {

    /**
     * 主键
     */
    private String id = UUID.randomUUID().toString();
    /**
     * 主机名称
     */
    private String hostname = IpUtils.getHostName();
    /**
     * IP
     */
    private String ip = IpUtils.getIp();
    /**
     * 作业任务ID
     */
    private final String taskId;
    /**
     * 作业名字
     */
    private final String jobName;
    /**
     * 执行来源
     */
    private final ExecutionSource source;
    /**
     * 作业分片项
     */
    private final int shardingItem;
    /**
     * 开始时间
     */
    private Date startTime = new Date();
    /**
     * 结束时间
     */
    @Setter
    private Date completeTime;
    /**
     * 是否执行成功
     */
    @Setter
    private boolean success;
    /**
     * 执行失败原因
     */
    @Setter
    private JobExecutionEventThrowable failureCause;
}

ExecutionSource，执行来源

public enum ExecutionSource {
   /**
    * 普通触发执行
    */
   NORMAL_TRIGGER,
   /**
    * 被错过执行
    */
   MISFIRE,
   /**
    * 失效转移执行
    */
   FAILOVER
}

关系数据库表 JOB_EXECUTION_LOG 结构如下：

CREATE TABLE `JOB_EXECUTION_LOG` (
  `id` varchar(40) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `job_name` varchar(100) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `task_id` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `hostname` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `ip` varchar(50) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `sharding_item` int(11) NOT NULL,
  `execution_source` varchar(20) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `failure_cause` varchar(4000) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  `is_success` int(11) NOT NULL,
  `start_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `complete_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin

Elastic-Job-Lite 一次作业多作业分片项执行记录如下( 打开大图 )：

JobExecutionEvent 在 Elastic-Job-Lite 发布时机：

private void process(final ShardingContexts shardingContexts, final int item, final JobExecutionEvent startEvent) {
   // 发布执行事件(开始)
   if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) {
       jobFacade.postJobExecutionEvent(startEvent);
   }
   JobExecutionEvent completeEvent;
   try {
       // 执行单个作业
       process(new ShardingContext(shardingContexts, item));
       // 发布执行事件(成功)
       completeEvent = startEvent.executionSuccess();
       if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) {
           jobFacade.postJobExecutionEvent(completeEvent);
       }
   } catch (final Throwable cause) {
       // 发布执行事件(失败)
       completeEvent = startEvent.executionFailure(cause);
       jobFacade.postJobExecutionEvent(completeEvent);
       // ... 省略无关代码
   }
}

JobExecutionEvent 在 Elastic-Job-Cloud 发布时机：

和 Elastic-Job-Cloud 一致。

3.3 作业事件数据库存储

JobEventRdbStorage，作业事件数据库存储。

创建 JobEventRdbStorage 代码如下：

JobEventRdbStorage(final DataSource dataSource) throws SQLException {
   this.dataSource = dataSource;
   initTablesAndIndexes();
}
    
private void initTablesAndIndexes() throws SQLException {
   try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
       createJobExecutionTableAndIndexIfNeeded(conn);
       createJobStatusTraceTableAndIndexIfNeeded(conn);
       databaseType = DatabaseType.valueFrom(conn.getMetaData().getDatabaseProductName());
   }
}

调用 #createJobExecutionTableAndIndexIfNeeded(...) 创建 JOB_EXECUTION_LOG 表和索引。
调用 #createJobStatusTraceTableAndIndexIfNeeded(...) 创建 JOB_STATUS_TRACE_LOG 表和索引。

存储 JobStatusTraceEvent 代码如下：

// JobEventRdbStorage.java
boolean addJobStatusTraceEvent(final JobStatusTraceEvent jobStatusTraceEvent) {
   String originalTaskId = jobStatusTraceEvent.getOriginalTaskId();
   if (State.TASK_STAGING != jobStatusTraceEvent.getState()) {
       originalTaskId = getOriginalTaskId(jobStatusTraceEvent.getTaskId());
   }
   boolean result = false;
   String sql = "INSERT INTO `" + TABLE_JOB_STATUS_TRACE_LOG + "` (`id`, `job_name`, `original_task_id`, `task_id`, `slave_id`, `source`, `execution_type`, `sharding_item`,  " 
           + "`state`, `message`, `creation_time`) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?);";
   // ... 省略你懂的代码
}
    
private String getOriginalTaskId(final String taskId) {
   String sql = String.format("SELECT original_task_id FROM %s WHERE task_id = '%s' and state='%s'", TABLE_JOB_STATUS_TRACE_LOG, taskId, State.TASK_STAGING);
   // ... 省略你懂的代码
   return original_task_id;
}

originalTaskId，原任务作业ID。
- Elastic-Job-Lite 暂未使用到该字段，存储空串( "" )。
- Elastic-Job-Cloud 在作业失效转移场景下使用该字段，存储失效转移的任务作业ID。

存储 JobExecutionEvent 代码如下：

// JobEventRdbStorage.java
boolean addJobExecutionEvent(final JobExecutionEvent jobExecutionEvent) {
   if (null == jobExecutionEvent.getCompleteTime()) { // 作业分片项执行开始
       return insertJobExecutionEvent(jobExecutionEvent);
   } else {
       if (jobExecutionEvent.isSuccess()) { // 作业分片项执行完成（正常）
           return updateJobExecutionEventWhenSuccess(jobExecutionEvent);
       } else { // 作业分片项执行完成（异常）
           return updateJobExecutionEventFailure(jobExecutionEvent);
       }
   }
}

作业分片项执行完成进行的是更新操作。

3.4 作业事件数据库查询

JobEventRdbSearch，作业事件数据库查询，提供给运维平台调用查询数据。感兴趣的同学点击链接直接查看。

4. 作业监听器

在上文我们看到，作业监听器通过传递作业事件配置( JobEventConfiguration )给作业事件总线( JobEventBus ) 进行创建监听器，并注册监听器到事件总线。

我们来看下 Elastic-Job 提供的基于关系数据库的事件配置实现。

// JobEventConfiguration.java
public interface JobEventConfiguration extends JobEventIdentity {
    
    /**
     * 创建作业事件监听器.
     * 
     * @return 作业事件监听器.
     * @throws JobEventListenerConfigurationException 作业事件监听器配置异常
     */
    JobEventListener createJobEventListener() throws JobEventListenerConfigurationException;
}

// JobEventRdbConfiguration.java
public final class JobEventRdbConfiguration extends JobEventRdbIdentity implements JobEventConfiguration, Serializable {
    
    private final transient DataSource dataSource;
    
    @Override
    public JobEventListener createJobEventListener() throws JobEventListenerConfigurationException {
        try {
            return new JobEventRdbListener(dataSource);
        } catch (final SQLException ex) {
            throw new JobEventListenerConfigurationException(ex);
        }
    }

}

JobEventRdbConfiguration，作业数据库事件配置。调用 #createJobEventListener() 创建作业事件数据库监听器( JobEventRdbListener )。

JobEventRdbListener，作业事件数据库监听器。实现代码如下：

// JobEventListener.java
public interface JobEventListener extends JobEventIdentity {
    
    /**
     * 作业执行事件监听执行.
     *
     * @param jobExecutionEvent 作业执行事件
     */
    @Subscribe
    @AllowConcurrentEvents
    void listen(JobExecutionEvent jobExecutionEvent);
    
    /**
     * 作业状态痕迹事件监听执行.
     *
     * @param jobStatusTraceEvent 作业状态痕迹事件
     */
    @Subscribe
    @AllowConcurrentEvents
    void listen(JobStatusTraceEvent jobStatusTraceEvent);
}

// JobEventRdbListener.java
public final class JobEventRdbListener extends JobEventRdbIdentity implements JobEventListener {
    
    private final JobEventRdbStorage repository;
    
    public JobEventRdbListener(final DataSource dataSource) throws SQLException {
        repository = new JobEventRdbStorage(dataSource);
    }
    
    @Override
    public void listen(final JobExecutionEvent executionEvent) {
        repository.addJobExecutionEvent(executionEvent);
    }
    
    @Override
    public void listen(final JobStatusTraceEvent jobStatusTraceEvent) {
        repository.addJobStatusTraceEvent(jobStatusTraceEvent);
    }
}

通过 JobEventRdbStorage 存储作业事件到关系型数据库。

如何自定义作业监听器？

有些同学可能希望使用 ES 或者其他数据库存储作业事件，这个时候可以通过实现 JobEventConfiguration、JobEventListener 进行拓展。

Elastic-Job-Cloud JobEventConfiguration 怎么配置？

Elastic-Job-Cloud-Scheduler：从 conf/elastic-job-cloud-scheduler.properties 配置文件读取如下属性，生成 JobEventConfiguration 配置对象。
- event_trace_rdb_driver
- event_trace_rdb_url
- event_trace_rdb_username
- event_trace_rdb_password

Elastic-Job-Cloud-Executor：通过接收到任务执行信息里读取JobEventConfiguration，实现代码如下：

// TaskExecutor.java
@Override
public void registered(final ExecutorDriver executorDriver, final Protos.ExecutorInfo executorInfo, final Protos.FrameworkInfo frameworkInfo, final Protos.SlaveInfo slaveInfo) {
   if (!executorInfo.getData().isEmpty()) {
       Map<String, String> data = SerializationUtils.deserialize(executorInfo.getData().toByteArray());
       BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();
       dataSource.setDriverClassName(data.get("event_trace_rdb_driver"));
       dataSource.setUrl(data.get("event_trace_rdb_url"));
       dataSource.setPassword(data.get("event_trace_rdb_password"));
       dataSource.setUsername(data.get("event_trace_rdb_username"));
       jobEventBus = new JobEventBus(new JobEventRdbConfiguration(dataSource));
   }
}

666. 彩蛋

知识星球

旁白君：瞎比比了这么长，能不能简单粗暴一点。
芋道君：是是是。

道友，赶紧上车，分享一波朋友圈！

分布式作业系统 Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业事件追踪