微服务架构下的轻量级定时任务解决方案

微服务的概念可以说给程序设计打开了一个新世界，带来了众多的优点，但是也将一些以往容易处理的问题变得复杂，例如：缓存、事务、定时任务等。缓存可以用中间件例如redis、memcached等，事务有诸多分布式事务框架解决，定时任务也有分布式的解决方案，例如quartz、elastic job等，今天我要讲的是就是定时任务。

既然已经有成熟的分布式定时任务框架，我要讲的东西并不是用另一种设计去实现相同的功能，而是从不同的角度去解决分布式定时任务的问题。

问题来源

这个问题来起源于一个小功能，我们有一个发送短信的微服务，需要获取短信的状态报告，状态报告对于短信发送不是同步的，短信提交到服务商，服务商要提交运营商发送之后才能生成状态报告，因此有一定的延迟，需要异步获取，并且服务商提供的接口有频率限制，因此需要做一个定时任务，且需要单点执行，那么问题来了，因为这一个功能我就需要引入一个定时任务框架吗，总感觉有点大材小用的意思。

之前我们的定时任务处理既有用过quartz，也用过elastic job，但是只为这样一个小功能就引入一个框架，再加上配置又得好半天，想想都不划算。

例如要用quartz，要创建一堆数据库表，但表里面只存储了一个任务信息。

用elastic job吧，还要使用zookeeper，即便用lite版，也需要一堆配置，远比我写业务的时间要长。

我只想简简单单的写逻辑！！！

解决方案

谈分布式解决方案大致总离不开中间件，联想到上次解决websocket的分布式方案（参见Spring Cloud 微服务架构下的 WebSocket 解决方案）使用到的Spring Cloud Stream，大概有了思路：

我需要一个任务分发中心，专门负责触发定时任务
其他服务如果需要触发定时任务，接收特定的触发消息
任务执行完成向任务分发中心推送任务完成的确认消息
为任务执行端提供一个公共的spring boot starter晚上2，3的步骤，实际需要编码的几乎就剩下业务逻辑本身了

详细设计

根据上一步的方案，需要确认一些细节，以及一些特殊的情况，例如定时任务可能是由微服务集群中单个实例执行，也可能存在集体执行（例如更新内存中的缓存），还可能存在分区执行。

客户端（需要定时任务的为服务端）需要建立以下消息队列：

集群接收的队列，每个微服务实例建立一个，每个微服务实例都会收到相同消息
单独接收的队列，每个应用集群建立一个，确保消息只被一个实例消费
按分区接收的队列，每个分区建立一个，确保只被分区内一个实例消费

客户端与服务端需要通过唯一的任务id来确认需要执行的定时任务

服务端（任务分发微服务）需要根据情况将消息推送到不同的队列，不能直接使用Spring Cloud Stream，需要使用rabbitmq

服务端本身也是分布式的，因此需要一个定时任务框架用于任务触发，我这里选择了quartz

代码实现

Spring Cloud Stream的基本知识我不再复述了，Spring Cloud 微服务架构下的 WebSocket 解决方案中有讲解。

定时任务分发服务

定义定时任务

data class ScheduleTask(
    /** 任务的id，全局唯一，与客户端的taskId完全匹配 */
    var taskId: String = "",
    /** 定时任务的cron 表达式 */
    var cron: String = "",
    /** 关联应用 */
    var appId: Int = 0,
    /** 任务描述 */
    var description: String = "",
    /** 接收任务的分区 */
    var zone: String? = null,
    /**  调度方式,广播到集群或单例执行，默认单例 */
    var dispatchMode: DispatchMode = DispatchMode.Singleton,
    /**  是否启用 */
    var enabled: Boolean = true,
    /** 任务的数据库记录 id，自增 */
    var id: Int = -1)

任务调度

使用quartz进行任务调度

private fun scheduleJob(task: ScheduleTask) {
    val job = JobBuilder.newJob(TaskEmitterJob::class.java)
        .withIdentity(task.taskId, task.appId.toString())
        .withDescription(task.description)
        .storeDurably()
        .requestRecovery()
        .usingJobData("id", task.id)
        .usingJobData("taskId", task.taskId)
        .build()
    val trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
        .withIdentity(task.taskId, task.appId.toString())
        .withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule(task.cron))
        .forJob(job)
        .build()
    scheduler.addJob(job, true, true)
    if (scheduler.checkExists(trigger.key)) {
      scheduler.rescheduleJob(trigger.key, trigger)
    } else {
      scheduler.scheduleJob(trigger)
    }
  }

ScheduleTask是持久化的，插入的时候同时向quartz插入任务，更新的时候也要向quartz更新，删除的时候同时删除

quartz的任务触发

class TaskEmitterJob : Job {

  companion object {
    private val log = LogFactory.getLog(TaskEmitterJob::class.java)
  }

  override fun execute(context: JobExecutionContext) {
    try {
      val taskId = context.jobDetail.jobDataMap["taskId"] as String
      log.info("任务分发:$taskId")
      val service = ScheduleCenterApplication.context.getBean(ScheduleTaskService::class.java)
      service.launch(taskId)
    } catch (e: Exception) {
      log.error("任务失败$[taskId]", e)
    }
  }

}

rabbitmq的发送逻辑

/**
   * 发布定时任务事件
   */
  fun launch(task: ScheduleTask) {
    val exchange = when (task.dispatchMode) {
      Cluster   -> "aegisScheduleCluster"
      Singleton -> "aegisScheduleSingleton"
    }
    val routingKey = when (task.dispatchMode) {
      Cluster   -> exchange
      Singleton -> "$exchange.${task.appName}"
    }
    val executeTaskInfo = ScheduleTaskInfo(task.taskId, task.appName!!)
    amqpTemplate.convertAndSend(exchange, routingKey,
        executeTaskInfo)
    taskExecuteRecordDAO.save(
        TaskExecuteRecord(executeTaskInfo.uid, task.id, Date())
    )
  }

客户端spring boot starter的实现

定义定时任务接口，只要在项目中实现该接口并将实现声明为bean，即可完成定时任务的定义

@FunctionalInterface
interface ScheduledJob {

  /**
   * 执行定时任务
   */
  fun execute(properties: Map<String, Any>)

  /**
   * 获取定时任务id
   * @return 定时任务id,对应任务分发中心ScheduleTask的taskId
   */
  fun getId(): String

}

接收任务

/**
   * 接收单例任务
   */
  @StreamListener(SINGLETON_INPUT)
  fun acceptGroupTask(taskInfo: ScheduleTaskInfo) {
    if (taskInfo.app == application) {
      val receivedTime = Date()
      val job = jobsProvider.ifAvailable?.firstOrNull {
        it.getId() == taskInfo.id
      }
      job?.execute(taskInfo.properties ?: mapOf())
      singletonOutput.send(GenericMessage(
          ConfirmInfo(taskInfo.id, taskInfo.uid, job != null, receivedTime, Date())
      ))
    }
  }

集群全体执行任务与单例任务的区别只在stream的配置，一个需要声明binding的group，一个不需要，这属于Spring Cloud Stream的知识范畴，可以自己看官方文档或查看我前面提到的文档，如果有不懂的可以私聊我。

stream的事件流声明

/**
 * 定时任务信息的事件流接口
 * @author 吴昊
 * @since 0.1.0
 */
interface AegisScheduleClient {

  companion object {
    const val CLUSTER_INPUT = "aegisScheduleClusterInput"
    const val SINGLETON_INPUT = "aegisScheduleSingletonInput"
    const val CONFIRM_OUTPUT = "aegisScheduleGroupOutput"
  }

  /**
   *
   * @return
   */
  @Input(CLUSTER_INPUT)
  fun scheduleInput(): SubscribableChannel

  /**
   *
   * @return
   */
  @Input(SINGLETON_INPUT)
  fun singletonScheduleInput(): SubscribableChannel

  /**
   *
   * @return
   */
  @Output(CONFIRM_OUTPUT)
  fun confirmOutput(): MessageChannel

}

最后再加上服务端确认消息的接收代码：

  @StreamListener(CONFIRM_INPUT)
  fun acceptGroupTask(confirmInfo: ConfirmInfo) {
    LOG.info("接收到确认消息:$confirmInfo")
    scheduleTaskService.confirm(confirmInfo)
  }

主要的代码已经全部放上来了，整体思路也很简单，后面仍有很多需要优化的地方，例如消息推送失败，或者确认消息未送达等等，于整体设计并没有多大的影响了。

这样在微服务端如果需要添加定时任务，只需要

引入starter
实现ScheduledJob接口
在任务调度中心添加任务

至于在任务中心添加任务，主题代码有了，实现个简单管理界面很容易对不对，也就几个字段的输入。

最后附上管理界面的截图：

任务列表

任务详情

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