一、elastic-job框架

基于Quartz框架、zookepper开发。

主要解决了集群下作业会多次执行、集群并不能水平扩展作业（执行效率问题）。特性如下：

分布式调度协调（由zookeeper提供）
弹性扩容缩容
失效转移（当某节点失效后，其他节点会接管作业执行）
错过执行作业重触发
作业分片一致性，保证同一分片在分布式环境中仅一个实例执行（不会发生多次执行情况）
丰富的作业类型（simple、dataflow）
spring整合及命名空间提供（SpringJobScheduler）
提供运维平台（elastic-job-lite-console）

二、elastic-job如何使用？

需要先启动zookeeper，

1、引入依赖

        <dependency>
            <groupId>com.dangdang</groupId>
            <artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId>
            <version>2.1.5</version>
        </dependency>

2、两种创建作业类的方式：

2.1创建作业类实现SimpleJob接口（简单作业任务）

特点：

public class MySimpleJob implements SimpleJob {
    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        int shardingItem = shardingContext.getShardingItem();//当前分片项
        String jobParameter = shardingContext.getJobParameter();//当前分片自定义的参数，例如按照类型分片（txt、jpg、pdf等）
        //这里可以根据分片的信息，去数据查询对应的数据，进行处理
        //例如按照id奇偶数去分片。或按照类型等字段分片处理数据，提高性能
        System.out.println(new Date()+":"+JSON.toJSONString(shardingContext));
    }
}

2.2或实现DataFlowJob接口（数据流作业任务）

特点：

public class MyDateFlowJob implements DataflowJob<Object> {
    @Override
    public List<Object> fetchData(ShardingContext shardingContext) {
        //当返回有数据时，则执行下边的processData方法，一直到没有数据返回（执行完了），本次作业完毕
        //等待进入下一次作业
        return null;
    }

    @Override
    public void processData(ShardingContext shardingContext, List<Object> data) {
        System.out.println(new Date()+"处理数据");
    }
}

3、创建配置类

每一步在代码里都写清楚了。

@Configuration
public class ElasticJobConfig {
    @Bean
    public SpringJobScheduler dataFlowJobScheduler(DataSource dataSource){
        //1、创建zookeeper配置（zookeeper地址，命名空间）
        ZookeeperConfiguration zookeeperConfiguration = new ZookeeperConfiguration("localhost:2181", "elastic-job");

        //2、创建zookeeper配置中心,并初始化（根据zookeeper配置创建）
        ZookeeperRegistryCenter zookeeperRegistryCenter = new ZookeeperRegistryCenter(zookeeperConfiguration);
        zookeeperRegistryCenter.init();

        //3、创建作业配置（作业名称、cron表达式、分片数量）
        JobCoreConfiguration jobCoreConfiguration = JobCoreConfiguration.newBuilder("myDataflowJob", "0/30 * * * * ?", 5)
                .jobParameter("this jobParameter")//作业参数
                .description("这个作业是干什么的？描述一下")//作业描述
                .failover(true)//开始失效转移。当某节点挂掉之后，作业会分配到其他节点继续完成
                .shardingItemParameters("0=txt,1=jpg,2=pdf,3=word,4=excel")//分片附带的参数
                .build();

        //4、创建数据流作业配置（根据作业配置、实现了DataflowJob实现类的全限定名、是否流式处理创建）
        DataflowJobConfiguration dataflowJobConfiguration = new DataflowJobConfiguration(jobCoreConfiguration, MyDateFlowJob.class.getCanonicalName(),true);

        //5、创建精简版作业配置（根据简单作业配置创建）
        LiteJobConfiguration liteJobConfiguration = LiteJobConfiguration.newBuilder(dataflowJobConfiguration)
                .jobShardingStrategyClass("com.dangdang.ddframe.job.lite.api.strategy.impl.RotateServerByNameJobShardingStrategy")//配置作业分片策略类
                //默认elastic-job提供了三种分片策略：
                //1、AverageAllocationJobShardingStrategy 平均分配策略（默认）
                //2、OdevitySortByNameJobShardingStrategy 根据作业名hash值奇偶数升降ip分配策略
                //3、RotateServerByNameJobShardingStrategy 根据作业名hash值对服务器列表轮转分配策略
                //你还可以自定义分配策略实现JobShardingStrategy接口
                .overwrite(true)//覆盖注册中心配置。如果不覆盖，一次注册后，配置便再也不能改变了。
                .monitorPort(8889)//作业辅助监控端口。当生产环境不能连接作业监控时，可通过此端口导出日志查看。
                .build();

        //6、创建作业事件配置（可选）（根据数据源创建）
        //作用：把作业的执行过程写入数据库表中
        JobEventConfiguration jobEventConfiguration = new JobEventRdbConfiguration(dataSource);

        //7、创建Elastic监听器（可选）
        //作用：可以在作业执行的前后做某些操作
        MyDistributeOnceElasticJobListener listener = new MyDistributeOnceElasticJobListener(0,0);

        //8、创建spring作业定时器,并初始化（根据作业类的实例、zookeeper注册中心、精简版作业配置、[作业事件配置]、[elastic监听器]）
        //作用:正式创建作业
        SpringJobScheduler springJobScheduler = new SpringJobScheduler(new MyDateFlowJob(), zookeeperRegistryCenter, liteJobConfiguration, jobEventConfiguration, listener);
        springJobScheduler.init();
        return springJobScheduler;
    }
}

4、配置elastic-job监听器（每次执行作业都会调用监听器中的方法）（可选）

public class MyDistributeOnceElasticJobListener extends AbstractDistributeOnceElasticJobListener {

    public MyDistributeOnceElasticJobListener(long startedTimeoutMilliseconds, long completedTimeoutMilliseconds) {
        super(startedTimeoutMilliseconds, completedTimeoutMilliseconds);
    }

    @Override
    public void doBeforeJobExecutedAtLastStarted(ShardingContexts shardingContexts) {
        System.out.println("监听器--执行之前执行的方法");
    }

    @Override
    public void doAfterJobExecutedAtLastCompleted(ShardingContexts shardingContexts) {
        System.out.println("监听器--执行之后执行的方法");
    }
}