Quartz集群实战与原理分析

一、简介

Quartz是一个优秀的调度框架，完全基于Java实现。具有以下几大特点：

（1）强大的调度功能，例如支持丰富多样的调度方法，可以满足各种常规及特殊需求；

（2）灵活的应用方式，例如支持任务和调度的多种组合方式，支持调度数据的多种存储方式；

（3）分布式和集群能力，Terracotta收购后在原来功能基础上作了进一步提升。

核心概念

1. Job 表示一个工作，要执行的具体内容。此接口中只有一个方法，如下：

   void execute(JobExecutionContext context) 
   

2. JobDetail 表示一个具体的可执行的调度程序，Job 是这个可执行程调度程序所要执行的内容，另外 JobDetail 还包含了这个任务调度的方案和策略。
   

3. Trigger 触发器,指定何时触发任务。
   

4. Scheduler 代表一个调度容器，一个调度容器中可以注册多个 JobDetail 和 Trigger。当 Trigger 与 JobDetail 组合，就可以被 Scheduler 容器调度了。

Quartz线程视图

在Quartz中，有两类线程，Scheduler调度线程和任务执行线程，其中任务执行线程通常使用一个线程池维护一组线程。

Scheduler调度线程主要有两个：执行常规调度的线程，和执行misfiredtrigger的线程。常规调度线程轮询存储的所有trigger，如果有需要触发的trigger，即到达了下一次触发的时间，则从任务执行线程池获取一个空闲线程，执行与该trigger关联的任务。Misfire线程是扫描所有的trigger，查看是否有misfiredtrigger，如果有的话根据misfire的策略分别处理(fire now OR wait for the next fire)。

Quartz Job数据存储

Quartz中的trigger和job需要存储下来才能被使用。Quartz中有两种存储方式：RAMJobStore,JobStoreSupport，其中RAMJobStore是将trigger和job存储在内存中，而JobStoreSupport是基于jdbc将trigger和job存储到数据库中。RAMJobStore的存取速度非常快，但是由于其在系统被停止后所有的数据都会丢失，所以在集群应用中，必须使用JobStoreSupport

二、Quartz集群架构

一个Quartz集群中的每个节点是一个独立的Quartz应用，它又管理着其他的节点。这就意味着你必须对每个节点分别启动或停止。Quartz集群中，独立的Quartz节点并不与另一其的节点或是管理节点通信，而是通过相同的数据库表来感知到另一Quartz应用的。

数据库准备

因为Quzrtz集群依赖于数据库，所以必须先创建数据库表，数据表示官方提供的，我用的是quartz2.3.0版本，有11张表，如下：

表信息介绍

qrtz_blob_triggers : 以Blob 类型存储的触发器。

qrtz_calendars存储Quartz的Calendar信息

qrtz_cron_triggers存储CronTrigger，包括Cron表达式和时区信息

qrtz_fired_triggers存储与已触发的Trigger相关的状态信息，以及相联Job的执行信息

qrtz_job_details存储每一个已配置的Job的详细信息

qrtz_locks存储程序的悲观锁的信息

qrtz_paused_trigger_grps存储已暂停的Trigger组的信息

qrtz_scheduler_state存储少量的有关Scheduler的状态信息，和别的Scheduler实例

qrtz_simple_triggers存储简单的Trigger，包括重复次数、间隔、以及已触的次数

qrtz_simprop_triggers 存储CalendarIntervalTrigger和DailyTimeIntervalTrigger两种类型的触发器

qrtz_triggers存储已配置的Trigger的信息

qrtz_locks就是Quartz集群实现同步机制的行锁表,包括以下几个锁：CALENDAR_ACCESS 、JOB_ACCESS、MISFIRE_ACCESS 、STATE_ACCESS 、TRIGGER_ACCESS

从故障实例中恢复Job

当一个Sheduler实例在执行某个Job时失败了，有可能由另一正常工作的Scheduler实例接过这个Job重新运行。要实现这种行为，配置给JobDetail对象的Job可恢复属性必须设置为true（job.setRequestsRecovery(true)）。如果可恢复属性被设置为false(默认为false)，当某个Scheduler在运行该job失败时，它将不会重新运行；而是由另一个Scheduler实例在下一次触发时间触发。Scheduler实例出现故障后多快能被侦测到取决于每个Scheduler的检入间隔（即2.3中提到的org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval）。

测试项目及配置

项目代码下载：https://github.com/feixiameiruhua/my-quartz-cluster.git

quartz.properties文件

# 固定前缀org.quartz# 主要分为scheduler、threadPool、jobStore、plugin等部分###调度器实例编号自动生成org.quartz.scheduler.instanceId = AUTO#调度器实例名称org.quartz.scheduler.instanceName = DefaultQuartzSchedulerorg.quartz.scheduler.rmi.export = falseorg.quartz.scheduler.rmi.proxy = falseorg.quartz.scheduler.wrapJobExecutionInUserTransaction = false# 实例化ThreadPool时，使用的线程类为SimpleThreadPoolorg.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool# threadCount和threadPriority将以setter的形式注入ThreadPool实例# 并发个数org.quartz.threadPool.threadCount = 5# 优先级org.quartz.threadPool.threadPriority = 5org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = trueorg.quartz.jobStore.misfireThreshold = 5000# 默认存储在内存中#org.quartz.jobStore.class = org.quartz.simpl.RAMJobStore#持久化org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX#开启分布式部署org.quartz.jobStore.isClustered = trueorg.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_org.quartz.jobStore.dataSource = qzDSorg.quartz.dataSource.qzDS.driver = com.mysql.jdbc.Driverorg.quartz.dataSource.qzDS.URL = jdbc:mysql://localhost:3306/quartz_test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=trueorg.quartz.dataSource.qzDS.user = rootorg.quartz.dataSource.qzDS.password = 123456org.quartz.dataSource.qzDS.maxConnections = 10

配置文件说明

org.quartz.jobStore.isClustered = true

在集群中的每一个实例都必须有一个唯一的"instance id" ("org.quartz.scheduler.instanceId" 属性), 默认为AUTO就可以。还要有相同的"scheduler instance name" ("org.quartz.scheduler.instanceName")，也就是说集群中的每一个实例都必须使用相同的quartz.properties 配置文件。

调度任务代码

package com.fwmagic.quartz.schedule;import org.quartz.Job;import org.quartz.JobExecutionContext;import org.quartz.JobExecutionException;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Date;import java.util.ResourceBundle;public class SchedulerExecJob implements Job {    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SchedulerExecJob.class);    @Override    public void execute(JobExecutionContext context)            throws JobExecutionException {        String jobName = context.getJobDetail().getKey().getName();        switch (jobName) {            /*每5s执行一次*/            case "quartz_test1":                System.err.println(getAddress()+" "+getDate()+"====>quartz_test1<====");                break;            /*每5s执行一次*/            case "quartz_test2":                System.err.println(getAddress()+" "+getDate()+"====>quartz_test2<====");                break;            /*每5s执行一次*/            case "quartz_test3":                System.err.println(getAddress()+" "+getDate()+"====>quartz_test3<====");                break;            default:                System.err.println(getAddress()+" "+getDate()+"====>other task<====");                break;        }    }    public static String getDate(){        return new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date());    }    public static String getAddress(){        return "http://localhost:"+ResourceBundle.getBundle("application").getString("server.port");    }}

二、集群任务测试

项目中有三个任务，我用不同端口（三个服务同时启动，端口不一样,分别为：9099(ServerA)，,9098(ServerB),9097(ServerC)）在本机启动同一个项目，效果图如下：

当开启ServerA时，三个任务都在9099端口执行，控制台信息为：

开启ServerB后，有部分任务分配过来：

开启ServerC，集群全部启动的情况下,会有任务交错执行或者任务在同一台机器上执行的效果：

注意事项

Quartz实际并不关心你是在相同还是不同的机器上运行节点。当集群放置在不同的机器上时，称之为水平集群。节点跑在同一台机器上时，称之为垂直集群。对于垂直集群，存在着单点故障的问题。这对高可用性的应用来说是无法接受的，因为一旦机器崩溃了，所有的节点也就被终止了。对于水平集群，存在着时间同步问题。

　　节点用时间戳来通知其他实例它自己的最后检入时间。假如节点的时钟被设置为将来的时间，那么运行中的Scheduler将再也意识不到那个结点已经宕掉了。另一方面，如果某个节点的时钟被设置为过去的时间，也许另一节点就会认定那个节点已宕掉并试图接过它的Job重运行。最简单的同步计算机时钟的方式是使用某一个Internet时间服务器(Internet Time Server ITS)。

节点争抢Job问题

因为Quartz使用了一个随机的负载均衡算法， Job以随机的方式由不同的实例执行。Quartz官网上提到当前，还不存在一个方法来指派(钉住) 一个 Job 到集群中特定的节点。

三、集群源码分析

Quartz如何保证多个节点的应用只进行一次调度（即某一时刻的调度任务只由其中一台服务器执行）？，正如Quartz集群架构上的那副图，

Quartz的集群是在同一个数据库下， 由数据库的数据来确定调度任务是否正在执行， 正在执行则其他服务器就不能去执行该行调度数据。 这个跟很多项目是用Zookeeper做集群不一样， 这些项目是靠Zookeeper选举出来的的服务器去执行， 可以理解为Quartz靠数据库选举一个服务器来执行。

Quartz最主要的一个类QuartzSchedulerThread职责是触发任务， 是一个不断运行的Quartz主线程， 还是从这里入手了解集群原理。

QuartzSchedulerThread继承自Thread,实现了run方法，在run方法中调用了如下几个重要的方法，都进行了加锁的操作：

1、qsRsrcs.getJobStore().acquireNextTriggers【查找即将触发的Trigger】

2、sigLock.wait(timeUntilTrigger)【等待执行】

3、qsRsrcs.getJobStore().triggersFired(triggers)【执行】

4、qsRsrcs.getJobStore().releaseAcquiredTrigger(triggers.get(i)) 【释放Trigger】

以acquireNextTriggers为例，可以看到：

protected static final String LOCK_TRIGGER_ACCESS = "TRIGGER_ACCESS";//数据库锁名字

将锁名传入核心的加锁方法（executeInNonManagedTXLock）中：

protected  T executeInNonManagedTXLock(        String lockName,         TransactionCallback txCallback, final TransactionValidator txValidator) throws JobPersistenceException {    boolean transOwner = false;    Connection conn = null;    try {        if (lockName != null) {            // If we aren't using db locks, then delay getting DB connection             // until after acquiring the lock since it isn't needed.            if (getLockHandler().requiresConnection()) {                conn = getNonManagedTXConnection();            }            //获取锁            transOwner = getLockHandler().obtainLock(conn, lockName);        }                if (conn == null) {            conn = getNonManagedTXConnection();        }                //回调执行        final T result = txCallback.execute(conn);        try {            commitConnection(conn);        } catch (JobPersistenceException e) {            rollbackConnection(conn);            if (txValidator == null || !retryExecuteInNonManagedTXLock(lockName, new TransactionCallback() {                @Override                public Boolean execute(Connection conn) throws JobPersistenceException {                    return txValidator.validate(conn, result);                }            })) {                throw e;            }        }        Long sigTime = clearAndGetSignalSchedulingChangeOnTxCompletion();        if(sigTime != null && sigTime >= 0) {            signalSchedulingChangeImmediately(sigTime);        }                return result;    } catch (JobPersistenceException e) {        rollbackConnection(conn);        throw e;    } catch (RuntimeException e) {        rollbackConnection(conn);        throw new JobPersistenceException("Unexpected runtime exception: "                + e.getMessage(), e);    } finally {        try {            //释放锁            releaseLock(lockName, transOwner);        } finally {            cleanupConnection(conn);        }    }}

通过这行代码查找锁是怎么来的

transOwner = getLockHandler().obtainLock(conn, lockName);

在JobStoreSupport的initialize方法中：

public void initialize(ClassLoadHelper loadHelper,        SchedulerSignaler signaler) throws SchedulerConfigException {    if (dsName == null) {         throw new SchedulerConfigException("DataSource name not set.");     }    // If the user hasn't specified an explicit lock handler, then     // choose one based on CMT/Clustered/UseDBLocks.    if (getLockHandler() == null) {                // If the user hasn't specified an explicit lock handler,         // then we *must* use DB locks with clustering        if (isClustered()) {            setUseDBLocks(true);        }          //……          // 在初始化方法里面赋值了           setLockHandler(new StdRowLockSemaphore(getTablePrefix(), getInstanceName(), getSelectWithLockSQL()));        } else {            getLog().info(                "Using thread monitor-based data access locking (synchronization).");            setLockHandler(new SimpleSemaphore());        }    }}

在new StdRowLockSemaphore构造方法中

public StdRowLockSemaphore(String tablePrefix, String schedName, String selectWithLockSQL) {    super(tablePrefix, schedName, selectWithLockSQL != null ? selectWithLockSQL : SELECT_FOR_LOCK, INSERT_LOCK);}

可以发现有两个锁名称：

public static final String SELECT_FOR_LOCK = "SELECT * FROM "        + TABLE_PREFIX_SUBST + TABLE_LOCKS + " WHERE " + COL_SCHEDULER_NAME + " = " + SCHED_NAME_SUBST        + " AND " + COL_LOCK_NAME + " = ? FOR UPDATE";public static final String INSERT_LOCK = "INSERT INTO "    + TABLE_PREFIX_SUBST + TABLE_LOCKS + "(" + COL_SCHEDULER_NAME + ", " + COL_LOCK_NAME + ") VALUES ("     + SCHED_NAME_SUBST + ", ?)";

数据库的qrtz_locks中存放两个锁的记录

可以看出采用了Quartz集群采用了悲观锁的方式对triggers表进行行加锁， 以保证任务同步的正确性。

当线程使用上述的SQL对表中的数据执行操作时，数据库对该行进行行加锁； 于此同时， 另一个线程对该行数据执行操作前需要获取锁， 而此时已被占用， 那么这个线程就只能等待， 直到该行锁被释放。