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1.1 案例场景分析
1.设置4个分片#xff0c;10秒执行一次。
分片弹性扩容缩容机制测试#xff1a;
测试1#xff1a;测试窗口1不关闭#xff0c;再次运行main方法查看控制台日志#xff0c;注意修改application.properties中的 server.port#xf…一 elastic-job
1.1 案例场景分析
1.设置4个分片10秒执行一次。
分片弹性扩容缩容机制测试
测试1测试窗口1不关闭再次运行main方法查看控制台日志注意修改application.properties中的 server.port保证端口不冲突 测试2测试窗口1 和测试窗口2 不关闭再次运行2次main方法达到4个任务实例查看控制台日志 测试3测试窗口1 和测试窗口2 不关闭将测试窗口3和测试窗口4任务停止 测试4测试窗口1不关闭 将测试窗口2 任务停止 结论 1、任务运行期间如果有新机器加入则会立刻触发分片机制将任务相对 平均的分配到每台机器上并行执行调度。 2、如果有机器退出集群则经过短暂的一段时间大约40秒后又会重 新触发分片机制 二 dataflow类型作业(了解) Dataflow 类型的定时任务需实现 DataflowJob 接口该接口提供 2 个方法可供覆盖分别用于抓取 (fetchData) 和处 理(processData) 数据。咱们继续对例子进行改造。 Dataflow 类型用于处理数据流它和 SimpleJob 不同它以数据流的方式执行调用 fetchData 抓取数据直到抓 取不到数据才停止作业。 每次运行定时任务都会开启 4 个线程执行 fetchData 抓取数据抓取以后调用 processData 处 理数据如果是流式处理数据 new DataflowJobConfiguration 第三个参数为 true 且 fetchData 方法的返回值为 null或集合长度为空时作业才停止处理。 三 开启记录表的配置(了解) JOB_EXECUTION_LOG 记录每次作业的执行历史 JOB_STATUS_TRACE_LOG 记录作业状态变更痕迹表。可通过每次作业运行的 task_id 查询作业状态变化的生命周期 和运行轨迹。 四 elastic-job的管控台 4.1 管控台 elastic-job中提供了一个elastic-job-lite-console控制台 4.2 dump命令 使用 Elastic-Job-Lite 过程中可能会碰到一些问题导致作业运行不稳定。由于无法在生产环境调试通过 dump 命 令可以把作业内部相关信息dump 出来方便开发者 debug 分析。
