LTS用户文档

LTS(light-task-scheduler)主要用于解决分布式任务调度问题，支持实时任务，定时任务和Cron任务。有较好的伸缩性，扩展性，健壮稳定性而被多家公司使用，同时也希望开源爱好者一起贡献。

---> 底部有招人帖

项目地址

github地址: https://github.com/ltsopensource/light-task-scheduler

oschina地址: http://git.oschina.net/hugui/light-task-scheduler

例子: https://github.com/ltsopensource/lts-examples

文档地址(正在更新中,后面以这个为准): https://www.gitbook.com/book/qq254963746/lts/details

这两个地址都会同步更新。感兴趣，请加QQ群：109500214 (加群密码: hello world)一起探讨、完善。越多人支持，就越有动力去更新，喜欢记得右上角star哈。

##1.7.2-SNAPSHOT(master)变更主要点

1. 优化JobContext中的BizLogger，由原来的去掉了threadlocal，解决taskTracker多线程的问题, 去掉LtsLoggerFactory.getLogger()用法

框架概况

LTS 有主要有以下四种节点：

• JobClient：主要负责提交任务, 并接收任务执行反馈结果。
• JobTracker：负责接收并分配任务，任务调度。
• TaskTracker：负责执行任务，执行完反馈给JobTracker。
• LTS-Admin：（管理后台）主要负责节点管理，任务队列管理，监控管理等。

其中JobClient，JobTracker，TaskTracker节点都是无状态的。 可以部署多个并动态的进行删减，来实现负载均衡，实现更大的负载量, 并且框架采用FailStore策略使LTS具有很好的容错能力。

LTS注册中心提供多种实现（Zookeeper，redis等），注册中心进行节点信息暴露，master选举。(Mongo or Mysql)存储任务队列和任务执行日志, netty or mina做底层通信, 并提供多种序列化方式fastjson, hessian2, java等。

LTS支持任务类型：

• 实时任务：提交了之后立即就要执行的任务。
• 定时任务：在指定时间点执行的任务，譬如 今天3点执行（单次）。
• Cron任务：CronExpression，和quartz类似（但是不是使用quartz实现的）譬如 0 0/1 * * * ?

支持动态修改任务参数,任务执行时间等设置,支持后台动态添加任务,支持Cron任务暂停,支持手动停止正在执行的任务(有条件),支持任务的监控统计,支持各个节点的任务执行监控,JVM监控等等.

架构图

概念说明

###节点组

1. 英文名称 NodeGroup,一个节点组等同于一个小的集群，同一个节点组中的各个节点是对等的，等效的，对外提供相同的服务。
2. 每个节点组中都有一个master节点，这个master节点是由LTS动态选出来的，当一个master节点挂掉之后，LTS会立马选出另外一个master节点，框架提供API监听接口给用户。

###FailStore

1. 顾名思义，这个主要是用于失败了存储的，主要用于节点容错，当远程数据交互失败之后，存储在本地，等待远程通信恢复的时候，再将数据提交。
2. FailStore主要用户JobClient的任务提交，TaskTracker的任务反馈，TaskTracker的业务日志传输的场景下。
3. FailStore目前提供几种实现：leveldb,rocksdb,berkeleydb,mapdb,ltsdb，用于可以自由选择使用哪种,用户也可以采用SPI扩展使用自己的实现。

流程图

下图是一个标准的实时任务执行流程。

LTS-Admin新版界面预览

目前后台带有由ztajy提供的一个简易的认证功能. 用户名密码在auth.cfg中,用户自行修改.

##特性 ###1、Spring支持 LTS可以完全不用Spring框架，但是考虑到很用用户项目中都是用了Spring框架，所以LTS也提供了对Spring的支持，包括Xml和注解，引入lts-spring.jar即可。 ###2、业务日志记录器 在TaskTracker端提供了业务日志记录器，供应用程序使用，通过这个业务日志器，可以将业务日志提交到JobTracker，这些业务日志可以通过任务ID串联起来，可以在LTS-Admin中实时查看任务的执行进度。 ###3、SPI扩展支持 SPI扩展可以达到零侵入，只需要实现相应的接口，并实现即可被LTS使用，目前开放出来的扩展接口有

1. 对任务队列的扩展，用户可以不选择使用mysql或者mongo作为队列存储，也可以自己实现。
2. 对业务日志记录器的扩展，目前主要支持console，mysql，mongo，用户也可以通过扩展选择往其他地方输送日志。

###4、故障转移 当正在执行任务的TaskTracker宕机之后，JobTracker会立马将分配在宕机的TaskTracker的所有任务再分配给其他正常的TaskTracker节点执行。 ###5、节点监控 可以对JobTracker，TaskTracker节点进行资源监控，任务监控等，可以实时的在LTS-Admin管理后台查看，进而进行合理的资源调配。 ###6、多样化任务执行结果支持 LTS框架提供四种执行结果支持，EXECUTE_SUCCESS，EXECUTE_FAILED，EXECUTE_LATER，EXECUTE_EXCEPTION，并对每种结果采取相应的处理机制，譬如重试。

• EXECUTE_SUCCESS: 执行成功,这种情况，直接反馈客户端（如果任务被设置了要反馈给客户端）。
• EXECUTE_FAILED：执行失败，这种情况，直接反馈给客户端，不进行重试。
• EXECUTE_LATER：稍后执行（需要重试），这种情况，不反馈客户端，重试策略采用1min，2min，3min的策略，默认最大重试次数为10次，用户可以通过参数设置修改这个重试次数。
• EXECUTE_EXCEPTION：执行异常, 这种情况也会重试(重试策略，同上)

###7、FailStore容错 采用FailStore机制来进行节点容错，Fail And Store，不会因为远程通信的不稳定性而影响当前应用的运行。具体FailStore说明，请参考概念说明中的FailStore说明。

##项目编译打包 项目主要采用maven进行构建，目前提供shell脚本的打包。 环境依赖：Java(jdk1.6+) Maven

用户使用一般分为两种： ###1、Maven构建 可以通过maven命令将lts的jar包上传到本地仓库中。在父pom.xml中添加相应的repository，并用deploy命令上传即可。具体引用方式可以参考lts中的例子即可。 ###2、直接Jar引用 需要将lts的各个模块打包成单独的jar包，并且将所有lts依赖包引入。具体引用哪些jar包可以参考lts中的例子即可。

##JobTracker和LTS-Admin部署 提供(cmd)windows和(shell)linux两种版本脚本来进行编译和部署:

1. 运行根目录下的sh build.sh或build.cmd脚本，会在dist目录下生成lts-{version}-bin文件夹

2. 下面是其目录结构，其中bin目录主要是JobTracker和LTS-Admin的启动脚本。jobtracker 中是 JobTracker的配置文件和需要使用到的jar包，lts-admin是LTS-Admin相关的war包和配置文件。 lts-{version}-bin的文件结构

-- lts-${version}-bin
    |-- bin
    |   |-- jobtracker.cmd
    |   |-- jobtracker.sh
    |   |-- lts-admin.cmd
    |   |-- lts-admin.sh
    |   |-- lts-monitor.cmd
    |   |-- lts-monitor.sh
    |   |-- tasktracker.sh
    |-- conf
    |   |-- log4j.properties
    |   |-- lts-admin.cfg
    |   |-- lts-monitor.cfg
    |   |-- readme.txt
    |   |-- tasktracker.cfg
    |   |-- zoo
    |       |-- jobtracker.cfg
    |       |-- log4j.properties
    |       |-- lts-monitor.cfg
    |-- lib
    |   |-- *.jar
    |-- war
        |-- jetty
        |   |-- lib
        |       |-- *.jar
        |-- lts-admin.war

3. JobTracker启动。如果你想启动一个节点，直接修改下conf/zoo下的配置文件，然后运行 sh jobtracker.sh zoo start即可，如果你想启动两个JobTracker节点，那么你需要拷贝一份zoo,譬如命名为zoo2,修改下zoo2下的配置文件，然后运行sh jobtracker.sh zoo2 start即可。logs文件夹下生成jobtracker-zoo.out日志。
4. LTS-Admin启动.修改conf/lts-monitor.cfg和conf/lts-admin.cfg下的配置，然后运行bin下的sh lts-admin.sh或lts-admin.cmd脚本即可。logs文件夹下会生成lts-admin.out日志，启动成功在日志中会打印出访问地址，用户可以通过这个访问地址访问了。

##JobClient（部署）使用 需要引入lts的jar包有lts-jobclient-{version}.jar，lts-core-{version}.jar 及其它第三方依赖jar。 ###API方式启动

JobClient jobClient = new RetryJobClient();
jobClient.setNodeGroup("test_jobClient");
jobClient.setClusterName("test_cluster");
jobClient.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");
jobClient.start();

// 提交任务
Job job = new Job();
job.setTaskId("3213213123");
job.setParam("shopId", "11111");
job.setTaskTrackerNodeGroup("test_trade_TaskTracker");
// job.setCronExpression("0 0/1 * * * ?");  // 支持 cronExpression表达式
// job.setTriggerTime(new Date()); // 支持指定时间执行
Response response = jobClient.submitJob(job);

###Spring XML方式启动

<bean id="jobClient" class="com.github.ltsopensource.spring.JobClientFactoryBean">
    <property name="clusterName" value="test_cluster"/>
    <property name="registryAddress" value="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>
    <property name="nodeGroup" value="test_jobClient"/>
    <property name="masterChangeListeners">
        <list>
            <bean class="com.github.ltsopensource.example.support.MasterChangeListenerImpl"/>
        </list>
    </property>
    <property name="jobFinishedHandler">
        <bean class="com.github.ltsopensource.example.support.JobFinishedHandlerImpl"/>
    </property>
    <property name="configs">
        <props>
            <!-- 参数 -->
            <prop key="job.fail.store">leveldb</prop>
        </props>
    </property>
</bean>

###Spring 全注解方式

@Configuration
public class LTSSpringConfig {

    @Bean(name = "jobClient")
    public JobClient getJobClient() throws Exception {
        JobClientFactoryBean factoryBean = new JobClientFactoryBean();
        factoryBean.setClusterName("test_cluster");
        factoryBean.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");
        factoryBean.setNodeGroup("test_jobClient");
        factoryBean.setMasterChangeListeners(new MasterChangeListener[]{
                new MasterChangeListenerImpl()
        });
        Properties configs = new Properties();
        configs.setProperty("job.fail.store", "leveldb");
        factoryBean.setConfigs(configs);
        factoryBean.afterPropertiesSet();
        return factoryBean.getObject();
    }
}

##TaskTracker(部署使用) 需要引入lts的jar包有lts-tasktracker-{version}.jar，lts-core-{version}.jar 及其它第三方依赖jar。 ###定义自己的任务执行类

public class MyJobRunner implements JobRunner {
    @Override
    public Result run(JobContext jobContext) throws Throwable {
        try {
            // TODO 业务逻辑
            // 会发送到 LTS (JobTracker上)
            jobContext.getBizLogger().info("测试，业务日志啊啊啊啊啊");

        } catch (Exception e) {
            return new Result(Action.EXECUTE_FAILED, e.getMessage());
        }
        return new Result(Action.EXECUTE_SUCCESS, "执行成功了，哈哈");
    }
}

###API方式启动

TaskTracker taskTracker = new TaskTracker();
taskTracker.setJobRunnerClass(MyJobRunner.class);
taskTracker.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");
taskTracker.setNodeGroup("test_trade_TaskTracker");
taskTracker.setClusterName("test_cluster");
taskTracker.setWorkThreads(20);
taskTracker.start();

###Spring XML方式启动

<bean id="taskTracker" class="com.github.ltsopensource.spring.TaskTrackerAnnotationFactoryBean" init-method="start">
    <property name="jobRunnerClass" value="com.github.ltsopensource.example.support.MyJobRunner"/>
    <property name="bizLoggerLevel" value="INFO"/>
    <property name="clusterName" value="test_cluster"/>
    <property name="registryAddress" value="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>
    <property name="nodeGroup" value="test_trade_TaskTracker"/>
    <property name="workThreads" value="20"/>
    <property name="masterChangeListeners">
        <list>
            <bean class="com.github.ltsopensource.example.support.MasterChangeListenerImpl"/>
        </list>
    </property>
    <property name="configs">
        <props>
            <prop key="job.fail.store">leveldb</prop>
        </props>
    </property>
</bean>

###Spring注解方式启动

@Configuration
public class LTSSpringConfig implements ApplicationContextAware {
    private ApplicationContext applicationContext;
    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
        this.applicationContext = applicationContext;
    }
	@Bean(name = "taskTracker")
    public TaskTracker getTaskTracker() throws Exception {
        TaskTrackerAnnotationFactoryBean factoryBean = new TaskTrackerAnnotationFactoryBean();
        factoryBean.setApplicationContext(applicationContext);
        factoryBean.setClusterName("test_cluster");
        factoryBean.setJobRunnerClass(MyJobRunner.class);
        factoryBean.setNodeGroup("test_trade_TaskTracker");
        factoryBean.setBizLoggerLevel("INFO");
        factoryBean.setRegistryAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");
        factoryBean.setMasterChangeListeners(new MasterChangeListener[]{
                new MasterChangeListenerImpl()
        });
        factoryBean.setWorkThreads(20);
        Properties configs = new Properties();
        configs.setProperty("job.fail.store", "leveldb");
        factoryBean.setConfigs(configs);

        factoryBean.afterPropertiesSet();
//        factoryBean.start();
        return factoryBean.getObject();
    }
}

##参数说明 参数说明

##使用建议 一般在一个JVM中只需要一个JobClient实例即可，不要为每种任务都新建一个JobClient实例，这样会大大的浪费资源，因为一个JobClient可以提交多种任务。相同的一个JVM一般也尽量保持只有一个TaskTracker实例即可，多了就可能造成资源浪费。当遇到一个TaskTracker要运行多种任务的时候，请参考下面的 "一个TaskTracker执行多种任务"。 ##一个TaskTracker执行多种任务 有的时候，业务场景需要执行多种任务，有些人会问，是不是要每种任务类型都要一个TaskTracker去执行。我的答案是否定的，如果在一个JVM中，最好使用一个TaskTracker去运行多种任务，因为一个JVM中使用多个TaskTracker实例比较浪费资源（当然当你某种任务量比较多的时候，可以将这个任务单独使用一个TaskTracker节点来执行）。那么怎么才能实现一个TaskTracker执行多种任务呢。下面是我给出来的参考例子。

/**
 * 总入口，在 taskTracker.setJobRunnerClass(JobRunnerDispatcher.class)
 * JobClient 提交 任务时指定 Job 类型  job.setParam("type", "aType")
 */
public class JobRunnerDispatcher implements JobRunner {

    private static final ConcurrentHashMap<String/*type*/, JobRunner>
            JOB_RUNNER_MAP = new ConcurrentHashMap<String, JobRunner>();

    static {
        JOB_RUNNER_MAP.put("aType", new JobRunnerA()); // 也可以从Spring中拿
        JOB_RUNNER_MAP.put("bType", new JobRunnerB());
    }

    @Override
    public Result run(JobContext jobContext) throws Throwable {
        Job job = jobContext.getJob();
        String type = job.getParam("type");
        return JOB_RUNNER_MAP.get(type).run(job);
    }
}

class JobRunnerA implements JobRunner {
    @Override
    public Result run(JobContext jobContext) throws Throwable {
        //  TODO A类型Job的逻辑
        return null;
    }
}

class JobRunnerB implements JobRunner {
    @Override
    public Result run(JobContext jobContext) throws Throwable {
        // TODO B类型Job的逻辑
        return null;
    }
}

##TaskTracker的JobRunner测试 一般在编写TaskTracker的时候，只需要测试JobRunner的实现逻辑是否正确，又不想启动LTS进行远程测试。为了方便测试，LTS提供了JobRunner的快捷测试方法。自己的测试类集成com.github.ltsopensource.tasktracker.runner.JobRunnerTester即可，并实现initContext和newJobRunner方法即可。如lts-examples中的例子：

public class TestJobRunnerTester extends JobRunnerTester {

    public static void main(String[] args) throws Throwable {
        //  Mock Job 数据
        Job job = new Job();
        job.setTaskId("2313213");

        JobContext jobContext = new JobContext();
        jobContext.setJob(job);

        JobExtInfo jobExtInfo = new JobExtInfo();
        jobExtInfo.setRetry(false);

        jobContext.setJobExtInfo(jobExtInfo);

        // 运行测试
        TestJobRunnerTester tester = new TestJobRunnerTester();
        Result result = tester.run(jobContext);
        System.out.println(JSON.toJSONString(result));
    }

    @Override
    protected void initContext() {
        // TODO 初始化Spring容器
    }

    @Override
    protected JobRunner newJobRunner() {
        return new TestJobRunner();
    }
}

##Spring Quartz Cron任务无缝接入 对于Quartz的Cron任务只需要在Spring配置中增加一下代码就可以接入LTS平台

<bean class="com.github.ltsopensource.spring.quartz.QuartzLTSProxyBean">
    <property name="clusterName" value="test_cluster"/>
    <property name="registryAddress" value="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>
    <property name="nodeGroup" value="quartz_test_group"/>
</bean>

##Spring Boot 支持

@SpringBootApplication
@EnableJobTracker       // 启动JobTracker
@EnableJobClient        // 启动JobClient
@EnableTaskTracker      // 启动TaskTracker
@EnableMonitor          // 启动Monitor
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

剩下的就只是在application.properties中添加相应的配置就行了, 具体见lts-example中的com.github.ltsopensource.examples.springboot包下的例子

##多网卡选择问题 当机器有内网两个网卡的时候，有时候，用户想让LTS的流量走外网网卡，那么需要在host中，把主机名称的映射地址改为外网网卡地址即可，内网同理。

##关于节点标识问题 如果在节点启动的时候设置节点标识,LTS会默认设置一个UUID为节点标识,可读性会比较差,但是能保证每个节点的唯一性,如果用户能自己保证节点标识的唯一性,可以通过 setIdentity 来设置,譬如如果每个节点都是部署在一台机器(一个虚拟机)上,那么可以将identity设置为主机名称

##SPI扩展说明 支持JobLogger,JobQueue等等的SPI扩展

##和其它解决方案比较

##LTS-Admin使用jetty启动(默认)，不定期挂掉解决方案 见issue#389

招人！！！

工作年限 三年以上

学历要求 本科

期望层级 P6(资深Java工程师)/P7(技术专家)

岗位描述

会员平台，负责阿里巴巴集团的用户体系，支持集团内各线业务线用户类需求，支持集团对外合作的用户通和业务通。 包括各个端的用户登录&授权、Session体系、注册、账户管理、账户安全等功能，底层的用户信息服务，会话和凭证管理等等，是集团最核心的产品线之一，每天承载千亿次调用量、峰值千万QPS、以及分布全球的混合云架构等等。

作为软件工程师，你将会在我们的核心产品上工作，这些产品为我们的商业基础设施提供关键功能， 取决于你的兴趣和经验，你可以在如下的一个或多个领域工作：全球化，用户体验，数据安全，机器学习，系统高可用性等等。

1. 独立完成中小型项目的系统分析、设计，并主导完成详细设计和编码的任务，确保项目的进度和质量；
2. 能够在团队中完成code review的任务，确保相关代码的有效性和正确性，并能够通过code review提供相关性能以及稳定性的建议；
3. 参与建设通用、灵活、智能的业务支撑平台，支撑上层多场景的复杂业务。 岗位要求
4. 扎实的java编程基础，熟悉常用的Java开源框架；
5. 具有基于数据库、缓存、分布式存储开发高性能、高可用数据应用的实际经验，熟练掌握LINUX操作系统；
6. 具备良好的识别和设计通用框架及模块的能力；
7. 热爱技术，工作认真、严谨，对系统质量有近乎苛刻的要求意识，善于沟通与团队协作；
8. 具备大型电子商务网站或金融行业核心系统开发、设计工作经验者优先；
9. 具备大数据处理、算法、机器学习类工作经验优先。 感兴趣，可以发简历到 [email protected] 欢迎投递