总篇第91篇 2020年第15篇

1、之家分布式任务调度背景

   任务调度系统在大数据平台当中是一个核心的基础设施，由于数据处理流程常常具有很长的依赖链条，因此依赖单机的crontab等单纯依赖时间调度的方式，往往存在很大的弊端，如依赖不清晰，出错难以查找等问题。

2、之家分布式调度的优势

1、可视化的任务管理，依赖管理，运行历史以及日志查看。

2、在线更新和执行任务，实时更新，实时生效。

3、多种调度方式：支持手动，定时，依赖，定时+依赖。

4、分布式部署，保证系统高可用，可伸缩，支持失效转移提高了容错性。

5、任务，运行记录，日志持久化，避免了宕机和数据丢失带来的隐患，同时有完善的任务失败重做机制和详细的任务跟踪及告警策略。

6、支持跨周期依赖。

7、集成了Datax，一个Datax数据同步任务作为调度的一个Job来进行调度，提供web页面，并支持在线动态配置，实时修改实时生效。

3、之家调度系统介绍

3.1、分布式任务调度技术选型

Spring-boot 社区活跃的开发框架。用于快速开发，快速迭代。

Mybatis：一款优秀的持久层框架，支持定制化 SQL，存储过程以及高级映射。用于简化持久层开发。

Hbase：Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，调度中主要是日志，脚本和数据订阅结果存储

Zookeeper：久经考验的注册中心。用来解决调度中心高可用，分布式一致性，事件触发等问题。

Netty：一个异步事件驱动的网络应用程序框架，用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端，用来解决调度Master与Worker通讯问题。

Protobuf：序列化框架，主要用在Master与Worker通讯数据进行序列化

Apache Curator：封装较好的zk客户端

Quartz：开源调度框架，调度中使用其作为定时任务的调度

DataX：阿里巴巴开源，任意异构数据系统离线数据交换的工具

3.2、设计思想

    用户通过WebUI的任务操作事件通过zk触发，事件统一注册到event节点下，集群master监听event节点来处理相应的任务触发事件，达到任务实时更新（任务信息，调度信息，依赖信息），和任务执行操作。调度集群基于ZK来实现高可用，master启动时会将自身ip和端口注册到/group，worker启动时获取并建立长连接，使用netty作为通讯框架，数据交互格式统一使用protobuf。任务统一由master来进行分发，master内存中维护执行机器的分组，任务可选择执行组来指定机器。worker会定时以心跳的方式将任务运行情况机器内存cpu上报到master，master依赖这些信息来均衡分配任务。考虑到异常情况，master会检查worker连接情况，连接断开时master会kill问题机器上的任务，重新分配其他可用执行机器。

3.3、调度的几个核心概念

1、任务（job）：基本执行单元，执行器与master通过消息来下发执行任务。

2、事件（event）：可理解为操作类型，例如任务的curd，启用禁用，定时触发，依赖触发，成功事件，失败时间。

3、批次（batch）：由若干个顺序执行的任务组成，多个任务之间存在依赖关系。

4、监听器（listener）：每个类型类型的event都有一个对应的监听器处理。

5、任务调度中心（scheduler）：根据每个的作业的执行周期进行调度。

6、任务执行器（Executer）：任务执行器，接收消息并执行任务操作。

3.4、Master-Slave架构

我们采用在大数据领域常见的Master-Slave架构

Master: 负责处理event，任务调度，批次调度，任务分发。

Worker：接收调度请求并执行任务

任务注册中心（Zookeeper）：协调任务和执行器

HBase：日志存储

3.5、模块划分

主要有3个大的模块，调度前端管理，Master 和 Wokrer，下面分别介绍3个模块的职责

1）WEBUI主要负责任务，脚本，监控等的维护

    任务管理：包含任务CRUD，启动/停用，任务依赖关系管理，手动执行，查看运行历史，查看运行日志等等一系列任务任务操作

    脚本管理：任务实际执行的脚本维护

    SLA：批量任务的报警管理

    执行节点（executor）管理：动态上线线，调整机器任务数，切换机器分组

    批次管理：先解释下批次：由若干个顺序执行的任务组成，多个任务之间存在依赖关系。而这里是针对整个批次的处理，支持DGA图查看运行状态，支持批量kill

2）Master为调度的核心模块，复制主要的工作

    定时调度：定时任务的调度

    任务依赖：监听成功事件，记录任务上游完成情况，基于条件启动任务

    事件监听：监听Zookeeper上事件节点，触发任务执行。

    任务分发：判断执行机器状态，cpu内存，任务运行数据，均衡的分配任务到执行机。

    失效恢复：当执行机器异常，kill任务，重新分发到可用机器。

    扩容伸缩：支持水平的动态添加执行机器

3）Worker 为调度实际执行任务的模块

    任务执行：支持Shell，Python，Zip，Java等形似。同时支持Datax任务

    心跳上报：定时上报心跳，包含机器运行状态，任务数据，cpu，内存

    参数处理：对用户配置的任务相应参数进行处理，封装新的脚本，生成启动命令

    DataX：对用户配置的交换数据源信息进行组装生成 datax标准的json格式和启动命令

4）HBase日志和脚本存储

5）Zookeeper注册中心：

    事件发布：基于Zookeeper监听机制，进行任务的发布。

    注册中心：调度Master和Worker都以Zookeeper作为注册中心；数据以节点及节点内容的形式注册，master定时将全部执行机器情况注册到Zookeeper上！

    元数据存储：注册中心不仅仅提供注册服务，并且存储每个执行器的信息，以及事件信息。

4、集成IDE

看下图，调度系统对外提供4个接口：

    1、任务执行：调度将IDE请求包装为一个临时任务，提交到集群执行并返回任务唯一ID

    2、任务取消：基于任务ID取消任务，调度前端将注册取消事件到ZK触发集群取消正常运行的任务进程

    3、日志查询：基于ID，调度前端将获取任务执行的机器直接读取机器运行日志

    3、数据导入：多IDE提交的数据进行包装，生成一个数据导入任务，发布到集群客户机器执行

总的来说，之家IDE目前是基于调度系统实现，例如常用的操作 执行，取消，日志查询，数据导入等均是以HTTP接口的形式通过调度来实现的，每一次执行会在调度系统生成一个临时任务，和IDE以ID进行关联。

5、总结

作为汽车之家自研的统一调度系统，调度系统定义了大数据计算和处理的逻辑与规则，对所有任务的执行顺序进行编排管理，实现了任务的有序和高效执行。同时，调度系统可便捷的实现任务的执行、重跑、终止等操作，能方便的查看执行日志，及时监控管理任务执行情况。

6、后续计划

1、Master目前为单机模式，存在瓶颈，需要优化

2、Master和Worker为长连接，存在断开的风险，可考虑改使用RPC框架或者Http来替换。