Schedule定时任务在分布式产生的问题详解

2022-11-13 18:11:15 分布式定时详解

正文

定时任务的实现方式多种多样，框架也是层出不穷。

本文所谈及的是 SpringBoot 本身所带有的@EnableScheduling 、 @Scheduled实现定时任务的方式。

以及采用这种方式，在分布式调度中可能会出现的问题，又针对为什么会发生这种问题？又该如何解决，做出了一些叙述。

为了适合每个阶段的读者，我把前面测试的代码都贴出来啦~

确保每一步都是有迹可循的，希望大家不要嫌啰嗦，感谢

一、搭建基本环境

基本依赖

 <parent>
     <artifactId>spring-boot-parent</artifactId>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <version>2.7.2</version>
 </parent>
 <dependencies>
     <dependency>
         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
         <artifactId>spring-boot</artifactId>
     </dependency>
     <dependency>
         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
         <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
     </dependency>
     <dependency>
         <groupId>org.springframework.boot</groupId>
         <artifactId>spring-boot-starter-WEB</artifactId>
     </dependency>
     <dependency>
         <dependency>
             <groupId>org.projectlombok</groupId>
             <artifactId>lombok</artifactId>
         </dependency>
  </dependencies>

创建个启动类及定时任务

 @SpringBootApplication
 public class ApplicationScheduling {
     public static void main(String[] args) {
         SpringApplication.run(ApplicationScheduling.class, args);
     }
 }

 
 @Slf4j
 @Component
 @EnableScheduling
 public class ScheduleService {
     // 每五秒执行一次，cron的表达式就不再多说明了
     @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ? ")
     public void testSchedule() {
             log.info("当前执行任务的线程号ID===>{}", Thread.currentThread().getId());
     }
 }

二、问题：:执行时间延迟和单线程执行

按照上面代码中给定的cron表达式@Scheduled(cron = "0/5 * * * * ? ")每五秒执行一次，那么最近五次的执行结果应当为：

2022-09-06 00:21:10
2022-09-06 00:21:15
2022-09-06 00:21:20
2022-09-06 00:21:25
2022-09-06 00:21:30

如果定时任务中是执行非常快的任务的，时间非常非常短，确实不会有什么的延迟性。

上面代码执行结果：

2022-09-06 19:42:10.018 INFO 24496 --- [ scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64
2022-09-06 19:42:15.015 INFO 24496 --- [ scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64
2022-09-06 19:42:20.001 INFO 24496 --- [ scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64
2022-09-06 19:42:25.005 INFO 24496 --- [ scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64
2022-09-06 19:42:30.007 INFO 24496 --- [ scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64

如果说从时间上来看，说不上什么延迟性，但真实的业务场景中，业务的执行时间可能远比这里时间长。

我主动让线程睡上10秒，让我们再来看看输出结果是如何的吧

     @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ? ")
     public void testSchedule() {
         try {
             Thread.sleep(10000);
             log.info("当前执行任务的线程号ID===>{}", Thread.currentThread().getId());
         } catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
         } 
     }

输出结果

2022-09-06 19:46:50.019 INFO 27236 --- [ scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64
2022-09-06 19:47:05.024 INFO 27236 --- [ scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64
2022-09-06 19:47:20.016 INFO 27236 --- [ scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64
2022-09-06 19:47:35.005 INFO 27236 --- [ scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64
2022-09-06 19:47:50.006 INFO 27236 --- [ scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64

请注意两个问题：

执行时间延迟：从时间上可以明显看出，不再是每五秒执行一次，执行时间延迟很多,造成任务的
单线程执行：从始至终都只有一个线程在执行任务，造成任务的堵塞.

三、为什么会出现上述问题？

问题的根本：线程阻塞式执行，执行任务线程数量过少。

那到底是为什么呢？

回到启动类上，我们在启动上标明了一个@EnableScheduling注解。

大家在看到诸如@Enablexxxx这样的注解的时候，就要知道它一定有一个xxxxxAutoConfiguration的自动装配的类。

@EnableScheduling也不例外，它的自动装配的类是TaskSchedulingAutoConfiguration。

我们来看看它到底做了一些什么设置？我们如何修改？

 @ConditionalOnClass(ThreadPoolTaskScheduler.class)
 @Configuration(proxyBeanMethods = false)
 @EnableConfigurationProperties(TaskSchedulingProperties.class)
 @AutoConfigureAfter(TaskExecutionAutoConfiguration.class)
 public class TaskSchedulingAutoConfiguration {
     @Bean
     @ConditionalOnBean(name = TaskManagementConfigUtils.SCHEDULED_ANNOTATION_PROCESSOR_BEAN_NAME)
     @ConditionalOnMissingBean({ SchedulinGConfigurer.class, TaskScheduler.class, ScheduledExecutorService.class })
     public ThreadPoolTaskScheduler taskScheduler(TaskSchedulerBuilder builder) {
         return builder.build();
     }
    // ......
 }

可以看到它也是构造了一个 线程池注入到Spring 中

从build()调用继续看下去，

 public ThreadPoolTaskScheduler build() {
     return configure(new ThreadPoolTaskScheduler());
 }

ThreadPoolTaskScheduler中，给定的线程池的核心参数就为1，这也表明了之前为什么只有一条线程在执行任务。private volatile int poolSize = 1;

这一段是分开的用代码不好展示，我用图片标明出来。

主要逻辑在这里，创建线程池的时候，只使用了三个参数，剩下的都是使用ScheduledExecutorService的默认的参数

     protected ScheduledExecutorService createExecutor(
             int poolSize, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler)

而这默认参数是不行的，生产环境的大坑，阿里的 Java 开发手册中也明确规定，要手动创建线程池，并给定合适的参数值~是为什么呢？

因为默认的线程池中，池中允许的最大线程数和最大任务等待队列都是Integer.MAX_VALUE.

大家都懂的，如果使用这玩意，只要出了问题，必定挂~

configure(new ThreadPoolTaskScheduler())这里就是构造,略过~

如果已经较为熟悉SpringBoot的朋友，现在已然明白解决当前问题的方式~

四、解决方式

1、@EnableConfigurationProperties(TaskSchedulingProperties.class) ，自动装配类通常也都会对应有个xxxxProperties文件滴，TaskSchedulingProperties也确实可以配置核心线程数等基本参数，但是无法配置线程池中最大的线程数量和等待队列数量，这种方式还是不合适的。

2、可以手动异步编排，交给某个线程池来执行。

3、将定时任务加上异步注解@Async，将其改为异步的定时任务，另外自定义一个系统通用的线程池，让异步任务使用该线程执行任务~

我们分别针对上述三种方式来实现一遍

4.1、修改配置文件

可以配置的就下面几项~

 spring:
   task:
     scheduling:
       thread-name-prefix: nzc-schedule- #线程名前缀
       pool:
         size: 10 #核心线程数
      # shutdown:
      #  await-termination: true #执行程序是否应等待计划任务在关机时完成。
      #   await-termination-period:  #执行程序应等待剩余任务完成的最长时间。

测试结果：

2022-09-06 20:49:15.015 INFO 7852 --- [ nzc-schedule-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64
2022-09-06 20:49:30.004 INFO 7852 --- [ nzc-schedule-2] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>66
2022-09-06 20:49:45.024 INFO 7852 --- [ nzc-schedule-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>64
2022-09-06 20:50:00.025 INFO 7852 --- [ nzc-schedule-3] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>67
2022-09-06 20:50:15.023 INFO 7852 --- [ nzc-schedule-2] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>66
2022-09-06 20:50:30.008 INFO 7852 --- [ nzc-schedule-4] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>68

请注意：这里的配置并非是一定生效的，修改后有可能成功，有可能失败，具体原因未知，但这一点是真实存在的。

不过从执行结果中可以看出，这里的执行的线程不再是孤单单的一个。

4.2、执行逻辑改为异步执行

首先我们先向Spring中注入一个我们自己编写的线程池，参数自己设置即可，我这里比较随意。

 @Configuration
 public class MyTheadPoolConfig {
     @Bean
     public TaskExecutor taskExecutor() {
         ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
         //设置核心线程数
         executor.setCorePoolSize(10);
         //设置最大线程数
         executor.setMaxPoolSize(20);
         //缓冲队列200：用来缓冲执行任务的队列
         executor.setQueueCapacity(200);
         //线程活路时间 60 秒
         executor.seTKEepAliveSeconds(60);
         //线程池名的前缀：设置好了之后可以方便我们定位处理任务所在的线程池
         // 这里我继续沿用 scheduling 默认的线程名前缀
         executor.setThreadNamePrefix("nzc-create-scheduling-");
         //设置拒绝策略
         executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
         executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true);
         return executor;
     }
 }

然后在定时任务这里注入进去：

 
 @Slf4j
 @Component
 @EnableScheduling
 public class ScheduleService {
     @Autowired
     TaskExecutor taskExecutor;
     @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ? ")
     public void testSchedule() {
         CompletableFuture.runAsync(()->{
             try {
                 Thread.sleep(10000);
                 log.info("当前执行任务的线程号ID===>{}", Thread.currentThread().getId());
             } catch (Exception e) {
                 e.printStackTrace();
             } 
         },taskExecutor);
     }
 }

测试结果：

2022-09-06 21:00:00.019 INFO 18356 --- [te-scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>66
2022-09-06 21:00:05.022 INFO 18356 --- [te-scheduling-2] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>67
2022-09-06 21:00:10.013 INFO 18356 --- [te-scheduling-3] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>68
2022-09-06 21:00:15.020 INFO 18356 --- [te-scheduling-4] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>69
2022-09-06 21:00:20.026 INFO 18356 --- [te-scheduling-5] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>70

可以看到虽然业务执行时间比较长，但是木有再出现，延迟执行定时任务的情况。

4.3、异步定时任务

异步定时任务其实和上面的方式原理是一样的，不过实现稍稍不同罢了。

在定时任务的类上再加一个@EnableAsync注解，给方法添加一个@Async即可。

不过一般@Async都会指定线程池，比如写成这样@Async(value = "taskExecutor"),

 
 @Slf4j
 @Component
 @EnableAsync
 @EnableScheduling
 public class ScheduleService {
     @Autowired
     TaskExecutor taskExecutor;
     @Async(value = "taskExecutor")
     @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ? ")
     public void testSchedule() {
             try {
                 Thread.sleep(10000);
                 log.info("当前执行任务的线程号ID===>{}", Thread.currentThread().getId());
             } catch (Exception e) {
                 e.printStackTrace();
             } 
     }
 }

执行结果：

2022-09-06 21:10:15.022 INFO 22760 --- [zc-scheduling-1] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>66
2022-09-06 21:10:20.021 INFO 22760 --- [zc-scheduling-2] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>67
2022-09-06 21:10:25.007 INFO 22760 --- [zc-scheduling-3] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>68
2022-09-06 21:10:30.020 INFO 22760 --- [zc-scheduling-4] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>69
2022-09-06 21:10:35.007 INFO 22760 --- [zc-scheduling-5] com.nzc.service.ScheduleService : 当前执行任务的线程号ID===>70

结果显而易见是可行的啦~

分析：

@EnableAsync注解相应的也有一个自动装配类为TaskExecutionAutoConfiguration

也有一个TaskExecutionProperties配置类，可以在yml文件中对参数进行设置，这里的话是可以配置线程池最大存活数量的。

它的默认核心线程数为8，这里我不再进行演示了，同时它的线程池中最大存活数量以及任务等待数量也都为Integer.MAX_VALUE，这也是不建议大家使用默认线程池的原因。

4.4、小结

实现方式虽不同，但从效率而言，并无太大区别，觉得那种合适使用那种便可。

不过总结起来，考查的都是对线程池的理解，对于线程池的了解是真的非常重要的，也很有用处。

五、分布式下的思考

针对上述情况而言，这些解决方法在不引入第三包的情况下是足以应付大部分情况了。

定时框架的实现有许多方式，在此并非打算讨论这个。

在单体项目中，也许上面的问题是解决了，但是站在分布式的情况下考虑，就并非是安全的了。

当多个项目在同时运行，那么必然会有多个项目同时这段代码。

思考:并发执行

如果一个定时任务同时在多个机器中运行，会产生怎么样的问题？

假如这个定时任务是收集某个信息，发送给消息队列，如果多台机器同时执行，同时给消息队列发送信息，那么必然导致之后产生一系列的脏数据。这是非常不可靠的

解决方式：分布式锁

很简单也不简单，加分布式锁~ 或者是用一些分布式调度的框架

如使用XXL-JOB实现，或者是其他的定时任务框架。

大家在执行这个定时任务之前，先去获取一把分布式锁，获取到了就执行，获取不到就直接结束。

我这里使用的是 Redission，因为方便，打算写分布式锁的文章，还在准备当中。

redission官方文档，我觉得应当算是比较友好的文档了哈哈

加入依赖：

 <dependency>
     <groupId>org.springframework.boot</groupId>
     <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
 </dependency>
 <dependency>
     <groupId>org.redisson</groupId>
     <artifactId>redisson-spring-boot-starter</artifactId>
     <version>3.17.6</version>
 </dependency>

按照文档说的，编写配置类，注入 RedissonClient，redisson的全部操作都是基于此。

 
 @Configuration
 public class MyRedissonConfig {
     
     @Bean(destroyMethod="shutdown")
     public RedissonClient redissonClient() throws IOException {
         //1、创建配置
         Config config = new Config();
        // 这里规定要用 redis://+IP地址
           config.useSingleServer().setAddress("redis://xxxxx:6379").setPassword("000415");   // 有密码就写密码~ 木有不用写~
         //2、根据Config创建出RedissonClient实例
         //Redis url should start with redis:// or rediss://
         RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
         return redissonClient;
     }
 }

修改定时任务：

 
 
 @Slf4j
 @Component
 @EnableAsync
 @EnableScheduling
 public class ScheduleService {
     @Autowired
     TaskExecutor taskExecutor;
     @Autowired
     RedissonClient redissonClient;
     private final String SCHEDULE_LOCK = "schedule:lock";
     @Async(value = "taskExecutor")
     @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ? ")
     public void testSchedule() {
         //分布式锁
         RLock lock = redissonClient.getLock(SCHEDULE_LOCK);
         try {
             //加锁 10 为时间，加上时间 默认会去掉 redisson 的看门狗机制（即自动续锁机制）
             lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS);
             Thread.sleep(10000);
             log.info("当前执行任务的线程号ID===>{}", Thread.currentThread().getId());
         } catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
         } finally {
             // 一定要记得解锁~
             lock.unlock();
         }
     }
 }

这里只是给出个大概的实现，实际上还是可以优化的，比如在给定一个flag，在获取锁之前判断。如果有人抢到锁，就修改这个值，之后的请求，判断这个flag，如果不是默认的值，则直接结束任务等等。

思考：继续往深处思考，在分布式情况下如果一个定时任务抢到锁，但是它在执行业务过程中失败或者是宕机了，这又该如何处理呢？如何补偿呢？

个人思考：

失败还比较好说，我们可以直接try{}catch(){}中进行通知告警，及时检查出问题。

如果是挂了，我还没想好怎么做。

后记

但实际上，我所阐述的这种方式，只能说适用于简单的单体项目，一旦牵扯到动态定时任务，使用这种方式就不再那么方便了。

大部分都是使用定时任务框架集成了，尤其是分布式调度远比单体项目需要考虑多的多。

以上就是Schedule定时任务在分布式产生的问题详解的详细内容，更多关于Schedule定时任务分布式的资料请关注其它相关文章！

相关文章