使用Elastic Job的分片配置加速任务执行和提高资源利用率

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使用Elastic Job的分片配置加速任务执行和提高资源利用率

上一篇，我们介绍了如何使用Elastic Job实现定时任务。解决了使用@Scheduled来实现时候存在的竞争问题，同时也实现了定时任务的高可用执行。

然而，还有一类问题是我们在做定时任务时候容易出现的，就是任务执行速度时间过长；同时，为了实现定时任务的高可用，还启动了很多任务实例，但每个任务执行时候就一个实例在跑，资源利用率不高。

所以，接下来我们就来继续介绍，使用Elastic Job的分片配置，来为任务执行加加速，资源利用抬抬高的目标！

动手试试

建议直接下载文末仓库中的chapter7-2工程，然后在这个基础上进行修改。当然，如果你对如何使用Elastic Job还不输入，那么先前往上一篇做个知识铺垫，再继续下面的内容！

第一步：创建一个分片执行的任务

@Slf4j
@Service
public class MyShardingJob implements SimpleJob {

    @Override
    public void execute(ShardingContext context) {
        switch (context.getShardingItem()) {
            case 0:
                log.info("分片1：执行任务");
                break;
            case 1:
                log.info("分片2：执行任务");
                break;
            case 2:
                log.info("分片3：执行任务");
                break;
        }
    }

}

这里通过switch来判断当前任务上下文的sharding-item值来执行不同的分片任务。sharding-item的值取决于后面将要配置的分片总数，但注意是从0开始计数的。这里仅采用了日志打印的方式，来展示分片效果，真正实现业务逻辑的时候，一定记得根据分片数量对执行任务也要做分片操作的设计。比如：你可以根据批量任务的id求摩的方式来区分不同分片处理不同的数据，以避免重复执行而出现问题。

第二步：在配置文件中，设置配置任务的实现类、执行表达式、以及将要重要测试的分片总数参数

elasticjob.jobs.my-sharding-job.elastic-job-class=com.didispace.chapter73.MyShardingJob
elasticjob.jobs.my-sharding-job.cron=0/5 * * * * ?
elasticjob.jobs.my-sharding-job.sharding-total-count=3

这里设置为3，所以任务会被分为3个分片，每个分片对应第一步中一个switch的分支。

运行与测试

单实例运行

在完成了上面的代码之后，尝试启动上面实现的第一个实例。

此时，我们可以看到，每间隔5秒，这个实例会打印这样的日志：

2021-07-21 17:42:00.122  INFO 63478 --- [           main] .s.b.j.ScheduleJobBootstrapStartupRunner : Starting ElasticJob Bootstrap.
2021-07-21 17:42:00.126  INFO 63478 --- [           main] org.quartz.core.QuartzScheduler          : Scheduler my-sharding-job_$_NON_CLUSTERED started.
2021-07-21 17:42:00.126  INFO 63478 --- [           main] .s.b.j.ScheduleJobBootstrapStartupRunner : ElasticJob Bootstrap started.
2021-07-21 17:42:05.254  INFO 63478 --- [-sharding-job-1] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片1：执行任务
2021-07-21 17:42:05.254  INFO 63478 --- [-sharding-job-3] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片3：执行任务
2021-07-21 17:42:05.254  INFO 63478 --- [-sharding-job-2] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片2：执行任务
2021-07-21 17:42:10.011  INFO 63478 --- [-sharding-job-4] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片1：执行任务
2021-07-21 17:42:10.011  INFO 63478 --- [-sharding-job-5] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片2：执行任务
2021-07-21 17:42:10.011  INFO 63478 --- [-sharding-job-6] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片3：执行任务

每次任务都被拆分成了3个分片任务，就如我上文中所说的，每个分片对应一个switch的分支。由于当前情况下，我们只启动了一个实例，所以3个分片任务都被分配到了这个唯一的实例上。

双实例运行

接下来，我们再启动一个实例（注意使用-Dserver.port来改变不同的端口，不然本地会启动不成功）。此时，两个实例的日志出现了变化：

实例1的日志：

2021-07-21 17:44:50.190  INFO 63478 --- [ng-job_Worker-1] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片2：执行任务
2021-07-21 17:44:55.007  INFO 63478 --- [ng-job_Worker-1] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片2：执行任务
2021-07-21 17:45:00.010  INFO 63478 --- [ng-job_Worker-1] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片2：执行任务

实例2的日志：

2021-07-21 17:44:50.272  INFO 63484 --- [-sharding-job-1] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片1：执行任务
2021-07-21 17:44:50.273  INFO 63484 --- [-sharding-job-2] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片3：执行任务
2021-07-21 17:44:55.009  INFO 63484 --- [-sharding-job-3] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片1：执行任务
2021-07-21 17:44:55.009  INFO 63484 --- [-sharding-job-4] com.didispace.chapter73.MyShardingJob    : 分片3：执行任务

随着实例数量的增加，可以看到分片的分配发生了变化。这也就意味着，当一个任务开始执行的时候，两个任务执行实例都被利用了起来，这样我们的任务执行和资源利用的效率就可以得到优化。

你也可以尝试再继续启动实例和关闭实例来观察任务的动态分配，怎么样？这样写定时任务是不是方便多了？一定记得自己动手写一写，这样体会更深哦！如果碰到问题，可以拉取文末的代码示例对比一下是否有地方配置不一样。下一篇，我们还将继续介绍关于定时任务的一些高级内容。

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代码示例

本文的完整工程可以查看下面仓库中的chapter7-3目录：

Github：https://github.com/dyc87112/SpringBoot-Learning/
Gitee：https://gitee.com/didispace/SpringBoot-Learning/

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出处：https://www.cnblogs.com/didispace/p/15070585.html

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