一 概述

??Elastic-Job 最開(kāi)始只有一個(gè) elastic-job-core 的項(xiàng)目，定位輕量級(jí)、無(wú)中心化，最核心的服務(wù)就是支持彈性擴(kuò)容和數(shù)據(jù)分片！從 2.X 版本以后，主要分為 Elastic-Job-Lite 和 Elastic-Job-Cloud 兩個(gè)子項(xiàng)目。esjbo官網(wǎng)地址

1. Elastic-Job-Lite 定位為輕量級(jí) 無(wú) 中 心 化 解 決 方 案 ， 使 用jar 包 的 形 式 提 供 分 布 式 任 務(wù) 的 協(xié) 調(diào) 服 務(wù) 。
2. Elastic-Job-Cloud 使用 Mesos + Docker 的解決方案，額外提供資源治理、應(yīng)用分發(fā)以及進(jìn)程隔離等服務(wù)(跟 Lite 的區(qū)別只是部署方式不同，他們使用相同的 API，只要開(kāi)發(fā)一次)。

今天我們主要介紹的是Elastic-Job-Lite，最主要的功能特性如下：

1. 分布式調(diào)度協(xié)調(diào)
2. 彈性擴(kuò)容縮容
3. 失效轉(zhuǎn)移
4. 錯(cuò)過(guò)執(zhí)行作業(yè)重觸發(fā)
5. 作業(yè)分片一致性，保證同一分片在分布式環(huán)境中僅一個(gè)執(zhí)行實(shí)例
6. 自診斷并修復(fù)分布式不穩(wěn)定造成的問(wèn)
7. 支持并行調(diào)度
8. 支持作業(yè)生命周期操作
9. 豐富的作業(yè)類(lèi)型
10. Spring整合以及命名空間提供
11. 運(yùn)維平臺(tái)

??應(yīng)用在各自的節(jié)點(diǎn)執(zhí)行任務(wù)，通過(guò) zookeeper 注冊(cè)中心協(xié)調(diào)。節(jié)點(diǎn)注冊(cè)、節(jié)點(diǎn)選舉、任務(wù)分片、監(jiān)聽(tīng)都在 E-Job 的代碼中完成。下圖是官網(wǎng)提供得架構(gòu)圖。

作業(yè)啟動(dòng)流程圖：

作業(yè)執(zhí)行流程圖：

1.1 基本概念

1.1.1 分片概念

? 任務(wù)的分布式執(zhí)行，需要將一個(gè)任務(wù)拆分為多個(gè)獨(dú)立的任務(wù)項(xiàng)，然后由分布式的服務(wù)器分別執(zhí)行某一個(gè)或幾個(gè)分片項(xiàng)。
例如：有一個(gè)遍歷數(shù)據(jù)庫(kù)某張表的作業(yè)，現(xiàn)有2臺(tái)服務(wù)器。為了快速的執(zhí)行作業(yè)，那么每臺(tái)服務(wù)器應(yīng)執(zhí)行作業(yè)的50%。 為滿(mǎn)足此需求，可將作業(yè)分成2片，每臺(tái)服務(wù)器執(zhí)行1片。作業(yè)遍歷數(shù)據(jù)的邏輯應(yīng)為：服務(wù)器A遍歷ID以奇數(shù)結(jié)尾的數(shù)據(jù)；服務(wù)器B遍歷ID以偶數(shù)結(jié)尾的數(shù)據(jù)。 如果分成10片，則作業(yè)遍歷數(shù)據(jù)的邏輯應(yīng)為：每片分到的分片項(xiàng)應(yīng)為ID%10，而服務(wù)器A被分配到分片項(xiàng)0,1,2,3,4；服務(wù)器B被分配到分片項(xiàng)5,6,7,8,9，直接的結(jié)果就是服務(wù)器A遍歷ID以0-4結(jié)尾的數(shù)據(jù)；服務(wù)器B遍歷ID以5-9結(jié)尾的數(shù)據(jù)。

1.1.2 分片策略

shardingTotalCount:作業(yè)分片總數(shù)。jobShardingStrategyClass:作業(yè)分片策略實(shí)現(xiàn)類(lèi)全路徑。shardingItemParameters:分片序列號(hào)和個(gè)性化參數(shù)對(duì)照表。分片序列號(hào)和參數(shù)用等號(hào)分隔, 多個(gè)鍵值對(duì)用逗號(hào)分隔。分片序列號(hào)從0開(kāi)始, 不可大于或等于作業(yè)分片總數(shù)。分片的維度通常有狀態(tài)(state)、類(lèi)型(accountType)、id分區(qū)等，需要按照業(yè)務(wù)合適選取。
elasticJob提供了如下三種分片策略，

1. AverageAllocationJobShardingStrategy :(默認(rèn)的分片策略) 基于平均分配算法的分片策略。

如果有3臺(tái)服務(wù)器, 分成9片, 則每臺(tái)服務(wù)器分到的分片是: 1=[0,1,2], 2=[3,4,5], 3=[6,7,8].
如果有3臺(tái)服務(wù)器, 分成8片, 則每臺(tái)服務(wù)器分到的分片是: 1=[0,1,6], 2=[2,3,7], 3=[4,5].
如果有3臺(tái)服務(wù)器, 分成10片, 則每臺(tái)服務(wù)器分到的分片是: 1=[0,1,2,9], 2=[3,4,5], 3=[6,7,8]

2. OdevitySortByNameJobShardingStrategy:根據(jù)作業(yè)名的哈希值奇偶數(shù)決定IP升降序算法的分片策略。

作業(yè)名的哈希值為奇數(shù)則IP升序.
作業(yè)名的哈希值為偶數(shù)則IP降序.
用于不同的作業(yè)平均分配負(fù)載至不同的服務(wù)器.
eg:
如果有3臺(tái)服務(wù)器, 分成2片, 作業(yè)名稱(chēng)的哈希值為奇數(shù), 則每臺(tái)服務(wù)器分到的分片是: 1=[0], 2=[1], 3=[].
如果有3臺(tái)服務(wù)器, 分成2片, 作業(yè)名稱(chēng)的哈希值為偶數(shù), 則每臺(tái)服務(wù)器分到的分片是: 3=[0], 2=[1], 1=[].

3. RotateServerByNameJobShardingStrategy:根據(jù)作業(yè)名的哈希值對(duì)服務(wù)器列表進(jìn)行輪轉(zhuǎn)的分片策略。

1.1.3 分片項(xiàng)與業(yè)務(wù)處理解耦

Elastic-Job并不直接提供數(shù)據(jù)處理的功能，框架只會(huì)將分片項(xiàng)分配至各個(gè)運(yùn)行中的作業(yè)服務(wù)器，開(kāi)發(fā)者需要自行處理分片項(xiàng)與真實(shí)數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

1.1.4 個(gè)性化參數(shù)

個(gè)性化參數(shù)即shardingItemParameter，可以和分片項(xiàng)匹配對(duì)應(yīng)關(guān)系，用于將分片項(xiàng)的數(shù)字轉(zhuǎn)換為更加可讀的業(yè)務(wù)代碼。

? 例如：按照地區(qū)水平拆分?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)A是北京的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)庫(kù)B是上海的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)庫(kù)C是廣州的數(shù)據(jù)。 如果僅按照分片項(xiàng)配置，開(kāi)發(fā)者需要了解0表示北京；1表示上海；2表示廣州。 合理使用個(gè)性化參數(shù)可以讓代碼更可讀，如果配置為0=北京,1=上海,2=廣州，那么代碼中直接使用北京，上海，廣州的枚舉值即可完成分片項(xiàng)和業(yè)務(wù)邏輯的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

1.1.5 任務(wù)類(lèi)型

1. Simple類(lèi)型作業(yè)：意為簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)，未經(jīng)任何封裝的類(lèi)型。需實(shí)現(xiàn)SimpleJob接口。該接口僅提供單一方法用于覆蓋，此方法將定時(shí)執(zhí)行。與Quartz原生接口相似，但提供了彈性擴(kuò)縮容和分片等功能。
2. Dataflow類(lèi)型：用于處理數(shù)據(jù)流，需實(shí)現(xiàn)DataflowJob接口。該接口提供2個(gè)方法可供覆蓋，分別用于抓取(fetchData)和處理(processData)數(shù)據(jù)
3. Script類(lèi)型：作業(yè)意為腳本類(lèi)型作業(yè)，支持shell，python，perl等所有類(lèi)型腳本。只需通過(guò)控制臺(tái)或代碼配置scriptCommandLine即可，無(wú)需編碼。執(zhí)行腳本路徑可包含參數(shù)，參數(shù)傳遞完畢后，作業(yè)框架會(huì)自動(dòng)追加最后一個(gè)參數(shù)為作業(yè)運(yùn)行時(shí)信息。

1.2 核心概念

1.2.1 分布式調(diào)度

Elastic-Job-Lite并無(wú)作業(yè)調(diào)度中心節(jié)點(diǎn)，而是基于部署作業(yè)框架的程序在到達(dá)相應(yīng)時(shí)間點(diǎn)時(shí)各自觸發(fā)調(diào)度。注冊(cè)中心僅用于作業(yè)注冊(cè)和監(jiān)控信息存儲(chǔ)。而主作業(yè)節(jié)點(diǎn)僅用于處理分片和清理等功能。

1.2.2 作業(yè)高可用

Elastic-Job-Lite提供最安全的方式執(zhí)行作業(yè)。將分片總數(shù)設(shè)置為1，并使用多于1臺(tái)的服務(wù)器執(zhí)行作業(yè)，作業(yè)將會(huì)以1主n從的方式執(zhí)行。

? 一旦執(zhí)行作業(yè)的服務(wù)器崩潰，等待執(zhí)行的服務(wù)器將會(huì)在下次作業(yè)啟動(dòng)時(shí)替補(bǔ)執(zhí)行。開(kāi)啟失效轉(zhuǎn)移功能效果更好，可以保證在本次作業(yè)執(zhí)行時(shí)崩潰，備機(jī)立即啟動(dòng)替補(bǔ)執(zhí)行。

1.2.3 最大限度利用資源

Elastic-Job-Lite也提供最靈活的方式，最大限度的提高執(zhí)行作業(yè)的吞吐量。將分片項(xiàng)設(shè)置為大于服務(wù)器的數(shù)量，最好是大于服務(wù)器倍數(shù)的數(shù)量，作業(yè)將會(huì)合理的利用分布式資源，動(dòng)態(tài)的分配分片項(xiàng)。

二 應(yīng)用安裝

2.1 zookeeper 安裝

elastic-job-lite，是直接依賴(lài) zookeeper 的，因此在開(kāi)發(fā)之前我們需要先準(zhǔn)備好對(duì)應(yīng)的 zookeeper 環(huán)境，關(guān)于 zookeeper 的安裝過(guò)程，就不多說(shuō)了，非常簡(jiǎn)單，網(wǎng)上都有教程！

2.2 elastic-job-lite-console 安裝

elastic-job-lite-console，主要是一個(gè)任務(wù)作業(yè)可視化界面管理系統(tǒng)。

可以單獨(dú)部署，與平臺(tái)不關(guān)，主要是通過(guò)配置注冊(cè)中心和數(shù)據(jù)源來(lái)抓取數(shù)據(jù)。

獲取的方式也很簡(jiǎn)單，直接訪(fǎng)問(wèn)https://github.com/apache/shardingsphere-elasticjob地址，然后切換到2.1.5的版本號(hào)，然后執(zhí)行mvn clean install進(jìn)行打包，獲取對(duì)應(yīng)的安裝包將其解壓，進(jìn)行bin文件夾啟動(dòng)服務(wù)即可！

如果你的網(wǎng)速像蝸牛一樣的慢，還有一個(gè)辦法就是從這個(gè)地址https://gitee.com/elasticjob/elastic-job獲取對(duì)應(yīng)的源碼！

啟動(dòng)服務(wù)后，在瀏覽器訪(fǎng)問(wèn)http://127.0.0.1:8899，輸入賬戶(hù)、密碼(都是root)即可進(jìn)入控制臺(tái)頁(yè)面，類(lèi)似如下界面！

進(jìn)入之后，將上文所在的 zookeeper 注冊(cè)中心進(jìn)行配置，包括數(shù)據(jù)庫(kù) mysql 的數(shù)據(jù)源也可以配置一下！

2.3 創(chuàng)建工程(自集成方式)

2.3.1 引入依賴(lài)和配置

本文采用springboot來(lái)搭建工程為例，創(chuàng)建工程并添加elastic-job-lite依賴(lài)！

<!-- 使用springframework自定義命名空間時(shí)引入 --><dependency><groupId>com.dangdang</groupId><artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId><version>2.1.5</version></dependency><!-- elastic-job-lite 默認(rèn)依賴(lài)如下的模塊，否則ZookeeperRegistryCenter無(wú)法注冊(cè) --><dependency><groupId>org.apache.curator</groupId><artifactId>curator-recipes</artifactId><version>2.10.0</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.curator</groupId><artifactId>curator-framework</artifactId><version>2.10.0</version></dependency><dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>18.0</version></dependency>

在配置文件application.properties中提前配置好 zookeeper 注冊(cè)中心相關(guān)信息！

#zookeeper config
zookeeper.serverList=127.0.0.1:2181
zookeeper.namespace=example-elastic-job-test

2.3.2 新建 ZookeeperConfig 配置類(lèi)

@Configuration
@ConditionalOnExpression("'${zookeeper.serverList}'.length() > 0")
public class ZookeeperConfig {/*** zookeeper 配置* @return*/@Bean(initMethod = "init")public ZookeeperRegistryCenter zookeeperRegistryCenter(@Value("${zookeeper.serverList}") String serverList, @Value("${zookeeper.namespace}") String namespace){return new ZookeeperRegistryCenter(new ZookeeperConfiguration(serverList,namespace));}}

2.3.4 新建Simple任務(wù)處理類(lèi)

1. 編寫(xiě)一個(gè)SimpleJob接口的實(shí)現(xiàn)類(lèi)MySimpleJob，當(dāng)前工作主要是打印一條日志。

@Slf4j
public class MySimpleJob implements SimpleJob {@Overridepublic void execute(ShardingContext shardingContext) {log.info(String.format("Thread ID: %s, 作業(yè)分片總數(shù): %s, " +"當(dāng)前分片項(xiàng): %s.當(dāng)前參數(shù): %s," +"作業(yè)名稱(chēng): %s.作業(yè)自定義參數(shù): %s",Thread.currentThread().getId(),shardingContext.getShardingTotalCount(),shardingContext.getShardingItem(),shardingContext.getShardingParameter(),shardingContext.getJobName(),shardingContext.getJobParameter()));}
}

2. 創(chuàng)建一個(gè)MyElasticJobListener任務(wù)監(jiān)聽(tīng)器，用于監(jiān)聽(tīng)MySimpleJob的任務(wù)執(zhí)行情況。

@Slf4j
public class MyElasticJobListener implements ElasticJobListener {private long beginTime = 0;@Overridepublic void beforeJobExecuted(ShardingContexts shardingContexts) {beginTime = System.currentTimeMillis();log.info("===>{} MyElasticJobListener BEGIN TIME: {} <===",shardingContexts.getJobName(),  DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));}@Overridepublic void afterJobExecuted(ShardingContexts shardingContexts) {long endTime = System.currentTimeMillis();log.info("===>{} MyElasticJobListener END TIME: {},TOTAL CAST: {} <===",shardingContexts.getJobName(), DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"), endTime - beginTime);}
}

3. 創(chuàng)建一個(gè)MySimpleJobConfig類(lèi)，將MySimpleJob其注入到zookeeper。

@Configuration
public class MySimpleJobConfig {/*** 任務(wù)名稱(chēng)*/@Value("${simpleJob.mySimpleJob.name}")private String mySimpleJobName;/*** cron表達(dá)式*/@Value("${simpleJob.mySimpleJob.cron}")private String mySimpleJobCron;/*** 作業(yè)分片總數(shù)*/@Value("${simpleJob.mySimpleJob.shardingTotalCount}")private int mySimpleJobShardingTotalCount;/*** 作業(yè)分片參數(shù)*/@Value("${simpleJob.mySimpleJob.shardingItemParameters}")private String mySimpleJobShardingItemParameters;/*** 自定義參數(shù)*/@Value("${simpleJob.mySimpleJob.jobParameters}")private String mySimpleJobParameters;@Autowiredprivate ZookeeperRegistryCenter registryCenter;@Beanpublic MySimpleJob mySimpleJob() {return new MySimpleJob();}@Bean(initMethod = "init")public JobScheduler simpleJobScheduler(final MySimpleJob mySimpleJob) {//配置任務(wù)監(jiān)聽(tīng)器MyElasticJobListener elasticJobListener = new MyElasticJobListener();return new SpringJobScheduler(mySimpleJob, registryCenter, getLiteJobConfiguration(), elasticJobListener);}private LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration() {// 定義作業(yè)核心配置JobCoreConfiguration simpleCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder(mySimpleJobName, mySimpleJobCron, mySimpleJobShardingTotalCount).shardingItemParameters(mySimpleJobShardingItemParameters).jobParameter(mySimpleJobParameters).build();// 定義SIMPLE類(lèi)型配置SimpleJobConfiguration simpleJobConfig = new SimpleJobConfiguration(simpleCoreConfig, MySimpleJob.class.getCanonicalName());// 定義Lite作業(yè)根配置LiteJobConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).overwrite(true).build();return simpleJobRootConfig;}
}

4. 在配置文件application.properties中配置好對(duì)應(yīng)的mySimpleJob參數(shù)！

#elastic job
#simpleJob類(lèi)型的job
simpleJob.mySimpleJob.name=mySimpleJob
simpleJob.mySimpleJob.cron=0/15 * * * * ?
simpleJob.mySimpleJob.shardingTotalCount=3
simpleJob.mySimpleJob.shardingItemParameters=0=a,1=b,2=c
simpleJob.mySimpleJob.jobParameters=helloWorld

5.運(yùn)行程序，查看效果


在上圖demo中，配置的分片數(shù)為3，這個(gè)時(shí)候會(huì)有3個(gè)線(xiàn)程進(jìn)行同時(shí)執(zhí)行任務(wù)，因?yàn)槎际窃谝慌_(tái)機(jī)器上執(zhí)行的，這個(gè)任務(wù)被執(zhí)行來(lái)3次，下面修改一下端口配置，創(chuàng)建三個(gè)相同的服務(wù)實(shí)例，在看看效果如下：

2.3.5 新建DataFlowJob類(lèi)型作業(yè)

1. 創(chuàng)建一個(gè)DataflowJob類(lèi)型的實(shí)現(xiàn)類(lèi)MyDataFlowJob。

@Slf4j
public class MyDataFlowJob implements DataflowJob<String> {private boolean flag = false;@Overridepublic List<String> fetchData(ShardingContext shardingContext) {log.info("開(kāi)始獲取數(shù)據(jù)");if (flag) {return null;}return Arrays.asList("qingshan", "jack", "seven");}@Overridepublic void processData(ShardingContext shardingContext, List<String> data) {for (String val : data) {// 處理完數(shù)據(jù)要移除掉，不然就會(huì)一直跑,處理可以在上面的方法里執(zhí)行。這里采用 flaglog.info("開(kāi)始處理數(shù)據(jù)：" + val);}flag = true;}
}

2. 接著創(chuàng)建MyDataFlowJob的配置類(lèi)，將其注入到zookeeper注冊(cè)中心。

Configuration
public class MyDataFlowJobConfig {/*** 任務(wù)名稱(chēng)*/@Value("${dataflowJob.myDataflowJob.name}")private String jobName;/*** cron表達(dá)式*/@Value("${dataflowJob.myDataflowJob.cron}")private String jobCron;/*** 作業(yè)分片總數(shù)*/@Value("${dataflowJob.myDataflowJob.shardingTotalCount}")private int jobShardingTotalCount;/*** 作業(yè)分片參數(shù)*/@Value("${dataflowJob.myDataflowJob.shardingItemParameters}")private String jobShardingItemParameters;/*** 自定義參數(shù)*/@Value("${dataflowJob.myDataflowJob.jobParameters}")private String jobParameters;@Autowiredprivate ZookeeperRegistryCenter registryCenter;@Beanpublic MyDataFlowJob myDataFlowJob() {return new MyDataFlowJob();}@Bean(initMethod = "init")public JobScheduler dataFlowJobScheduler(final MyDataFlowJob myDataFlowJob) {MyElasticJobListener elasticJobListener = new MyElasticJobListener();return new SpringJobScheduler(myDataFlowJob, registryCenter, getLiteJobConfiguration(), elasticJobListener);}private LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration() {// 定義作業(yè)核心配置JobCoreConfiguration dataflowCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder(jobName, jobCron, jobShardingTotalCount).shardingItemParameters(jobShardingItemParameters).jobParameter(jobParameters).build();// 定義DATAFLOW類(lèi)型配置DataflowJobConfiguration dataflowJobConfig = new DataflowJobConfiguration(dataflowCoreConfig, MyDataFlowJob.class.getCanonicalName(), false);// 定義Lite作業(yè)根配置LiteJobConfiguration dataflowJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(dataflowJobConfig).overwrite(true).build();return dataflowJobRootConfig;}
}

3. 最后，在配置文件application.properties中配置好對(duì)應(yīng)的myDataflowJob參數(shù)！

#dataflow類(lèi)型的job
dataflowJob.myDataflowJob.name=myDataflowJob
dataflowJob.myDataflowJob.cron=0/15 * * * * ?
dataflowJob.myDataflowJob.shardingTotalCount=1
dataflowJob.myDataflowJob.shardingItemParameters=0=a,1=b,2=c
dataflowJob.myDataflowJob.jobParameters=myDataflowJobParamter

4. 運(yùn)行程序，查看效果
   
   需要注意的地方是，如果配置的是流式處理類(lèi)型，它會(huì)不停的拉取數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)，在拉取的時(shí)候，如果返回為空，就不會(huì)處理數(shù)據(jù)！如果配置的是非流式處理類(lèi)型，和上面介紹的simpleJob類(lèi)型，處理一樣！

2.3.6 新建ScriptJob類(lèi)型作業(yè)

1. ScriptJob 類(lèi)型的任務(wù)配置：主要是用于定時(shí)執(zhí)行某個(gè)腳本，一般用的比較少！因?yàn)槟繕?biāo)是腳本，沒(méi)有執(zhí)行的任務(wù)，所以無(wú)需編寫(xiě)任務(wù)作業(yè)類(lèi)型！只需要編寫(xiě)一個(gè)ScriptJob類(lèi)型的配置類(lèi)即可，命令是echo 'Hello World !內(nèi)容！

@Configuration
public class MyScriptJobConfig {/*** 任務(wù)名稱(chēng)*/@Value("${scriptJob.myScriptJob.name}")private String jobName;/*** cron表達(dá)式*/@Value("${scriptJob.myScriptJob.cron}")private String jobCron;/*** 作業(yè)分片總數(shù)*/@Value("${scriptJob.myScriptJob.shardingTotalCount}")private int jobShardingTotalCount;/*** 作業(yè)分片參數(shù)*/@Value("${scriptJob.myScriptJob.shardingItemParameters}")private String jobShardingItemParameters;/*** 自定義參數(shù)*/@Value("${scriptJob.myScriptJob.jobParameters}")private String jobParameters;@Autowiredprivate ZookeeperRegistryCenter registryCenter;@Bean(initMethod = "init")public JobScheduler scriptJobScheduler() {MyElasticJobListener elasticJobListener = new MyElasticJobListener();return new JobScheduler(registryCenter, getLiteJobConfiguration(), elasticJobListener);}private LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration() {// 定義作業(yè)核心配置JobCoreConfiguration scriptCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder(jobName, jobCron, jobShardingTotalCount).shardingItemParameters(jobShardingItemParameters).jobParameter(jobParameters).build();// 定義SCRIPT類(lèi)型配置ScriptJobConfiguration scriptJobConfig = new ScriptJobConfiguration(scriptCoreConfig, "echo 'Hello World !'");// 定義Lite作業(yè)根配置LiteJobConfiguration scriptJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(scriptJobConfig).overwrite(true).build();return scriptJobRootConfig;}
}

2. 在配置文件application.properties中配置好對(duì)應(yīng)的myScriptJob參數(shù)！

#script類(lèi)型的job
scriptJob.myScriptJob.name=myScriptJob
scriptJob.myScriptJob.cron=0/15 * * * * ?
scriptJob.myScriptJob.shardingTotalCount=3
scriptJob.myScriptJob.shardingItemParameters=0=a,1=b,2=c
scriptJob.myScriptJob.jobParameters=myScriptJobParamter

3. 運(yùn)行程序，看看效果
   

2.3.7 任務(wù)狀態(tài)持久化

可能有的人會(huì)發(fā)出疑問(wèn)，elastic-job是如何存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的，用ZooInspector客戶(hù)端鏈接zookeeper注冊(cè)中心，你發(fā)現(xiàn)對(duì)應(yīng)的任務(wù)配置被存儲(chǔ)到相應(yīng)的樹(shù)根上！而具體作業(yè)任務(wù)執(zhí)行軌跡和狀態(tài)結(jié)果是不會(huì)存儲(chǔ)到zookeeper，需要我們?cè)陧?xiàng)目中通過(guò)數(shù)據(jù)源方式進(jìn)行持久化！
將任務(wù)狀態(tài)持久化到數(shù)據(jù)庫(kù)配置過(guò)程也很簡(jiǎn)單，只需要在對(duì)應(yīng)的配置類(lèi)上注入數(shù)據(jù)源即可，以MySimpleJobConfig為例，代碼如下：

@Configuration
public class MySimpleJobConfig {/*** 任務(wù)名稱(chēng)*/@Value("${simpleJob.mySimpleJob.name}")private String mySimpleJobName;/*** cron表達(dá)式*/@Value("${simpleJob.mySimpleJob.cron}")private String mySimpleJobCron;/*** 作業(yè)分片總數(shù)*/@Value("${simpleJob.mySimpleJob.shardingTotalCount}")private int mySimpleJobShardingTotalCount;/*** 作業(yè)分片參數(shù)*/@Value("${simpleJob.mySimpleJob.shardingItemParameters}")private String mySimpleJobShardingItemParameters;/*** 自定義參數(shù)*/@Value("${simpleJob.mySimpleJob.jobParameters}")private String mySimpleJobParameters;@Autowiredprivate ZookeeperRegistryCenter registryCenter;@Autowiredprivate DataSource dataSource;;@Beanpublic MySimpleJob stockJob() {return new MySimpleJob();}@Bean(initMethod = "init")public JobScheduler simpleJobScheduler(final MySimpleJob mySimpleJob) {//添加事件數(shù)據(jù)源配置JobEventConfiguration jobEventConfig = new JobEventRdbConfiguration(dataSource);MyElasticJobListener elasticJobListener = new MyElasticJobListener();return new SpringJobScheduler(mySimpleJob, registryCenter, getLiteJobConfiguration(), jobEventConfig, elasticJobListener);}private LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration() {// 定義作業(yè)核心配置JobCoreConfiguration simpleCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder(mySimpleJobName, mySimpleJobCron, mySimpleJobShardingTotalCount).shardingItemParameters(mySimpleJobShardingItemParameters).jobParameter(mySimpleJobParameters).build();// 定義SIMPLE類(lèi)型配置SimpleJobConfiguration simpleJobConfig = new SimpleJobConfiguration(simpleCoreConfig, MySimpleJob.class.getCanonicalName());// 定義Lite作業(yè)根配置LiteJobConfiguration simpleJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).overwrite(true).build();return simpleJobRootConfig;}
}

同時(shí)，需要在配置文件application.properties中配置好對(duì)應(yīng)的datasource參數(shù)！

spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/example-elastic-job-test
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver

運(yùn)行程序，然后在elastic-job-lite-console控制臺(tái)配置對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)源！

注意：該功能Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的話(huà)只支持5.7，其他版本則無(wú)法連接

最后，點(diǎn)擊【作業(yè)軌跡】即可查看對(duì)應(yīng)作業(yè)執(zhí)行情況！

2.4 創(chuàng)建工程(start集成方式)

具體 參考(推薦)：https://blog.csdn.net/baidu_21349635/article/details/106317774

三 常見(jiàn)問(wèn)題集錦

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參考文獻(xiàn)：
https://blog.csdn.net/qq_34350584/article/details/119754657
https://blog.csdn.net/lvlei19911108/article/details/118633115
https://blog.csdn.net/cicada_smile/article/details/104810958