分布式作业 Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 主节点选举

老艿艿 芋道源码 2018-10-22

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摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/election/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢!

本文基于 Elastic-Job V2.1.5 版本分享

  • 1. 概述

  • 2. 为什么需要选举主节点

  • 3. 选举主节点

  • 4. 删除主节点

  • 666. 彩蛋


1. 概述

本文主要分享 Elastic-Job-Lite 主节点选举

建议前置阅读:

  • 《Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 注册中心》

  • 《Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业数据存储》

  • 《Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 注册中心监听器》

涉及到主要类的类图如下( 打开大图 ):

  • 粉色的类在 com.dangdang.ddframe.job.lite.internal.election 包下,实现了 Elastic-Job-Lite 主节点选举。

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2. 为什么需要选举主节点

首先我们来看一段官方对 Elastic-Job-Lite 的介绍:

Elastic-Job-Lite 定位为轻量级无中心化解决方案,使用 jar 包的形式提供分布式任务的协调服务。

无中心化,意味着 Elastic-Job-Lite 不存在一个中心执行一些操作,例如:分配作业分片项。Elastic-Job-Lite 选举主节点,通过主节点进行作业分片项分配。目前,必须在主节点执行的操作有:分配作业分片项,调解分布式作业不一致状态。

另外,主节点的选举是以作业为维度。例如:有一个 Elastic-Job-Lite 集群有三个作业节点 ABC,存在两个作业 ab,可能 a 作业的主节点是 Cb 作业的主节点是 A

3. 选举主节点

调用 LeaderService#electLeader() 选举主节点。

大体流程如下( 打开大图 ):

实现代码如下:

// LeaderService.java
/**
* 选举主节点.
*/

public void electLeader() {
   log.debug("Elect a new leader now.");
   jobNodeStorage.executeInLeader(LeaderNode.LATCH, new LeaderElectionExecutionCallback());
   log.debug("Leader election completed.");
}

// JobNodeStorage.java
public void executeInLeader(final String latchNode, final LeaderExecutionCallback callback) {
   try (LeaderLatch latch = new LeaderLatch(getClient(), jobNodePath.getFullPath(latchNode))) {
       latch.start();
       latch.await();
       callback.execute();
   } catch (final Exception ex) {
       handleException(ex);
   }
}

// LeaderElectionExecutionCallback.java
class LeaderElectionExecutionCallback implements LeaderExecutionCallback {

   @Override
   public void execute() {
       if (!hasLeader()) { // 当前无主节点
           jobNodeStorage.fillEphemeralJobNode(LeaderNode.INSTANCE, JobRegistry.getInstance().getJobInstance(jobName).getJobInstanceId());
       }
   }
}
  • 使用 Curator LeaderLatch 分布式锁,保证同一时间有且仅有一个工作节点能够调用 LeaderElectionExecutionCallback#execute() 方法执行主节点设置。Curator LeaderLatch 在《Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 注册中心》「3.1 在主节点执行操作」有详细解析。

  • 在 LeaderElectionExecutionCallback#execute() 为什么要调用 #hasLeader() 呢?LeaderLatch 只保证同一时间有且仅有一个工作节点,在获得分布式锁的工作节点结束逻辑后,第二个工作节点会开始逻辑,如果不判断当前是否有主节点,原来的主节点会被覆盖。

    // LeaderService.java
    /**
     * 判断是否已经有主节点.
     * 
     * @return 是否已经有主节点
     */

    public boolean hasLeader() {
        return jobNodeStorage.isJobNodeExisted(LeaderNode.INSTANCE);
    }
  • 选举成功后,Zookeeper 存储作业的主节点:/${JOB_NAME}/leader/electron/instance 为当前节点。该节点为临时节点。

    bash [zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] get /elastic-job-example-lite-java/javaSimpleJob/leader/election/instance 192.168.16.137@-@82496

选举主节点时机

第一种,注册作业启动信息时。

/**
* 注册作业启动信息.

@param enabled 作业是否启用
*/

public void registerStartUpInfo(final boolean enabled) {
   // .... 省略部分方法
   // 选举 主节点
   leaderService.electLeader();
   // .... 省略部分方法
}
  • 新的作业启动时,即能保证选举出主节点。

    • 当该作业不存在主节点时,当前作业节点成为主节点。

    • 当该作业存在主节点,当前作业节主节点不变

第二种,节点数据发生变化时。

class LeaderElectionJobListener extends AbstractJobListener {

   @Override
   protected void dataChanged(final String path, final Type eventType, final String data) {
       if (!JobRegistry.getInstance().isShutdown(jobName) && (isActiveElection(path, data) || isPassiveElection(path, eventType))) {
           leaderService.electLeader();
       }
   }
}
  • 符合重新选举主节点分成两种情况。

  • 主动选举 #isActiveElection(...)

    private boolean isActiveElection(final String path, final String data) {
        return !leaderService.hasLeader() // 不存在主节点
              && isLocalServerEnabled(path, data); // 开启作业
    }

    private boolean isLocalServerEnabled(final String path, final String data) {
        return serverNode.isLocalServerPath(path) 
           && !ServerStatus.DISABLED.name().equals(data);
    }
    • 当作业被禁用( LiteJobConfiguration.disabled = true )时,作业是不存在主节点的。那有同学就有疑问了?LeaderService#electLeader() 没做这个限制呀,作业注册作业启动信息时也进行了选举。在「4. 删除主节点」小结,我们会解开这个答案。这里大家先记住这个结论。

    • 根据上面我们说的结论,这里就很好理解了,#isActiveElection() 方法判断了两个条件:( 1 ) 不存在主节点;( 2 ) 开启作业,不再禁用,因此需要进行主节点选举落。

    • 这里判断开启作业的方法 #isLocalServerEnabled(…) 有点特殊,它不是通过作业节点是否处于开启状态,而是该数据不是将作业节点更新成关闭状态。举个例子:作业节点处于禁用状态,使用运维平台设置作业节点开启,会进行主节点选举;作业节点处于开启状态,使用运维平台设置作业节点禁用,不会进行主节点选举。

  • 被动选举 #isPassiveElection(...)

    private boolean isPassiveElection(final String path, final Type eventType) {
      return isLeaderCrashed(path, eventType) // 主节点 Crashed
              && serverService.isAvailableServer(JobRegistry.getInstance().getJobInstance(jobName).getIp()); // 当前节点正在运行中(未挂掉)
    }

    private boolean isLeaderCrashed(final String path, final Type eventType) {
      return leaderNode.isLeaderInstancePath(path) && Type.NODE_REMOVED == eventType;
    }
    • 当主节点因为各种情况( 「4. 删除主节点」会列举 )被删除,需要重新进行选举。对的,必须主节点被删除后才可以重新进行选举

    • #isPassiveElection(…) 方法判断了两个条件:( 1 ) 原主节点被删除;( 2 ) 当前节点正在运行中(未挂掉),可以参加主节点选举。

    • #isLeaderCrashed(…) 方法虽然命名带有 Crashed 英文,实际主作业节点正常退出也符合被动选举条件。

等待主节点选举完成

必须在主节点执行的操作,执行之前,需要判断当前节点是否为主节点。如果主节点已经选举好,可以直接进行判断。但是,不排除主节点还没选举到,因而需要阻塞等待到主节点选举完成后才能进行判断。

实现代码如下:

// LeaderService.java

/**
* 判断当前节点是否是主节点.

* 如果主节点正在选举中而导致取不到主节点, 则阻塞至主节点选举完成再返回.

@return 当前节点是否是主节点
*/

public boolean isLeaderUntilBlock() {
   // 不存在主节点 && 有可用的服务器节点
   while (!hasLeader() && serverService.hasAvailableServers()) {
       log.info("Leader is electing, waiting for {} ms"100);
       BlockUtils.waitingShortTime();
       if (!JobRegistry.getInstance().isShutdown(jobName)
               && serverService.isAvailableServer(JobRegistry.getInstance().getJobInstance(jobName).getIp())) { // 当前服务器节点可用
           electLeader();
       }
   }
   // 返回当前节点是否是主节点
   return isLeader();
}
  • 调用 BlockUtils#waitingShortTime() 方法,选举不到主节点进行等待,避免不间断、无间隔的进行主节点选举。

4. 删除主节点

有主节点的选举,必然有主节点的删除,否则怎么进行重新选举

实现代码如下:

// LeaderService.java
/**
* 删除主节点供重新选举.
*/

public void removeLeader() {
   jobNodeStorage.removeJobNodeIfExisted(LeaderNode.INSTANCE);
}    

删除主节点时机

第一种,主节点进程正常关闭时。

public final class JobShutdownHookPlugin extends ShutdownHookPlugin {

    @Override
    public void shutdown() {
        CoordinatorRegistryCenter regCenter = JobRegistry.getInstance().getRegCenter(jobName);
        if (null == regCenter) {
            return;
        }
        LeaderService leaderService = new LeaderService(regCenter, jobName);
        if (leaderService.isLeader()) {
            leaderService.removeLeader(); // 移除主节点
        }
        new InstanceService(regCenter, jobName).removeInstance();
    }
}
  • 这个比较好理解,退出进程,若该进程为主节点,需要将自己移除。

第二种,主节点进程 CRASHED 时。

${JOB_NAME}/leader/electron/instance 是临时节点,主节点进程 CRASHED 后,超过最大会话时间,Zookeeper 自动进行删除,触发重新选举逻辑。

第三种,作业被禁用时。

class LeaderAbdicationJobListener extends AbstractJobListener {

   @Override
   protected void dataChanged(final String path, final Type eventType, final String data) {
       if (leaderService.isLeader() && isLocalServerDisabled(path, data)) {
           leaderService.removeLeader();
       }
   }

   private boolean isLocalServerDisabled(final String path, final String data) {
       return serverNode.isLocalServerPath(path) && ServerStatus.DISABLED.name().equals(data);
   }
}
  • 这里就解答上面我们遗留的疑问。被禁用的作业注册作业启动信息时即使进行了主节点选举,也会被该监听器处理,移除该选举的主节点。

第四种,主节点进程远程关闭。

// InstanceShutdownStatusJobListener.java
class InstanceShutdownStatusJobListener extends AbstractJobListener {

   @Override
   protected void dataChanged(final String path, final Type eventType, final String data) {
       if (!JobRegistry.getInstance().isShutdown(jobName)
               && !JobRegistry.getInstance().getJobScheduleController(jobName).isPaused() // 作业未暂停调度
               && isRemoveInstance(path, eventType) // 移除【运行实例】事件
               && !isReconnectedRegistryCenter()) { // 运行实例被移除
           schedulerFacade.shutdownInstance();
       }
   }

   private boolean isRemoveInstance(final String path, final Type eventType) {
       return instanceNode.isLocalInstancePath(path) && Type.NODE_REMOVED == eventType;
   }

   private boolean isReconnectedRegistryCenter() {
       return instanceService.isLocalJobInstanceExisted();
   }
}

// SchedulerFacade.java
/**
* 终止作业调度.
*/

public void shutdownInstance() {
   if (leaderService.isLeader()) {
       leaderService.removeLeader(); // 移除主节点
   }
   monitorService.close();
   if (reconcileService.isRunning()) {
       reconcileService.stopAsync();
   }
   JobRegistry.getInstance().shutdown(jobName);
}
  • 远程关闭作业节点有两种方式:

    • zkClient 发起命令:`rmr /${NAMESPACE}/${JOB_NAME}/instances/${JOB_INSTANCE_ID}`。

    • 运维平台发起 `Shutdown` 操作。`Shutdown` 操作实质上就是第一种。




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