基于Redission高级应用21-RScheduledExecutorService 分布式任务执行的解决方案

概述：

写作原由

最近在学习分布式一些知识，想想之前在学习Redisson 时并没有使用其实现一个分布式任务执行的方案，故此通过学习发现RScheduledExecutorService 是其提供的一个好的工具。

引言

在构建分布式系统时，任务调度是一个不可或缺的功能，它允许在多个计算节点上安排、执行和管理定时任务。随着微服务和云基础设施的兴起，对于能够跨服务边界调度任务的需求日益增长。Redisson 提供的 RScheduledExecutorService 接口正是为了满足这种需求而设计的，它使得基于 Redis 的分布式任务调度变得简单而高效。然而，直接使用这个接口可能需要处理一些底层的细节，例如任务的重试逻辑和失败处理。为了简化这一过程，DistributedScheduledExecutorTool 应运而生，它是一个基于 RScheduledExecutorService 的高级工具，提供了易于使用的 API 和额外的功能，如自动重试和监听器回调，从而使得分布式任务调度更加健壮和灵活。本文将详细介绍如何利用这两个强大的工具，在分布式环境中有效地调度和管理任务。

原理

RScheduledExecutorService 是 Redission 提供的一个分布式的定时任务执行器，它实现了 Java 的 ScheduledExecutorService 接口。它允许在一个分布式的环境中安排任务在将来某个时间执行，或者周期性地执行。

RScheduledExecutorService 的工作原理基于 Redis 的发布/订阅机制和延时队列。以下是其工作流程的简化描述：

1. 任务调度：当调度一个任务时，任务的信息和执行时间被保存在 Redis 中的一个延时队列里。

2. 任务存储：任务的状态和数据被序列化并存储在 Redis 中，以便可以在任何节点上执行。

3. 任务执行：Redission 节点订阅了任务执行的相关信息。当任务到达执行时间时，Redis 会发布一个消息给所有订阅的节点。

4. 任务分配：其中一个节点（或者根据配置，可能是多个节点）接收到消息并从 Redis 中提取任务信息，然后开始执行任务。

5. 任务完成：任务执行完成后，执行结果可以被存储回 Redis，并通知任务的提交者（如果需要）。

优点

• 分布式执行：RScheduledExecutorService 允许在多个节点上分布式地执行定时任务，这有助于负载均衡和高可用性。

• 容错性：如果执行任务的节点失败，其他节点可以接管并执行该任务，从而提供更好的容错性。

• 动态扩展：可以动态添加或移除执行任务的节点，不需要停止服务或重新调度现有的任务。

• 持久化：任务信息存储在 Redis 中，即使所有应用节点都宕机，任务信息也不会丢失。

• 灵活调度：支持一次性执行、固定延迟执行和固定速率执行等多种调度方式。

缺点

• 依赖于Redis：RScheduledExecutorService 的工作依赖于 Redis，如果 Redis 不可用，那么任务调度和执行也会受到影响。

• 网络延迟：在分布式环境中，网络延迟可能会影响任务执行的精确时间。

• 资源消耗：维护定时任务和执行任务可能会增加 Redis 的资源消耗，特别是在有大量任务时。

• 序列化开销：任务状态和数据需要序列化和反序列化，这可能会引入额外的开销。

• 复杂性：与本地的 ScheduledExecutorService 相比，分布式定时任务执行器引入了更多的复杂性，需要更多的配置和管理。

RScheduledExecutorService 和 ScheduledExecutorService总结：

RScheduledExecutorService 和 ScheduledExecutorService 都用于在将来的某个时间点执行任务，或者以固定的频率重复执行任务。它们的主要区别在于它们的运行环境和分布式能力。

ScheduledExecutorService 使用场景

ScheduledExecutorService 是 Java 标准库提供的一个接口，适用于以下场景：

• 单机环境：适用于不需要跨多个JVM或服务器分布式执行任务的情况。
• 简单定时任务：在单个应用程序内部安排一些简单的定时任务，如清理缓存、检查配置更新等。
• 非持久化任务：如果应用程序重启，定时任务不需要持久化或重新调度。
• 低容错要求：如果任务执行的节点发生故障，任务可以容忍丢失或手动干预重新调度。

RScheduledExecutorService使用场景

RScheduledExecutorService 是 Redission 提供的一个接口，它扩展了 ScheduledExecutorService 的功能，适用于以下场景：

• 分布式环境：适用于需要跨多个JVM或服务器执行定时任务的分布式应用程序。
• 高可用性：如果一个节点失败，其他节点可以接管并执行该节点的任务，从而提高了系统的可用性。
• 任务持久化：任务即使在应用程序重启后也能够被保留和重新调度，因为它们被保存��� Redis 中。
• 动态扩展：可以动态地添加或移除执行任务的节点，而不需要重新调度现有任务。
• 负载均衡：任务可以在多个节点之间进行分配，从而实现负载均衡。
• 集群监控和管理：可以通过 Redis 监控和管理集群中的任务执行情况。

和ScheduledExecutorService区别使用场景

基于上述特点，以下是两者区别使用场景的一些示例：

• 如果应用程序是单体架构，只需要在单个服务器上执行定时任务，并且不需要任务的持久化或高可用性，那么 ScheduledExecutorService 就足够了。
• 如果应用程序是微服务架构，需要在多个服务实例之间均衡执行定时任务，并且要求任务即使在服务重启后也能继续执行，那么 RScheduledExecutorService 就是更好的选择。
• 如果需要在多个地理位置分布的服务器上执行定时任务，并且需要统一的任务管理和监控，RScheduledExecutorService 提供的分布式功能会很有帮助。

解决方案实现

工具类实现：

DistributedScheduledExecutorTool：分布式任务调度的利器在分布式系统中，任务调度是一项核心功能，它涉及到在多个节点上安排和执行定时任务。DistributedScheduledExecutorTool 是一个基于 Redisson 的分布式任务调度工具，它提供了一种简单而强大的方式来在 Java 应用程序中实现这一功能。本文档将详细介绍如何使用 DistributedScheduledExecutorTool 来调度、执行和管理分布式定时任务。

import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RScheduledExecutorService;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.redisson.RedissonNode;
import org.redisson.config.RedissonNodeConfig;

import java.util.Collections;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ScheduledFuture;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Author derek_smart
 * @Date 202/6/14 8:08
 * 为分布式环境设计的定时任务工具类，它基于 Redisson 提供的 `RScheduledExecutorService`。
 * 提供了定时任务的调度、执行、取消以及优雅关闭等功能，并且可以处理任务执行失败的情况
 */
public class DistributedScheduledExecutorTool {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DistributedScheduledExecutorTool.class);

    private final RScheduledExecutorService scheduledExecutorService;
    private final RedissonClient redissonClient;
    private RedissonNode redissonNode;

    /**
     * 构造函数，初始化 Redisson 客户端并启动一个 Redisson Node 用于执行定时任务。
     *
     * @param redisUrl Redis 服务器的 URL。
     * @param workers  用于执行任务的工作线程数量。
     */
    public DistributedScheduledExecutorTool(String redisUrl, int workers) {
        Config config = new Config();
        config.useSingleServer().setAddress(redisUrl);
        this.redissonClient = Redisson.create(config);

        // Configure the node for RScheduledExecutorService
        RedissonNodeConfig nodeConfig = new RedissonNodeConfig(config);
        nodeConfig.setExecutorServiceWorkers(Collections.singletonMap("myScheduledExecutor", workers));
        this.redissonNode = RedissonNode.create(nodeConfig);
        this.redissonNode.start();

        this.scheduledExecutorService = redissonClient.getExecutorService("myScheduledExecutor");
    }

    /**
     * 调度一个 Callable 任务在指定的延迟后执行，并支持重试机制和任务监听器。
     *
     * @param task       待执行的任务。
     * @param delay      延迟时间。
     * @param timeUnit   延迟时间的单位。
     * @param maxRetries 最大重试次数。
     * @param listener   任务监听器。
     * @return 返回任务的 ScheduledFuture。
     */
    public <V> ScheduledFuture<?> schedule(Callable<V> task, long delay, TimeUnit timeUnit, int maxRetries, TaskListener<V> listener) {
        Callable<V> retryingTask = () -> {
            int retries = 0;
            while (true) {
                try {
                    V result = task.call();
                    if (listener != null) {
                        listener.onSuccess(result);
                    }
                    return result;
                } catch (Exception e) {
                    if (retries >= maxRetries) {
                        if (listener != null) {
                            listener.onFailure(e);
                        }
                        throw e;
                    }
                    logger.warn("Task failed, attempt " + retries + " of " + maxRetries);
                    retries++;
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(1); // Wait before retry
                }
            }
        };
        return schedule(retryingTask, delay, timeUnit);
    }

    /**
     * 辅助方法，用于实际调度一个任务而不带重试逻辑。
     *
     * @param task     待执行的任务。
     * @param delay    延迟时间。
     * @param timeUnit 延迟时间的单位。
     * @return 返回任务的 ScheduledFuture。
     */
    private <V> ScheduledFuture<?> schedule(Callable<V> task, long delay, TimeUnit timeUnit) {
        try {
            return scheduledExecutorService.schedule(task, delay, timeUnit);
        } catch (Exception e) {
            handleTaskFailure(e);
            return null;
        }
    }

    /**
     * 取消一个尚未执行的定时任务。
     *
     * @param future 任务的 ScheduledFuture。
     * @return 如果任务被成功取消，则返回 true；否则返回 false。
     */
    public boolean cancelScheduledTask(ScheduledFuture<?> future) {
        if (future != null && !future.isDone()) {
            return future.cancel(true);
        }
        return false;
    }

    /**
     * 优雅地关闭调度执行器服务，等待已经调度的任务完成。
     */
    public void shutdownGracefully() {
        scheduledExecutorService.shutdown();
        try {
            if (!scheduledExecutorService.awaitTermination(30, TimeUnit.SECONDS)) {
                scheduledExecutorService.shutdownNow();
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            scheduledExecutorService.shutdownNow();
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }

    /**
     * 调度一个 Runnable 任务以固定的频率执行。
     *
     * @param command      待执行的任务。
     * @param initialDelay 初始延迟时间。
     * @param period       两次执行之间的时间间隔。
     * @param unit         时间的单位。
     * @return 返回任务的 ScheduledFuture。
     */
    public ScheduledFuture<?> scheduleAtFixedRate(Runnable command, long initialDelay, long period, TimeUnit unit) {
        return scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(command, initialDelay, period, unit);
    }

    /**
     * 调度一个 Runnable 任务在每次执行完成后，等待指定的延迟时间再次执行。
     *
     * @param command      待执行的任务。
     * @param initialDelay 初始延迟时间。
     * @param delay        两次执行之间的延迟时间。
     * @param unit         时间的单位。
     * @return 返回任务的 ScheduledFuture。
     */
    public ScheduledFuture<?> scheduleWithFixedDelay(Runnable command, long initialDelay, long delay, TimeUnit unit) {
        return scheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay(command, initialDelay, delay, unit);
    }

    /**
     * 处理任务调度失败的情况，记录错误信息。
     *
     * @param e 异常对象。
     */
    private void handleTaskFailure(Exception e) {
        logger.error("Task scheduling failed", e);
    }

    /**
     * 关闭 Redisson Node 和 Redisson 客户端，释放相关资源。
     */
    public void shutdown() {
        if (redissonNode != null) {
            redissonNode.shutdown();
        }
        if (redissonClient != null) {
            redissonClient.shutdown();
        }
    }

    /**
     * 任务监听器接口，用于提供任务执行成功或失败时的回调。
     *
     * @param <V> 任务执行的返回类型。
     */
    public interface TaskListener<V> {
        void onSuccess(V result);

        void onFailure(Throwable t);
    }
}

时序图：

在这个时序图中，展示了客户端应用程序如何通过 DistributedScheduledExecutorTool 初始化、调度任务、取消任务、优雅关闭和完全关闭的过程。时序图还展示了任务执行成功和失败的处理，以及重试逻辑的工作方式。

流程图：

流程图，可以看到：

• 开始时，需要初始化 DistributedScheduledExecutorTool，包括配置 Redis URL 和工作线程数量。
• 然后检查是否有任务需要调度。
• 如果有任务，它会被调度，包括设置延迟和重试逻辑。
• 一旦任务执行，会检查是否成功执行。
• 如果任务成功，将触发 onSuccess 回调。
• 如果任务失败，将检查是否达到最大重试次数。
• 如果达到最大重试次数，将触发 onFailure 回调。
• 如果没有达到最大重试次数，任务将在指定的延迟后重试。
• 最后，检查是否需要关闭工具类。
• 如果需要优雅关闭，将等待所有任务完成。
• 如果需要立即关闭，将强制关闭执行器服务。
• 无论是优雅关闭还是立即关闭，最终都会关闭 Redisson Node 和 Redisson 客户端。
• 最后，流程结束。

DistributedScheduledExecutorTool总结：

DistributedScheduledExecutorTool 是一个功能丰富的分布式任务调度工具，它利用 Redisson 提供了一个可靠的解决方案，适合于需要跨多个节点执行定时任务的复杂应用程序。通过该类，应该能够开始在 Java 应用程序中使用这个工具来调度和管理定时任务。

测试类实现：

import java.util.concurrent.ScheduledFuture;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * @Author derek_smart
 * @Date 202/6/14 8:08
 * DistributedScheduledExecutorTool 测试类
 */
public class DistributedScheduledExecutorToolTest {

    public static void main(String[] args) {
        // 初始化工具类
        DistributedScheduledExecutorTool executorTool = new DistributedScheduledExecutorTool("redis://127.0.0.1:6379", 5);

        // 场景：调度一个可能需要重试的任务
        ScheduledFuture<?> future = executorTool.schedule(
                () -> {
                    // 模拟任务逻辑
                    if (Math.random() > 0.7) {
                        throw new Exception("Random failure");
                    }
                    return "Task completed";
                },
                5, // 5秒后执行
                TimeUnit.SECONDS,
                3, // 最多重试3次
                new DistributedScheduledExecutorTool.TaskListener<String>() {
                    @Override
                    public void onSuccess(String result) {
                        System.out.println("Task succeeded with result: " + result);
                    }

                    @Override
                    public void onFailure(Throwable t) {
                        System.out.println("Task failed: " + t.getMessage());
                    }
                }
        );

        // 场景：取消一个已经调度的任务
        boolean cancelled = executorTool.cancelScheduledTask(future);
        if (cancelled) {
            System.out.println("Task was successfully cancelled.");
        } else {
            System.out.println("Task could not be cancelled.");
        }

        // 场景：以固定频率执行任务
        ScheduledFuture<?> fixedRateFuture = executorTool.scheduleAtFixedRate(
                () -> System.out.println("Fixed rate task is running"),
                0, // 立即开始
                1, // 每1秒执行一次
                TimeUnit.SECONDS
        );

        // 场景：在每次执行完成后，等待指定的延迟时间再执行任务
        ScheduledFuture<?> fixedDelayFuture = executorTool.scheduleWithFixedDelay(
                () -> System.out.println("Fixed delay task is running"),
                0, // 立即开始
                1, // 任务完成后等待1秒
                TimeUnit.SECONDS
        );

        // 模拟应用运行一段时间
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }

        // 场景：优雅关闭所有正在执行的任务
        executorTool.shutdownGracefully();

        // 场景：关闭 Redisson 客户端和所有相关资源
        executorTool.shutdown();
    }
}

总结：

在分布式系统中，任务调度是一个关键组件，它需要跨多个服务器和应用实例协调工作。Redisson 的 RScheduledExecutorService 为这一需求提供了解决方案，使得开发者能够利用 Redis 的能力来实现分布式定时任务。

RScheduledExecutorService 提供了一系列方法，包括延迟执行任务、定期执行任务等，这些方法都是分布式环境下的任务调度的基础。然而，直接使用 RScheduledExecutorService 可能会涉及到一些复杂的设置和错误处理。

DistributedScheduledExecutorTool 应运而生，它封装了 RScheduledExecutorService 的复杂性，提供了一个更友好的 API。它允许开发者调度任务，并自动处理任务重试机制，同时通过任务监听器提供了任务成功或失败的回调。这样，开发者可以专注于任务的逻辑，而不是调度的细节。

此外，DistributedScheduledExecutorTool 还提供了优雅关闭和立即关闭的方法，确保在应用程序关闭时可以正确地处理正在执行的任务。这些特性使得 DistributedScheduledExecutorTool 成为在需要分布式任务调度时的理想选择。

总的来说，RScheduledExecutorService 和 DistributedScheduledExecutorTool 为 Java 开发者提供了一种简单且强大的方法，以实现在分布式环境中的任务调度。不仅提高了代码的可维护性，也确保了任务执行的可靠性和高效性。