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还在用crontab? 分布式定时任务了解一下

还在用crontab? 分布式定时任务了解一下

作者: kevwan | 来源:发表于2021-03-08 08:11 被阅读0次

    前言

    日常任务开放中,我们会有很多异步、批量、定时、延迟任务要处理,go-zero中有 go-queue,推荐使用 go-queue 去处理,go-queue 本身也是基于 go-zero 开发的,其本身是有两种模式:

    • dq:依赖于beanstalkd ,适合延时、定时任务执行;
    • kq:依赖于 kafka ,适用于异步、批量任务执行;

    本篇就先从 dq 开始,慢慢探究 go-queue 背后执行的逻辑。

    dq 简介

    dq 封装底层 beanstalkd 操作,分布式存储,延迟、定时设置。重启服务可以重新执行,但是消息不会丢失,因为消息的处理都交由 beanstalkd 完成。

    可以看出使用非常简单,同时 dq 中使用了 redis setnx 保证了每个消息只被消费一次。但是在生产者端没有使用 redis 做消息存储,这个和前面描述的一致。

    dq 的整体架构做了简单介绍,下面就开始正式的探索 :hammer:

    生产者 example

    func main() {
        producer := dq.NewProducer([]dq.Beanstalk{
            {
                Endpoint: "localhost:11300",
                Tube:     "tube",
            },
            {
                Endpoint: "localhost:11301",
                Tube:     "tube",
            },
        })
        for i := 1000; i < 1005; i++ {
        // Delay:延迟执行
            _, err := producer.Delay([]byte(strconv.Itoa(i)), time.Second*5)
        // At:在某一个时刻执行
            //_, err := producer.At([]byte(strconv.Itoa(i)), time.Now().Add(time.Second*5))
            if err != nil {
                fmt.Println(err)
            }
        }
    }
    

    从使用上,简单分为两步:

    1. NewProducer(opts):将本地队列的端口配置和主题配置传入生产者;
    2. producer.Delay():使用刚创建好的 生产者,调用它的 Delay() 。将需要异步发送的消息传入,Delay 还需要传入延迟执行的时间。

    需要说明的是:创建的 producer 是一个接口,Delay() 只是接口其中的一个方法。后续会其他的方法和内部设计。那我们就继续往下探索吧~~~

    深入生产者执行流程

    下面从 example 的代码进去,看整个函数的调用链。

    初始化

    dq.NewProducer([]dq.Beanstalk{{opt1}, {opt2}, ...}) // 初始化生产者
        |- NewProducerNode(endpoint, tube)                              // endpoint,tube 来自传入的配置数组
    

    紧接着就到 producerNode.go ,这个部分就会牵涉到 beanstalk 的初始化:

    NewProducerNode(endpoint, tube)
        |- conn: newConnection(endpoint, tube)
            |- return &connection{} 
    

    这就涉及到 beanstalkconnection.conn -> *beanstalk.Conn

    但是在 newConnection() 中并没有对 beanstalk.Conn 进行初始化,这属于 延迟初始化

    Delay

    首先是生产者端调用 producer.Delay(data, timesecond) ,就把消息插入到内部队列,timesecond 就是延迟执行的时间。我们来看看 Delay() 到底做了什么?

    p.Delay(data, timesecond)
        |- p.wrap(data, time)           // 将 data 和 time 包装到一块
            |- p.insert(nodeFn)
                |- node.Delay()             // for rangre p.node 每一个node都执行一遍 `Delay()`
    

    p.insert 就是将上一步封装好的 data 传递给 p{cluster} 的每一个node去执行 node.Delay

    在前面的 初始化 说过,最开始是没有对 conn 进行初始化,那现在要插入数据,总不能不初始化这个 conn

    node.Delay()                                    // 配置中的每个node都执行 `Delay()`
        |- node.conn.get()                  // 获取node中的conn【conn==nil,就初始化一个conn】
        |- _, err := conn.Put(data, deplay, opts...)
            |- node.conn.reset()            // 出现err情况下,如OOM/Timeout等情况 -> 关闭conn,防止泄漏
    

    所以最后 Delay 实际上是执行 tube.Put(data, delay)

    tube.Put(data, delay)
        |- tube.Conn.cmd("put", ...)        // 生产者发布job
    

    这里就涉及到 beanstalkPut 操作:首先看看生产者 Put 指令参数说明:

    put <pri> <delay> <ttr> <bytes> <data>
    
    • <pri> :优先级,值越小优先级越高,默认为1024;
    • <delay> :延迟 ready 秒数,在这段时间 job 为 delayed 状态;
    • <ttr>time to run ,允许 worker 执行的最大秒数,如果 worker 在这段时间不能 delete,release,bury job,那么当 job 超时,服务器将自动 release 此job;
    • <bytes>job body的长度,不包含\r\n
    • <data>: job body data;

    OK。那插入 job 成功,响应什么呢?

    INSERTED <id>\r\n
    

    返回的 id 是插入 job 的任务标识。到此 Put 分析完毕,跟着代码走一遍:

    tube.Put(data, priority, daley, ttr)
        |- tube.Conn.cmd("put", ...)
        |- tube.Conn.readResp("INSERTED id")
    |- return id, err           // 将id返回
    

    这样我们在 example 中直接可以看到的 生产者 执行的操作就介绍完了。上图,图更好说话:

    producer interface

    那么除了 example 中使用的 Delay() ,还有其余几个方法:

    Producer interface {
      At(body []byte, at time.Time) (string, error)
      Close() error
      Delay(body []byte, delay time.Duration) (string, error)
      Revoke(ids string) error
    }
    
    • At:指定某个时间执行【实质也是执行 Delay()
    • Close:关闭全部node的连接
    • Delay:延迟执行。传入延迟的时间。
    • Revoke:实质上是当出现最小写入节点<2时,触发添加失败,将添加成功的job删除掉。

    当然,事实上 dq 使用上,开发者只需要使用 At/Delay 就行了。也就是你只要知道你的任务是定时触发还是延迟触发即可。剩下的,dq 内部的封装都已经帮你做好了。

    框架地址

    https://github.com/tal-tech/go-queue

    同时在 go-queue 也大量使用 go-zero 的流式处理库 fx

    https://github.com/tal-tech/go-zero

    欢迎使用 go-queuestar 支持我们!一起构建 go-zero 生态!👍

    go-zero 系列文章见『微服务实践』公众号

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