XXL-JOB核心源码解读及时间轮原理剖析

studeyang • 2023-01-02 • 云技术社区 • 271 阅读

你好，今天我想和你分享一下XXL-JOB的核心实现。如果你是XXL-JOB的用户，那么你肯定思考过它的实现原理；如果你还未接触过这个产品，那么可以通过本文了解一下。

XXL-JOB的架构图（2.0版本）如下：

架构图

它是如何工作的呢？从使用方的角度来看，首先执行器要向服务端注册。那么这里你可能就有疑问了，执行器向服务端注册？怎么注册的？多久注册一次？采用什么通信协议？

注册完了之后，服务端才能知道有哪些执行器，并触发任务调度。那么服务端是如何记录每个任务的触发时机，并完成精准调度的呢？XXL-JOB采用的是Quartz调度框架，本文我打算用时间轮方案来替换。

最后，执行器接收到调度请求，是怎么执行任务的呢？

带着这些问题，我们开启XXL-JOB的探索之旅。我先来说说XXL-JOB项目模块，项目模块很简单，有2个：

  • xxl-job-core：这个模块是给执行器依赖的；
  • xxl-job-admin：对应架构图中的调度中心；

本文内容较干，请搭配源码食用。源码版本是：2.0.2

1、Job服务自动注册

第一个核心技术点，服务注册。

服务注册要从xxl-job-core模块的XxlJobSpringExecutor类说起，这是一个 Spring 的 Bean，它是这么定义的：

@Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "destroy")
public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
    XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
    xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
    // 其他的一些注册信息
    return xxlJobSpringExecutor;
}

进行代码追踪，最终会是下面的调用链路：

xxl-job-core模块
spring bean: XxlJobSpringExecutor # start()
-> XxlJobExecutor # start() -> initRpcProvider()

xxl-rpc-core.jar
-> XxlRpcProviderFactory # start() 
-> ServiceRegistry # start()
-> ExecutorServiceRegistry # start()
-> ExecutorRegistryThread # start()

ExecutorRegistryThread就是服务注册的核心实现了，start()方法核心代码如下：

public void start(String appName, String address) {
    registryThread = new Thread(new Runnable() {
        @Override
        public void run() {
            // registry
            while (!toStop) {
                // do registry
                adminBiz.registry(registryParam);
                TimeUnit.SECONDS.sleep(JobConstants.HEARTBEAT_INTERVAL);// 30s
            }
            // registry remove
            adminBiz.registryRemove(registryParam);
        }
    });
    registryThread.setDaemon(true);
    registryThread.start();
}

可以看到执行器每 30s 执行注册一次，我们继续往下看。

2、自动注册通信技术实现

通过上面ExecutorRegistryThread # start()方法核心代码，可以看到，注册是通过adminBiz.registry(registryParam)代码实现的，调用链路总结如下：

xxl-job-core模块

AdminBiz # registry()
-> AdminBizClient # registry()
-> XxlJobRemotingUtil # postBody()
-> POST api/registry (jdk HttpURLConnection)

最终还是通过 HTTP 协议的 POST 请求，注册数据格式如下：

{
  "registryGroup": "EXECUTOR",
  "registryKey": "example-job-executor",
  "registryValue": "10.0.0.10:9999"
}

看到这里，我们回到文章开头问题部分。

执行器向服务端注册？怎么注册的？多久注册一次？采用什么通信协议？

答案已经很明显了。

3、任务调度实现

我们接着来看第二个核心技术点，任务调度。

XXL-JOB采用的是Quartz调度框架，这里我打算向你介绍一下时间轮的实现方案，核心源码如下：

@Component
public class JobScheduleHandler {

    private Thread scheduler;
    private Thread ringConsumer;
    private final Map<Integer, List<Integer>> ring;
    
    @PostConstruct
    public void start() {
        scheduler = new Thread(new JobScheduler(), "job-scheduler");
        scheduler.setDaemon(true);
        scheduler.start();

        ringConsumer = new Thread(new RingConsumer(), "job-ring-handler");
        ringConsumer.setDaemon(true);
        ringConsumer.start();
    }
    
    class JobScheduler implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            sleep(5000 - System.currentTimeMillis() % 1000);
            while (!schedulerStop) {
                try {
                    lock.lock();
                    // pre read to ring
                } catch (Exception e) {
                    log.error("JobScheduler error", e);
                } finally {
                    lock.unlock();
                }
                sleep(1000);
            }
        }
    }
    
    class RingConsumer implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            sleep(1000 - System.currentTimeMillis() % 1000);
            while (!ringConsumerStop) {
                try {
                    int nowSecond = Calendar.getInstance().get(Calendar.SECOND);
                    List<Integer> jobIds = ring.remove(nowSecond % 60);
                    // 触发任务调度
                } catch (Exception e) {
                    log.error("ring consumer error", e);
                }
                sleep(1000 - System.currentTimeMillis() % 1000);
            }
        }
    }
}

上述通过两个线程池来实现，job-scheduler为预读线程，job-ring-handler为时间轮线程。那么时间轮是怎么实现任务的精准调度的呢？

时间轮的实现原理

我们常见的时钟根据秒针转动的类型，可以分为嘀嗒式秒针和流动式秒针。

时钟

我以嘀嗒式秒针时钟为例，可以把时钟环看作一个数组，秒针 1~60 秒停留的位置作为数组下标，60s 为数组下标 0。假设现在有 3 个待执行的任务，分别如下：

jobid: 101  0秒时刻开始执行，2s/次
jobid: 102  0秒时刻开始执行，3s/次
jobid: 103  3秒时刻开始执行，4s/次

对应 0 秒时刻的数组模型如下图所示：

0秒时刻

这里我把 0 时刻拆成了三个阶段，分别是：

  • 执行前：读取该时刻有哪些任务待执行，拿到任务 id；
  • 执行中：通过任务 id 查询任务的运行策略，执行任务；
  • 执行后：更新任务的下次执行时间；

然后时间指针往前推动一个时刻，到了 1 秒时刻。此时刻时间轮中的任务并未发生变化。

1秒时刻

到了第 2 秒时刻，预读线程将 jobid 103 加入时间轮，并执行该数组下标下的任务：

2秒时刻

这样到了第 3 秒时刻，任务的数组下标又会被更新。

3秒时刻

那么这种以秒为刻度的时间轮有没有误差呢？

任务调度的精准度是取决于时间轮的刻度的。举个例子，我们把 0 秒时刻的这 1s 拆成 1000ms。

1秒拆解图

假设任务都是在第 500ms 完成该时刻秒内所有任务的调度的，501ms 有一个新的任务被预读线程加载进来了，那么轮到下次调度，就要等到第 1 秒时刻的第 500ms，误差相差了一个刻度即 1s。如果以 0.5 秒为一个刻度，那么误差就变小了，是 500ms。

所以说，刻度越小，误差越小。不过这也要根据业务的实际情况来决定，毕竟要想减少误差，就要耗费更多的 CPU 资源。

了解完任务调度的实现原理，那调度器与执行器间的服务通信是如何实现的呢？

4、任务调度通信技术实现

在xxl-job-admin模块，梳理调用链路如下：

xxl-job-admin模块

JobTriggerPoolHelper # trigger()
-> ThreadPoolExecutor # execute() (分快慢线程池)
-> XxlJobTrigger # trigger() -> processTrigger() -> runExecutor()
-> XxlJobDynamicScheduler # getExecutorBiz()    
-> ExecutorBiz # run() (动态代理实现, 这里调用的 run 会作为参数) [1]
-> XxlRpcReferenceBean. new InvocationHandler() # invoke()

xxl-rpc-core.jar
-> NettyHttpClient # asyncSend()
(POST...请求参数 XxlRpcRequest 设置 methodName 为[1]处的调用方法即 "run")

最终是通过 HTTP 协议进行通信的，核心通信代码如下：

public void send(XxlRpcRequest xxlRpcRequest) throws Exception {
    byte[] requestBytes = serializer.serialize(xxlRpcRequest);
    DefaultFullHttpRequest request = new DefaultFullHttpRequest(HttpVersion.HTTP_1_1, HttpMethod.POST, new URI(address).getRawPath(), Unpooled.wrappedBuffer(requestBytes));
    request.headers().set(HttpHeaderNames.HOST, host);
    request.headers().set(HttpHeaderNames.CONNECTION, HttpHeaderValues.KEEP_ALIVE);
    request.headers().set(HttpHeaderNames.CONTENT_LENGTH, request.content().readableBytes());
    this.channel.writeAndFlush(request).sync();
}

调度器将执行请求发送到执行器后，接着就是执行器的工作了。

5、执行器接收任务接口实现

执行器的工作，梳理调用链路如下：

xxl-job-core模块
spring bean: XxlJobSpringExecutor # start()
-> XxlJobExecutor # start() -> initRpcProvider()

xxl-rpc-core.jar
-> XxlRpcProviderFactory # start() 
-> Server # start()
-> NettyHttpServer # start()

netty 接口实现
NettyHttpServerHandler # channelRead0() -> process() (线程池执行)
-> XxlRpcProviderFactory # invokeService()
(根据请求参数 XxlRpcRequest 里的 methodName 反射调用)
-> ExecutorBizImpl # run()

我们也可以通过 HTTP 请求查看接口实现：

GET http://localhost:17711/services

结果如下：

<ui>
	<li>com.xxl.job.core.biz.ExecutorBiz: com.xxl.job.core.biz.impl.ExecutorBizImpl@d579177</li>
</ui>

执行器接收任务，总结来说用的是下面的接口：

POST http://localhost:17711

要注意的是，这里如果通过 Postman 来调用是调不通的，因为序列化方式和 HTTP 协议是不一样的。

接下来就是执行器接收到任务逻辑，代码链路如下：

xxl-job-core模块
spring bean: XxlJobSpringExecutor # start()
-> XxlJobExecutor # start() -> initRpcProvider()
-> new ExecutorBizImpl()
-> JobThread # pushTriggerQueue()

spring bean: XxlJobExecutor # registJobThread() 启动 jobThead
-> JobThread # run()

到这里，我们就把核心流程梳理了一遍。

小结

通过上文的梳理，如果想要从 0 搭建一个分布式任务调度系统，想必你已胸有成竹了。本文所描述的时间轮方案，也是敝司基于XXL-JOB的重构方案，后来也应用在了消息中间件的延迟消息实现中。

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