第一篇需要实现一个最简单的需求:某个任务定时执行,多台机子只让其中一台机子执行任务 一.安装 分布式应用程序协调服务 zookeeper,安装步骤在链接里面 Linux(Centos7)下安装 zookeeper docker版 集群 二.在springboot项目中引入 elastic-job 依赖,我这里用的 springboot 2.0.5 版本 整合代码参考官方的springboot demo https://github.com/elasticjob/elastic-job-examp

数据分片的目的在于把一个任务分散到不同的机器上运行,既可以解决单机计算能力上限的问题,也能降低部分任务失败对整体系统的影响.elastic-job并不直接提供数据处理的功能,框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器(其实是Job实例,部署在一台机器上的多个Job实例也能分片),开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系.框架也预置了一些分片策略:平均分配算法策略,作业名哈希值奇偶数算法策略,轮转分片策略.同时也提供了自定义分片策略的接口. 分片原理 elastic-job的分片是通过zoo

1.业务场景 保险人管系统每月工资结算,平安有150万代理人,如何快速的进行工资结算(数据运算型) 保险短信开门红/电商双十一 1000w+短信发送(短时汇聚型) 工作中业务场景非常多,所涉及到的场景也各不相同,这使得我们定时任务系统应该集管理.调度.任务分配.监控预警为一体的综合调度系统,如何打造一套健壮的.适应不同场景的系统,技术选型尤其重要. 针对以上场景我们需要我们的分布式任务系统具备以下能力:     1.支持多种作业类型(shell作业/Java作业)     2.支持作业HA,负载

https://www.cnblogs.com/yushangzuiyue/p/9655847.html 什么是Elastic-Job Elastic-Job是当当网大牛基于Zookepper,Quartz开发并且开源的Java分布式定时任务,解决Quartz不支持分布式的弊端.它由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成. 基本概念 分片概念:任务分布式的执行,需要将一个任务拆分成多个独立的任务项,然后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片

java目前常用的几种定时任务 JDK自带的Timer spring的Task Quartz elastic-job分布式定时任务 一.JDK自带的Timer Timer是jdk中提供的一个定时器工具,使用的时候会在主线程之外起一个单独的线程执行指定的计划任务,可以指定执行一次或者反复执行多次.TimerTask是一个实现了Runnable接口的抽象类,代表一个可以被Timer执行的任务. 1 import org.junit.Test; 2 import java.util.Timer; 3

一.安装docker. 请参考:http://www.cnblogs.com/hehexiaoxia/p/6150584.html 二.编写dockerfile. 1.在根目录下创建mongod的dockerfile. $ vi dockerfile #version 1.0 from ubuntu #maintainer maintainer hdx #install run apt-get clean run apt-get update run apt-get install -y vim

之前的一篇随笔——Docker CPU 资源限制 中介绍了针对COU的某个或某几个核的控制,今天介绍下CPU分片功能,即CPU占比. 测试步骤 1.下载CPU测试image.agileek/cpuset-test给出了一种用于测试CPU的image,功能就是将CPU资源用满. $ docker pull agileek/cpuset-test 2.观察未开任何应用时的CPU占用情况 [root@elk ~]# mpstat -P ALL Linux -.el7.x86_64 (elk) // _

非docker部署 为了避免过分冗余,并且在主节点挂了,还能顺利自动提升,所以加入仲裁节点 为什么要用docker部署,因为之前直接在虚拟机启动10个mongod 进程.多线程并发测试的时候,mongo的进程经常会挂掉. 所以这次使用docker部署测试 之前用的是7200转的固态硬盘 这次用nvme 的固态硬盘,性能是飞跃提升,使用批量插入,每次插入100个文档 ,每个文档里面有内嵌又内嵌文档1=10个文档, 算上内嵌总数相当于关系型数据库5000W数据量,总耗时130秒,而且非常稳定,未见异

业务迅速发展带来了跑批数据量的急剧增加.单机处理跑批数据已不能满足需要,另考虑到企业处理数据的扩展能力,多机跑批势在必行.多机跑批是指将跑批任务分发到多台服务器上执行,多机跑批的前提是”数据分片”.elasticJob通过JobShardingStrategy支持分片跑批. 跑批配置需要做如下修改: shardingTotalCount:作业分片总数. jobShardingStrategyClass:作业分片策略实现类全路径,elasticJob默认提供了如下三种分片策略,AverageAll

创建配置服务复制集 docker run --name configsvr0 -d mongo:3.6.2-jessie --configsvr --replSet "rs_configsvr" --bind_ip_all docker run --name configsvr1 -d mongo:3.6.2-jessie --configsvr --replSet "rs_configsvr" --bind_ip_all docker run --name con

多情只有春庭月,犹为离人照落花. 概述 因项目中使用到定时任务,且服务部署多实例,因此需要解决定时任务重复执行的问题.即在同一时间点,每一个定时任务只在一个节点上执行.常见的开源方案,如 elastic-job . xxl-job .quartz . saturn. opencron . antares 等.最终决定使用elastic-job.elastic-job的亮点主要如下: 基于quartz 定时任务框架为基础的,因此具备quartz的大部分功能 使用zookeeper做协调,调度中心,

首先我们计划启动了三个mongo服务:master,salve,arbiter 1.准备工作 新建文件夹如图(每个文件夹下面有db和configdb文件夹): 生成认证文件并修改权限 openssl rand -base64 100 > /root/docker/mongo/keyfile0 --文件内容采base64编码,一共100个字符chmod 600 /root/docker/mongo/keyfile0手动拷贝keyfile0到configdb目录, 然后验证权限: chmod 600

简单的在Docker上快速部署MongoDB分片集群 前言 文中使用的环境如下 OS:CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) Docker:Docker version 18.06.1-ce, build e68fc7a docker image中的MongoDB :v4.0.4 第一步:拉取镜像 docker pull mongo 执行 docker images 得到如下结果,证明镜像已经拉取完毕 [root@VM_0_7_centos ~]# docker

一 springboot整合 介绍就不多说了,只有这个框架是当当网开源的,支持分布式调度,分布式系统中非常合适(两个服务同时跑不会重复,并且可灵活配置分开分批处理数据,贼方便)! 这里主要还是用到zookeeper,如果没有zk环境,可以百度或者参考我之前的博客搭建 添加依赖,这里有一点,如果是在springcloud中的话,需要排除自带的curator依赖,因为cloud已经集成一些,会冲突: <!-- elastic-job --> <dependency> <group

当当的Elastic-Job开源出了两种分布式Job的解决方案:1. elastic-job-lite,这是一个无中心节点的调度: 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. 2. elastic-job-cloud是一个有中心节点的分布式调度开源工具 Elastic-Job-Cloud使用Mesos + Docker(TBD)的解决方案,额外提供资源治理.应用分发以及进程隔离等服务.Elastic-Job-Lite和Elastic

前段时间项目开发中用到了当当开源的elastic-job,使用过程遇到一些问题,虽然不见得会影响写代码,但作为一个致力于搬好每一块砖的码农,当碰到问题时,我们不应该逃避,应该本着有困难也要上,没有困难创造困难也要上的精神冲上去搞定它,这样才能更容易了解事情的本质,才能有利于以后搬好每一块砖,佝偻者承蜩如是,我等搬砖亦复如是. --------------------------------------------------------------------------------------

作者简介: 张亮,当当网架构师.当当技术委员会成员.消息中间件组负责人.对架构设计.分布式.优雅代码等领域兴趣浓厚.目前主导当当应用框架ddframe研发,并负责推广及撰写技术白皮书.   一.为什么需要作业(定时任务)? 作业即定时任务.一般来说,系统可使用消息传递代替部分使用作业的场景.两者确有相似之处.可互相替换的场景,如队列表.将待处理的数据放入队列表,然后使用频率极短的定时任务拉取队列表的数据并处理.这种情况使用消息中间件的推送模式可更好的处理实时性数据.而且基于数据库的消息存储吞吐量

原文地址:http://www.dotnetcurry.com/aspnet/1354/elastic-search-kibana-in-docker-dotnet-core-app 想要轻松地通过许多不同的方式查询数据,甚至是从未预料到的方式?想要以多种方式可视化日志?同时支持基于时间.文本和其他类型的即时过滤器?借助于 Elastic stack 的卓越性能和可扩展方式的优点,我们将通过两个示例轻松实现. 本文由 DNC Magazine for Developers and Archite

一.前言 在我们的项目当中,使用定时任务是避免不了的,我们在部署定时任务时,通常只部署一台机器.部署多台机器时,同一个任务会执行多次.比如短信提醒,每天定时的给用户下发短信,如果部署了多台,同一个用户将发送多条.只部署一台机器,可用性又无法保证.今天向大家介绍一款开源产品,分布式定时任务解决方案---- elastic-job. 二.简介 Elastic-Job是一个分布式调度解决方案,由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成.在我们的项目中

本节讨论 Prometheus 的核心,多维数据模型.我们先来看一个例子. 比如要监控容器 webapp1 的内存使用情况,最传统和典型的方法是定义一个指标 container_memory_usage_bytes_webapp1 来记录 webapp1 的内存使用数据.假如每1分钟取一次样,那么在数据库里就会有类似下面的记录. 好,现在需求发生了点变化,我们需要知道所有 webapp 容器的内存使用情况.如果还是采用前面的方法,就不得不增加新的指标 container_memory_usage