定时调度基本在任何平台或多或少的要用到，实现定时调度的功能很简单，我做过的项目中用到更多的是spring quartz或者spring task，它们在单机上使用定时任务配置是非常简单的，但是在集群环境中就需要面临一个必须解决的问题：如何限定只有一台机器在执行定时任务？
其实spring quartz也可以实现此功能，它是由数据库的数据来确定调度任务是否正在执行， 正在执行则其他服务器就不能去执行该行调度数据，所以需要数据库的11张表来执行此种功能，总的来说成本较高，操作起来也比较复杂。另外一些开源的分布式调度平台也有一些，如当当网的elastic-job，淘宝的TBSchedule，包括阿里云也有SchedulerX，这些分布式调度平台在一定程度上也可以满足集群环境下的功能需求。我当初在技术选型上，只想简单无门槛，不想有太多的学习成本在里面，尤其针对目前阶段的项目，想用一种简单的方式来实现目的就行，所以尽量基于目前的代码和技术。
一 实现思路
主要利用Redis的（Redis用的云集群，暂时不需要考虑单点故障或者不稳定的情况）函数setNX()来实现分布式锁，大概流程是首先是某个集群环境的单边服务器将某一任务标识名（简单来说就是key）作为键存到redis里，并为其设个过期时间，如果这个时候另外的单边服务器也请求过来，先是通过setNX()看看是否能将任务标识名（同一个标识名）插入到redis里，可以的话就返回true，不可以就返回false，如果返回false，说明这次的任务调度别的服务器已经在做了，不需要执行这次任务。如果返回true，说明这次任何调度是由自己来执行。
这个里面由于集群环境下的每台服务器到了时间点都会去执行一遍，当然肯定只有一台才能执行成功，这个里面需要注意两个事情：
- 定时调度的策略应该上一个任务完成到下一个任务开始的时间间隔，这样的话才能保证集群环境下其它的服务器下次抢占锁的机率，如spring task的fixedDelay。
- 调度时间循环间隔设置当然以具体业务场景为准，但最好算好大概的每次业务执行的时间长短，然后根据这个时间长短来设置定时调度的循环间隔时间。比如说如果小于1s的调用，由于使用redis会有10几毫秒的运算耗费，因此不能保证在1s以下的时间间隔比较均匀。所以尽量保证每台服务器的均匀分布来执行计划任务。
二 代码实现
1.锁对象
public class Lock {
private String name;
private String value;
public Lock(String name, String value) {
this.name = name;
this.value = value;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public String getValue() {
return value;
}
public void setValue(String value) {
this.value = value;
}
}2.分布式锁工具类
public class DistributedLockService {
private final Logger log = LoggerFactory.getLogger(getClass());
private final static long LOCK_EXPIRE = 10;//单个业务持有锁的时间10s，防止死锁
private static final SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
@Autowired
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
/**
* 尝试获取全局锁
*/
public boolean tryLock(Lock lock) {
return getLock(lock,LOCK_EXPIRE);
}
/**
* 操作redis获取全局锁
*/
public boolean getLock(Lock lock,long lockExpireTime){
if (StringUtils.isEmpty(lock.getName()) || StringUtils.isEmpty(lock.getValue())) {
return false;
}
// SETNX成功，则成功获取一个锁
if (setNX(lock.getName(), lock.getValue(),lockExpireTime)) {
return true;
}else {// SETNX失败，说明锁仍然被其他对象保持
log.info(lock.getName()+" lock is exist!" + dateFormat.format(new Date()) + "###");
return false;
}
}
/**
* @Title: setNX
* @Description: 设置锁
*/
private boolean setNX(final String key, final String value, final long expire) {
return (Boolean) redisTemplate.execute(new RedisCallback<Boolean>() {
@SuppressWarnings("unchecked")
public Boolean doInRedis(RedisConnection connection) {
byte[] keyBytes = ((RedisSerializer<String>) redisTemplate.getKeySerializer()).serialize(key);
boolean locked = connection.setNX(keyBytes, ((RedisSerializer<String>)redisTemplate.getValueSerializer()).serialize(value));
if(locked){
connection.expire(keyBytes, expire);
}
return locked;
}
});
}
/**
* @Title: get
* @Description: 根据key获取value
*/
public Object get(final String key) {
return redisTemplate.execute(new RedisCallback<Object>() {
@SuppressWarnings("unchecked")
public Object doInRedis(RedisConnection connection) throws DataAccessException {
byte[] bs = connection.get(((RedisSerializer<String>)redisTemplate.getKeySerializer()).serialize(key));
return redisTemplate.getDefaultSerializer().deserialize(bs);
}
});
}
/**
* 释放锁
*/
public void releaseLock(Lock lock) {
if (!StringUtils.isEmpty(lock.getName())) {
redisTemplate.delete(lock.getName());
}
log.info(lock.getName()+" lock is unchecked!" + dateFormat.format(new Date()) + "###");
}
}3.定时调度实现
public class ScheduledTasks {
@Autowired
private DistributedLockService distributedLockService;
private final static Logger log= Logger.getLogger(ScheduledTasks.class);
private static final SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("HH:mm:ss");
//5秒执行一次
@Scheduled(fixedDelay = 5000)
public void doJob() {
log.info("###sync start:"+ dateFormat.format(new Date()) + "###");
Lock lock = new Lock("xxlock" , "xxx");
if(distributedLockService.tryLock(lock)){
log.info("Gets the lock!" + dateFormat.format(new Date()) + "###");
//做具体业务......
distributedLockService.releaseLock(lock);
}
log.info("###sync end:"+ dateFormat.format(new Date()) + "###");
}
}三 继续优化
上面将做具体业务的代码耦合到了定时调度ScheduledTasks里面，这块需要优化下，后面我们将具体的业务代码单独抽离出来做成一个rest服务，ScheduledTasks里面通过接口请求去执行业务逻辑即可。
定时调度这块后续我们还在继续优化，主要有如下：
1.将调度时间间隔，调度http请求接口，调度的动态开启和关闭，查看目前的调度任务和执行的日志做成后台可视化界面，方便统一管理和运维。
2.集群环境下的服务器做到分片，负载均衡。其实现在的并没有严格做到负载均衡，其实集群环境下每台服务器都在执行，只是没有执行具体业务而已，所以后续这块自己将用代码实现。