基于Redis分布式锁的任务调度怎么实现

发布时间:2022-01-15 15:39:04 作者:iii
来源:亿速云 阅读:301

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在分布式大批量数据采集过程中,信源的管理尤为重要。为保证同一任务在同一时间,只能被一个采集器处理,必须保证任务调度的唯一性。通常我们在进行分布式数据采集时,一般情况下都会有一个调度模块,其主要的职责就是负责采集任务的分发,同时保证任务的唯一性。

由于是分布式,涉及到多台服务器(多机),每台服务器又涉及到多个采集器(多进程),每个采集器又有可能涉及到多线程,所以,任务调度模块中的锁机制显得尤为重要。一般情况下,锁的实现方式,按照应用的实现架构,可能会有以下几种类型:

由于调度模块是多机多进程多线程的处理机制,所以符合第三种方式。

分布式锁实现方式

目前主流的分布式锁实现方式有以下几种:

每种实现方式各有千秋,综合考量,Redis是最为合适的选择。主要原因是:

但是,使用 redis 实现的分布锁还需要具备以下几个条件:

  1. 同一个时刻只能有一个线程占有锁,其他线程必须等待直到锁被释放

  2. 锁的操作必须满足原子性

  3. 不会发生死锁,例如已获得锁的线程在释放锁之前突然异常退出,导致其他线程会一直在循环等待锁被释放

  4. 锁的添加和释放必须由同一个线程来设置

我们使用 redis 来实现一个分布式同步锁,来保证数据的一致性,需满足一下特点:


我在实际操作过程中,把调度模块从整个采集系统中拆离了出来,基于Java客户端Jredis(JRedis是一个高性能的Java客户端,用来连接到Redis分布式哈希键-值数据库。提供同步和异步)+SpringBoot,实现了一个独立的服务。以便其他各个采集器,通过HTTP方式请求所要处理的采集任务。其处理过程大致如下:

调度模块的代码实现,大致如下所示:

public static List<Object> fetchTask(String lockKeyValue, RedisHashUtils redisHashUtils, HttpServletRequest request,

HashServiceInterface hif, ZSetServiceInterface zScoreSet, String dicName) {

List<Object> result = new ArrayList<Object>();

     try {

         String dicNameLock = "Dispatcher_Task_Lock";// 任务调度锁;

         if (!redisHashUtils.keyIsExit(dicNameLock, lockKeyValue)) {// 判断锁是否存在

         // 添加锁(把任务唯一性标识写入记录);

          redisHashUtils.addOneData(dicNameLock, lockKeyValue,

            DateUtil.getYMDHMS());

         // 处理任务逻辑

        ..............................................

         // 删除锁(任务唯一性标识);

         hsdi.remove(redisHashUtils, dicNameLock, lockKeyValue);

         } else {

            //锁已存在

         System.out.println("正在处理任务,暂时返回空集合....");

         }

     } catch (

     Exception e) {e.printStackTrace();

     }

return result;

}

在实际的操作过程中,在进行锁添加时,必须要给锁加上过期时间,否则出现某些不可知的异常时,可能会导致锁无法释放,采集器一直无法获取到采集任务的情况。

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