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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。
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，外部依赖仅Zookeeper。
项目源码地址==>shardingsphere-elasticjob
运行环境要求
| 框架 | 版本 |
|---|---|
| Java | JDK1.7+ |
| Zookeeper | 3.4.6+ |
| Maven | 3.0.4+ |
目录结构说明
elastic-job
├──elastic-job-lite lite父模块，不应直接使用
├ ├──elastic-job-lite-core Java支持模块，可直接使用
├ ├──elastic-job-lite-spring Spring命名空间支持模块，可直接使用
├ ├──elastic-job-lite-lifecyle lite作业相关操作模块，不可直接使用
├ ├──elastic-job-lite-console lite界面模块，可直接使用
├──elastic-job-example 使用示例
├ ├──elastic-job-example-embed-zk 供示例使用的内嵌ZK模块
├ ├──elastic-job-example-jobs 作业示例
├ ├──elastic-job-example-lite-java 基于Java的使用示例
├ ├──elastic-job-example-lite-spring 基于Spring的使用示例
├ ├──elastic-job-example-lite-springboot 基于SpringBoot的使用示例
├──elastic-job-doc markdown生成文档的项目，使用方无需关注
├ ├──elastic-job-lite-doc lite相关文档
功能介绍
- 分布式作业调度协调
- 弹性的扩容缩容
- 失效作业转移
- 错过执行作业的重新触发
- 作业分片一致性，保证同一分片在分布式环境中仅有一个执行实例
- 自我诊断并修复分布式不稳定造成的问题
- 支持作业并行调度
- 支持作业生命周期操作
- 丰富的作业类型
- Spring整合以及命名空间提供
- 运维平台管理
- ......
Elastic-Job 的概念介绍
分片概念
任务的分布式执行，需要将一个任务拆分为多个独立的任务项，然后由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项。
例如：有一个遍历数据库某张表的作业，现有2台服务器。为了快速的执行作业，那么每台服务器应执行作业的50%。 为满足此需求，可将作业分成2片，每台服务器执行1片。作业遍历数据的逻辑应为：服务器A遍历ID以奇数结尾的数据；服务器B遍历ID以偶数结尾的数据。 如果分成10片，则作业遍历数据的逻辑应为：每片分到的分片项应为ID%10，而服务器A被分配到分片项0,1,2,3,4；服务器B被分配到分片项5,6,7,8,9，直接的结果就是服务器A遍历ID以0-4结尾的数据；服务器B遍历ID以5-9结尾的数据。
分片项与业务处理解耦
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，开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系。
个性化参数的适用场景
个性化参数即shardingItemParameter，可以和分片项匹配对应关系，用于将分片项的数字转换为更加可读的业务代码。
例如：按照地区水平拆分数据库，数据库A是北京的数据；数据库B是上海的数据；数据库C是广州的数据。 如果仅按照分片项配置，开发者需要了解0表示北京；1表示上海；2表示广州。 合理使用个性化参数可以让代码更可读，如果配置为0=北京,1=上海,2=广州，那么代码中直接使用北京，上海，广州的枚举值即可完成分片项和业务逻辑的对应关系。
分布式调度
Elastic-Job-Lite并无作业调度中心节点，而是基于部署作业框架的程序在到达相应时间点时各自触发调度。
注册中心仅用于作业注册和监控信息存储。而主作业节点仅用于处理分片和清理等功能。
作业高可用
Elastic-Job-Lite提供最安全的方式执行作业。将分片总数设置为1，并使用多于1台的服务器执行作业，作业将会以1主n从的方式执行。
一旦执行作业的服务器崩溃，等待执行的服务器将会在下次作业启动时替补执行。开启失效转移功能效果更好，可以保证在本次作业执行时崩溃，备机立即启动替补执行。
最大限度利用资源
Elastic-Job-Lite也提供最灵活的方式，最大限度的提高执行作业的吞吐量。将分片项设置为大于服务器的数量，最好是大于服务器倍数的数量，作业将会合理的利用分布式资源，动态的分配分片项。
例如：3台服务器，分成10片，则分片项分配结果为服务器A=0,1,2;服务器B=3,4,5;服务器C=6,7,8,9。 如果服务器C崩溃，则分片项分配结果为服务器A=0,1,2,3,4;服务器B=5,6,7,8,9。在不丢失分片项的情况下，最大限度的利用现有资源提高吞吐量。
