Spring Cloudをベースにした分散タスクスケジューリングシステム

ビジネスの複雑化に伴い、多くの企業は、実行する必要があるスケジュールされたタスクを多数抱えており、これらのタスクの管理とスケジュール設定は企業に大きなプレッシャーとなっています。従来のスタンドアロン型タスク スケジューリング システムではもはや企業のニーズを満たすことができず、分散型タスク スケジューリング システムが必要な選択肢となっています。この記事では、Spring Cloud に基づく分散タスク スケジューリング システムの設計と実装について紹介します。

1. システム アーキテクチャ設計

Spring Cloud は、Eureka、Ribbon、Feign、Config、Hystrix などの一連のツールとフレームワークを提供します。タスクのスケジューリング このシステムは非常に役に立ちました。以下は、システムのアーキテクチャ設計図です。

#システムは、タスク管理センター、スケジュールされたタスク サービス、タスク実行プログラム、およびログ センターの 4 つの部分に分かれています。

タスク管理センター: タスク管理センターは、システム全体でスケジュールされたタスクを管理し、タスクの追加、削除、変更、停止などの操作を提供し、スケジュールされたタスクにタスク情報をプッシュする役割を担います。サービス。
1. スケジュールタスクサービス: スケジュールタスクサービスは、システム全体の中核となるコンポーネントであり、タスク管理センターからプッシュされたタスク情報を受信し、エウレカに登録します。同時に、登録センター内のタスク情報を定期的にスキャンし、タスク情報に基づいてタスク実行者にタスクの実行指示を送信します。
2. タスク エグゼキュータ: タスク エグゼキュータは、システム内でタスクを実行するための主要コンポーネントであり、スケジュールされたタスクの開始、タスクの実行、およびタスク実行ログの記録を担当します。
3. ログ センター: ログ センターは、タスク実行者によって生成されたタスク実行ログを収集し、ログ クエリおよびログ分析機能を提供します。

2. システム実装

タスク管理センターの実装

タスク管理センターは SpringBoot フレームワークと Thymeleaf を使用して開発されています。レンダリング。タスク管理センターでは、スケジュールされたタスクを追加、削除、変更、非アクティブ化、および有効化できます。このページには、スケジュールされたタスクの基本情報とタスクのスケジュール ルールが表示されます。

スケジュールタスクサービスの実装

スケジュールタスクサービスの実装では、主にEureka、Ribbon、Feign、ConfigなどのSpringCloudコンポーネントを使用します。登録センターとして Eureka を使用し、スケジュールされたタスク サービスはリボンを介してタスク エグゼキューターにアクセスし、Feign を使用してサービス間の呼び出しを行い、Config を使用して構成センター機能を実装します。

具体的には、スケジュールが必要な各タスクをMapに落とし込み、Eurekaに登録します。スケジュールされたタスク サービスは、リボン負荷分散を通じてタスク実行プログラムにアクセスし、タスク実行命令をタスク実行プログラムに送信します。タスクの実行が失敗した場合、タスク実行ログが記録され、ログ センターに送信されます。

タスク エグゼキュータの実装

タスク エグゼキュータは、Quartz を使用してスケジュールされたタスクのスケジューリングを実装し、Feign を使用してスケジュールされたタスク サービスによって送信されたタスク実行命令を受け入れます。タスクの実行プロセス中、後続のクエリと分析のために、タスクの実行ステータス、実行ログ、その他の情報がデータベースに保存されます。

ログ センターの実装

ログ センターは、Elasticsearch、Logstash、Kibana の 3 つのコンポーネントを含む ELK アーキテクチャを使用して実装されます。このうち、Elasticsearch はログの保存に使用され、Logstash はタスク実行プログラムから Elasticsearch へのログの送信に使用され、Kibana はログ情報の表示とクエリに使用されます。

3. システムの最適化

実際の使用では、システムの安定性と可用性を確保するためにシステムを最適化する必要もあります。一般的な最適化手段の一部を以下に示します。

負荷分散: タスク実行サービスでは、単一障害点を回避し、システムの可用性を確保するために負荷分散を使用する必要があります。
1. 自動タスク回復: タスク実行サービスが異常停止した場合、タスクの損失を避けるために、プログラムを通じてタスクをシステムに自動的に復元する必要があります。
2. 分散ロック: タスクが実行されるとき、同じタスクが複数回繰り返し実行されることを避けるために、タスクに対して分散ロック処理を実行する必要があります。
3. 非同期実行: 長時間かかる一部のタスクでは、非同期実行を使用してタスクをメッセージ キューに入れ、タスクの実行効率と信頼性を向上させることができます。

4. 概要

従来のスタンドアロン タスク スケジューリング システムと比較して、Spring Cloud に基づく分散タスク スケジューリング システムは、より高い同時実行性と優れたスケーラビリティを備え、フォールト トレランスも優れています。同時に、企業にとってタスク スケジューリングを実装することは効果的な選択肢でもあります。この記事では、Spring Cloud に基づく分散タスク スケジューリング システムのアーキテクチャ設計と実装プロセスを紹介し、いくつかのシステム最適化対策についても説明します。皆さんにとっても何かの役に立つと信じています。

以上がSpring Cloudをベースにした分散タスクスケジューリングシステムの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。