Spring Cloud 기반의 분산 작업 스케줄링 시스템

비즈니스가 복잡해짐에 따라 많은 기업은 실행해야 할 수많은 예약된 작업에 직면해 있으며 이러한 작업의 관리 및 예약은 기업에 상당한 부담을 안겨주었습니다. 기존의 독립형 작업 스케줄링 시스템은 더 이상 기업의 요구를 충족할 수 없으며 분산형 작업 스케줄링 시스템은 필수 선택이 되었습니다. 이 기사에서는 Spring Cloud를 기반으로 하는 분산 작업 스케줄링 시스템의 설계 및 구현을 소개합니다.

1. 시스템 아키텍처 설계

Spring Cloud는 Eureka, Ribbon, Feign, Config, Hystrix 등과 같은 일련의 도구와 프레임워크를 제공합니다. 이러한 도구와 프레임워크는 분산 작업 스케줄링 시스템을 구현하는 데 큰 도움이 되었습니다. . 다음은 시스템의 아키텍처 설계 다이어그램입니다.

시스템은 작업 관리 센터, 예약된 작업 서비스, 작업 실행자, 로그 센터의 네 부분으로 구성됩니다.

1. 작업 관리 센터: 작업 관리 센터는 전체 시스템에서 예정된 작업을 관리하는 역할을 하며, 작업 추가, 삭제, 수정, 중지 등의 작업을 제공하고, 작업 정보를 예정된 작업 서비스에 푸시합니다.
2. 예약된 작업 서비스: 예약된 작업 서비스는 작업 관리 센터에서 푸시된 작업 정보를 수신하여 유레카에 등록하는 전체 시스템의 핵심 구성 요소입니다. 동시에 등록 센터의 작업 정보를 정기적으로 스캔하고 작업 정보를 기반으로 작업 실행자에게 작업 실행 명령을 보냅니다.
3. 작업 실행기: 작업 실행기는 시스템에서 작업을 실행하는 주요 구성 요소로, 예약된 작업 시작, 작업 실행 및 작업 실행 로그 기록을 담당합니다.
4. 로그 센터: 로그 센터는 작업 실행자가 생성한 작업 실행 로그를 수집하고 로그 쿼리 및 로그 분석 기능을 제공합니다.

2. 시스템 구현

1. 작업 관리 센터 구현

작업 관리 센터는 SpringBoot 프레임워크를 사용하여 개발되었으며 페이지 렌더링을 위해 Thymeleaf를 사용합니다. 작업 관리 센터에서는 예약된 작업을 추가, 삭제, 수정, 비활성화 및 활성화할 수 있습니다. 페이지에는 예약된 작업의 기본 정보와 작업의 예약 규칙이 표시됩니다.

2. 예약작업 서비스 구현

예약작업 서비스 구현에서는 Eureka, Ribbon, Feign, Config 등 SpringCloud 컴포넌트를 주로 사용합니다. 우리는 Eureka를 등록 센터로 사용하고, 예약된 작업 서비스는 리본을 통해 작업 실행기에 액세스하고, Feign을 사용하여 서비스 간 호출을 하고, Config를 사용하여 구성 센터 기능을 구현합니다.

구체적으로는 일정을 잡아야 할 각 작업을 맵에 담아 유레카에 등록합니다. 가끔씩 예약된 작업 서비스는 리본 로드 밸런싱을 통해 작업 실행기에 액세스하고 작업 실행 명령을 작업 실행기에 보냅니다. 작업 실행이 실패하면 작업 실행 로그가 기록되어 로그 센터로 전송됩니다.

3. 작업 실행기 구현

작업 실행기는 Quartz를 사용하여 예약된 작업 예약을 구현하고, Feign을 사용하여 예약된 작업 서비스에서 보낸 작업 실행 명령을 받아들입니다. 작업 실행 과정에서 후속 쿼리 및 분석을 위해 작업 실행 상태, 실행 로그 및 기타 정보를 데이터베이스에 저장합니다.

4. 로그 센터 구현

로그 센터는 Elasticsearch, Logstash 및 Kibana의 세 가지 구성 요소를 포함하는 ELK 아키텍처를 사용하여 구현됩니다. 그 중 Elasticsearch는 로그를 저장하는 데 사용되고, Logstash는 작업 실행자에서 Elasticsearch로 로그를 전송하는 데 사용되며, Kibana는 로그 정보 표시 및 쿼리에 사용됩니다.

3. 시스템 최적화

실제 사용에서도 시스템의 안정성과 가용성을 보장하기 위해 시스템을 최적화해야 합니다. 몇 가지 일반적인 최적화 조치는 다음과 같습니다.

1. 로드 밸런싱: 작업 실행기 서비스의 경우 단일 실패 지점을 방지하고 시스템 가용성을 보장하기 위해 로드 밸런싱을 사용해야 합니다.
2. 자동 작업 복구: 작업 실행기 서비스가 비정상적으로 중지되면 작업 손실을 방지하기 위해 프로그램을 통해 작업을 시스템에 자동으로 복원해야 합니다.
3. 분산 잠금: 작업이 실행될 때 동일한 작업이 여러 번 반복 실행되는 것을 방지하기 위해 작업을 분산 잠금으로 처리해야 합니다.
4. 비동기 실행: 시간이 오래 걸리는 일부 작업의 경우 비동기 실행을 사용하여 작업을 메시지 대기열에 넣어 작업의 실행 효율성과 안정성을 향상할 수 있습니다.

IV. 요약

Spring Cloud 기반의 분산 작업 스케줄링 시스템은 기존의 독립형 작업 스케줄링 시스템과 비교하여 더 높은 동시성, 더 나은 확장성 및 더 나은 내결함성을 동시에 제공합니다. 이는 작업 예약을 위한 효과적인 선택이기도 합니다. 이 기사에서는 Spring Cloud를 기반으로 하는 분산 작업 스케줄링 시스템의 아키텍처 설계 및 구현 프로세스를 소개하고 일부 시스템 최적화 조치에 대해서도 논의합니다. 나는 그것이 모든 사람에게 도움이 될 것이라고 믿습니다.

위 내용은 Spring Cloud 기반의 분산 작업 스케줄링 시스템의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!