开篇语

程序=数据结构+算法，由此可见，数据结构是多么的重要，任何一个框架底层都有自己数据存储结构，elastic-job-lite是一个开源的分布式任务调度框架，其基于zk来存储运行时job信息，配置信息等等，也就是说zk是它的注册中心，所以它的数据结构也和zk有关，今天我们就一起聊聊elastic-job-lite数据结构，一起揭开它的神秘面纱。

EJL数据结构整体概要介绍

在ejl中数据结构的根节点是命名空间，由开发人员在zk的配置中指定,如下代码，ejl中的数据结构都在zk的命名空间下存在（也就是可以同一zk集群，可以基于命名空间做隔离）

regCenter:  
    serverList: x.x.x.x:2181,x.x.x.x:2181   
    namespace: bs

在命名空间之下，存放各个job的名称，通过jobName用来做区分，JobName就是类的全限定名称,比如com.xxx.job.SimpleJobTest;在jobName下，就是各个Job的数据结构了，总的来说如下：

• name_space1 命名空间1
  • jobName1 作业名称2
    • ConfigurationNode /confg 作业的配置信息
    • LeaderNode /leader 作业的主节点选举信息
    • FailoverNode /failover 作业失效转移信息
    • GuaranteeNode /guarantee 作业分布式全部开始和结束信息
    • InstanceNode /instance 作业运行实例信息
    • ServerNode /servers 集群服务器信息
    • ShardingNode /sharding 作业分片信息
  • jobName2 作业名称2
    • ……
• name_space2 命名空间2
  • ……

    上面整体描述了作业的数据结构，那么这些数据结构是怎么操作呢？在ejl中，存在这么一个服务:io.elasticjob.lite.internal.storage.JobNodeStorage,通过此类来操作job的各个节点（增删改查)，这个类比较偏底层，事实上，每个数据结构都有对应的一个服务（比如ConfigurationService…等），服务中统一调用JobNodeStorage来具体来实现,具体方法如下

细节介绍

通过上面我们整理我们对ejl的数据结构整体有了清晰的认识，ejl的数据结构就是一个tree,或者你理解为一个目录，一级一级的，接下来我们就深入看一下数据结构中每一个节点的作用,在此之前，我们假设我们的namespace的名称为，cluster1，有一个job，job的名称为com.xxx.job.SimpleJobTest，那么数据结构的前缀如下：我们为前缀起一个别名： cs

/cluster1/com.xxx.job.SimpleJobTest/  -> cs

• ConfigurationNode

  其在zk中表示为下: /cs/conifg，这个节点中存储是的job的配置信息，字符串形式

• LeaderNode

  这个是job分布式锁的根节点,在zk中表示如下：/cs/leader/，在下面还有多级节点，如下：

  • election
    • latch 这是job选举leader的分布式锁
    • instance 这是选举成功后存储leader节点的job名称

• FailoverNode

  失效转移节点是基于leader的，也就是说failover也是在leader下面，因为是功能不一样，所以没放在上面，在zk中表示为下：/cs/leader/failover/,在下面也有多级节点：

  • items 这个节点下面存放的失效转移的分片，判断是否需要失效转移，也就是判断这个节点下面是否有数据
  • latch 执行失效转移时的分布式锁，谁获得了锁，谁处理这个分片的数据

• GuaranteeNode

  这个节点是统一作业各个分片一起开始执行,到最后全部完成执行结束，在zk中表示如下：/cs/guarantee/，举个例子，比如想在作业执行前和执行后做一些事情，但因为作业是分布式的，怎么搞呢？每个节点在执行前同一个往一个地方写一个标记，大家标记都写好了，就意味着大家都准备好了，可以开执行了，这个时候可以加个监听器做一点事情（日志打印），等每个节点都执行完了，也写一个标记，最终所有节点写完了，也加个监听器做一点事情（资源清理），在下面有两个多级节点：

  • started 作业开始每个节点往这里写标记
  • completed 作业完成后每个节点往这里写标记

• InstanceNode

  这个节点是存储作业运行的实例信息，也就是这个job由那些实例运行呢，在zk中表示为: /cs/instances/，对应的数据就是实例的ip

• ServerNode

  这个节点用来保存集群服务器的信息，就是说有多少机器在zk中注册，在zk的中表示如下:/cs/servers/，存储的数据是机器的ip。

• ShardingNode

  这个节点也依赖leader节点，作用是否需要失效转移？这个节点主要存储作业的分片信息，在zk中表示为：/cs/sharding/,在下面有多个多级节点 依赖leader

  • /leader/sharding/necessary 作用是每次作业启动时检查是否需要重新分片,如果这个节点存在，这需要重新分片，分片结束后删除，当分片总数增加，或者有分片机器下线时，会设置此节点

  • /leader/sharding/processing 当开始重新分片时，会这只这个节点，分片结束后删除这个节点

    不依赖leader

  • instance 存储当前分片的实例信息

  • running 存储正在运行的分片项
  • misfire 当该作业被错过执行时，该节点存在，当被执行后，该节点删除
  • disabled 当作业该分片被禁用时，节点存在，开启时，删除

    上面我们详细描述job的各个数据结构，并表明了其作用，大家可结合上源码一起学习，进入源码的数据结构class中。具体哪个类，上面以写明。

整理

最后把涉及的数据结构整理成一个表格，大家一目了然

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