这是一个创建于 940 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
问题是这样, 现在系统中有大量去和第三方 API 交互的任务, 比如有 1000 个用户, 每个用户又有各自 1 万个小的记录去和第三方 API 慢慢交互, 或者没有那么多记录但是有一个很耗时的同步接口, 可能 10 分钟以上, 其实时间都是消耗在网络 IO 上, 大部分时间在等网络, 之前的方式就是一个线程池, 把所有大小任务塞进去, 但是这个线程池大小很难搞, 多了的话, 有时会突然来一堆任务占住 CPU 和数据库, 少了的话, 一大堆任务又阻塞住.
现在想搞成分布式好几台机器一起跑, 考察了一下方案, 有点迷惑:
- 一种是分布式任务队列, 看到一个 Celery 好像是这种, 但是这个 python 的, 我想要 Java 的, 结果没找到
- 一种是任务调度框架, quartz, xxljob 这种, 感觉我想要的更靠近这种, 但是又有点迷惑, 比如感觉我这种需求适合"分片广播"这种任务, 比如我把 1000 个用户的任务分片到 3 台机器, 但是然后每台机器上的任务为每个用户再单独为他名下的 1 万条记录自己做线程池请求? 或者我把任务拆到单个小记录的级别, 那岂不是得成千上万的 trigger, 然后任务调度又一般是一个主 job, 然后传参数这种, 那比如我要确保一个时间只有一个用户的任务在跑, 怎么做这个限制, 全要自己在任务中处理吗
所以, 其实就是我想找一个比较现成的框架, 能处理超长的任务队列, 分布式, 并发的执行, 可以自动削峰填谷, 有一些任务自动处理, 比如重试, 故障转移等等, 又能够有一些保证一致性的机制, 比如按 job+某个参数确保不会重复执行, 还能程序方式发起调度, 而不是在某个管理后台手动编辑
我想知道这样的东西存在吗, 还是必须自己实现, 求各位大佬赐教
 |
1
aguesuka 2022-04-26 12:33:50 +08:00
storm
|
 |
2
biubiuF 2022-04-26 12:40:35 +08:00
你需要 kafka ，把你现在的 jobs 弄成消费者
|
 |
3
RedBeanIce 2022-04-26 12:59:38 +08:00
可能是 xxjob ？？？？我记得有分片处理，，，就是一堆小任务，大家去处理
|
 |
4
bthulu 2022-04-26 13:06:09 +08:00
既然时间都消耗在网络 IO 上, 上 windows 系统, 用 IOCP 去调接口, 单机就能搞定了, 用不着搞这么多骚操作
|
 |
5
jorneyr 2022-04-26 13:09:21 +08:00
@biubiuF Kafka 的每个 partition 一个消费者组里同时只能有一个消费者进行消费，这种情况我觉得 RabbitMQ 可能更合适，不必明确的限制消费者个数，看情况随时动态增减消费者，每个消息可以使用阻塞的方式执行。
|
 |
6
Leexiaobu 2022-04-26 14:11:28 +08:00
Akka
|
 |
7
lmshl 2022-04-26 14:15:32 +08:00
改异步纤程，你这才一千万个 IO 小任务，犯不着上分布式。Akka Stream （调度） + Akka HTTP （调 API ） 随便搞一搞单机就完事了
|
 |
8
ming159 2022-04-26 14:16:34 +08:00
如你所说：“其实时间都是消耗在网络 IO 上” 线程是不解决 IO 问题的，你需要的是 异步 IO 处理机制。一个线程同时处理多个 IO ，而不是一个线程处理一个 IO 。
|
 |
9
ymmud 2022-04-26 14:25:24 +08:00
akka cluster sharding ， 根据需求分片就行了
|
|
10
lmshl 2022-04-26 14:25:58 +08:00
我写过一个
所有 fiber 去数据库查任务状态，select * from tasks where state = 'todo'，然后执行这一批任务，更新任务状态。 最后并行 128 同时跑所有 fiber |
 |
11
zmal 2022-04-26 14:57:11 +08:00
需求场景是两个问题：
1. 是否要把这部分逻辑从主系统解耦出来。 2. 怎样加快这部分业务的处理速度，减少资源占用，包括但不限于可以任意扩容的分布式、异步 IO 等等。 如果是我的话，个人对 Flink 比较熟悉，可能会选择解耦后用 Flink 来处理，Flink 解决了分布式、一致性容错等问题。 akka 解决的是异步 io 并发量问题，楼上 akka 的方案应该也是可行的。看你对哪个工具比较熟悉了。 |
 |
12
git00ll 2022-04-26 15:26:13 +08:00
`但是有一个很耗时的同步接口, 可能 10 分钟以上, 其实时间都是消耗在网络 IO 上, 大部分时间在等网络`
这句话不明白，啥接口要耗时 10 分钟？ 等网络是什么意思。如果接口一次请求响应要 10 分钟，多开点线程如 200-300 个，网络堵塞的时候是不会大量占用 cpu 的。关键如果接口能否承受这么高并发数。 |
 |
13
5boy 2022-04-26 16:12:24 +08:00
mark, 有没有不用大数据框架实现的方式？
|
 |
14
litchinn 2022-04-26 16:24:53 +08:00
/t/848357 ，隔壁刚提出的这个动态线程池不知道能不能实现这个需求。另外你说线程池大小不好调，换成分布式多个机器跑，那节点数量不是一样需要调整吗，k8s 弹性伸缩？
|
 |
15
misaka19000 2022-04-26 16:55:55 +08:00
用协程或者异步 IO
|
 |
16
Saurichthys 2022-04-26 16:58:49 +08:00
不要用 xxl-job 的方案，基于数据库，性能不佳，莫名其妙问题很多
|
 |
17
yesterdaysun OP @git00ll 说的不清楚, 其实是一个长流程, 比如请求一个报告, 但是不会立即返回, 需要等第三方处理好, 才能拿到, 中间就每隔 1-2 分钟去轮询一次看看报告有没有好, 通常都要 10 分钟左右, 关键不是每种任务都是这样的, 如果单为它建一个线程池又感觉有点过了, 想搞个通用的解法
上面的我都研究了一下, 我这个系统比较简单, 本身就是个单体, 并不是分布式的, 这次也只是想要把这个后台任务独立出去搞多机并行, 感觉我这个还不到动用 akka/协程之类的方案的地步, 应该还是简单点, 一个简单的调度系统加动态线程池就足够了, 美团开源的那个动态线程池看上去比较适合, 我先研究一下试试看 |
 |
18
polarbear007 2022-04-26 17:56:55 +08:00
个人认为使用非阻塞 io 即可
|
 |
19
jekkro 2022-04-26 18:17:50 +08:00
用 redis 实现异步队列即可，一个进程专门负责插入任务到 Redis 队列中，另外几个负责从队列中获取信息并执行，完成后更新数据库里的状态。如果发生 Redis 所在的机器 down 机，则负责插入任务的那个进程重新把没有完成的再插入一遍（不过这个目前为止还没有发生过）。我有类似的业务，已经跑了 12 年了。
另外因为 Redis 有各种复杂数据结构，可以满足延时队列，优先级队列，自动去重等功能。感觉性能优秀，代码简单。 |
|
20
jekkro 2022-04-26 18:21:16 +08:00
不能用非阻塞 io 的原因一般是因为那些接口库不是自己实现的，没办法去改造那些接口底层库，虽然 http 的接口自己也可以实现，但是有些场景（比如各种开放平台的接口库）不可能把第三方提供的接口库重新写一边，而仅仅是为了解决阻塞 io 的问题。
|
|
21
lmshl 2022-04-26 18:28:37 +08:00
@yesterdaysun 以上技术方案中，综合代码量和开发难度来看，从易到难依次应该是
纤程 >> Akka Stream > nio-pool > xxjob/scheduler > 动态线程池屎上雕花 >> akka cluster sharding >> akka cluster without sharding 纤程是真的简单，你这需求 20-50 行左右就完事了，不就是个 flow = post(...) >> (sleep(1.minutes) *> check(xxx)).retryWhile(isCompleted) >> retrieve() 然后 tasks.foreachPar(<你想开多大并行>)(flow) 的事 |
 |
22
outoftimeerror 2022-04-26 18:33:29 +08:00
我也写 java ，不过你这个需求让我选型的话，我会用 golang (goroutine+chan)+ redis
|
 |
23
XhstormR02 2022-04-26 19:24:21 +08:00 via Android
@lmshl java 的纤程 Quasar ，最近一次更新是 2018 年，都好多年没更新了 https://github.com/puniverse/quasar ，倒不如用 kotlin 的 coroutines
https://github.com/Kotlin/kotlinx.coroutines/ |
 |
24
dddd1919 2022-04-26 21:27:40 +08:00
显然是该上 MQ 了，把用户放到队列，由消费端去挨个处理用户任务，如果单个用户跑的话配一个消费任务就够了
强业务需求建议 RabbitMQ/RocketMQ |
|
25
lmshl 2022-04-26 21:41:39 +08:00
@XhstormR02 反正我说的也不是 Java 🐶
其实上面写的是 Scala 伪代码 🐶 档燃，Kotlin 也不错，起码有 suspend/await 可以用，不像 IO Monad 要切换编程思维 |
 |
26
mind3x 2022-04-27 02:40:39 +08:00 via Android
|
 |
29
yhvictor 2022-04-27 23:36:07 +08:00 via iPhone
协程应该满好弄的。
nio 有点难写。 但我觉得吧，楼主这工作分两部分，第一部分是网络 io 等待准备好，第二部分是处理数据。 第一部分是 io 密集，第二部分是 cpu 密集。 所以如果拆成两部分，第一步就可以线程开满，直到数据准备好，放入一个 queue 。 第二步开线程约等于或小于 cpu 核心数，从 queue 中读准备好的数据源并处理。 齐活。 |
 |
30
byte10 2022-04-28 09:35:05 +08:00
@polarbear007 是的，一个 NIO 就解决啦，花里胡哨的，想一些错误的方案。
首先 IO 密集型，线程开到 1000 个都不是问题，线程在 IO 的时候不占用 cpu 。当然可能同时响应时就会出现 cpu 拉满，所以 cpu 使用率就是锯齿形的，不好分析瓶颈。 你这个核心问题就是 IO 时间不确定，无法确定最大线程数。你可以看我的那个教程，https://www.bilibili.com/video/BV1FS4y1o7QB , NIO 如何无视 IO 时间，解决线程池大小的问题。你千万不要搞分布式，分布式是单机 cpu 性能出现瓶颈才干的事情，你这个场景一个树莓派 4B 就能完成。一定要切记，这些很基本很基本的问题，不要把事情想复杂了，在这一点犯错的人太多了。 至于多个异步转同步问题，countdownlatch 和 cyclicbarrier 都能很好解决。 找到最核心的问题，解决核心问题，加油。 |
 |
31
wolfie 2022-04-28 15:37:50 +08:00
做过类似功能，自己实现了一个，参考了 xxl-job 的表结构。
# some_table - id - status （ running 、succeed 、failed ） # some_table_job （频繁扫描表） - some_table_id - is_running - next_run_time （索引字段） - last_run_time （索引字段）（几分钟一扫描，防止异常结束，长时间未完成） - version （版本号，乐观锁） # some_table_job_log - some_table_id - some_table_job_id - result （ succeed 、failed ） 1. 新增 some_table ，同时新增 some_table_job 2. 定时任务扫描 some_table_job ，拉取任务数据 3. 任务执行完 - 成功：写入 some_table_job_log ，删除 some_table_job ，回写 some_table 状态。 - 失败：写入 some_table_job_log ，计算 some_table_job 下一次执行时间。 |
Select Language