聊聊PowerJob的DispatchStrategy

本文主要研究一下PowerJob的DispatchStrategy

DispatchStrategy

tech/powerjob/common/enums/DispatchStrategy.java

@Getter
@AllArgsConstructor
public enum DispatchStrategy {

    HEALTH_FIRST(1),
    RANDOM(2);

    private final int v;

    public static DispatchStrategy of(Integer v) {
        if (v == null) {
            return HEALTH_FIRST;
        }
        for (DispatchStrategy ds : values()) {
            if (v.equals(ds.v)) {
                return ds;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("unknown DispatchStrategy of " + v);
    }
}

DispatchStrategy定义了HEALTH_FIRST、RANDOM两个枚举值

getSuitableWorkers

tech/powerjob/server/remote/worker/WorkerClusterQueryService.java

    public List<WorkerInfo> getSuitableWorkers(JobInfoDO jobInfo) {

        List<WorkerInfo> workers = Lists.newLinkedList(getWorkerInfosByAppId(jobInfo.getAppId()).values());

        workers.removeIf(workerInfo -> filterWorker(workerInfo, jobInfo));

        DispatchStrategy dispatchStrategy = DispatchStrategy.of(jobInfo.getDispatchStrategy());
        switch (dispatchStrategy) {
            case RANDOM:
                Collections.shuffle(workers);
                break;
            case HEALTH_FIRST:
                workers.sort((o1, o2) -> o2.getSystemMetrics().calculateScore() - o1.getSystemMetrics().calculateScore());
                break;
            default:
                // do nothing
        }

        // 限定集群大小(0代表不限制)
        if (!workers.isEmpty() && jobInfo.getMaxWorkerCount() > 0 && workers.size() > jobInfo.getMaxWorkerCount()) {
            workers = workers.subList(0, jobInfo.getMaxWorkerCount());
        }
        return workers;
    }

WorkerClusterQueryService的getSuitableWorkers方法先通过getWorkerInfosByAppId获取指定appId的WorkerInfo,然后通过filterWorker进行一次过滤,最后根据dispatchStrategy来对workers进行排序,如果是RANDOM则通过Collections.shuffle(workers)随机化,如果是HEALTH_FIRST则根据systemMetrics的calculateScore结果进行排序,如果有限定maxWorkerCount则对workers进行subList,没有则返回排序后的workers

getWorkerInfosByAppId

    private Map<String, WorkerInfo> getWorkerInfosByAppId(Long appId) {
        ClusterStatusHolder clusterStatusHolder = getAppId2ClusterStatus().get(appId);
        if (clusterStatusHolder == null) {
            log.warn("[WorkerManagerService] can't find any worker for app(appId={}) yet.", appId);
            return Collections.emptyMap();
        }
        return clusterStatusHolder.getAllWorkers();
    }

    public Map<Long, ClusterStatusHolder> getAppId2ClusterStatus() {
        return WorkerClusterManagerService.getAppId2ClusterStatus();
    }    

getWorkerInfosByAppId通过WorkerClusterManagerService.getAppId2ClusterStatus()获取ClusterStatusHolder,在返回ClusterStatusHolder的getAllWorkers

filterWorker

    private boolean filterWorker(WorkerInfo workerInfo, JobInfoDO jobInfo) {
        for (WorkerFilter filter : workerFilters) {
            if (filter.filter(workerInfo, jobInfo)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }

filterWorker方法则是遍历workerFilters直接filter

calculateScore

tech/powerjob/common/model/SystemMetrics.java

    public int calculateScore() {
        if (score > 0) {
            return score;
        }
        // Memory is vital to TaskTracker, so we set the multiplier factor as 2.
        double memScore = (jvmMaxMemory - jvmUsedMemory) * 2;
        // Calculate the remaining load of CPU. Multiplier is set as 1.
        double cpuScore = cpuProcessors - cpuLoad;
        // Windows can not fetch CPU load, set cpuScore as 1.
        if (cpuScore > cpuProcessors) {
            cpuScore = 1;
        }
        score = (int) (memScore + cpuScore);
        return score;
    }

SystemMetrics的calculateScore方法则是基于memScore与cpuScore来计算

WorkerFilter

public interface WorkerFilter {

    /**
     *
     * @param workerInfo worker info, maybe you need to use your customized info in SystemMetrics#extra
     * @param jobInfoDO job info
     * @return true will remove the worker in process list
     */
    boolean filter(WorkerInfo workerInfo, JobInfoDO jobInfoDO);
}

WorkerFilter定义了filter接口用于过滤worker,它有3个实现类,分别是DesignatedWorkerFilter、DisconnectedWorkerFilter、SystemMetricsWorkerFilter

DesignatedWorkerFilter

tech/powerjob/server/extension/defaultimpl/workerfilter/DesignatedWorkerFilter.java

@Slf4j
@Component
public class DesignatedWorkerFilter implements WorkerFilter {

    @Override
    public boolean filter(WorkerInfo workerInfo, JobInfoDO jobInfo) {

        String designatedWorkers = jobInfo.getDesignatedWorkers();

        // no worker is specified, no filter of any
        if (StringUtils.isEmpty(designatedWorkers)) {
            return false;
        }

        Set<String> designatedWorkersSet = Sets.newHashSet(SJ.COMMA_SPLITTER.splitToList(designatedWorkers));

        for (String tagOrAddress : designatedWorkersSet) {
            if (tagOrAddress.equals(workerInfo.getTag()) || tagOrAddress.equals(workerInfo.getAddress())) {
                return false;
            }
        }

        return true;
    }

}

DesignatedWorkerFilter的filter方法遍历jobInfo的designatedWorkers信息,判断workerInfo的tag或者address是否匹配

DisconnectedWorkerFilter

tech/powerjob/server/extension/defaultimpl/workerfilter/DisconnectedWorkerFilter.java

@Slf4j
@Component
public class DisconnectedWorkerFilter implements WorkerFilter {

    @Override
    public boolean filter(WorkerInfo workerInfo, JobInfoDO jobInfo) {
        boolean timeout = workerInfo.timeout();
        if (timeout) {
            log.info("[Job-{}] filter worker[{}] due to timeout(lastActiveTime={})", jobInfo.getId(), workerInfo.getAddress(), workerInfo.getLastActiveTime());
        }
        return timeout;
    }
}

DisconnectedWorkerFilter的filter方法则通过WorkerInfo的timeout方法来判断,它主要是判断当前时间与lastActiveTime的时间差是否大于WORKER_TIMEOUT_MS(60s)

SystemMetricsWorkerFilter

tech/powerjob/server/extension/defaultimpl/workerfilter/SystemMetricsWorkerFilter.java

@Slf4j
@Component
public class SystemMetricsWorkerFilter implements WorkerFilter {

    @Override
    public boolean filter(WorkerInfo workerInfo, JobInfoDO jobInfo) {
        SystemMetrics metrics = workerInfo.getSystemMetrics();
        boolean filter = !metrics.available(jobInfo.getMinCpuCores(), jobInfo.getMinMemorySpace(), jobInfo.getMinDiskSpace());
        if (filter) {
            log.info("[Job-{}] filter worker[{}] because the {} do not meet the requirements", jobInfo.getId(), workerInfo.getAddress(), workerInfo.getSystemMetrics());
        }
        return filter;
    }
}

SystemMetricsWorkerFilter的filter方法则根据workerInfo的SystemMetrics判断可用cpu核数、内存、磁盘空间是否大于阈值

小结

DispatchStrategy定义了HEALTH_FIRST、RANDOM两个枚举值;WorkerClusterQueryService的getSuitableWorkers方法先通过getWorkerInfosByAppId获取指定appId的WorkerInfo,然后通过filterWorker进行一次过滤,最后根据dispatchStrategy来对workers进行排序,如果是RANDOM则通过Collections.shuffle(workers)随机化,如果是HEALTH_FIRST则根据systemMetrics的calculateScore结果进行排序,如果有限定maxWorkerCount则对workers进行subList,没有则返回排序后的workers。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 216,843评论 6 502
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,538评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,187评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,264评论 1 292
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,289评论 6 390
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,231评论 1 299
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,116评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,945评论 0 275
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,367评论 1 313
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,581评论 2 333
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,754评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,458评论 5 344
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,068评论 3 327
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,692评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,842评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,797评论 2 369
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,654评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容