基于Redis分布式锁的任务调度怎么实现

在分布式大批量数据采集过程中,信源的管理尤为重要。为了确保同一任务在同一时间只能被一个采集器处理,必须保证任务调度的独一无二性。通常我们在进行分布式数据采集时,一般情况下都会有一个调度模块,其主要的职责就是负责采集任务的分发,同时保证任务的唯一性。

由于是分布式,涉及到多台服务器(多机),每台服务器又涉及到多个采集器(多进程),每个采集器又有可能涉及到多线程,所以,任务调度模块中的锁机制显得尤为重要。根据应用的实现架构不同,锁的实现方式通常可以分为以下几种类型

  • 如果处理程序是单进程多线程的,在 python下,就可以使用 threading 模块的 Lock 对象来限制对共享变量的同步访问,实现线程安全。

  • 基于Redis分布式锁的任务调度:如何实现

    单机多进程的情况,在 python 下,可以使用 multiprocessing 的 Lock 对象来处理。

  • 多机多进程部署的情况,就得依赖一个第三方组件(存储锁对象)来实现一个分布式的同步锁了。

由于调度模块是多机多进程多线程的处理机制,所以符合第三种方式。

分布式锁实现方式

目前主流的分布式锁实现方式有以下几种:

  • 基于数据库来实现,如 mysql

  • 基于缓存来实现,如 redis

  • 基于 zookeeper 来实现

每种实现方式各有千秋,综合考量,Redis是最为合适的选择。主要原因是:

  • redis 是基于内存来操作,存取速度比数据库快,在高并发下,加锁之后的性能不会下降太多

  • redis 可以设置键值的生存时间(TTL)

  • redis 的使用方式简单,总体实现开销小

但是,使用 redis 实现的分布锁还需要具备以下几个条件:

  • 同一个时刻只能有一个线程占有锁,其他线程必须等待直到锁被释放

  • 锁的操作必须满足原子性

  • 不会发生死锁,例如已获得锁的线程在释放锁之前突然异常退出,导致其他线程会一直在循环等待锁被释放

  • 锁的添加和释放必须由同一个线程来设置

  • 我们使用 redis 来实现一个分布式同步锁,来保证数据的一致性,需满足一下特点:

    • 满足互斥性,同一个时刻只能有一个线程可以获取锁

    • 利用 redis 的 ttl 来确保不会出现死锁,但同时也会带来由于锁过期引发的多线程同时占有锁的问题,需要我们合理设置锁的过期时间来避免

    • 利用锁的唯一性来确保不会出现误删锁的情况

    我在实际操作过程中,把调度模块从整个采集系统中拆离了出来,基于Java客户端Jredis(JRedis是一个高性能的Java客户端,用来连接到Redis分布式哈希键-值数据库。一个独立的服务,使用Spring Boot实现了同步和异步功能。以便其他各个采集器,通过HTTP方式请求所要处理的采集任务。其处理过程大致如下:

    • 采集器通过HTTP方式,向调度中心发送任务请求;

    • 调度中心判断锁是否存在,如果存在则直接返回空集合;

    • 如果不存在锁,则对请求加锁,然后根据信源规则获取相应的采集任务;

    • 返回获取到的任务(如果没有待处理任务,则返回空),然后删除锁。

    调度模块的代码实现,大致如下所示:

    public static List<
    Object>
    fetchTask(String lockKeyValue, RedisHashUtils redisHashUtils, HttpServletRequest request,

    HashServiceInterface hif, ZSetServiceInterface zScoreSet, String dicName) {

    List<
    Object>
    result = new ArrayList<
    Object>
    ();

    try {

    String dicNameLock = "
    Dispatcher_Task_Lock"
    ;
    // 任务调度锁;

    if (!redisHashUtils.keyIsExit(dicNameLock, lockKeyValue)) {// 判断锁是否存在

    // 添加锁(把任务唯一性标识写入记录);

    redisHashUtils.addOneData(dicNameLock, lockKeyValue,

    DateUtil.getYMDHMS());

    // 处理任务逻辑

    ..............................................

    // 删除锁(任务唯一性标识);

    hsdi.remove(redisHashUtils, dicNameLock, lockKeyValue);

    很抱歉,您没有提供需要重写的原话,无法进行重写 else {

    //锁已存在

    System.out.println("
    正在处理任务,暂时返回空集合...."
    );

    很抱歉,您没有提供需要重写的原话,无法进行重写

    } catch (

    Exception e) {e.printStackTrace();

    }

    return result;

    }

    在实际的操作过程中,在进行锁添加时,必须要给锁加上过期时间,否则出现某些不可知的异常时,可能会导致锁无法释放,采集器一直无法获取到采集任务的情况。



    任务调度是现代系统中常见的挑战之一,特别是在大规模分布式系统中。这种情况下,如何确保任务安排和正确的执行变得至关重要。在这篇文章中,我们将探讨基于Redis分布式锁的任务调度如何实现。
    什么是基于Redis分布式锁的任务调度?
    在一个分布式系统中,任务调度需要确保任务不会在不同的节点中同时执行。这就是基于Redis分布式锁的任务调度的核心原理。使用Redis作为锁定机制,不同的节点可以看到该锁,从而避免了任何重复执行的可能性。
    如何实现基于Redis分布式锁的任务调度?
    要实现基于Redis分布式锁的任务调度,我们需要采取以下步骤:
    1. 获取Redis连接:通过连接Redis服务,我们可以将锁写入Redis中,并将它们分发到不同的节点中。
    2. 发布和订阅任务:使用Redis提供的发布和订阅功能,我们可以在不同节点之间通信,从而确保任务得到正确运行。
    3. 创建任务:创建任务并将其分发到不同的节点。我们可以使用基于Redis的队列来管理作业库以便调度任务。
    4. 执行任务:最后,在不同的节点上执行任务,并使用Redis锁确保不同节点之间的任务不会重复执行。
    结论
    基于Redis分布式锁的任务调度是一个强大的机制,它可以有效地管理分布式系统中的任务。通过持续的监视和调整,我们可以确保任务在正确运行,帮助提高系统的保障和效率。