坑爹!Quartz 重复调度问题,你遇到过么?

共 5724字,需浏览 12分钟

 ·

2022-01-19 12:28

点击关注公众号,Java干货及时送达

作者:Lavender
来源:https://segmentfault.com/a/1190000015492260

1. 引子

公司前期改用quartz做任务调度,一日的调度量均在两百万次以上。随着调度量的增加,突然开始出现job重复调度的情况,且没有规律可循。网上也没有说得较为清楚的解决办法,于是我们开始调试Quartz源码,并最终找到了问题所在。

如果没有耐性看完源码解析,可以直接拉到文章最末,有直接简单的解决办法。注:本文中使用的quartz版本为2.3.0,且使用JDBC模式存储Job。

2. 准备

首先,因为本文是代码级别的分析文章,因而需要提前了解Quartz的用途和用法,网上还是有很多不错的文章,可以提前自行了解。

其次,在用法之外,我们还需要了解一些Quartz框架的基础概念:

1)Quartz把触发job,叫做fireTRIGGER_STATE是当前trigger的状态,PREV_FIRE_TIME是上一次触发时间,NEXT_FIRE_TIME是下一次触发时间,misfire是指这个job在某一时刻要触发,却因为某些原因没有触发的情况。

2)Quartz在运行时,会起两类线程(不止两类),一类用于调度job的调度线程(单线程),一类是用于执行job具体业务的工作池。

3)Quartz自带的表里面,本文主要涉及以下3张表:

  • triggers表。triggers表里记录了,某个trigger的PREV_FIRE_TIME(上次触发时间),NEXT_FIRE_TIME(下一次触发时间),TRIGGER_STATE(当前状态)。虽未尽述,但是本文用到的只有这些。
  • locks表。Quartz支持分布式,也就是会存在多个线程同时抢占相同资源的情况,而Quartz正是依赖这张表,处理这种状况,至于如何做到,参见3.1。
  • fired_triggers表,记录正在触发的triggers信息。

4)TRIGGER_STATE,也就是trigger的状态,主要有以下几类:

trigger的初始状态是WAITING,处于WAITING状态的trigger等待被触发。调度线程会不停地扫triggers表,根据NEXT_FIRE_TIME提前拉取即将触发的trigger,如果这个trigger被该调度线程拉取到,它的状态就会变为ACQUIRED

因为是提前拉取trigger,并未到达trigger真正的触发时刻,所以调度线程会等到真正触发的时刻,再将trigger状态由ACQUIRED改为EXECUTING

如果这个trigger不再执行,就将状态改为COMPLETE,否则为WAITING,开始新的周期。如果这个周期中的任何环节抛出异常,trigger的状态会变成ERROR。如果手动暂停这个trigger,状态会变成PAUSED

3. 开始排查

3.1分布式状态下的数据访问

前文提到,trigger的状态储存在数据库,Quartz支持分布式,所以如果起了多个quartz服务,会有多个调度线程来抢夺触发同一个trigger。mysql在默认情况下执行select 语句,是不上锁的,那么如果同时有1个以上的调度线程抢到同一个trigger,是否会导致这个trigger重复调度呢?我们来看看,Quartz是如何解决这个问题的。

推荐一个 Spring Boot 基础教程及实战示例:https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

首先,我们先来看下JobStoreSupport类的executeInNonManagedTXLock()方法:

图3-1 executeInNonManagedTXLock方法的具体实现

这个方法的官方介绍:

/**

*Execute the given callback having acquired the given lock.

*Depending on the JobStore,the surrounding transaction maybe

*assumed to be already present(managed).

*

*@param lockName The name of the lock to acquire,for example

*"TRIGGER_ACCESS".If null, then no lock is acquired ,but the

*lockCallback is still executed in a transaction.

*/

也就是说,传入的callback方法在执行的过程中是携带了指定的锁,并开启了事务,注释也提到,lockName就是指定的锁的名字,如果lockName是空的,那么callback方法的执行不在锁的保护下,但依然在事务中。

这意味着,我们使用这个方法,不仅可以保证事务,还可以选择保证,callback方法的线程安全。

接下来,我们来看一下executeInNonManagedTXLock(…)中的obtainLock(conn,lockName)方法,即抢锁的过程。这个方法是在Semaphore接口中定义的,Semaphore接口通过锁住线程或者资源,来保护资源不被其他线程修改,由于我们的调度信息是存在数据库的,所以现在查看DBSemaphore.javaobtainLock方法的具体实现:

图3-2 obtainLock方法具体实现

我们通过调试查看expandedSQLexpandedInsertSQL这两个变量:

图3-3 expandedSQL和expandedInsertSQL的具体内容

图3-3可以看出,obtainLock方法通过locks表的一个行锁(lockName确定)来保证callback方法的事务和线程安全。拿到锁后,obtainLock方法将lockName写入threadlocal。当然在releaseLock的时候,会将lockNamethreadlocal中删除。

总而言之,executeInNonManagedTXLock()方法,保证了在分布式的情况,同一时刻,只有一个线程可以执行这个方法。

3.2 quartz的调度过程

图3-4 Quartz的调度时序图

QuartzSchedulerThread是调度线程的具体实现,图3-4 是这个线程run()方法的主要内容,图中只提到了正常的情况下,也就是流程中没有出现异常的情况下的处理过程。由图可以看出,调度流程主要分为以下三步:最新面试题整理好了,大家可以在Java面试库小程序在线刷题。

1)拉取待触发trigger:

调度线程会一次性拉取距离现在,一定时间窗口内的,一定数量内的,即将触发的trigger信息。那么,时间窗口和数量信息如何确定呢,我们先来看一下,以下几个参数:

  • idleWaitTime:默认30s,可通过配置属性org.quartz.scheduler.idleWaitTime设置。
  • availThreadCount:获取可用(空闲)的工作线程数量,总会大于1,因为该方法会一直阻塞,直到有工作线程空闲下来。
  • maxBatchSize:一次拉取trigger的最大数量,默认是1,可通过org.quartz.scheduler.batchTriggerAcquisitionMaxCount改写
  • batchTimeWindow:时间窗口调节参数,默认是0,可通过org.quartz.scheduler.batchTriggerAcquisitionFireAheadTimeWindow改写
  • misfireThreshold:超过这个时间还未触发的trigger,被认为发生了misfire,默认60s,可通过org.quartz.jobStore.misfireThreshold设置。

调度线程一次会拉取NEXT_FIRE_TIME小于(now + idleWaitTime +batchTimeWindow),大于(now - misfireThreshold)的,min(availThreadCount,maxBatchSize)个triggers,默认情况下,会拉取未来30s,过去60s之间还未fire的1个trigger。随后将这些triggers的状态由WAITING改为ACQUIRED,并插入fired_triggers表。

2)触发trigger:

首先,我们会检查每个trigger的状态是不是ACQUIRED,如果是,则将状态改为EXECUTING,然后更新trigger的NEXT_FIRE_TIME,如果这个trigger的NEXT_FIRE_TIME为空,也就是未来不再触发,就将其状态改为COMPLETE。如果trigger不允许并发执行(即Job的实现类标注了@DisallowConcurrentExecution),则将状态变为BLOCKED,否则就将状态改为WAITING

3)包装trigger,丢给工作线程池:

遍历triggers,如果其中某个trigger在第二步出错,即返回值里面有exception或者为null,就会做一些triggers表,fired_triggers表的内容修正,跳过这个trigger,继续检查下一个。否则,则根据trigger信息实例化JobRunShell(实现了Thread接口),同时依据JOB_CLASS_NAME实例化Job,随后我们将JobRunShell实例丢入工作线。

另外,关注公众号Java技术栈,在后台回复:Java,可以获取我整理的 Java 多线程系列教程,非常齐全。

JobRunShellrun()方法,Quartz会在执行job.execute()的前后通知之前绑定的监听器,如果job.execute()执行的过程中有异常抛出,则执行结果jobExEx会保存异常信息,反之如果没有异常抛出,则jobExEx为null。然后根据jobExEx的不同,得到不同的执行指令instCode

JobRunShell将trigger信息,job信息和执行指令传给triggeredJobComplete()方法来完成最后的数据表更新操作。例如如果job执行过程有异常抛出,就将这个trigger状态变为ERROR,如果是BLOCKED状态,就将其变为WAITING等等,最后从fired_triggers表中删除这个已经执行完成的trigger。注意,这些是在工作线程池异步完成。

点击关注公众号,Java干货及时送达

3.3 排查问题

在前文,我们可以看到,Quartz的调度过程中有3次(可选的)上锁行为,为什么称为可选?因为这三个步骤虽然在executeInNonManagedTXLock方法的保护下,但executeInNonManagedTXLock方法可以通过设置传入参数lockName为空,取消上锁。在翻阅代码时,我们看到第一步拉取待触发的trigger时:

public List acquireNextTriggers(final long noLaterThan, final int maxCount, final long timeWindow)throws JobPersistenceException {
    String lockName;
    //判断是否需要上锁
    if (isAcquireTriggersWithinLock() || maxCount > 1) {
        lockName = LOCK_TRIGGER_ACCESS;
    } else {
        lockName = null;
    }
    return executeInNonManagedTXLock(lockName,
                                     new TransactionCallback>(){
        public List execute(Connection conn) throws JobPersistenceException {
            return acquireNextTrigger(conn, noLaterThan, maxCount, timeWindow);
        }
    }, new TransactionValidator>() {
         //省略
    });
}

在加锁之前对lockName做了一次判断,而非像其他加锁方法一样,默认传入的就是LOCK_TRIGGER_ACCESS

public List triggersFired(final List triggers) throws JobPersistenceException {
    //默认上锁
    return executeInNonManagedTXLock(LOCK_TRIGGER_ACCESS,
        new TransactionCallback>() {
        //省略
        },new TransactionValidator>() {
            //省略
           });
}

通过调试发现isAcquireTriggersWithinLock()的值是false,因而导致传入的lockName是null。我在代码中加入日志,可以更清楚的看到这个过程。最新面试题整理好了,大家可以在Java面试库小程序在线刷题。

图3-5 调度日志

由图3-5可以清楚看到,在拉取待触发的trigger时,默认是不上锁。如果这种默认配置有问题,岂不是会频繁发生重复调度的问题?而事实上并没有,原因在于Quartz默认采取乐观锁,也就是允许多个线程同时拉取同一个trigger。我们看一下Quartz在调度流程的第二步fire trigger的时候做了什么,注意此时是上锁状态:

protected TriggerFiredBundle triggerFired(Connection conn, OperableTrigger trigger)
    throws JobPersistenceException 
{
    JobDetail job;
    Calendar cal = null;
    // Make sure trigger wasn't deleted, paused, or completed...
    try { // if trigger was deleted, state will be STATE_DELETED
        String state = getDelegate().selectTriggerState(conn,trigger.getKey());
         if (!state.equals(STATE_ACQUIRED)) {
            return null;
        }
    } catch (SQLException e) {
            throw new JobPersistenceException("Couldn't select trigger state: "
                    + e.getMessage(), e);
    }

调度线程如果发现当前trigger的状态不是ACQUIRED,也就是说,这个trigger被其他线程fire了,就会返回null。在3.2,我们提到,在调度流程的第三步,如果发现某个trigger第二步的返回值是null,就会跳过第三步,取消fire。在通常的情况下,乐观锁能保证不发生重复调度,但是难免发生ABA问题,我们看一下这是发生重复调度时的日志:

图3-5 重复调度的日志

在第一步时,也就是quartz在拉取到符合条件的triggers 到将他们的状态由WAITING改为ACQUIRED之间停顿了有超过9ms的时间,而另一台服务器正是趁着这9ms的空档完成了WAITING-->ACQUIRED-->EXECUTING-->WAITING(也就是一个完整的状态变化周期)的全部过程,图示参见图3-6。

图3-6 重复调度原因示意图

3.4 解决办法

如何去解决这个问题呢?在配置文件加上org.quartz.jobStore.acquireTriggersWithinLock=true,这样,在调度流程的第一步,也就是拉取待即将触发的triggers时,是上锁的状态,即不会同时存在多个线程拉取到相同的trigger的情况,也就避免的重复调度的危险。

3.5 心得

此次排查过程并非一帆风顺,走过一些坑,也有一些非技术相关的体会:

1)学习是一个需要不断打磨,修正的能力。就我个人而言,为了学Quartz,刚开始去翻一个2.4MB大小的源码是毫无头绪,并且效率低下的,所以立刻转换方向,先了解这个框架的运行模式,在做什么,有哪些模块,是怎么做的,再找主线,翻相关的源码。之后在一次次使用中,碰到问题再翻之前没看的源码,就越来越顺利。

之前也听过其他同事的学习方法,感觉并不完全适合自己,可能每个人状态经验不同,学习方法也稍有不同。在平时的学习中,需要去感受自己的学习效率,参考建议,尝试,感受效果,改进,会越来越清晰自己适合什么。这里很感谢我的师父,用简短的话先帮我捋顺了调度流程,这样我再看源码就不那么吃力了。

2)要质疑“经验”和“理所应当”,惯性思维会蒙住你的双眼。在大规模的代码中很容易被习惯迷惑,一开始,我们看到上锁的那个方法的时候,认为这个上锁技巧很棒,这个方法就是为了解决并发的问题,“应该”都上锁了,上锁了就不会有并发的问题了,怎么可能几次与数据库的交互都上锁,突然某一次不上锁呢?直到看到拉取待触发的trigger方法时,觉得有丝丝不对劲,打下日志,才发现实际上是没上锁的。

3)日志很重要。虽然我们可以调试,但是没有日志,我们是无法发现并证明,程序发生了ABA问题。

4)最重要的是,不要害怕问题,即使是Quartz这样大型的框架,解决问题也不一定需要把2.4MB的源码通通读懂。只要有时间,问题都能解决,只是好的技巧能缩短这个时间,而我们需要在一次次实战中磨练技巧。








微信官宣:一大波新年红包封面来了!
2021 年发生的 10 件技术大事!!
23 种设计模式实战(很全)
Log4j2 漏洞之 JNDI 到底是个什么鬼?
炸了!Log4j2 再爆漏洞。。
劲爆!Java 协程要来了
重磅官宣:Redis 对象映射框架来了!!
推荐一款代码神器,代码量至少省一半!
程序员精通各种技术体系,45岁求职难!
重磅!Spring Boot 2.6 正式发布
Spring Boot 学习笔记,这个太全了!



关注Java技术栈看更多干货



获取 Spring Boot 实战笔记!
浏览 39
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报