Go语言基于Etcd实现的定时任务

Posted 2023-04-18

参考技术A 利用 Etcd 的Lease租约特性来实现定时功能，同时通过Watch机制来实现多节点情况下只有一个节点执行该任务。通过定时任务库 Cron 的时间字符串解析器Parser来解析任务执行时间。

Etcd
Cron
源码链接

基于ETCD实现分布式锁&实战：控制多个应用仅一台执行任务

  我们知道，分布式锁有好几种方案：基于Redis、基于数据库如MySQL、基于注册中心如Zookeeper等；而 K8S 体系中基于 Go 语言编写的的 ETCD 则对于分布式锁有着更强大的支持。
  ETCD 有一个租约机制，客户端跟 ETCD 服务端订立一个“租约”后，需要在租约到期之前进行续约，否则会在到期后被自动解除租约，而租约可以挂载多个 key-value，当租约过期时，挂载在上面的 key-value 也会跟着被删除。既有类似 Redis / Zookeeper 的 key-value 机制能够实现分布式锁，同时租约机制，又能实现某个客户端宕机后，服务端自动检测锁超时并自动释放锁。
  储备阅读：
基于 Etcd 的分布式锁实现原理及方案

基于 etcd 实现分布式锁

还有比Redis更骚的分布式锁的实现方式吗？有，etcd！

  这里，使用 ETCD 封装好的 lockClient 来实现分布式锁，例子如下：
maven依赖：

io.etcd:jetcd-core:jar:0.5.3:compile
io.grpc:grpc-core:jar:1.31.1:compile

# 有用到dubbo的话直接引入一个依赖即可：
org.apache.dubbo:dubbo-remoting-etcd3:jar:2.7.11:compile

DistributedLock.java

import io.etcd.jetcd.ByteSequence;
import io.etcd.jetcd.Client;
import io.etcd.jetcd.Lease;
import io.etcd.jetcd.Lock;
import io.etcd.jetcd.lease.LeaseKeepAliveResponse;
import io.grpc.stub.StreamObserver;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

/**
 * 基于 ETCD 的分布式锁
 *
 * @author lvlang
 * @date 2022/2/24
 */
public class DistributedLock 

    private static DistributedLock lockProvider = null;
    private static final Object MUTEX = new Object();
    private Client client;
    private Lock lockClient;
    private Lease leaseClient;

    private DistributedLock() 
        super();
        // 创建Etcd客户端，本例中Etcd集群只有一个节点
        this.client = Client.builder().endpoints("http://localhost:2379").build();
        this.lockClient = client.getLockClient();
        this.leaseClient = client.getLeaseClient();
    

    public static DistributedLock getInstance() 
        synchronized (MUTEX) 
            if (null == lockProvider) 
                lockProvider = new DistributedLock();
            
        
        return lockProvider;
    

    /**
     * 加锁操作
     *
     * @param lockName: 针对某一共享资源(数据、文件等)制定的锁名
     * @param ttl:      Time To Live（单位秒），租约有效期，一旦客户端崩溃，可在租约到期后自动释放锁
     * @return LockResult
     */
    public LockResult getLock(String lockName, long ttl) 
        LockResult lockResult = new LockResult();
        /*1.准备阶段*/
        // 初始化返回值lockResult
        lockResult.setIsLockSuccess(false);

        // 记录租约ID，初始值设为 0L
        long leaseId = 0;

        /*2.创建租约并设置自动续约*/
        // 创建一个租约，租约有效期为TTL，实际应用中根据具体业务确定。
        try 
            leaseId = leaseClient.grant(ttl).get().getID();
            lockResult.setLeaseId(leaseId);
         catch (InterruptedException | ExecutionException e) 
            return lockResult;
        

        StreamObserver<LeaseKeepAliveResponse> observer = new StreamObserver<LeaseKeepAliveResponse>() 
            @Override
            public void onNext(LeaseKeepAliveResponse arg0) 
                // 自动续约心跳
            

            @Override
            public void onError(Throwable arg0) 
            

            @Override
            public void onCompleted() 
            
        ;

        // 设置自动续约
        leaseClient.keepAlive(leaseId, observer);

        /*3.加锁操作*/
        // 执行加锁操作，并为锁对应的Key绑定租约
        try 
            // 阻塞式获取锁
            lockClient.lock(ByteSequence.from(lockName, StandardCharsets.UTF_8), leaseId).get();
         catch (InterruptedException | ExecutionException e1) 
            // 解除租约
            leaseClient.revoke(leaseId);
            return lockResult;
        

        lockResult.setIsLockSuccess(true);
        return lockResult;
    
	public static class LockResult 
		// 在下面补充
	

  租约这块，可以参考基于 Etcd 的分布式锁实现原理及方案 的路线一那样，自定义一个ScheduledExecutorService定时任务服务，定期对租约进行续期。而 ETCD 的 API 封装也支持通过观察器实现自动续约：Lease.keepAlive(long leaseId, StreamObserver<LeaseKeepAliveResponse> observer);
  创建好租约并设置了自动续约后，那后面就是把 key-value 绑定到租约上，上面例子中lockClient.lock()做的事情，其实就是多个客户端竞争lockName这个 key，谁竞争到了这个 key 则将该 key 绑定到它的租约上，也就实现了由该线程获得了锁。
  具体竞争机制参见基于 Etcd 的分布式锁实现原理及方案，基本流程就是所有要竞争锁的客户端，都生成一个 /lockName/revisionId的 key-value，然后把所有 /locakName前缀的键值对都取回来，然后看自己拿到的这个revisionId是不是里边最小的，最小的说明就是最早获得了这个 key prefix 的线程。而 前面提到，ETCD 服务端会自动解除租约并删除上面的 key-value，所以当持有锁的客户端宕机被解除租约后，它的/lockName/revisionId就会从键值对列表中自动删除，从而使得新的最小的revisionId的那个线程获得锁。

*补充上述代码的内部类：LockResult *

    /**
     * 该class用于描述加锁的结果，同时携带解锁操作所需参数
     */
    public static class LockResult 
        private boolean isLockSuccess;
        private long leaseId;

        LockResult() 
            super();
        

        public void setIsLockSuccess(boolean isLockSuccess) 
            this.isLockSuccess = isLockSuccess;
        

        public void setLeaseId(long leaseId) 
            this.leaseId = leaseId;
        

        public boolean getIsLockSuccess() 
            return this.isLockSuccess;
        

        public long getLeaseId() 
            return this.leaseId;
        

        @Override
        public String toString() 
            return new StringBuilder("leaseId=").append(leaseId)
                    .append(",isLockSuccess=").append(isLockSuccess).toString();
        
    

  分布式锁具体应用示例，在我的场景中，有一个 Spring ScheduleTask，但这个 Task 在多台应用都会启用，所以有一个问题，就是多台应用同时会跑 Task，而我们希望只有一台应用在执行这批 Task，所以用到分布式锁来控制只有单台应用在执行。具体实现很简单，基于上面的分布式锁，那我们可以让这些应用各自竞争这把锁，然后竞争到锁的应用获得 Task 的执行权。具体实现如下：

MyTask.java

public class MyTask 

    private static final Executor singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();

    /**
     * 是否有线程已经在尝试拿锁
     */
    private static Boolean lockTrying = false;

    private static final Object MUTEX = new Object();

    /**
     * 通过共享变量，JVM各线程复用同一把锁
     */
    private static DistributedLock.LockResult lockResultCache = null;

	private static final String LOCK_PREFIX = "/lock/schedule";
	
	private static final long LOCK_TTL_OF_SECONDS = 10L;

    public Result runTask() 
        // JVM已经拿到锁
        if (lockResultCache != null) 
	        // 执行具体业务
            return doSomething();
        
        synchronized (MUTEX) 
            // 只需一个线程进去拿锁，检查是否有线程正在tryLock或者成功拿到锁
            if (lockTrying || lockResultCache != null) 
                return null;
            
            lockTrying = true;
        
        // 等待 MUTEX 的线程得到执行后，可能 JVM 已经拿到锁，这里做下二次判断
        if (lockResultCache != null) 
            return pjp.proceed();
        
        // 开一个新线程专门负责阻塞拿锁，不阻塞业务线程
        singleThreadExecutor.execute(() -> 
            // 阻塞获取锁
            DistributedLock.LockResult lockResult = DistributedLock.getInstance().getLock(LOCK_PREFIX, LOCK_TTL_OF_SECONDS);
            if (lockResult.getIsLockSuccess()) 
                // 拿到锁之后存于JVM，让其他线程复用锁
                lockResultCache = lockResult;
            
            // 下次可以继续拿锁
            lockTrying = false;
        );
        return null;
    

  在我的场景中，还带来另一个问题，就是不仅多台应用能执行Task，并且每台应用都会有多个线程去执行 Task，而 ETCD API 这个 Lock，它是阻塞式获取锁的，会把线程夯住，直至拿到锁，或者出现异常中断。而实际上，对于一台应用来说，只需要一个线程去创建租约并阻塞拿锁就够了，只要这个线程拿到了锁，那就可以通知这台应用（JVM）上的所有线程，可以执行 Task 了，这就涉及到线程通信的问题，而线程通信，最简单的办法之一，就是共享内存。而 JVM 里边，静态变量是线程共享的，所以本例，使用了静态变量来存储获得的这把锁，只要拿锁的那个线程获得了锁，就给这个静态变量lockResult赋值，那么 JVM 里边的其他线程也就知道这台应用获得了锁，就都可以执行 Task 了。同时，针对只要一个线程去阻塞拿锁的问题，加一个 MUTEX 同步锁来简单控制。
  另外，阻塞拿锁这事相对独立，而执行 Task 的线程可能有其他用途，我们不希望拿它来阻塞拿锁，所以上述例子开了个新线程专门负责阻塞拿锁。