多节点服务器定时任务重复处理的问题

Posted 2020-08-28

参考:http://blog.csdn.net/xiao_2317/article/details/51765457

在线生成cron表达式： http://cron.qqe2.com

项目中有使用Spring定时执行任务的需求，用户可以自定义时间（半小时或整点）去生成需要的报表并发送邮件到用户自己的邮箱。

项目里面提供的时间是半小时或整点去执行Spring定时任务，查询数据库中有哪些Schedule是满足要求的，然后去执行那些符合条件的任务。

一切功能表现正常，但是项目部署在服务器上后，用户反映在同一时间会收到两封相同的邮件。我们检查了代码和Spring Schedule本身的机制后，发现这并不是代码层面的问题，于是我们将目光转移到了服务器上。

 

公司使用的服务器是Websphere,我们检查服务器的配置后发现。为了提高用户响应效率，服务器本身使用了两个节点（node）来实现负载均衡。也就是说用户的请求会随机分配到两个节点的任意一个节点上，从而达到优化的目的。但是对于Spring定时任务的这种情况，其实是脱离的负载均衡的概念，反而会导致每个节点上都会在同一时间执行相同的代码。

 

我们想要达成的目标是：对于一个用户任务，如果当前任务已经被某一个节点处理后，另外一个几点就不需要执行这个任务了。

每个节点都是一个独立的Server,它们的JVM是相互独立的。也就是说在内存方面我们是没办法做到节点之间的相互通信。所以需要一个第三方的媒介去完成两个节点的通信。查询了一些相关的资料后，发现要么太复杂，要么代价太昂贵。所以，我们将切入点放在数据库上，因为两个节点都是连接同一个数据库，如果在处理的过程中，给数据库里的任务标记相应的标签，那么就可以变相的实现两个节点的通信。

 

所以，我做了如下如下尝试

1）在数据库的scheuleTask表中，添加了execute_flag字段，用来存放执行代码的节点生成的UUID

2）在代码层面，在执行任务的时候，首先生成一个UUID，然后将UUID存储在当前任务的记录上。然后再从数据库里查询当前记录的UUID，如果数据库中的UUID与当前节点生成UUID相匹配，则执行任务的具体逻辑，反之，则什么都不做处理。

伪代码如下：

[java] view plain copy

 

1. String uuid = UUIDGenerator.getUUID();  
2.   
3. userTaskDao.markFlag(taskId, uuid);  
4.   
5. Thread.sleep(100);  
6.   
7. String existUuid = userTaskDao.getExecuteFlag(taskId);  
8.   
9. if(uuid.equals(existUuid)) {  
10.   
11.     // execute the task logic  
12.   
13.    ....  
14.   
15. }  

 

这么处理之后，情况有了好转。但是还是会出现某个客户有可能收到两封相同的邮件的情况。我检查了Log日志，发现某些情况下，某些任务并不是在定点时间去执行的，由于每个服务器的具体情况不一样，比如线程消费情况，在执行上述代码时会有几秒钟的时间差。从而导致了如下情况：

node1: 标记Flag-> 查询数据库中的Flag-> 发现Flag相匹配，执行用户任务

node2:.............................获取可用线程或其他原因....->标记Flag->查询数据库中的Flag->发现Flag相匹配，执行用户任务

 

这样还是无法避免多个节点处理同一个用户任务的请求。针对于之前的上面的特殊情况，我们又做了一些改进，考虑到两个节点执行时相差的时间不会很多，我就定了一个粗略的阈值5min.又做了如下改动

1）在scheduleTask表中，又添加了executeTime字段，用于记录标记时的时间戳，也可以大致理解为上一次任务执行的时间戳

2）在做标记前，首先检查当前任务的上一次执行时间离当前时间超过阈值，如果超过则表明还没有其他节点执行该任务，然后为task保存标签和当前运行时间。当然如果上一次运行时间为空的情况下，也是允许标记的

3）从数据库里查询当前记录的UUID，如果数据库中的UUID与当前节点生成UUID相匹配，则执行任务的具体逻辑

 

伪代码如下：

[java] view plain copy

 

1. String uuid = UUIDGenerator.getUUID();  
2.   
3.   
4. Date stamp = new Date();  
5.   
6.   
7. Task task = userTaskDao.getTask(taskId);  
8.   
9. if(task.getExecuteTime() == null || Math.abs(stamp.getTime() -  task.getExecuteTime().getTime())  > 300 * 1000)) {  
10.   
11.     userTaskDao.markFlag(taskId, uuid, stamp);  
12.   
13. } else {  
14.   
15.   log.info("task :" + taskId +" has been executed by other nodes");  
16.   
17. }  
18.   
19. Thread.sleep(1000);  
20.   
21. String existUuid = userTaskDao.getExecuteFlag(taskId);  
22.   
23. if(uuid.equals(existUuid)) {  
24.   
25.     // execute the task logic  
26.   
27.    ....  
28.   
29. }  

 

为了处理node1,node2同时在执行标记的过程中，先完成标记的node读到是无效的数据，这里在执行读的操作前休眠1秒的时间，用来解决可能出现的Race Condition问题。

 

这样就达到了自己预期的效果。