说明：这个是使用2.1.5版本
elastic-job是当当开源的的的定时任务，使用也是很简单的，可以解决数据量的大的时候可以分片执行，多应用节点部署时候不会重复执行。
是通过zookeeper作为控制中心，进行任务分配。
使用手册：http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/02-guide/config-manual/
分片原理：https://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/6919375.html
一. 安装elastic-job控制台
下载源码：https://github.com/elasticjob/elastic-job-lite
（1） 找到elastic-job-lite 下面的elastic-job-lite-console,然后在这个文件下执行mvn打包
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
（2）得到elastic-job-lite-console-2.1.5.tar.gz。并上传到linux服务器下，并且解压，
在bin文件夹下执行nohup ./start.sh & (-p 可以指定端口号) ，端口是8899 ，浏览器打开：ip:8899就可以访问控制台了，如下图：
已经配置过注册中心的界面
二， zookeeper安装
参考：
https://blog.csdn.net/m290345792/article/details/52576890
https://www.cnblogs.com/wangmingshun/p/7745808.html
三，实现job
（1）使用maven 引入jar包
<!-- 当当job-->
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId>
<version>2.1.</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId>
<version>2.1.</version>
</dependency>
<!-- 当当job-->
（2）编写一个测试job
job功能要 实现SimpleJob这个类，然后重写execute方法，在这个方法中编写job的业务逻辑，例如
public class SimpleJobDemo2 implements SimpleJob {
@Override
public void execute(ShardingContext shardingContext) {
System.out.println(String.format("------Thread ID: %s, 任务总片数: %s, 当前分片项: %s",
Thread.currentThread().getId(), shardingContext.getShardingTotalCount(), shardingContext.getShardingItem()));
/**
* 实际开发中，有了任务总片数和当前分片项，查询选择数据进行执行
*
*/
}
}
例如分片执行的：
public class MyElasticJob implements SimpleJob { @Override
public void execute(ShardingContext context) {
switch (context.getShardingItem()) {
case 0:
// do something by sharding item 0
break;
case 1:
// do something by sharding item 1
break;
case 2:
// do something by sharding item 2
break;
// case n: ...
}
}
}
（3） Spring 配置（更多配置参数请参考 使用手册）
//数据库jndi配置，执行job 的时候会插入表，并且生成执行记
<bean id="elasticJobLog" class=""org.springframeork.jndi.JndiObjectFactoryBean">
<property name="jniName">
<value>${db.jndiName}</value>
</property>
</bean><!--配置作业注册中心 -->
/**
* server-lists : 连接Zookeeper服务器的列表 包括IP地址和端口号 多个地址用逗号分隔 如: host1:2181,host2:2181
* namespace ：Zookeeper的命名空间
* base-sleep-time-milliseconds: 等待重试的间隔时间的初始值 单位：毫秒
* max-sleep-time-milliseconds: 等待重试的间隔时间的最大值 单位：毫秒
* max-retries ： 最大尝试次数
*
**/
<reg:zookeeper id="regCenter" server-lists="XXX.XXX.XXX.X:2181" namespace="hmap-job" base-sleep-time-milliseconds="1000" max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3" /><!-- 配置作业 测试使用-->
/**
* id: 任务的唯一标示
* event-trace-rdb-data-source ： job要操作的数据库（可以不设置）
* class：job 所在的位置
* registry-center-ref ： 要指定的注册中心
* cron : job 触发的cron表达式
* sharding-total-count ： 作业分片总数
* sharding-item-parameters ：分片序列号和参数用等号分隔，多个键值对用逗号分隔 分片序列号从0开始，不可大于或等于作业分片总数 如： 0=A,1=B
**/<job:simple id="simpleJobDemo2" event-trace-rdb-data-source="elasticJobLog" class="hmap.assist.elasticJob.SimpleJobDemo2" registry-center-ref="regCenter" cron="0/2 * * * * ?" sharding-total-count="2" sharding-item-parameters="0=A,1=B" />
（4）启动程序，就可以在之前部署的控制台看到job状态
登录的账号密码在打包的配置文件里，登录后配置注册中心 就可以在页面中看到job了
四，job执行说明：
1. 如果分片数是1 sharding-total-count = “1” zookeeper注册中心会在多台服务器中随机选择一台执行，如果不是1，则会根据分片策略执行。参考：分片原理
2. 注册中心可以有多台，但是都是以单数的形式（1，3，5），因为zookeeper 是一主多从，主的宕机，会使用选举的形式再次确定哪个是主，哪些是从。
3. 如果设置了数据库的jndi，并且设置了 event-trace-rdb-data-source 的值，job运行的时候会在数据库的 OB_EXECUTION_LOG和JOB_STATUS_TRACE_LOG两张表中生成执行记录，不设置也不影响job的正常运行 ，例如：
五，问题记录
（1）zookeeper安装启动问题：
启动会遇到问题，例如找不到jdk，具体原因在安装目录 bin/zookeeper.out文件中查找，找到问题并解决后在启动
（2） 关闭应用的程序的时候，tomcat 进程还在
tomcat（sh shutdown.sh） 关闭的时候，项目不能彻底停掉，进程还在：是因为关闭的时候servlet容器发现job还有线程存在，所以不能彻底关闭
解决办法：增加一个监听，在contextDestroyed 方法中你用elastic-job的shutdown方法
//新建一个类实现ServletContextListener用于关闭elasticJob的线程
@WebListener
public class JobServletContextListener implements ServletContextListener { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(JobServletContextListener.class); @Override
public void contextInitialized(ServletContextEvent servletContextEvent) { } @Override
public void contextDestroyed(ServletContextEvent servletContextEvent) {
logger.info("Destroying Context...");
try {
WebApplicationContext context = (WebApplicationContext) servletContextEvent.getServletContext().getAttribute(
WebApplicationContext.ROOT_WEB_APPLICATION_CONTEXT_ATTRIBUTE); String[] beanNames = context.getBeanDefinitionNames(); for(String beanName:beanNames)
{
if(beanName.contains("dangdang")&&beanName.contains("SpringJobScheduler")){
logger.info("发现dangdang定时任务beanName: "+beanName);
SpringJobScheduler scheduler = (SpringJobScheduler)context.getBean(beanName);
scheduler.getSchedulerFacade().shutdownInstance();
}
}
} catch (Exception e) {
logger.error("Error Destroying Context", e);
} }
}
<!–
p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: justify; font: 10.5px Arial; color: #626262}
span.s1 {font: 10.5px ‘PingFang SC’}
–>
<!–
p.p1 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: justify; font: 10.5px Arial; color: #626262}
p.p2 {margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; text-align: justify; font: 10.5px ‘PingFang SC’; color: #626262}
span.s1 {font: 10.5px ‘PingFang SC’}
span.s2 {font: 10.5px Helvetica}
span.s3 {font: 10.5px Arial}
–>
