本篇文章为大家展示了如何正确的使用elastic-job，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
docker ps 列出当前正在运行的容器 docker ps -a 列出全部的容器 docker rm 容器ID 移除容器 docker images 全部镜像 运行zookeeper: docker run --name elasticzookeeper -p 2181:2181 -v /Users/abc/Desktop/WorkSpace/DockerData/elsaticzookeeper/data:/data/ -d zookeeper docker run 运行一个容器 —name 给容器起个名字（标识，docker不能重复） -p 宿主端⼝口:容器器端⼝口 -v 宿主⽬目录:容器器⽬目录，挂载磁盘卷 -d 后台运行容器 docker exec -it 容器id bash 登录到容器中
我们可以参考官方的文档（有中文的），很详细有具体的使用，http://elasticjob.io/docs/elastic-job-lite/00-overview/
(摘自官网)Elastic-Job是一个分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成。Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务；Job-Cloud采用自研Mesos Framework的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等功能（PS:我在这里只说Elastic-Job-Lite，因为Job-Cloud我没去研究）。 简单的说Elastic-Job-Lite就是一个分布式定时任务。
<dependency> <groupId>com.dangdang</groupId> <artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId> <version>2.1.5</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.dangdang/elastic-job-lite-core --> <dependency> <groupId>com.dangdang</groupId> <artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId> <version>2.1.5</version> </dependency>
public class FirstSimpleJobDemo implements SimpleJob {
private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(FirstSimpleJobDemo.class);
@Override
public void execute(ShardingContext shardingContext) {
int shardingTotalCount = shardingContext.getShardingTotalCount();
int item = shardingContext.getShardingItem();
String shardingParameter = shardingContext.getShardingParameter();
logger.info("shardingTotalCount:{},shardingParameter:{}",shardingTotalCount,shardingParameter);
logger.info("----- ThredID:{},当前分片项:{}",Thread.currentThread().getId(),item);
}
}只要实现SimpleJob类然后实现execute就可以了，在execute中写我们的定时任务处理逻辑。
（摘自官网）SimpleJob 意为简单实现，未经任何封装的类型。需实现SimpleJob接口。该接口仅提供单一方法用于覆盖，此方法将定时执行。与Quartz原生接口相似，但提供了弹性扩缩容和分片等功能。 看下官方的demo
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: ...
}
}
}使用context.getShardingItem()使用多线程对不同的数据做不同的处理。
我们还可以实现Dataflow类型作业用来处理流作业，Script类型作业，用来处理脚本作业。具体可以查看官方文档。
代码如下：
<reg:zookeeper id="regCenter" server-lists="localhost:2181" namespace="elsatic-job" base-sleep-time-milliseconds="1000" max-sleep-time-milliseconds="3000" max-retries="3" />
其中参数的意思为：
server-lists 连接Zookeeper服务器的列表
namespace Zookeeper的命名空间
base-sleep-time-milliseconds 等待重试的间隔时间的初始值
max-sleep-time-milliseconds 等待重试的间隔时间的最大值
maxRetries 最大重试次数
其具体使用和参数的单位等请去官网的配置手册中查看。
<!-- 配置作业--> <job:simple id="demoSimpleSpringJob" class="org.chen.demo.FirstSimpleJobDemo" registry-center-ref="regCenter" cron="0 0/2 * * * ?" sharding-total-count="2" sharding-item-parameters="0=A,1=B" overwrite="true"/>
其中参数的意思为：
id 作业名称
class 作业实现类，需实现ElasticJob接口
registry-center-ref 注册中心Bean的引用，需引用reg:zookeeper的声明
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
overwrite 本地配置是否可覆盖注册中心配置,如果可覆盖，每次启动作业都以本地配置为准
具体使用可以参考官方配置手册。需要注意，overwrite这个参数默认为false
从github把console的代码下载下来然后运行代码，然后输入http://localhost:8899/即可访问控制台。8899为默认端口号，可通过启动脚本输入-p自定义端口号。
进入平台，新建全局配置，填写注册中心名称（就是自己好辨识是哪个项目或者那块业务相关的），注册中心地址（zookeeper的地址），命名空间需要和定时任务项目中配置的一致，加完后点击连接按钮，连接上后可进行下步操作
进入作业操作->作业维度 显示每个定时任务，然后可以操作每个定时任务
进入作业操作->服务器维度 显示服务器的IP，运行任务的个数等。
上述内容就是如何正确的使用elastic-job，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
