java开源调度如何给xxljob加k8s执行器 java开源调度如何给xxljob加k8s执

前言
执行器接口
K8S执行器设计

1、在XXL-JOB-ADMIN模块新增执行器
2、引入K8S-CLIENT-JAVA，使用SERVICEACCOUNT机制与K8S交互
3、编写代理执行器调度代码

结语

前言 xxljob 是采用 java 开发的开源的任务调度系统，架构上分为调度管理器、执行器，目前除了官方提供的 java 执行器外，也有 go 开发者提供了 go 语言的执行器（看了 go 执行器的代码，除了任务日志没有实现，其他功能实现都比较完整）。 xxljob 在设计上，抽象出了执行器的接口，所以实现一个语言的执行器并不复杂，这里主要探索下，如何利用 k8s 的 pod 的能力，使用 xxljob 调度 pod 运行，实现一个通用的和语言无关的执行器

xxljob ：https://github.com/xuxueli/xxl-job
k8s-client-java: https://github.com/fabric8io/kubernetes-client

执行器接口实现一个 xxljob 的执行器，如果不考虑执行器节点自动注册，只需要实现如下五个接口即可：

/beat ：执行器心跳
/idleBeat ：执行器的某个 job 是否空闲
/run ：触发 job 执行
/kill ：终止正在执行的 job
/log ：查看本节点执行器的 job 执行日志

不过一些调度策略则需要每个执行器自行实现了，比如【阻塞处理策略】，当同一个job 的任务还在执行，突然又收到了一个新的，是串行执行，还是停止之前的任务，或者丢弃当前的任务，这些实现都需要执行器考虑。

K8S 执行器设计上面已经了解了实现一个执行器的要素。但是让 k8s 实现这些接口，难度有点高。然后又希望不破坏现有的 xxljob 的设计，怎么办？代理解决。可以直接采用现有的 java 执行器，创建一个 job 任务，这个 job 任务专门发起 k8s 的调度，具体的调度 pod 信息通过调度参数传递，下面来实现下，以及看下需要注意的问题。

1、在 XXL-JOB-ADMIN 模块新增执行器
为了尽量减少系统维护的复杂度，我们可以将代理调度 k8s 的执行器，直接集成到 admin 模块，启动 admin 的时候，自动注册 k8s 执行器。

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2、引入 K8S-CLIENT-JAVA ，使用 SERVICE ACCOUNT 机制与 K8S 交互

io.fabric8kubernetes-client5.4.0

这个客户端提供了完整的和 k8s-api-server 交互能力，使用这个客户端，基于 k8s 的 service account 认证，可以轻松在 xxljob 所在 namespace 内完成 pod 的生命周期管理。引入依赖后，首先创建 client 实例：

/** * @author kl (http://kailing.pub) * @since 2021/6/4 */@Configurationpublic class KubernetesClientConfig {@Beanpublic KubernetesClient kubernetesClient(){return new DefaultKubernetesClient(Config.autoConfigure(null)); }}

这里初始化客户端时，采用了自动发现配置的模式，如果是本机开发时，就会自动寻找你本机的 kubectl 配置，当 xxljob 部署到 k8s 内时，如果找不到本地的就会尝试寻找 service account 创建出来的配置，然后从环境变量中自发现 k8s 集群的链接地址。所以无论是开发环境还是线上环境，都不用配置k8s 的链接认证信息。但是，部署到 k8s 时，因为需要借助 k8s 的 service account 机制与 k8s 交互，需要多定义一个 service account 的权限声明，可参考如下：

# In GKE need to get RBAC permissions first with# kubectl create clusterrolebinding cluster-admin-binding --clusterrole=cluster-admin [--user=|--group=]---apiVersion: v1kind: ServiceAccountmetadata:name: xxljob---kind: RoleapiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1metadata:name: xxljobrules:- apiGroups: [""]resources: ["pods"]verbs: ["create","delete","get","list","patch","update","watch"]- apiGroups: [""]resources: ["pods/exec"]verbs: ["create","delete","get","list","patch","update","watch"]- apiGroups: [""]resources: ["pods/log"]verbs: ["get","list","watch"]- apiGroups: [""]resources: ["events"]verbs: ["watch"]- apiGroups: [""]resources: ["secrets"]verbs: ["get"]---apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1kind: RoleBindingmetadata:name: xxljobroleRef:apiGroup: rbac.authorization.k8s.iokind: Rolename: xxljobsubjects:- kind: ServiceAccountname: xxljob

3、编写代理执行器调度代码

/** * @author kl (http://kailing.pub) * @since 2021/5/28 */@Componentpublic class KubernetesExecutorHandler {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KubernetesExecutorHandler.class); private static final String NAMESPACE = "xxl-job"; private final KubernetesClient client; public KubernetesExecutorHandler(KubernetesClient client) {this.client = client; }@XxlJob(value = "https://www.it610.com/article/callK8s")public void callK8s() throws InterruptedException {String podResource = XxlJobHelper.getJobParam(); Pod pod = Serialization.unmarshal(podResource, Pod.class); pod.getSpec().setRestartPolicy("Never"); //这里强制设置重启策略为不重启pod = client.pods().inNamespace(NAMESPACE).create(pod); client.resource(pod).waitUntilCondition(pod1 -> pod1.getStatus().getPhase().equals("Succeeded") || pod1.getStatus().getPhase().equals("Failed"), 2, TimeUnit.MINUTES); String log = client.pods().inNamespace(NAMESPACE).withName(pod.getMetadata().getName()).getLog(); XxlJobHelper.log(log); //记录 pod 日志到 xxl-joblogger.info(log); client.resource(pod).delete(); }}

如上，一个简版的 k8s 执行器便完成了，使用时，通过定义bean模式的 job ，然后选择 k8s 执行器，jobHandler 名称和填上 callk8s，通过job 参数传递 pod 调度信息，如：

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这里定义了一个打印当前时间和当前环境变量的 pod 任务，执行完成后，就可以从 job 的日志里看到执行结果了，如：

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结语目前的实现方式，单纯从兼容 xxljob 现有的架构模式，以及现有的实现出发的，所以采用了 java 代理执行器代为调度 pod 的方案，基本继承了所有 java 执行器的功能，比如 job 执行日志记录，并发执行策略等。需要注意的是，因为是单 handler 实现，每个job 都会用同一个 handler 去运行，所以创建任务的时候并发策略这块只能选择单机串行执行，否则非常容易丢任务。另一个需要考虑的问题，如果代理执行器非正常关闭，pod 没来的及删除就挂了，这个时候需要启动一个巡检的线程，检测已经完成或者已经出错的 pod ，然后清理掉。
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