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Java SDK

更新時間:

本文介紹SchedulerX產品的Java SDK發布的功能變更,包括新增功能、功能優化、重要問題修復等,幫助您了解SchedulerX的Java SDK發布動態。

2024年

版本

變更類型

功能描述

發布時間

相關文檔

1.11.5

優化

  • 優化SLS日志的日志輸出。

  • 修復多個應用分組讀取配置異常時,導致心跳上報互相影響的問題。

  • 優化降低心跳超時異常時,容錯重試次數。

2024年06月17日

1.11.4

新功能

JobContext可以獲取工作流ID。

2024年03月20日

JobContext參數說明

優化

  • SDK瘦身,去除無用的依賴。

  • 去除SDK無用的Log4j2.xml,防止日志配置沖突。

1.11.1

新功能

支持通過環境變量獲取任務參數。

2024年02月20日

新功能

支持通過應用隔離。

問題修復

  • 修復Netty的安全漏洞。

  • 修復Logback的安全漏洞。

  • 修復日志沖突導致SchedulerX框架日志無法顯示的問題。

1.10.14

新功能

在業務應用停機之前,等待當前正在執行的任務完成后,再安全地關閉應用,實現發布重啟過程中業務無損。

2024年01月02日

如何將任務調度應用優雅下線

新功能

支持配置子任務分發速率。

新功能

支持配置User和Password。

  • spring.schedulerx2.h2DatabaseUser:設置H2內置數據庫用戶。

  • spring.schedulerx2.h2DatabasePassword:設置H2內置數據庫密碼。

Spring Boot應用接入SchedulerX

優化

支持按應用分組隔離。

優化

支持按Worker IP排序分發。

優化

  • 支持Spring 4的低版本。

  • Spring任務定時方法支持任意返回值。

Spring任務

優化

  • 避免Spring容器重復初始化時,心跳線程被重復創建。

  • Akka Actor意外終止時,支持自動重啟。

問題修復

  • 修復Spring讀取不到Processor Bean后,直接返回異常的問題。

  • 修復1.10.x引入的Map任務運行卡住的問題。

  • 修復廣播任務的preProcess執行異常后,任務實例無法結束的問題。

  • 修復任務運行實例異常終止時,由于殘留線程導致任務運行超時報警的問題。

  • 修復共享線程池模式下,應用剛啟動后可能出現任務狀態丟失卡住問題。

  • 修復多個應用分組或appKey中存在特殊字符時接入配置加載異常的問題。

  • 修復無法使用可視化Map任務的專業版相關功能問題。

2023年

版本

變更類型

功能描述

發布時間

相關文檔

1.9.6

新功能

支持標準模板和自定義模板。

  • 標準模板:可自主修改鏡像、鏡像拉取策略。

  • 自定義模板:兼容k8s原生內容(schedulerx2-plugin-kubernetes需升級到1.0.5及以上版本)。

2023年07月04日

新功能

Map任務在分發時支持從隨機位置開始,需配置參數(默認false):spring.schedulerx2.mapMasterDispatchRandom=true

新功能

Shell任務支持通用系統內置參數。

  • schedule.timestamp(執行調度時間)

  • data.timestamp(調度數據時間)

1.8.13

新功能

執行線程模型調整。

  • 模型切換為非共享線程池模式。

  • 共享線程池模型下共享線程池參數。

    • spring.schedulerx2.shareContainerPool=true:開啟共享線程池。

    • spring.schedulerx2.sharePoolSize=32:共享線程池全局大小,默認:64。

    • spring.schedulerx2.sharePoolQueueSize=20480:共享線程池隊列大小,默認:Integer.MAX_VALUE。

2023年09月08日

新功能

相關參數如下所示。

  • spring.schedulerx2.broadcastMasterExecEnable=false:主節點是否參與廣播任務執行,默認true。

  • spring.schedulerx2.broadcastDispatchRetryTimes=5:廣播分發嘗試次數。

優化

優化Map任務在應用大規模發布和縮容過程中的性能。

優化

優化應用啟動心跳匯報時間點防止業務容器啟動過長導致的任務處理長耗時

問題修復

  • 修復共享線程池模式下,任務長時間運行后被拒絕問題。

  • 修復任務狀態匯報過程偶現的空指針日志問題。

  • 修復1.7.x版本后出現廣播任務線程持續增長問題。

  • 修復共享線程池模式下存在的內存資源泄漏問題。

  • 修復動態代理對象無法執行Reduce問題。

  • 修復秒級別任務執行應答合并丟失問題。

  • 修復Diamond讀取環境地址異常問題。

  • 修復對接公有云時存在的心跳超時過長問題。

  • 修復log4j日志格式告警。

  • 修復單機任務分發異常情況下會卡住的問題。

  • 修復新版本不兼容原先ClassName:BeanId的配置模式。

  • 修改Logback單機日志最大文件限制。

2022年

版本

變更類型

功能描述

發布時間

相關文檔

1.7.10

新功能

  • 支持Spring原生定時任務集成。

  • 支持全鏈路追蹤能力集成。

2022年08月30日

優化

客戶端停機下線快速響應。

問題修復

  • 修復高頻任務大量SLS日志輸出的內存溢出問題。

  • 修復大量秒級別任務集中運行時出現的延遲問題。

1.6.1

問題修復

修復秒級別廣播檢測線程CPU偏高的問題。

2022年08月03日

1.6.0

新功能

支持K8s Job調度能力集成。

2022年06月24日

優化

  • Processor處理類兼容配置Spring AOP代理。

  • 對可用Worker監控定時器偶而出現的ERROR日志信息內容進行優化。

  • second_delay任務支持日志采集。

1.5.1.1

新功能

支持開啟或關閉日志服務動態生效。

2022年04月19日

問題修復

  • 修復1.5.0.x版本不兼容Spring Boot 2.0.3的問題。

  • 修復1.5.0.x版本可能存在的JobSyncService Bean初始化報錯問題。

1.5.0.2

新功能

支持SpringBoot聲明式任務定義。命名空間、應用、任務、報警等都可以通過配置文件聲明,方便管理應用下的任務。文件聲明支持修改,您可以配置在任何環境一鍵啟動應用。

2022年04月01日

Spring Cloud Alibaba定時任務

可視化MapReduce任務(原并行計算),支持子任務級別列表、日志、重跑;支持為子任務自定義標簽并且通過標簽搜索子任務。

企業級分布式批處理方案

1.4.2

新功能

分布式任務調度系統SchedulerX 2.0的日志服務,您不需要修改一行代碼,只需要增加一個Log4j或Logback的配置,即可在控制臺看到每次任務調度(包括分布式任務)的業務日志。

2022年03月07日

如何接入日志服務

控制臺可以直接查看任務運行的堆棧,方便排查任務卡住的問題,使用時需要您將客戶端升級到1.4.0及以上版本。

支持ElasticJob開發的執行器對接。

1.3.4

新功能

  • 支持DataWorks任務。

  • 新增schedulerx2-plugin-xxljob,兼容Xxl-job接口。

2022年01月06日

2021年

版本

變更類型

功能描述

發布時間

相關文檔

1.3.2

優化

優化問題:調整默認依賴的log4j2至2.15.0版本。

2021年12月15日

1.3.0.3

新功能

秒級別單機增強:單機秒級別循環支持在不用的實例間分發切換執行,SpringBoot應用配置參數如下:spring.schedulerx2.enableSecondDelayStandaloneDispatch=true(默認false)。

2021年11月26日

優化

客戶端停機下線快速響應。

問題修復

  • 修復“客戶端對接多個應用分組時運行實例心跳只上報給指定的調度服務”的問題。

  • 修復“秒級別任務偶發的線程異常中斷和空指針異常”的問題。

  • 修復“SchedulerX客戶端與Spring Cloud集成時會出現任務運行鎖死超時”的兼容問題。

  • 修復“廣播任務在并發情況下出現執行中斷”的問題。

  • 修復“秒級別任務在執行過程中未能定時刷新Worker實例列表”的問題。

  • 修復“秒級別廣播任務執行停止指令后,掃描線程未結束”的問題。

  • 修復“秒級別廣播任務場景下,大批量Worker按批次發布過程中任務有概率卡住”的問題。

1.2.9.1

問題修復

修復worker與Spring Cloud集成時出現任務運行鎖死超時。

2021年08月30日

1.2.9

新功能

秒級別單機增強:單機秒級別循環支持在不同的實例間分發切換執行,配置參數:spring.schedulerx2.enableSecondDelayStandaloneDispatch=true(默認false)。

2021年08月27日

問題修復

修復問題:廣播任務在并發情況下出現中斷信號,以及worker實例列表未更新。

1.2.8.3

問題修復

修復問題:修復秒級別廣播任務執行停止指令后掃描線程未結束。

2021年08月13日

1.2.8.2

問題修復

修復問題:秒級別廣播任務大批量worker按批次發布過程中任務運行有概率卡住。

2021年08月06日

1.2.8

新功能

  • 廣播任務增強:postProcess可以拿到所有機器執行的狀態JobContext.getTaskStatuses()和執行結果JobContext.getTaskResults()

  • 廣播分片模型:廣播任務可以通過JobContext獲取shardingNumsharingId,通過自身機器的index進行數據分布式處理。

  • 分片模型增強:JobContext可以從shardingNum獲取所有分片數量。

2021年06月23日

1.2.7

新功能

新增開關,可以關閉的failover功能。

2021年04月28日

問題修復

  • 修復心跳探活失敗,可能會導致socket泄漏的問題。

  • 修復MapTask Master在子任務較多的情況下,可能會頻繁誤failover的問題。

1.2.5.2

新功能

秒級別任務間隔支持到毫秒級別。

2021年04月08日

優化

  • MapReduce模型,root Task固定在master node執行,方便排查問題。

  • 不強依賴log4j2,如果用戶使用的是logback,可以把log4j和log4j2依賴移除。

1.2.4.3

新功能

  • 廣播任務運行中支持進度匯報。

  • 心跳日志可以通過開關關閉。

2021年01月21日

問題修復

  • 心跳間隔調整為10秒。

  • 修復廣播任務可能卡住嚴重問題。

2020年

版本

變更類型

功能描述

發布時間

相關文檔

1.2.3.1

優化

優化客戶端負載高會導致任務調度長連接打掛,導致任務無法繼續調度的問題。

2020年12月16日

1.2.2.2

新功能

  • 支持容器內采集容器真實CPU使用率。需要增加配置,以starter為例:spring.schedulerx2.enableCgroupMetrics=true,spring.schedulerx2.cgroupPathPrefix=/sys/fs/cgroup/cpu/(非必填,如果容器里有"/sys/fs/cgroup/cpu/"這個路徑,可以不用配置,否則修改為真實的cgroup路徑)。

  • 支持標簽。客戶端啟動可以自定義打標簽,以starter為例:spring.schedulerx2.labels=xxx。任務管理中可以指定機器,可以指定任務跑在某個標簽的實例上。適用場景灰度、單元化等。

2020年12月10日

優化

  • 客戶端心跳線程和akka核心線程獨立出來,保證業務繁忙不會影響心跳探活。

  • 將h2從shade中移除。shade h2可能會導致MySQL驅動加載失敗。

1.2.1.2

新功能

  • 支持共享ContainerPool,客戶端所有任務可以共享同一個線程池,大量任務高并發調度情況下大大提高客戶端性能和穩定性。

  • Shade Scala,解決scala沖突的問題。

  • 公有云支持appKey鑒權。

  • MapReduce模型增強,支持配置是否所有子任務成功才執行Reduce方法。

  • 客戶端支持-Dschedulerx.appKey設置appKey

2020年10月20日

優化

優化客戶端Netty線程池。

問題修復

  • 修復廣播任務可能會卡住的問題。

  • 修復SLS功能的AccessKey ID或AccessKey Secret泄漏的問題。

1.2.0.2

新功能

  • 支持一個應用10萬+任務(只有公有云支持)。

  • 新增客戶端日志開關,默認開啟。

  • OpenAPI創建任務,支持設置狀態。

  • 去除diamond-client、logger.API和log4j依賴。

2020年08月19日

問題修復

  • 修復客戶端斷網演練會和服務端失聯的問題。

  • EDAS應用無法讀取AccessKey Secret。

1.1.4.RELEASE

新功能

  • 支持自建NameSpace。

  • 支持初始化多個SchedulerxWorker。

  • MapReduce模型增強

  • 子任務失敗,也能執行Reduce。

  • JobContext.getTaskStatuses可以判斷每個Task的狀態,Map<Long, TaskStatus>結構體Key是TaskId,Value是Task的狀態。

2020年05月15日

問題修復

  • ProcessResult,result為空,會導致空指針。

  • thread-dispatcher-delivery掛起會導致任務卡住。

1.1.2.RELEASE

新功能

shade protobuf and netty from AccessKey IDka,解決接入90%以上JAR包沖突。

2020年02月10日

優化

AppKeys不支持多分組。

2019年

版本

變更類型

功能描述

發布時間

相關文檔

1.1.0

新功能

2019年12月17日

優化

  • Server端性能優化,將和客戶端通信同步改成異步,并優化了akka默認的dispatcher配置。

  • 使用1.1.0版本客戶端,心跳性能優化提高3倍。

  • 前端任務管理列表重新設計,可以看到更多信息。

問題修復

  • 修復分布式拉模型,全局子任務可能不起作用。

  • 修復隔離單元環境,如果沒有配置Domain,可能還是會啟動失敗。

1.0.9

新功能

  • 增加BlockAppStart配置。表示Schedulerx啟動失敗是否block應用程序啟動,默認true

  • 新增查詢工作流運行狀態接口。接口為GetWorkflowInstanceRequest

  • JobContext上下文新增jobName字段。這樣用戶可以在運行期間獲取到任務名稱。

2019年11月28日

問題修復

  • 通過Hessian反序列化BigDecimal為0。

  • 通過Hessian反序列化LocalDateTime報錯。

  • 修復指定機器功能問題。任務運行超過一定時間子任務會下發到未指定機器上。

  • 客戶端springContext.getBeanAnnotationConfigApplicationContext has not been refreshed yet異常。

  • 修復任務實現類配置錯誤的情況下會觸發Spring Boot的ServeletWebServer停止的邏輯,導致業務進程繼續運行,但是Web服務被shutdown問題。

  • 修復系統啟動變量user.dir='/',任務會卡住的問題。

  • 客戶端springContext.getBeanAnnotationConfigApplicationContext has been closed already異常。

  • 客戶端生成的workerId存在小概率重復沖突的問題,造成任務觸發到非本應用的機器上。

  • Spring應用不能自定義class loader

  • 秒級別任務廣播執行計數器顯示不對。

  • 秒級別任務,jobContext.getScheduleTime沒有跟著循環更新。

1.0.8

新功能

  • 【重要】重構JobProcessor.postProcess接口,增加ProcessResult返回值,之前用到postProcess接口需要改代碼。

  • 廣播執行增強,BroadcastJobProcessor支持preProcesspostProcesspreProcess會在所有機器執行process之前執行一次,postProcess會在所有機器執行process后執行一次。

  • JobContext.getTaskAttempt可以獲取當前子任務重試次數。

  • 客戶端支持自定義監聽端口,例如SchedulerxWorker.setPort

  • Java任務可以實現JobProcessor,不必須繼承JavaProcessor

2019年08月06日

問題修復

  • 修復TaskId=1的子任務不支持子任務自動重試的bug。

  • 分布式任務,根任務失敗,無法看到失敗原因。

  • 并行任務子任務列表不能重試子任務。

1.0.6-compatible

優化

兼容schedulerx1.0(DTS)接口的兼容版本。不支持同時依賴schedulerx-clientschedulerx-worker兩個包,只能依賴schedulerx-worker一個包,即需要把DTS所有任務遷移到SchedulerX 2.0。

2019年07月02日

1.0.6

新功能

  • 新增部分包的shade: aliyun-log, commons-validator, gson, fastjson, guava, commons-collections

  • 通過ProcessResult(false, errorMsg)返回,前端日志也能看到errorMsg

優化

  • 優化at-least-once-delivery性能。

  • 高負載場景下,消息重復發送會造成秒級任務卡住或應用線程被Interrupt。

2019年07月02日

說明

該版本控制臺顯示版本號為1.0.4與Maven版本號不一致,請知曉。

問題修復

  • 廣播任務卡主問題。

  • 秒級任務卡主問題。

  • at-least-once-delivery可能會導致子任務狀態無限重試。

  • logcollector初始化失敗,異常拋出來,啟動失敗。

  • DB清理工作流任務實例,導致工作流無法恢復調度問題。

  • Spring方式啟動,不支持kill。

1.0.3

新功能

  • MapReduce模型支持返回所有子任務的結果,由Reduce處理。

  • 分布式模型支持拉模型,解決因為單機性能引起的木桶效應,支持動態擴容拉子任務。

  • 拉模型支持全局子任務并發度,可以進行限流。

  • JobContext增加wfInstanceId

  • 客戶端啟動失敗拋出異常,堵塞JVM啟動,盡早發現問題。

  • 客戶端啟動時會打印mvn依賴JAR的版本和路徑,幫助排查JAR包沖突。

  • 分布式模型子任務詳情,增加隊列維度,可以看到每臺機器緩存的子任務隊列。

2019年06月06日

問題修復

  • Worker因為server負載高被誤guarantined,可以自動恢復,無需重啟客戶端。

  • 分布式模型子任務詳情,運行中可以真實顯示每臺機器正在運行的子任務數。

  • Master節點掛了,server會負責清理slave節點的資源,防止內存泄漏。

1.0.0

新功能

  • 支持crontabfixed_rate表達式進行周期性定時調度。

  • 支持工作流調度,進行流程編排。

  • 支持second_delay表達式進行秒級別調度。

  • 支持Java、Shell、Python、Go任務類型。

  • 支持單機執行、廣播執行、并行計算、內存網格、網格計算。

  • 支持Map和MapReduce分布式編程模型。

  • 支持任務實例級別和子任務級別的失敗自動重試(默認不重試)。

  • 支持數據時間和重刷數據。

2019年04月30日