我知道这对 terracotta 家伙不公平,但是有没有人尝试使用 Hazelcast 以便在集群环境中使用预定作业?
我能想到的最简单的实现是以下架构:
我相信这对于已经拥有 Hazelcast 的人来说是一个很大的优势,因为他们不需要一直打开 terracotta 东西来处理整个开发环境的麻烦。
目前我编写了最简单的解决方案,即只让一个节点负责执行 Quartz 触发器。由于我只使用类似 Cron 的触发器,如果我负责为繁重的触发器任务创建 DistributedTasks,这可能是一个可接受的解决方案。
这是实现它的我的 org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean 扩展:
@Override
public void start() throws SchedulingException {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
final Lock lock = getLock();
lock.lock();
log.warn("This node is the master Quartz");
SchedulerFactoryBean.super.start();
}
}).start();
log.info("Starting..");
}
@Override
public void destroy() throws SchedulerException {
super.destroy();
getLock().unlock();
}
请让我知道我是否遗漏了一些重要的东西,以及是否可以做到这一点。
我已将这两个文件添加到github。这是 RAMJobStore 扩展:
这是 Spring SchedulerFactoryBean 扩展:
最佳答案
我前段时间也在思考同样的概念。实际上,您可以通过实现 JobStore SPI 接口(interface)轻松地将 Hazelcast 与 quartz-scheduler 集成。查看RAMJobStore引用如何基于内存数据结构和 JobStoreTX 实现作业存储- 集群化、数据库支持的存储。
这个界面相当大,但它应该是唯一需要从 RAM 或 Terracotta 切换到 Hazelcast 的地方。后一个库已经提供了分布式存储和锁,因此它应该相当简单。
如果您能分享您的实现(GitHub?),那就太棒了,我想对于很多人来说,这将是 Terracotta 集群的可行替代方案。
关于java - Hazelcast 预定作业(支持 Quartz?),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11129896/
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我只想对我一直在思考的这个问题有其他意见,例如我有classuser_controller和classuserclassUserattr_accessor:name,:usernameendclassUserController//dosomethingaboutanythingaboutusersend问题是我的User类中是否应该有逻辑user=User.newuser.do_something(user1)oritshouldbeuser_controller=UserController.newuser_controller.do_something(user1,user2)我
什么是ruby的rack或python的Java的wsgi?还有一个路由库。 最佳答案 来自Python标准PEP333:Bycontrast,althoughJavahasjustasmanywebapplicationframeworksavailable,Java's"servlet"APImakesitpossibleforapplicationswrittenwithanyJavawebapplicationframeworktoruninanywebserverthatsupportstheservletAPI.ht
这篇文章是继上一篇文章“Observability:从零开始创建Java微服务并监控它(一)”的续篇。在上一篇文章中,我们讲述了如何创建一个Javaweb应用,并使用Filebeat来收集应用所生成的日志。在今天的文章中,我来详述如何收集应用的指标,使用APM来监控应用并监督web服务的在线情况。源码可以在地址 https://github.com/liu-xiao-guo/java_observability 进行下载。摄入指标指标被视为可以随时更改的时间点值。当前请求的数量可以改变任何毫秒。你可能有1000个请求的峰值,然后一切都回到一个请求。这也意味着这些指标可能不准确,你还想提取最小/
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