超詳細な分散スケジューリングフレームワーク Elastic-job の実践的な説明

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この記事はWeChatの公開アカウント「Java Geek Technology」から転載したもので、著者はYaxue Fansです。この記事を転載する場合は、Java Geek Technology の公開アカウントにお問い合わせください。

1. はじめに

前回の記事では、Quartz のアーキテクチャ原則とアプリケーションの実践について詳細に紹介しました。 Quartz もクラスタリングによってサービスの高可用性を確保できますが、サービスノードの数を増やしてもタスクの実行効率が向上しない、つまり水平拡張が実現できないという欠点もあります。

この結果の理由は、Quartz が分散クラスター環境でデータベースロックを使用して、サービスを実行する有効なサービスノードが 1 つだけであることを確認し、クラスター環境内のサービスのスケジュールされたタスクが繰り返し呼び出されないようにするためです。

実行するスケジュールされたタスクが少ない場合は、Quartz を使用しても大きな問題にはなりません。しかし、金融商品など、そのような要件がある場合、システムは毎日6時に各アカウントの昨日の収益を計算する必要があります。この金融商品に何億人ものユーザーがいて、その全員が 1 つのサービスインスタンスで実行されている場合、翌日にはこのタスクを完了できない可能性があります。

同様のシナリオはたくさんあります。明らかに、Quartz では大規模かつ長期サイクルのタスクスケジューリングに対応できません。

そのため、Dangdang.com は、分散環境でのサーバーリソースの効率的な使用に適した、Quartz ベースの Elastic-Job タイミングタスクフレームワークを開発しました。

Elastic-Job-Lite の最大の特徴は、弾性拡張と収縮をサポートしていることです。それはどのように達成されるのでしょうか?

例えば、今実行すべきタスクがある場合、そのタスクを 10 個に分割すると、お互いに影響を与えることなく同時に 10 個のサービスインスタンスで並列実行できるため、タスク実行の効率が大幅に向上し、サーバーリソースを最大限に活用できます。

上記の金融商品の場合、このタスクが 1 億人のユーザーを処理する必要がある場合、水平方向に拡張できます。たとえば、タスクを 500 に分割し、500 のサービスインスタンスを同時に実行し、各サービスインスタンスが 200,000 のデータを処理し、予期しない事態が発生しなければ、すべてを 1 ～ 2 時間で完了できます。それでも時間がかかる場合は、水平方向に拡張を続け、実行するサービスインスタンスを追加できます。

2015年にDangdang.comが一般公開し、瞬く間に多くのプログラマーの注目を集め、中国のオープンソースで第1位にランクされました。

広く使用されているこの分散スケジューリングフレームワークを見てみましょう。

2. プロジェクトアーキテクチャの概要

Elastic-Job にはもともと、軽量で分散化された elastic-job-core という 1 つのプロジェクトしかありませんでした。そのコアサービスは、弾力的な拡張とデータシャーディングをサポートすることでした。

バージョン 2.X 以降では、主に Elastic-Job-Lite と Elastic-Job-Cloud の 2 つのサブプロジェクトに分かれています。

その中でも、Elastic-Job-Lite は軽量の分散ソリューションとして位置付けられており、jar パッケージの形式で分散タスクの調整サービスを提供します。

Elastic-Job-Cloud は Mesos + Docker ソリューションを使用し、リソース管理、アプリケーションの配布、プロセスの分離などの追加サービスを提供します (Lite との唯一の違いはデプロイメント方法です。同じ API を使用し、開発は 1 回だけで済みます)。

本日は主に Elastic-Job-Lite を紹介します。主な機能は次のとおりです。

分散スケジューリングと調整: Zookeeper を使用して、統一されたスケジューリングのための登録センターを実装します。
タスクスライシングをサポート: 実行するタスクをスライシングに分割して、並列スケジューリングを実現します。
弾力的な拡張と縮小をサポート: タスクを n 個のタスク項目に分割した後、各サーバーは割り当てられたタスク項目を個別に実行します。新しいサーバーがクラスターに参加するか、既存のサーバーがオフラインになると、elastic-job は現在のタスクの実行を変更せずに、次のタスクが開始する前にタスクの再シャーディングをトリガーします。

もちろん、フェイルオーバーや失敗したジョブ実行の再トリガーなどの機能もあります。より詳しい情報については、公式 Web サイトのドキュメントをご覧ください。

アプリケーションはそれぞれのノード上でタスクを実行し、Zookeeper レジストリを通じて調整されます。ノード登録、ノード選出、タスクシャーディング、監視はすべて E-Job コード内で完了します。下の画像は公式サイトで提供されているアーキテクチャ図です。

では早速、実際にどのようにプレイするのかを理解しやすいように、以下の実践的な紹介を見ていきましょう。

3. 応用演習

3.1、Zookeeperのインストール

elastic-job-lite は zookeeper に直接依存しているため、開発前に対応する zookeeper 環境を準備する必要があります。 Zookeeper のインストールプロセスについてはあまり説明しません。非常に簡単で、オンラインでチュートリアルも提供されています。

3.2. elastic-job-lite-consoleのインストール

elastic-job-lite-console は主にタスクジョブの視覚化インターフェース管理システムです。

プラットフォームとは関係なく、独立して展開できます。主に登録センターとデータソースを構成することでデータを取得します。

入手方法も非常に簡単です。 https://github.com/apache/shardingsphere-elasticjob に直接アクセスし、バージョン番号 2.1.5 に切り替えてから、mvn clean install を実行してパッケージ化し、対応するインストールパッケージを取得して解凍し、bin フォルダーでサービスを開始します。

インターネットの速度がカタツムリのように遅い場合は、別の方法として、このアドレス https://gitee.com/elasticjob/elastic-job から対応するソースコードを取得します。

サービスを開始したら、ブラウザで http://127.0.0.1:8899 にアクセスし、アカウントとパスワード (両方とも root) を入力して、次のインターフェイスに似たコンソールページに入ります。

入力後、データベース mysql のデータソースを含め、前述の Zookeeper 登録センターを構成します。

3.3.プロジェクトを作成する

この記事では、例として springboot を使用してプロジェクトをビルドし、プロジェクトを作成して elastic-job-lite の依存関係を追加します。

 <! -- elastic-job-lite コアモジュールを導入 -->  
 <依存関係>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId>
    <バージョン>2.1.5</バージョン>
 </依存関係> 
 
 <! -- springframework カスタム名前空間を使用するときに導入 -->  
 <依存関係>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId>
    <バージョン>2.1.5</バージョン>
 </依存関係>

事前に、設定ファイル application.properties で Zookeeper 登録センター関連の情報を設定してください。

 #zookeeper の設定
動物園飼育員サーバーリスト=127.0.0.1:2181
 zookeeper.namespace=例-elastic-job-test

3.4.新しいZookeeperConfig構成クラスを作成する

@構成
@ConditionalOnExpression( "'${zookeeper.serverList}'.length() > 0" )
パブリッククラスZookeeperConfig { 
 
    /**
     * Zookeeperの設定
     * @戻る 
     */
    @Bean(initメソッド = "init" )
パブリックZookeeperRegistryCenter zookeeperRegistryCenter(@Value( "${zookeeper.serverList}" ) 文字列 serverList,
                                                           @Value( "${zookeeper.namespace}" ) 文字列名前空間){
新しい ZookeeperRegistryCenter(新しい ZookeeperConfiguration(serverList,namespace))を返します。
    } 
 
 }

3.5.新しいタスク処理クラスを作成する

Elastic-jobは3種類のジョブタスク処理をサポートします。

シンプルタイプジョブ: シンプルタイプは一般的なタスクを処理するために使用され、SimpleJob インターフェイスのみを実装する必要があります。このインターフェースは、Quartz のネイティブインターフェースと同様に、定期的に実行されるオーバーライド用の単一のメソッドのみを提供します。
データフロー型ジョブ: データフロー型はデータストリームを処理するために使用され、DataflowJob インターフェイスを実装する必要があります。このインターフェースは、データの取得 (fetchData) と処理 (processData) に使用されるオーバーライド用の 2 つのメソッドを提供します。
スクリプトタイプのジョブ: スクリプトタイプのジョブとは、シェル、Python、Perl などのすべてのタイプのスクリプトをサポートするスクリプトタイプのジョブを指します。コンソールまたはコードを使用して scriptCommandLine を構成するだけで、コーディングは必要ありません。実行スクリプトのパスにはパラメータを含めることができます。パラメータが渡されると、ジョブフレームワークは最後のパラメータをジョブ実行時情報として自動的に追加します。

3.6.新しいシンプルタイプのジョブを作成する

SimpleJob インターフェースを実装するクラス MySimpleJob を記述します。現在の作業は主にログの印刷です。

翻訳者
パブリッククラスMySimpleJobはSimpleJobを実装します{ 
 
    @オーバーライド
パブリックvoid実行(ShardingContext shardingContext) {
        log.info(String.format( "スレッドID: %s、ジョブスライスの合計数: %s、" +
 「現在のシャードアイテム: %s。現在のパラメータ: %s」 +
 「ジョブ名: %s。ジョブのカスタム パラメータ: %s」  
                、
                スレッド.currentThread().getId()、
                シャーディングコンテキスト.getShardingTotalCount()、
                シャーディングコンテキスト.getShardingItem()、
                シャーディングコンテキスト.getShardingParameter()、
                シャーディングコンテキスト.getJobName()、
                シャーディングコンテキスト.getJobParameter()
        ));
    }
 }

MySimpleJob タスクの実行を監視するために、MyElasticJobListener タスクリスナーを作成します。

翻訳者
パブリッククラス MyElasticJobListener は ElasticJobListener を実装します { 
 
    プライベートlong beginTime = 0; 
 
    @オーバーライド
ジョブが実行される前のパブリックvoid(ShardingContexts shardingContexts) {
        beginTime = System.currentTimeMillis();
        log.info( "===>{} MyElasticJobListener 開始時刻: {} <===" 、shardingContexts.getJobName()、DateFormatUtils.format(new Date ()、 "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" ));
    } 
 
    @オーバーライド
ジョブ実行後のパブリックvoid(シャーディングコンテキストshardingContexts) {
        長い endTime = System.currentTimeMillis();
        log.info( "===>{} MyElasticJobListener 終了時刻: {}、合計キャスト: {} <===" 、shardingContexts.getJobName()、DateFormatUtils.format(new Date ()、 "yyyy-MM-dd HH:mm:ss" )、endTime - beginTime);
    } 
 
 }

MySimpleJobConfig クラスを作成し、MySimpleJob を Zookeeper に挿入します。

 @構成
パブリッククラスMySimpleJobConfig { 
 
    /**
     * タスク名
     */
    @Value( "${simpleJob.mySimpleJob.name}" )
    プライベート文字列 mySimpleJobName; 
 
    /**
     * Cron式
     */
    @Value( "${simpleJob.mySimpleJob.cron}" )
    プライベート文字列 mySimpleJobCron; 
 
    /**
     * ジョブスライスの合計数
     */
    @Value( "${simpleJob.mySimpleJob.shardingTotalCount}" )
    プライベートint mySimpleJobShardingTotalCount; 
 
    /**
     * ジョブスライスパラメータ
     */
    @Value( "${simpleJob.mySimpleJob.shardingItemParameters}" )
    プライベート文字列 mySimpleJobShardingItemParameters; 
 
    /**
     * カスタムパラメータ
     */
    @Value( "${simpleJob.mySimpleJob.jobParameters}" )
    プライベート文字列 mySimpleJobParameters; 
 
    オートワイヤード
    プライベート ZookeeperRegistryCenter registryCenter; 
 
    @ビーン
パブリックMySimpleJob mySimpleJob() {
新しいMySimpleJob()を返します。
    } 
 
    @Bean(initメソッド = "init" )
パブリックジョブスケジューラー simpleJobScheduler(final MySimpleJob mySimpleJob) {
  //タスクリスナーを構成する
   MyElasticJobListener の elasticJobListener を新しい MyElasticJobListener() に追加します。
新しい SpringJobScheduler(mySimpleJob、registryCenter、getLiteJobConfiguration()、elasticJobListener)を返します。
    } 
 
    プライベートLiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration() {
        // ジョブのコア構成を定義する
        JobCoreConfiguration simpleCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder(mySimpleJobName、mySimpleJobCron、mySimpleJobShardingTotalCount)。
                shardingItemParameters(mySimpleJobShardingItemParameters).jobParameter(mySimpleJobParameters).build();
        // SIMPLE型の設定を定義する
        SimpleJobConfiguration を simpleJobConfig に追加します。
        // Liteジョブのルート構成を定義する
        LiteJobConfiguration の simpleJobRootConfig を LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).overwrite( true ).build();
 simpleJobRootConfigを返します。 
 
    }
 }

構成ファイル application.properties で対応する mySimpleJob パラメータを構成します。

 #弾性ジョブ
#simpleJob タイプのジョブ
simpleJob.mySimpleJob。名前=mySimpleJob
 simpleJob.mySimpleJob.cron=0/15 * * * * ?
 simpleJob.mySimpleJob.shardingTotalCount=3
 simpleJob.mySimpleJob.shardingItemParameters=0=a、1=b、2=c
 simpleJob.mySimpleJob.jobParameters=helloWorld

プログラムを実行して、どのように動作するかを確認します。

上記のデモでは、設定されているシャードの数は 3 です。この時点で、3 つのスレッドが同時にタスクを実行します。これらはすべて 1 台のマシンで実行されるため、このタスクは 3 回実行されます。次に、ポート設定を変更し、3 つの同一のサービスインスタンスを作成します。効果は次のようになります。

タスクが一度実行されたことは一目瞭然です。

3.7.新しいDataFlowJobタイプのジョブを作成する

DataFlowJob タイプのタスク構成は SimpleJob に似ており、操作も非常にシンプルです!

DataflowJob タイプの実装クラス MyDataFlowJob を作成します。

翻訳者
パブリッククラス MyDataFlowJob は DataflowJob<String> を実装します { 
 
    プライベートブールフラグ = false ; 
 
    @オーバーライド
パブリックリスト<String> fetchData(ShardingContext shardingContext) {
        log.info( "データの取得を開始します" );
        if (フラグ) {
戻る ヌル;
        }
 Arrays.asList( "qingshan" , "jack" , "seven" )を返します。
    } 
 
    @オーバーライド
パブリックvoid processData(ShardingContext shardingContext、List<String> データ) {
 (文字列値:データ) {
            // データを処理した後は、データを削除する必要があります。削除しないと、実行が継続されます。上記の方法で処理が行えます。ここではフラグを使用します
            log.info( "データの処理を開始します: " + val);
        }
        フラグ = true ;
    }
 }

次に、MyDataFlowJob の構成クラスを作成し、それを Zookeeper レジストリに挿入します。

構成
パブリッククラスMyDataFlowJobConfig { 
 
    /**
     * タスク名
     */
    @Value( "${dataflowJob.myDataflowJob.name}" )
    プライベート文字列jobName; 
 
    /**
     * Cron式
     */
    @Value( "${dataflowJob.myDataflowJob.cron}" )
    プライベート文字列jobCron; 
 
    /**
     * ジョブスライスの合計数
     */
    @Value( "${dataflowJob.myDataflowJob.shardingTotalCount}" )
    プライベートint jobShardingTotalCount; 
 
    /**
     * ジョブスライスパラメータ
     */
    @Value( "${dataflowJob.myDataflowJob.shardingItemParameters}" )
    プライベート文字列 jobShardingItemParameters; 
 
    /**
     * カスタムパラメータ
     */
    @Value( "${dataflowJob.myDataflowJob.jobParameters}" )
    プライベート文字列jobParameters; 
 
    オートワイヤード
    プライベート ZookeeperRegistryCenter registryCenter; 
 
 
    @ビーン
パブリックMyDataFlowJob myDataFlowJob() {
新しいMyDataFlowJob()を返します。
    } 
 
    @Bean(initメソッド = "init" )
パブリックジョブスケジューラーデータフロージョブスケジューラー(最終MyDataFlowJob myDataFlowJob) {
        MyElasticJobListener の elasticJobListener を新しい MyElasticJobListener() に追加します。
新しい SpringJobScheduler(myDataFlowJob、registryCenter、getLiteJobConfiguration()、elasticJobListener)を返します。
    } 
 
    プライベートLiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration() {
        // ジョブのコア構成を定義する
        JobCoreConfiguration dataflowCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder(jobName、jobCron、jobShardingTotalCount)。
                shardingItemParameters(jobShardingItemParameters).jobParameter(jobParameters).build();
        // DATAFLOW型の構成を定義する
        データフロー ジョブ構成 dataflowJobConfig = 新しいデータフロー ジョブ構成 (dataflowCoreConfig、MyDataFlowJob.class.getCanonicalName()、 false ) ;
        // Liteジョブのルート構成を定義する
        LiteJobConfiguration dataflowJobRootConfig = LiteJobConfiguration.newBuilder(dataflowJobConfig).overwrite( true ).build();
 dataflowJobRootConfigを返します。 
 
    }
 }

最後に、構成ファイル application.properties で対応する myDataflowJob パラメータを構成します。

 #データフロー型ジョブ
データフロージョブ。myDataflowJob。名前=myDataflowJob
 dataflowJob.myDataflowJob.cron=0/15 * * * * ?
データフロージョブ.myDataflowJob.shardingTotalCount=1
 dataflowJob.myDataflowJob.shardingItemParameters=0=a、1=b、2=c
 dataflowJob.myDataflowJob.jobParameters=myDataflowJobParamter

プログラムを実行して、どのように動作するかを確認します。

ストリーミング処理タイプが設定されている場合は、継続的にデータがプルされ、処理されることに注意してください。プル時に、戻り値が空の場合、データは処理されません。

非ストリーミング処理タイプが設定されている場合、処理は上記の simpleJob タイプと同じになります。

3.8.新しいScriptJobタイプのジョブを作成する

ScriptJob タイプのタスク構成は上記と同様です。主にスケジュールされた時間にスクリプトを実行するために使用されます。一般的にはあまり使用されません。

対象がスクリプトなので実行するタスクがないので、タスクジョブ型を記述する必要はありません！

ScriptJob タイプの構成クラスを記述するだけで、コマンドは echo 'Hello World! になります。コンテンツ！

 @構成
パブリッククラスMyScriptJobConfig { 
 
    /**
     * タスク名
     */
    @Value( "${scriptJob.myScriptJob.name}" )
    プライベート文字列jobName; 
 
    /**
     * Cron式
     */
    @Value( "${scriptJob.myScriptJob.cron}" )
    プライベート文字列jobCron; 
 
    /**
     * ジョブスライスの合計数
     */
    @Value( "${scriptJob.myScriptJob.shardingTotalCount}" )
    プライベートint jobShardingTotalCount; 
 
    /**
     * ジョブスライスパラメータ
     */
    @Value( "${scriptJob.myScriptJob.shardingItemParameters}" )
    プライベート文字列 jobShardingItemParameters; 
 
    /**
     * カスタムパラメータ
     */
    @Value( "${scriptJob.myScriptJob.jobParameters}" )
    プライベート文字列jobParameters; 
 
    オートワイヤード
    プライベート ZookeeperRegistryCenter registryCenter; 
 
 
    @Bean(initメソッド = "init" )
パブリックジョブスケジューラscriptJobScheduler() {
        MyElasticJobListener の elasticJobListener を新しい MyElasticJobListener() に追加します。
新しい JobScheduler(registryCenter、getLiteJobConfiguration()、elasticJobListener)を返します。
    } 
 
    プライベートLiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration() {
        // ジョブのコア構成を定義する
        JobCoreConfiguration scriptCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder(jobName、jobCron、jobShardingTotalCount)。
                shardingItemParameters(jobShardingItemParameters).jobParameter(jobParameters).build();
        // SCRIPT型の設定を定義する
        ScriptJobConfiguration scriptJobConfig = new ScriptJobConfiguration(scriptCoreConfig, "echo 'Hello World!'" );
        // Liteジョブのルート構成を定義する
        LiteJobConfiguration の scriptJobRootConfig を LiteJobConfiguration.newBuilder(scriptJobConfig).overwrite( true ).build();
 scriptJobRootConfigを返します。 
 
    }
 }

構成ファイル application.properties で対応する myScriptJob パラメータを構成します。

 #スクリプト型ジョブ
scriptJob.myScriptJob。名前=myScriptJob
 scriptJob.myScriptJob.cron=0/15 * * * * ?
 scriptJob.myScriptJob.shardingTotalCount=3
 scriptJob.myScriptJob.shardingItemParameters=0=a、1=b、2=c
 scriptJob.myScriptJob.jobParameters=myScriptJobParamter

プログラムを実行して、どのように動作するかを確認します。

3.9.タスクステータスをデータベースに保存する

elastic-job がどのようにデータを保存するのか疑問に思う人もいるかもしれません。 ZooInspector クライアントを使用して Zookeeper レジストリに接続すると、対応するタスク構成が対応するツリールートに保存されていることがわかります。

特定のタスク実行トラックとステータスの結果は Zookeeper に保存されないため、プロジェクト内のデータソースを通じてそれらを永続化する必要があります。

タスクのステータスをデータベースに保存する構成プロセスも非常に簡単です。対応する構成クラスにデータソースを挿入するだけで済みます。 MySimpleJobConfig を例にとると、コードは次のようになります。

 @構成
パブリッククラスMySimpleJobConfig { 
 
    /**
     * タスク名
     */
    @Value( "${simpleJob.mySimpleJob.name}" )
    プライベート文字列 mySimpleJobName; 
 
    /**
     * Cron式
     */
    @Value( "${simpleJob.mySimpleJob.cron}" )
    プライベート文字列 mySimpleJobCron; 
 
    /**
     * ジョブスライスの合計数
     */
    @Value( "${simpleJob.mySimpleJob.shardingTotalCount}" )
    プライベートint mySimpleJobShardingTotalCount; 
 
    /**
     * ジョブスライスパラメータ
     */
    @Value( "${simpleJob.mySimpleJob.shardingItemParameters}" )
    プライベート文字列 mySimpleJobShardingItemParameters; 
 
    /**
     * カスタムパラメータ
     */
    @Value( "${simpleJob.mySimpleJob.jobParameters}" )
    プライベート文字列 mySimpleJobParameters; 
 
    オートワイヤード
    プライベート ZookeeperRegistryCenter registryCenter; 
 
    オートワイヤード
    プライベート DataSource dataSource;; 
 
 
    @ビーン
パブリックMySimpleJobストックジョブ() {
新しいMySimpleJob()を返します。
    } 
 
    @Bean(initメソッド = "init" )
パブリックジョブスケジューラー simpleJobScheduler(final MySimpleJob mySimpleJob) {
        //イベントデータソース構成を追加する
        ジョブイベント構成 jobEventConfig = 新しい JobEventRdbConfiguration(dataSource);
        MyElasticJobListener の elasticJobListener を新しい MyElasticJobListener() に追加します。
新しい SpringJobScheduler(mySimpleJob、registryCenter、getLiteJobConfiguration()、jobEventConfig、elasticJobListener)を返します。
    } 
 
    プライベートLiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration() {
        // ジョブのコア構成を定義する
        JobCoreConfiguration simpleCoreConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder(mySimpleJobName、mySimpleJobCron、mySimpleJobShardingTotalCount)。
                shardingItemParameters(mySimpleJobShardingItemParameters).jobParameter(mySimpleJobParameters).build();
        // SIMPLE型の設定を定義する
        SimpleJobConfiguration を simpleJobConfig に追加します。
        // Liteジョブのルート構成を定義する
        LiteJobConfiguration の simpleJobRootConfig を LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfig).overwrite( true ).build();
 simpleJobRootConfigを返します。 
 
    }
 }

同時に、構成ファイル application.properties で対応するデータソースパラメータを構成する必要があります。

 spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/example-elastic-job-test
 spring.datasource.username=root
 spring.datasource.password =ルート
spring.datasource.driver-class- name =com.mysql.jdbc.Driver

プログラムを実行し、elastic-job-lite-console コンソールで対応するデータソースを構成します。

最後に[ジョブトラック]をクリックすると、該当するジョブの実行ステータスが表示されます。

IV.まとめ

この記事では主にelasticjobの使い方を紹介します。そこから何かを学んでいただければ幸いです。

分散環境では、elastic-job-lite は、最大の特徴である弾力的な拡張とタスクシャーディングをサポートします。実際の使用では、タスクシャードの合計数は、シャーディング時にタスクがより均等に分散されるように、できるだけ大きく、サービスインスタンスの数の倍数にする必要があります。

elasticjob についてさらに詳しく知りたい場合は、公式ドキュメントにアクセスして詳細なチュートリアルを参照してください。

5. 参考資料 1. elasticjob - 公式ドキュメント

2. ブログパーク - Wu Zhenzhao - タスクスケジューリングのための Elastic Job

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