阿里云助力您在中国加快取得成功
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MLPS 2.0 一站式合规解决方案
依托我们的网络进军中国市场
提升面向互联网应用的性能和安全性
保障您的中国业务安全无忧
通过强大的数据安全框架保护您的数据资产
申请 ICP 备案的流程解读和咨询服务
面向大数据建设、管理及应用的全域解决方案
企业内大数据建设、管理和应用的一站式解决方案
将您的采购和销售置于同一企业级全渠道数字平台上
全渠道内置 AI 驱动、拟人化、多语言对话的聊天机器人
快速搭建在线教育平台
提供域名注册、分析和保护服务
即时部署可伸缩的虚拟云服务器
完全托管、本地部署的阿里云基础架构和服务。
阿里云开放给企业应用服务商和其客户的服务管理PaaS平台
助您构建公共云上的专有资源池
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易用、安全、高效的云上桌面服务
高效运维、稳定安全和操作流畅的云端虚拟手机
基于GPU的弹性计算服务
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根据用户的业务需求和策略,自动调整其弹性计算资源的管理服务
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以 Kubernetes 为使用界面的容器服务产品,提供符合容器规范的算力资源
安全的镜像托管服务,支持全生命周期管理
多集群环境下微服务应用流量统一管理
提供任意基础设施上容器集群的统一管控,助您轻松管控分布式云场景
高弹性、高可靠的企业级无服务器 Kubernetes 容器产品
敏捷安全的 Serverless 容器运行服务
为虚拟机和容器提供高可靠性、高性能、低时延的块存储服务
一款海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务
可靠、弹性、高性能、多共享的文件存储服务
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全托管的 NoSQL 结构化数据实时存储服务
可抵扣多种存储产品的容量包,兼具灵活性和长期成本优化
让您的应用跨不同可用区资源自动分配访问量
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云网络公网、跨域流量统一计费
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具备网络状态可视化、故障智能诊断能力的自助式网络运维服务。
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系统运维和安全审计管控平台
业务上云的第一个网络安全基础设施
集零信任内网访问、办公数据保护、终端管理等多功能于一体的办公安全管控平台
提供7X24小时安全运维平台
防御常见 Web 攻击,缓解 HTTP 泛洪攻击
实现全站 HTTPS,呈现可信的 WEB 访问
为云上应用提供符合行业标准和密码算法等级的数据加解密、签名验签和数据认证能力
一款发现、分类和保护敏感数据的安全服务
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快速提高应用高可用能力服务
围绕应用和微服务的 PaaS 平台
兼容主流开源微服务生态的一站式平台
多集群环境下微服务应用流量统一管理
企业级全托管实时数据流平台
全托管,开箱即用的Apache Kafka全托管服务
提供物联网移动端和云交互的消息队列
开箱即用的全托管 RabbitMQ 服务
提供基于消息的可靠异步通信机制
应用之间的消息队列和通知
无服务器事件总线服务
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兼容 Redis® 的缓存和KV数据库
兼容Apache Cassandra、Apache HBase、Elasticsearch、OpenTSDB 等多种开源接口
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100%兼容 Apache HBase 并深度扩展,稳定、易用、低成本的NoSQL数据库。
低成本、高可用、可弹性伸缩的在线时序数据库服务
专为搜索和分析而设计,成本效益达到开源的两倍,采用最新的企业级AI搜索和AI助手功能。
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基于 Flink 为大数据行业提供解决方案
基于Qwen和其他热门模型的一站式生成式AI平台,可构建了解您业务的智能应用程
一站式机器学习平台,满足数据挖掘分析需求
高性能向量检索服务,提供低代码API和高成本效益
帮助您的应用快速构建高质量的个性化推荐服务能力
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全面的AI计算平台,满足大模型训练等高性能AI计算的算力和性能需求
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基于阿里云深度学习技术,为用户提供图像分割、视频分割、文字识别等离线SDK能力,支持Android、iOS不同的适用终端。
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ECS 预留实例
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实时分析您的云消耗并实现节约SecOps
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帮助企业实现数据现代化并规划其数字化未来人工智能对话服务
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快速、安全地最大限度提高您的DevOps优势数据迁移解决方案
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登录到带有智能化日志管理解决方案的 AIOps 环境备份与存档
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0.0.201
本文介绍如何处理使用SchedulerX过程中的一些任务管理问题。
通过应用管理连接机器查看启动方式,确保为Spring或者Spring Boot方式。
JobProcessor
要注入为bean
,比如加@Component
注解。
排查Pom依赖如果依赖spring-boot-devtools
则需要排除掉。
如果JobProcessor和process方法有aop注解,需要升级到最新版本SchedulerX客户端,低版本不支持aop。
因为多加了一层代理导致Bean类型不匹配。可以把断点放入DefaultListableBeanFactory
类中。其中beanDefinitionNames
成员变量是Spring注册的Bean列表, 里面可以看到Bean被某切面代理,例如一些用户间接引入一个错误的二方库导致该现象,排除掉即可。
如果以上方案无法解决问题,可以调试ThreadContainer.start方法。如果class.forName报错,class又确实存在,可能是业务方使用了某些框架,导致classLoader不一致,可以通过设置SchedulerxWorker.setClassLoader
解决。
MapReduce用到了序列化和反序列化框架,从 Java 9 版本开始,反射私有变量需要手动开启。请在JVM参数中添加以下配置:
--add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED
当应用发布的时候报该问题或者偶尔报该问题时,无需处理。
如果持续报错且每次报错的workerAddr都是同一台机器,说明服务端和客户端长连接断开,需要将该Worker节点重启或者升级SchedulerX客户端版本至最新版本。升级至最新版本后,断开的长连接可自动恢复。
磁盘已满,需要清理ECS或者容器上的磁盘空间。
说明执行任务的Worker上没有该类,请确保Java任务配置的Processor类名必须是类的全路径,并非简写。
如果配置的jobProcessor类名正确,即为Worker上没有该类,一般为用户发错包或者该应用还连接了其他人的机器。您可以自己登录Worker机器,通过反编译查看详细情况。
正在运行任务的Worker停止工作或者发布时,超过60秒没有汇报进度时,会被服务端强制终止。如果确定问题由Worker引入或者该Worker已经不存在,则无需处理。
问题现象:
任务执行失败,且没有错误信息。
可能原因:
机器或业务逻辑执行失败等。
解决方案:
在执行列表页面,选择任务实例列表,在任务实例列表栏,选择对应的任务,单击操作列下的详情,进入任务实例详情,查看对应执行失败的机器。
如果没有子任务详情,说明为简单任务。查看基本信息的workAddr,该机器为执行任务的业务机器。
登录业务机器,打开~/logs/schedulerx/worker.log日志。
执行grep <实例ID> worker.log
查看该实例相关的日志。如果有ERROR级别异常,查看堆栈的具体原因。
错误描述为空则基本为业务逻辑执行失败且未返回失败信息,请先自行排查业务逻辑。
错误描述有框架异常,请加入钉群(钉群号:23103656)联系SchedulerX技术支持人员。
如果是单机任务,业务直接抛异常,可以在执行列表页面,单击任务实例列表,在对应任务实例的操作列,单击详情查看错误信息。
如果任务没有抛异常或者使用了分布式任务,您的专业版应用可以通过日志服务来排查问题。
如果是基础版应用,您可以自行登录Worker节点,查看SchedulerX的日志和业务自己的日志进行排查。
问题现象:
调度任务一直处于执行中,不能结束。
可能原因:
业务的问题。
SchedulerX的问题。
解决方案:
业务方面的问题可以按照以下方案排查,其他问题请加入钉群(钉群号:23103656)联系SchedulerX技术支持人员。
专业版应用:可以通过控制台的查看堆栈功能(1.4.2及以上客户端版本可用),来排查任务异常的堆栈。
基础版应用:可以自行登录卡住的Worker节点,通过jstack
命令查看堆栈,执行命令。
jstack <pid> | grep <任务实例id> -A 20
开启专业版,使用链路追踪。具体操作,请参见如何接入链路追踪。
问题现象:
在任务管理页面,单击运行一次,收到任务运行实例达到上限,请稍后重试
提示。
可能原因:
该任务已经有任务实例在运行中。
运行中的任务实例达到任务配置的最大并发数。
解决方案:
如果并发数合理,无需处理。可以在任务管理页面,单击更多 > 历史记录查看运行中的任务实例
如果不合理,在目标任务的操作列,单击编辑,在高级配置里设置实例并发数。
任务默认并发是1,即串行跑。如果任务执行时间比较长,上一次没运行完,下一次调度时间到了,则下一次会直接丢弃,不会运行也不会排队。
如果设置任务实例并发数为2,上一次没运行完,下一次时间到了仍然可以运行一个实例,最多同时运行两个任务实例。
SchedulerX 2.0支持设置一次性任务。时间类型选择one_time即可。一次性任务不保留任务执行记录。
one_time任务运行完会自动销毁,防止数据堆积,且不保留任何历史记录。如果需要保存历史记录,您可以开启日志服务,保留最近两周所有任务的执行日志,方便排查问题。关于如何开启日志服务,请参见应用管理。
SchedulerX支持秒级别调度。cron、fix_rate不支持秒级别调度,您可以选择时间类型为second_delay,即上一次运行完之后间隔几秒再运行。
某个单机任务有一个时间点没有调度运行时,您需要确认机器列表是否存在机器,并确认机器是否全部处于繁忙状态。如果不存在机器,按无可用机器或机器繁忙进行排查。更多信息,请参见无可用机器(no worker available)和机器繁忙(all workers are busy)该怎么办?。
建议为任务配置无可用机器报警。具体操作,请参见任务管理。
SchedulerX不支持子任务级别的超时时间,只支持整个任务的超时。可以通过控制台动态修改超时时间。具体操作,请参见任务管理。
问题现象:
实例停止之后仍然执行。
可能原因:
任务实例停止后,SchedulerX会把Kill消息发送到客户端。客户端接收到Kill消息后,会停止下发和停止执行未执行的子任务、销毁该实例的上下文、销毁实例所有的线程池。对于已经在执行中的子任务不会被停止掉,只会中断对应的线程,所以子任务会继续运行直到结束。
解决方案:
一般情况下,您无需处理,等待子任务执行结束即可。
如果确实需要停止后立即结束所有运行中的任务,需要修改子任务处理逻辑,增加对当前线程Interrupt状态的处理。
更多信息,请参见任务管理高级配置参数说明。
可以在应用管理页面查看实例,定位繁忙状态的Worker,然后单击繁忙,即可查看超过了阈值的指标。
繁忙的阈值在应用管理页面通过编辑应用分组配置。
如果是load繁忙,您需要查看自己是否为容器(K8s)部署。如果为容器(K8s)部署,需要配置以下两个参数,否则采集的CPU使用率可能不准确。具体操作,请参见Spring Boot应用接入SchedulerX。
key | 描述 | 设置值 | 起始版本 |
key | 描述 | 设置值 | 起始版本 |
spring.schedulerx2.enableCgroupMetrics | 是否使用cgroup统计客户端实例的指标。容器(K8s)环境需要自己手动开启。 | true/false,默认false。 | 1.2.2.2 |
spring.schedulerx2.cgroupPathPrefix | 容器内cgroup的路径。 | 默认是/sys/fs/cgroup/cpu/,如果存在该路径则不需要设置。 | 1.2.2.2 |
任务调度支持全链路追踪。具体操作,请参见如何接入链路追踪。
问题现象:
应用发布过程,任务执行卡住或变慢。
可能原因:
对于分布式任务,处理子任务的机器下线会进行重新分发并轮询检查机器是否在线,会导致整个处理过程变慢。
解决方案:
将客户端升级至最新版本,1.7.9及以上版本该现象会得到优化。
在任务管理页面的操作列,单击运行一次,可以执行一次该调度任务。弹框中的实例参数非必填,主要用于测试。
实例参数与任务参数是两个不同的概念,代码中具体获取的参数是由用户的业务代码决定的。
详细代码如下所示。
@Component
public class JavaDemoProcessor extends JavaProcessor {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger("schedulerxLog");
@Override
public ProcessResult process(JobContext jobContext) throws InterruptedException {
LOGGER.info(JSON.toJSONString(jobContext));
//获取任务参数
String jobParameters = jobContext.getJobParameters();
//获取实例参数
String instanceParameters = jobContext.getInstanceParameters();
LOGGER.info("任务参数:" + jobParameters);
LOGGER.info("实例參数" + instanceParameters);
return new ProcessResult(InstanceStatus.SUCCESS);
}
}
详细代码如下所示。
@Component
public class JavaDemoProcessor extends JavaProcessor {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger("schedulerxLog");
@Override
public ProcessResult process(JobContext jobContext) throws InterruptedException {
String params = null;
if (StringUtils.isNotBlank(jobContext.getInstanceParameters())) {
params = jobContext.getInstanceParameters();
} else {
params = jobContext.getJobParameters();
}
LOGGER.info("JavaDemoProcessor params:{}", params);
return new ProcessResult(InstanceStatus.SUCCESS);
}
}