DolphinScheduler自身容错导致的服务器持续崩溃重大问题的排查与解决

海豚调度 2025-01-10

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问题复现

在DolphinScheduler中有如下一个Shell任务：

current_timestamp() {  
    date +"%Y-%m-%d %H:%M:%S"  
}


TIMESTAMP=$(current_timestamp)
echo $TIMESTAMP
sleep 60

在DolphinScheduler将工作流执行策略设置为并行：

定时周期调度设置为10秒一次：

将定时调度上线后，会调度执行任务，此时一切正常：

此时将Master节点给kill掉，模拟宕机：

$ jps
1979710 AlertServer
1979626 WorkerServer
1979546 MasterServer
1979794 ApiApplicationServer
1980483 Jps
$ kill -9 1979546

去到DolphinScheduler中查看，发现Master已经不存在了：

此时观察DolphinScheduler工作流执行，发现其不会继续调度任务执行了，并且所有的任务则会一直执行下去，直到报错。

当过了一段时间后（模拟发现了宕机问题），此时重启DolphinScheduler：

sh bin/stop-all.sh
sh bin/start-all.sh

重启完成后，就会将之前没有执行成功的任务，包括没有执行的调度任务，全部都执行一次：

这就有一个致命的问题：如果都是高性能任务的话，就会导致CPU、内存被打满，从而让服务器整个宕机！！！

多场景测试

Master宕机后，重启整个DS：会产生上述问题。
Master宕机后，重启相应的Master：会产生上述问题。——有缺陷，官方没有单独的Master后台启动，只有前台启动的脚本，但可以重复执行start-all.sh。
Worker宕机后，重启整个DS：不会产生上述问题。——因为Master会持续的调度任务，而Worker宕机后的结果就是调度任务直接失败。
Worker宕机后，重启相应的Worker：不会产生上述问题。——有缺陷，官方没有单独的Worker后台启动，只有前台启动的脚本，但可以重复执行start-all.sh。
DS整个宕机后，重启整个DS：会产生上述问题。
DS使用stop-all.sh停止后，重启整个DS：会产生上述问题。

其核心就是在于Master，只要配置了周期任务，无论Master是宕机还是调用脚本关闭的，其都会产生上述问题。

原理分析

DolphinScheduler核心角色：

MasterServer主要负责 DAG 任务切分、任务提交监控，并同时监听其它MasterServer和WorkerServer的健康状态。MasterServer服务启动时向Zookeeper注册临时节点，通过监听Zookeeper临时节点变化来进行容错处理。
WorkerServer主要负责任务的执行和提供日志服务。WorkerServer服务启动时向Zookeeper注册临时节点，并维持心跳。
ApiServer主要负责处理前端UI层的请求。

大致的任务运行流程如下：

在API-Server中创建任务，并将元数据持久化到DB中。
通过手动点击或定时执行生成一个触发工作流执行的Command写入DB。
Master消费DB中的Command，开始执行工作流，并将工作流中的任务分发给Worker执行。
当整个工作流执行结束之后，Master结束工作流的执行。

参考官网，上述的DolphinScheduler核心任务执行流程可以细化为如下：

鉴于任务调度的复杂性，一个大的流程可以划分为小的流程，在主线流程之外还附加了支线流程，下面对执行调度流程拆分进行分析一下，这样更容易理解：

在本次问题中，主要关注的就是Command分发流程。其Command分发流程是一个异步分布式生产消费模式。

i.首先是生产者api-server，会将用户的运行工作流http请求封装成command数据，insert到t_ds_command表中，如下是一个启动工作流实例的command样例（老版本）：

{
    "commandType": "START_PROCESS",
    "processDefinitionCode": 14285512555584,
    "executorId": 1,
    "commandParam": "{}",
    "taskDependType": "TASK_POST",
    "failureStrategy": "CONTINUE",
    "warningType": "NONE",
    "startTime": 1723444881372,
    "processInstancePriority": "MEDIUM",
    "updateTime": 1723444881372,
    "workerGroup": "default",
    "tenantCode": "default",
    "environmentCode": -1,
    "dryRun": 0,
    "processInstanceId": 0,
    "processDefinitionVersion": 1,
    "testFlag": 0
}

ii.其次是消费者，master server中的MasterSchedulerBootstrap loop程序， MasterSchedulerBootstrap使用ZK分配到自己的slot，从t_ds_command表中select属于slot的command列表处理，其查询语句是：

<select id="queryCommandPageBySlot" resultType="org.apache.dolphinscheduler.dao.entity.Command">
        select *
        from t_ds_command
        where id % #{masterCount} = #{thisMasterSlot}
        order by process_instance_priority, id asc
            limit #{limit}
</select>

    iii.MasterSchedulerBootstrap loop轮训查到待处理的command任务，将command任务和master host生成ProcessInstance，将ProcessInstance对象插入到t_ds_process_instance表中， 同时生成包含运行所需要的上下文信息的可执行任务workflowExecuteRunnable。将workflowExecuteRunnablecache到本地cache processInstanceExecCacheManager，同时生产将ProcessInstance的WorkflowEventType.START_WORKFLOW生产到workflowEventQueue队列中。

上面的步骤是用户在Web页面点击启动任务后的流程，而本次的问题是Master周期调度的问题。经过查阅资料，周期调度任务则是MasterServer将其封装为命令数据并插入t_ds_process_instance表中，后续步骤如上，大致流程如下：

命令分发：以用户提交的工作流请求为触发，MasterServer将其封装为命令数据并插入数据库中。
任务分配：MasterServer循环查询待处理的命令，依照负载情况将任务分配到对应的ProcessInstance中。
任务执行：根据DAG的依赖关系，WorkerServer会优先执行无依赖的任务，然后根据优先级逐步执行其他任务。
状态反馈：任务执行过程中，WorkerServer会定期回调MasterServer，通知任务的进展和执行状态。

所以，上述的问题就在这，当Master从停止到启动时，t_ds_command中会产生大量的任务数据。

在DolphinScheduler3.2.1中，其t_ds_command数据样例为：

id  |command_type|process_definition_code|process_definition_version|process_instance_id|command_param                        |task_depend_type|failure_strategy|warning_type|warning_group_id|schedule_time      |start_time         |executor_id|update_time        |process_instance_priority|worker_group|tenant_code|environment_code|dry_run|test_flag|
----+------------+-----------------------+--------------------------+-------------------+-------------------------------------+----------------+----------------+------------+----------------+-------------------+-------------------+-----------+-------------------+-------------------------+------------+-----------+----------------+-------+---------+
1988|           6|         15921642898976|                         4|                  0|{"schedule_timezone":"Asia/Shanghai"}|               2|               1|           0|               0|2024-12-11 00:36:40|2024-12-11 00:39:01|          2|2024-12-11 00:39:01|                        2|default     |default    |              -1|      0|        0|
1989|           6|         15921642898976|                         4|                  0|{"schedule_timezone":"Asia/Shanghai"}|               2|               1|           0|               0|2024-12-11 00:36:50|2024-12-11 00:39:01|          2|2024-12-11 00:39:01|                        2|default     |default    |              -1|      0|        0|
1990|           6|         15921642898976|                         4|                  0|{"schedule_timezone":"Asia/Shanghai"}|               2|               1|           0|               0|2024-12-11 00:37:00|2024-12-11 00:39:01|          2|2024-12-11 00:39:01|                        2|default     |default    |              -1|      0|        0|

而command_type的枚举由源码中的CommandType定义，其内容如下：

/**
 * command types
 * 0 start a new process
 * 1 start a new process from current nodes
 * 2 recover tolerance fault process
 * 3 recover suspended process
 * 4 start process from failure task nodes
 * 5 complement data
 * 6 start a new process from scheduler
 * 7 repeat running a process
 * 8 pause a process
 * 9 stop a process
 * 10 recover waiting thread
 * 11 recover serial wait
 * 12 start a task node in a process instance
 */
START_PROCESS(0, "start a new process"),
START_CURRENT_TASK_PROCESS(1, "start a new process from current nodes"),
RECOVER_TOLERANCE_FAULT_PROCESS(2, "recover tolerance fault process"),
RECOVER_SUSPENDED_PROCESS(3, "recover suspended process"),
START_FAILURE_TASK_PROCESS(4, "start process from failure task nodes"),
COMPLEMENT_DATA(5, "complement data"),
SCHEDULER(6, "start a new process from scheduler"),
REPEAT_RUNNING(7, "repeat running a process"),
PAUSE(8, "pause a process"),
STOP(9, "stop a process"),
RECOVER_WAITING_THREAD(10, "recover waiting thread"),
RECOVER_SERIAL_WAIT(11, "recover serial wait"),
EXECUTE_TASK(12, "start a task node in a process instance"),
DYNAMIC_GENERATION(13, "dynamic generation"),
;

那为什么会这样呢？本质上是Master自身的容错机制造成的，其容错机制可以细分为如下几个模块：

1）Master自身的容错：如果是多Master同时运行，其中一个作为Active Master负责处理任务调度请求，其他节点作为Standby Master。当Active Master出现故障时，Standby Master将自动接管其工作，确保系统的正常运行。这是通过ZooKeeper实现的，ZooKeeper负责选举Active Master节点，并监控节点的状态。
2）状态同步：多Master节点之间会进行状态同步，以确保在Active Master宕机时，Standby Master能够接管任务调度。
3）故障恢复：当Master节点宕机后，其他Master节点会通过ZooKeeper的Watcher机制监听到这一事件，并触发故障恢复。
4）正在运行任务的容错：当前Master节点宕机后，新Master会通过已下线的Master的地址和正在运行的工作流状态数组获取需要容错的ProcessInstance列表，之后将其放入t_ds_command表中（后续流程就是Master获取到并调度+Worker执行了）。
5）分布式锁：在容错过程中，Master节点会使用ZK分布式锁+采用指定command表分配ID的形式来确保只有一个Master节点执行容错操作，避免多个Master节点同时接管同一个任务。
6）定时容错线程：除了ZooKeeper的事件触发容错外，DolphinScheduler还实现了一个定时线程FailoverExecuteThread，用于Master重启后恢复自身之前的工作流实例。
7）任务重试：DolphinScheduler还支持任务失败后的重试机制，这与服务宕机容错相辅相成，确保任务的最终执行成功。

所以，此时根据原理+复现可以初步推测出，是在Master启动时的某一个线程进行的定时容错，接下来就进入源码来真正验证一下。

源码解析

在org.apache.dolphinscheduler.server.master.MasterServer下，启动Master时会有run入口：

/**
 * run master server
 */
@PostConstruct
public void run() throws SchedulerException {
     init rpc server
    this.masterRPCServer.start();
     install task plugin
    this.taskPluginManager.loadPlugin();
    this.masterSlotManager.start();
     self tolerant
    this.masterRegistryClient.start();
    this.masterRegistryClient.setRegistryStoppable(this);
    this.masterSchedulerBootstrap.start();
    this.eventExecuteService.start();
    this.failoverExecuteThread.start();
    this.schedulerApi.start();
    this.taskGroupCoordinator.start();
    MasterServerMetrics.registerMasterCpuUsageGauge(() -> {
        SystemMetrics systemMetrics = metricsProvider.getSystemMetrics();
        return systemMetrics.getTotalCpuUsedPercentage();
    });
    MasterServerMetrics.registerMasterMemoryAvailableGauge(() -> {
        SystemMetrics systemMetrics = metricsProvider.getSystemMetrics();
        return (systemMetrics.getSystemMemoryMax() - systemMetrics.getSystemMemoryUsed())  1024.0 / 1024 / 1024;
    });
    MasterServerMetrics.registerMasterMemoryUsageGauge(() -> {
        SystemMetrics systemMetrics = metricsProvider.getSystemMetrics();
        return systemMetrics.getJvmMemoryUsedPercentage();
    });
    Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> {
        if (!ServerLifeCycleManager.isStopped()) {
            close("MasterServer shutdownHook");
        }
    }));
}

通过上面的代码，可以看到Master启动执行了：

masterRPCServer.start()：初始化并启动RPC服务器，用于节点间通信。
taskPluginManager.loadPlugin()：加载任务插件，这些插件可以扩展DolphinScheduler的任务类型。
masterSlotManager.start()：启动Master的Slot管理器，它负责管理Master的资源槽位，用于任务调度。
masterRegistryClient.start()：启动Master的注册客户端，它负责将Master节点注册到分布式协调服务（如ZooKeeper）中。
masterRegistryClient.setRegistryStoppable(this)：设置注册客户端的可停止对象，以便在Master停止时能够进行清理工作。
masterSchedulerBootstrap.start()：启动Master的调度引导服务，它负责初始化调度相关的服务。
eventExecuteService.start()：启动事件执行服务，它负责处理工作流中的事件，如任务状态变化。
failoverExecuteThread.start()：启动故障恢复执行线程，它负责在Master宕机后恢复任务执行。
schedulerApi.start()：启动调度API服务，提供调度相关的接口供外部调用。
taskGroupCoordinator.start()：启动任务组协调器，它负责协调任务组内的任务执行。

经过源码探查，发现最关键的failoverExecuteThread不是重新执行未调度的周期任务，而是容错未执行完的任务。并且其他源码中也没有关于恢复周期任务调度的内容。

那现在需要换一个思路，就是从下往上走：

首先发现重启恢复后，Web页面上的“运行类型”是“调度执行”，而数据库的“command_type”是“6”，那就意味着必须有一个服务会有往数据库里面去插入command_type为6的方法。并且其会去获取t_ds_schedules表中的任务定时调度实例。
根据源码，排查到dolphinscheduler-dao项目下会存放所有的数据库操作DAO，遂可以找到ScheduleMapper类，此类是和t_ds_schedules相关的DAO类；之后根据t_ds_command反查，找到了CommandServiceImpl类中的createCommand方法；再根据两者反查+command_type为6，找到了ProcessScheduleTask类中的executeInternal方法。
ProcessScheduleTask类中的executeInternal方法，同时满足：获取了调度任务、插入command数据、类型为6这三个条件。
查看ProcessScheduleTask的executeInternal源码，前半部分是从Quartz上下文中获取到预定义的调度时间和调度实际运行时间，下半部分是校验这个调度Cron是否存在和上线。
在executeInternal中，最关键的其实就是scheduledFireTime和fireTime。

找到这里的话，我们再结合DolphinScheduler+Quartz总结一下调度的原理：

Web页面设置调度，其会通过SchedulerController中的createSchedule()来创建调度，并往t_ds_schedules中插入一条数据；
Web页面设置调度上线，其会通过QuartzScheduler中的insertOrUpdateScheduleTask()向Quartz中创建Trigger触发器，并往QRTZ_CRON_TRIGGERS中插入一条数据；
之后定期调用ProcessScheduleTask中的executeInternal()来往t_ds_command中插入数据；
之后就是Master-Worker的执行流程了；

了解了大致的调度流程后，结合源码中的scheduledFireTime和fireTime，就可以推断出调度时间不是由DolphinScheduler设置的，而是由Quartz设置的。

那就继续查阅Quartz相关的资料，发现在Quartz中有一个misfire机制：周期性任务A需要在某个规定的时间执行，但是由于某种原因导致任务A未执行，称为MisFire。

而Quartz判断一个任务是MisFire，提供了一个配置项：org.quartz.jobStore.misfireThreshold，默认是60000ms（即60秒）。

misfire产生需要有2个前置条件：

一个是job到达触发时间时没有被执行；
二是被执行的延迟时间超过了Quartz配置的misfireThreshold阀值；

如果延迟执行的时间小于阀值，则Quartz不认为发生了misfire，立即执行job；如果延迟执行的时间大于或者等于阀值，则被判断为misfire，然后会按照指定的策略来执行。

那misfire产生的原因一般如下：

当job达到触发时间时，所有线程都被其他job占用，没有可用线程。；
在job需要触发的时间点，scheduler停止了（可能是意外停止的）；【——当前的问题属于这种类型】
job使用了@DisallowConcurrentExecution注解，job不能并发执行，当达到下一个job执行点的时候，上一个任务还没有完成；
job指定了过去的开始执行时间，例如当前时间是8点00分00秒，指定开始时间为7点00分00秒；

而判定了任务是MisFire后，会有一个补偿机制，补偿机制只有在任务确认为MisFire状态后，才会被执行。补偿机制配置在Quartz源码的Trigger中：

public interface Trigger extends Serializable, Cloneable, Comparable<Trigger> {
    long serialVersionUID = -3904243490805975570L;
    int MISFIRE_INSTRUCTION_SMART_POLICY = 0;
    int MISFIRE_INSTRUCTION_IGNORE_MISFIRE_POLICY = -1;
    int DEFAULT_PRIORITY = 5;
    ......

但是这个补偿机制需要根据Trigger来判定，如下是不同的Trigger：

在DolphinScheduler中，各种类型的Trigg都会涉及到：

Trigger的类型：

SimpleTrigger是一个简单的触发器，用于执行重复任务。它可以指定一个起始时间，然后按照固定的间隔时间重复执行任务，直到达到指定的重复次数。SimpleTrigger的属性包括重复间隔（repeatInterval）和重复次数（repeatCount），实际执行次数是repeatCount + 1，因为在开始时间（startTime）时会执行一次。
CronTrigger：CronTrigger使用Cron表达式来定义复杂的调度计划。Cron表达式由6或7个空格分隔的时间字段组成，分别表示秒、分、小时、一个月中的日期、月份、一周中的日期和可选的年份。CronTrigger允许设定非常复杂的触发时间表，基本上覆盖了其他触发器的绝大部分能力。
CalendarIntervalTrigger：CalendarIntervalTrigger指定从某一个时间开始，以一定的时间间隔执行的任务。不同于SimpleTrigger只支持毫秒单位的时间间隔，CalendarIntervalTrigger支持的间隔单位有秒、分钟、小时、天、月、年。它适合的任务类似于每周执行一次。
DailyTimeIntervalTrigger：DailyTimeIntervalTrigger指定每天的某个时间段内，以一定的时间间隔执行任务。并且它可以支持指定星期。它适合的任务类似于每天9:00到18:00，每隔70秒执行一次，并且只要周一至周五执行。
......

所以，因为不同的Trigger类型其参数是不一样的，所以当Trigger触发Misfire机制时，根据Trigger的不同，策略也会不同：

/**
 公共的Misfire机制，在Trigger类中
 **/
 // 这是一个智能策略，Quartz会根据Trigger的类型自动选择一个合适的misfire策略。对于CronTrigger，默认使用MISFIRE_INSTRUCTION_FIRE_ONCE_NOW。
int MISFIRE_INSTRUCTION_SMART_POLICY = 0;
// 这个策略会将所有错过的触发事件，立即执行所有补偿动作。即使定时任务执行的时间已经结束，它也会把所有应该执行的任务一次性全部执行完。
int MISFIRE_INSTRUCTION_IGNORE_MISFIRE_POLICY = -1;
/**
 SimpleTrigger的Misfire机制，在SimpleTrigger类中
 **/
 // 如果触发器错过了预定的触发时间，这个策略会立即执行一次任务，然后按照原计划继续执行后续的任务。
int MISFIRE_INSTRUCTION_FIRE_NOW = 1;
// 这个策略会将触发器的开始时间设置为当前时间，并立即执行错过的任务，包括已经错过的重复次数。
int MISFIRE_INSTRUCTION_RESCHEDULE_NOW_WITH_EXISTING_REPEAT_COUNT = 2;
// 类似于MISFIRE_INSTRUCTION_RESCHEDULE_NOW_WITH_EXISTING_REPEAT_COUNT，但是会忽略已经错过的触发次数，只执行剩余的重复次数。
int MISFIRE_INSTRUCTION_RESCHEDULE_NOW_WITH_REMAINING_REPEAT_COUNT = 3;
// 这个策略会忽略已经错过的触发次数，并在下一个预定的触发时间执行任务，执行剩余的重复次数。
int MISFIRE_INSTRUCTION_RESCHEDULE_NEXT_WITH_REMAINING_COUNT = 4;
// 类似于MISFIRE_INSTRUCTION_RESCHEDULE_NEXT_WITH_REMAINING_COUNT，但是会包括所有错过的重复次数。
int MISFIRE_INSTRUCTION_RESCHEDULE_NEXT_WITH_EXISTING_COUNT = 5;
/** 
CronTrigger的Misfire机制，在CronTrigger类中
**/
// 如果触发器错过了预定的触发时间，这个策略会立即执行一次任务，然后按照原计划继续执行后续的任务。
int MISFIRE_INSTRUCTION_FIRE_ONCE_NOW = 1;
// 对于CronTrigger，这个策略会忽略所有错过的触发事件，直接等待下一次预定的触发时间。
int MISFIRE_INSTRUCTION_DO_NOTHING = 2;
......

在QuartzScheduler的insertOrUpdateScheduleTask()中，用的只有CronTrigger，其源码如下：

CronTrigger cronTrigger = newTrigger()
        .withIdentity(triggerKey)
        .startAt(startDate)
        .endAt(endDate)
        .withSchedule(
                cronSchedule(cronExpression)
                        .withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires()
                        .inTimeZone(DateUtils.getTimezone(timezoneId)))
        .forJob(jobDetail).build();
// 往下走
public CronScheduleBuilder withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires() {
    this.misfireInstruction = -1;
    return this;
}

其补偿机制采用的-1编码，也就是会将所有错过的触发事件，立即执行所有补偿动作。所以此时就可以解释，为什么Master重启后，会将所有的未执行的周期任务，全部执行一次！！！

这个设置根据Trigger的不同，也可以分别设置不同的参数：

/**
 CronTrigger，引用CronScheduleBuilder中的设置
 **/
public CronScheduleBuilder withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires() {
    this.misfireInstruction = -1;
    return this;
}
public CronScheduleBuilder withMisfireHandlingInstructionDoNothing() {
    this.misfireInstruction = 2;
    return this;
}
public CronScheduleBuilder withMisfireHandlingInstructionFireAndProceed() {
    this.misfireInstruction = 1;
    return this;
}
/**
 SimpleTrigger，引用SimpleScheduleBuilder的设置
**/
public SimpleScheduleBuilder withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires() {
    this.misfireInstruction = -1;
    return this;
}
public SimpleScheduleBuilder withMisfireHandlingInstructionFireNow() {
    this.misfireInstruction = 1;
    return this;
}
public SimpleScheduleBuilder withMisfireHandlingInstructionNextWithExistingCount() {
    this.misfireInstruction = 5;
    return this;
}
public SimpleScheduleBuilder withMisfireHandlingInstructionNextWithRemainingCount() {
    this.misfireInstruction = 4;
    return this;
}
public SimpleScheduleBuilder withMisfireHandlingInstructionNowWithExistingCount() {
    this.misfireInstruction = 2;
    return this;
}
public SimpleScheduleBuilder withMisfireHandlingInstructionNowWithRemainingCount() {
    this.misfireInstruction = 3;
    return this;
}

解决方案

将任务设置为“串行等待”。——可行，但无法发挥出大数据集群的并行化优势。并且有一个致命的缺陷，就是串行等待的任务无法在页面数手动停止，需要去到t_ds_process_instance中更改状态或删除数据。
Master HA：单机Master时，对Master设置守护，宕机后自动拉起（但也有无法拉起的时候）；多机Master时，部署多台Master，使其可以实现HA。
DolphinScheduler监控告警：持续监控DolphinScheduler运行状态，当有角色宕机后，及时发出告警信息（会有半夜宕机而运维人员没有及时发现告警信息的情况）。
设置DolphinScheduler的CPU和内存使用阈值：在配置文件中，默认的CPU和内存阈值是70%，以为着当服务器的CPU和内存占用达到了70%后，DolphinScheduler就不会在这台服务器上调度任务了。这种方式的好处是可以保证服务器资源不被打满，弊端是如果Master容错的旧任务打满了资源，那就会影响DolphinScheduler正常状态下的新任务了。并且有的任务是非常关键的任务，必须要跑成功的。
设置DolphinScheduler的任务数：在配置文件中，DolphinScheduler默认的任务数是单Worker100个，单Master是1000个。而在现网中，无法对任务数去做到精细的控制，并且DolphinScheduler也无法做到自动调配。
在宕机后重新启动前删除t_ds_command表中的数据：经过验证，Master在宕机后是不会往t_ds_command中写数据了。其会在重启启动后，将数据写到t_ds_command后执行，但其中的时间大概就1~2秒钟，手工无法去执行删除。
修改t_ds_process_instance中的数据：根据时间周期，修改t_ds_process_instance中所有这个范围内的工作流的状态，人工使其结束（但如果DolphinScheduler和元数据库在一台服务器上，容易DolphinScheduler启动后里面把服务器资源打满，造成无法操作元数据库了）。

上面的解决方案主要是分为：

避免或减少Master的宕机；
在Master宕机后，不要运行MisFire的任务；

首先是“避免或减少Master宕机”，这在生产环境中是很难做到的，计算机程序的假设就是100%会在某一个时刻产生某些问题，所以才有了各种微服务架构、高可用HA、多活、容灾等等机制。

其次是“不要运行MisFire的任务”，依照前面的解决方案，没有一个方案能解决这个问题。所以，根据之前的源码解析，需要考虑采用源码修改+重新编译打包的方式进行解决。

修改源码

将关键源码修改为：

            CronTrigger cronTrigger = newTrigger()
                    .withIdentity(triggerKey)
                    .startAt(startDate)
                    .endAt(endDate)
                    .withSchedule(
                            cronSchedule(cronExpression)
                                    .withMisfireHandlingInstructionDoNothing()
//                                    .withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires()
                                    .inTimeZone(DateUtils.getTimezone(timezoneId)))
                    .forJob(jobDetail).build();

开发环境验证

使用Java8进行。

更改Master、worker、API下的application.yaml中的MySQL链接信息：

spring:
  config:
    activate:
      on-profile: mysql
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://IP地址:3306/dolphinscheduler?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
    username: 账号
    password: 密码
  quartz:
    properties:
      org.quartz.jobStore.driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate

更改Master、Worker、API下的Zookeeper信息：

registry:
  type: zookeeper
  zookeeper:
    namespace: dolphinscheduler_dev
    connect-string: IP地址:2181
    retry-policy:
      base-sleep-time: 60ms
      max-sleep: 300ms
      max-retries: 5
    session-timeout: 30s
    connection-timeout: 9s
    block-until-connected: 600ms
    digest: ~

更改bom下面的pom：

            <dependency>
                <groupId>mysql</groupId>
                <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
                <version>${mysql-connector.version}</version>
<!--                <scope>test</scope>-->
            </dependency>

更改api、master、worker下的logback-spring.xml，开启运行日志：

    <root level="INFO">
<!--        <if condition="${DOCKER:-false}">-->
<!--            <then>-->
<!--                <appender-ref ref="STDOUT"/>-->
<!--            </then>-->
<!--        </if>-->
        <appender-ref ref="STDOUT"/>
        <appender-ref ref="APILOGFILE"/>
    </root>
    
    <root level="INFO">
<!--        <if condition="${DOCKER:-false}">-->
<!--            <then>-->
<!--                <appender-ref ref="STDOUT"/>-->
<!--            </then>-->
<!--        </if>-->
        <appender-ref ref="STDOUT"/>
        <appender-ref ref="TASKLOGFILE"/>
        <appender-ref ref="MASTERLOGFILE"/>
    </root>
    <root level="INFO">
<!--        <if condition="${DOCKER:-false}">-->
<!--            <then>-->
<!--                <appender-ref ref="STDOUT"/>-->
<!--            </then>-->
<!--        </if>-->
        <appender-ref ref="STDOUT"/>
        <appender-ref ref="TASKLOGFILE"/>
        <appender-ref ref="WORKERLOGFILE"/>
    </root>

启动 Master、Worker、Api：

Master VM Options：-Dlogging.config=classpath:logback-spring.xml -Ddruid.mysql.usePingMethod=false -Dspring.profiles.active=mysql
Worker VM Options：-Dlogging.config=classpath:logback-spring.xml -Ddruid.mysql.usePingMethod=false -Dspring.profiles.active=mysql
Api VM Options：-Dlogging.config=classpath:logback-spring.xml -Dspring.profiles.active=api,mysql

如果报错：

Error running 'ApiApplicationServer'
Error running ApiApplicationServer.
Command line is too long. Shorten the command line via JAR manifest or via a classpath file and rerun.

则加入：

如果还是报错缺少MySQL的JDBC驱动包，则在Master、Woker、API的Pom下面添加：

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.33</version>
</dependency>

整体编译打包

需要注意，此时打包的项目，需要只是经过了《修改源码》环境的，不是进行了《开发环境验证》环节的！！！

使用Java8进行。

在项目根目录下执行命令，打包时间较长：

mvn spotless:apply clean package -Dmaven.test.skip=true -Prelease

打包后的二进制文件在dolphinscheduler-dist/target 下 bin.tar.gz 后缀文件。

之后就可以尝试重新部署，验证是否解决上面的问题了。

只编译单个模块

去到dolphinscheduler-scheduler-quartz根目录下，执行：

mvn spotless:apply clean package -Dmaven.test.skip=true -Prelease

打包后的文件在dolphinscheduler-scheduler-quartz/target目录下：

将其在服务器上进行替换：

su dolphinscheduler -


mv /opt/module/dolphinscheduler-3.2.1/master-server/libs/dolphinscheduler-scheduler-quartz-3.2.1.jar /opt/module/dolphinscheduler-3.2.1/master-server/libs/dolphinscheduler-scheduler-quartz-3.2.1.jar.bak
mv /opt/module/dolphinscheduler-3.2.1/api-server/libs/dolphinscheduler-scheduler-quartz-3.2.1.jar /opt/module/dolphinscheduler-3.2.1/api-server/libs/dolphinscheduler-scheduler-quartz-3.2.1.jar.bak


cp dolphinscheduler-scheduler-quartz-3.2.1.jar /opt/module/dolphinscheduler-3.2.1/master-server/libs/dolphinscheduler-scheduler-quartz-3.2.1.jar
cp dolphinscheduler-scheduler-quartz-3.2.1.jar /opt/module/dolphinscheduler-3.2.1/api-server/libs/dolphinscheduler-scheduler-quartz-3.2.1.jar


chown -R dolphinscheduler:dolphinscheduler /opt/module/dolphinscheduler-3.2.1/