ApacheCon Asia 2022 精彩回顾 | DolphinScheduler 在联想作为统一调度中心的落地实践

海豚调度 2022-08-24

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GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler

在 ApacheCon Asia 2022 Meetup上，来自联想的数据架构师、Apache DolphinScheduler PMC & Committer 、Apache Local Community 北京成员李岗老师分享了 Apache DolphinScheduler 在联想作为统一调度中心的落地实践。

感谢本文整理者关博对社区的贡献，您的贡献是社区不断前进的动力！

本次演讲主要包含以下四个部分：

统一调度中心的需求背景介绍
为什么会选择 Apache DolphinScheduler 作为统一调度中心
Apache DolphinScheduler 在联想的落地实践中涉及的改造点
后期规划(Roadmap)

统一调度中心的需求背景介绍

定时任务对每个开发人员来讲是一个常见的业务场景，我们通常都会遇到需要对数据进行备份、同步。一般的解决方式最开始会选用 Linux Crontab、基于 Spring 开发定时的任务，随着定时任务的需求越来越多，如何更好更方便的管理定时任务的生命周期，这时候统一调度系统的需求就呼之欲出了。

需求收集

在联想内部也是基于以上类似的背景需求，收集到公司其他业务部门一些迫切的需求，如下所示：

支持丰富的任务类型的需求：

支持定时通知任务。
支持 ETL 任务。
支持 HTTP 任务执行链。

方便对任务进行监控、统一管理类的需求：

对任务实时监控。
管理多种任务类型。
业务系统开发的定时任务方便统一管理。
任务脚本便于管理和维护。

保证多任务正确、准时触发类需求：

任务调度需要保证可靠性。
上下游依赖的任务需要事件通知触发机制。

需求抽象汇总

高可用：

Master 节点支持 HA 模式。
Worker 节点支持分布式。

支持丰富的任务类型和用户友好性能：

支持多种任务类型。
轻松定义复杂的任务依赖关系。

轻量化：

易操作，通过 UI 方便手动调度、手动暂停/停止/恢复，同时支持失败重试/告警、从指定节点恢复失败、Kill 任务等操作。

支持业务隔离性：

支持多租户。

资源线性可扩展：

随着业务任务接入越来越多，方便线性扩展集群，保证任务的性能。

业务可扩展：

便于业务系统二次开发。

为什么会选择DolphinScheduler

作为统一调度中心？

通过以下点四点来介绍，我们最终选择 Apache DolphinScheduler 作为统一调度中心的原因：

调度系统调研对比
DolphinScheduler 核心功能介绍
DolphinScheduler 架构设计
DolphinScheduler 社区发展

调度系统调研对比

当时，我们通过调研 Apache DolphinScheduler、XXL-JOB、AirFlow，并基于以下几点选用了 Apache DolphinScheduler：

高可靠，支持集群HA，集群去中心化。
简单易用，DAG 监控界面，所有流程定义可视化，通过托拉拽任务定制 DAG，通过 API 与第三方系统对接，支持一键部署。
丰富的使用场景，支持多租户、多种任务类型、支持暂定恢复等操作。
高扩展，Master 和 Worker 支持动态上下线、支持自定义任务类型。
社区活跃度高。

DolphinScheduler 核心功能介绍

DAG 编排

DolphinScheduler 通过拖拽将 Task 以 DAG 的方式组装起来。通过 UI 可以实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定的节点恢复失败、暂定以及 Kill 任务等操作。支持丰富的使用场景，提供近20多种任务类型。

任务类型主要分为两个类：逻辑任务和物理任务，逻辑任务包含子流程、依赖节点、条件任务等。物理任务包含 Flink、Spark, Hive, M/R, Python、Shell 任务等。

上图是工作流编排页面，保存之后会生成工作流定义。

工作流定义

工作流定义列表提供了编辑、上线、下线、定时、运行、删除等操作等操作功能。

对某个工作流定义点击按钮，操作之后会生成工作流实例。

工作流实例

工作流实例中可以看到任务的运行类型、调度时间、运行时常、运行状态等。我们可以对正在运行工作流进行停止、暂停等操作，也可以对已经终止的流程进行重跑、删除等操作。

每个工作流实例包含1个或者多个任务实例。

任务实例

点击工作流实例名称，可跳转到工作流实例 DAG 图查看任务状态，或者点击操作列中的“查看日志”按钮，可以查看任务执行的日志情况。

2.X 版本新特性

任务结果参数的传递。
新增工作流血缘关系 UI，可以清晰的看到工作流的状态（在线、下线）。
新增任务类型：Switch（分支节点）、SeaTunnel(原名WaterDrop）（ETL节点）。
拆分工作流定义和任务之间的关系。
新增工作流版本管理。

DolphinScheduler 架构设计

社区贡献

DolphinScheduler1.2 架构

在 1.2 版本中，Master、Worker 采用无中心设计，Master 主要负责 DAG 切分，任务的提交以及监控，监听与其他 Master 和 Worker 的健康状态以及容错处理。Worker 主要负责维护任务的生命周期管理，Worker 启动的时候会向 ZooKeeper 注册临时节点并维持心跳。

1.2 架构的不足之处，在于任务队列基于 ZooKeeper 实现。Master 将任务数据存放到任务队列，Worker 通过分布式锁的方式去消费任务队列来执行任务，造成了延迟任务开始执行的时间。另外为保证任务队列的性能，ZooKeeper 节点中并未存储执行任务所需的全部数据。许多任务的元数据如租户，队列和任务实例信息等都需要由 Worker 操作数据库进行获取，对于复杂的工作流，时效性、任务的吞吐量、数据库压力都会成为调度系统的瓶颈。所以在 1.3 的架构设计中，我们着重考虑到减少 Worker 的压力，设计了如下新架构。

DolphinScheduler 1.3 架构

在 1.3版本中，Master 职能更加丰富，Worker 则更加专注于执行。

任务队列基于 Netty 实现。Worker 去除数据库操作，只负责任务的运行，职责更单一。Master 和 Worker 直接通信进行任务分发，降低调度延迟。Master 多种策略分发任务，Worker 节点负载均衡策略：随机、轮询以及 CPU 和内存的线性加权多种负载均衡。

DolphinScheduler 2.X 架构

新增可扩展设计能力

所有扩展点都采用 SPI 插件化实现，如：注册中心 SPI、数据源 SPI、任务插件 SPI、资源存储 SPI 、告警 SPI，SPI 设计保持简洁，不过多依赖第三方 JAR 包，各个插件保持独立。

高性能：Master 重构

2.0版本对 Master 进行了重构，主要优化点是去分布式锁和减少线程的利用。

Master 重构-去分布式锁方案

在 1.0 的架构中多个 Master 共同工作，和 DB 交互需要借助分布式锁，导致并发会降低。2.0架构中，去掉了分布式锁，当 Master 上下线的时候会根据自己的分片编号用合适的算发计算出自己的 command 的槽位，Master 根据槽位查询数据库获得 command，并生成工作流实例，然后来构建 DAG，生成任务实例，提交执行任务。

Master 重构-线程池工作关系

1.0 架构中的线程池使用比较多，每个工作流都会创建一个任务线程池，造成资源的大量浪费。2.0架构减少了线程池的使用。

MasterSchedulerService 负责从 Command 表中分片获取 command，构建工作流实例，启动 WorkflowExecuteThread 处理，WorkflowExecuteThread 负责构建 DAG、DAG 切分、生成任务实例、提交到任务队列。同时负责处理任务状态和工作流状态变化。StateEventProcessor 负责接收 Master 和 Worker 发过来的任务状态和工作流状态变化事件，并提交 WorkflowExecuteThread 处理状态，StateWheelExecuteThread 负责任务或者工作流的超时监控。

DolphinScheduler 社区发展

通过以上关键性的指标可以看到从进入孵化器、从孵化器毕业，一直到现在，DolphinScheduler 在持续不断地健康发展。

为什么选择DolphinScheduler？

基于以上的几点，我们最终选择了 Apache DolphinScheduler，以下特性非常符合我们的业务需求：

支持复杂的依赖调度。
支持任务失败重试。
任务告警机制。
支持资源文件在线上传和管理。
支持更多的丰富任务类型，如：Spark、shell、MR、Hive、python 等。
支持集群高可用。
可视化 DAG 界面。
支持多租户、权限管理。
简单易用、高扩展。

DolphinScheduler 在联想的

落地实践中涉及的改造点

为了支持业务部门的需求，联想内部对 Apache DolphinScheduler 做了如下几点的改造：

HTTP 任务参数传递
引入 Java Client
接入安全认证
项目全局参数改造

HTTP 任务参数传递

在 2.X 的版本中 DolphinScheduler 已经支持了 shell、sql 任务参数的传递，但是 http 任务的参数传递还需要自研。

上面的图中可以看到，在上一个 Http 任务请求参数定义时，通过 OUT 来指定输出结果的变量。

而在下一个 Http 任务请求参数中来引用上一个 Http 输出结果的变量，这样就实现上下游依赖的 Http 任务参数的传递。

引入 Java Client

Java Client（执行器）是基于 Spring 开发。

执行器任务不会纳入到 DolphinScheduler 的集群里来管理。Worker 可以调用 Java Client 进程的多个业务任务。另外，执行器的日志可以通过 SDK提供的日志类 TaskLogger.log 来打印出来，通过 UI 去查看。

Worker 如何调用 Java Client 进程的多个业务任务呢？

示例：我们在开发执行器的时候，定义业务任务方法 lenovoDemoJobHandler，在方法名上面加上类似的注@DolphinJavaMethodTask("lenovoDemoJobHandler")，通过以下 UI 指定业务任务方法以及执行器的地址，Worker 就会调用执行器对应的业务任务方法了。

接入安全认证

接入联想内部的认证，这块就不过多介绍了。

项目全局参数改造

我们首先看下在 DolphinScheduler 里面支持那些参数。

首先是任务级别的参数，支持在每个任务里面自定义任务的局部参数，设置任务级别的参数后，参数优先级别是：任务参数> 工作流定义全局参数。

下图是设置任务参数：

如果在引入项目全局参数后，参数优先级别是：任务参数> 工作流定义全局参数 > 项目全局参数，下图是设置：

下图是任务参数、工作流定义全局参数、项目全局参数优先级顺序。

我们也可以修改工作流定义的启动参数，下图是设置工作流定义的启动参数：

加入工作流定义的启动参数后，参数的优先级别谁发生稍微的变化，任务参数 > 工作流定义启动参数 >工作流定义参数 > 项目全局参数。下图是优先级顺序：

后期规划(Roadmap)

目前社区已经支持了 3.0 版本，有以下几个改进点：

UI 重构
支持数据质量
支持任务组
多种任务类型

UI 重构

全新 UI，前端代码更健壮。

数据质量

通过拖拉拽生成数据质量任务，内嵌十种数据集校验规则。

支持在工作流运行前进行数据质量校验过程，通过在数据质量功能模块中，由用户自定义数据质量的校验规则，实现了任务运行过程中对数据质量的严格控制和运行结果的监控。

任务组

任务组主要用于控制任务实例并发并明确组内优先级。用户在新建任务定义时，可配置当前任务对应的任务组，并配置任务在任务组内运行的优先级。当任务配置了任务组后，任务的执行除了要满足上游任务全部成功外，还需要满足当前任务组正在运行的任务小于资源池的大小。当大于或者等于资源池大小时，任务会进入等待状态等待下一次检查。当任务组中多个任务同时进到待运行队列中时，会先运行优先级高的任务。