[游戏开发]elastic-job入门(二）

一、elastic-job入门

1.1、Elastic-Job介绍

我们可以通过https://shardingsphere.apache.org/elasticjob/

二、快速入门

2.1、环境搭建

• JDK1.7以上
• Maven3.0.4以上
• Zookeeper3.4.6以上

1.Zookeeper安装启动
2.创建Maven工程

2.1.1 导包

  <dependency>
            <groupId>com.dangdang</groupId>
            <artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId>
            <version>2.1.5</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>1.18.20</version>
        </dependency>

2.1.2.定义任务

核心：实现SimpleJob接口，重写execute方法

public class FileBackupJob implements SimpleJob {
    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        System.out.println("demo task job .............");
        System.out.println("作业名称："+shardingContext.getJobName());//作业
        System.out.println("作业任务ID："+shardingContext.getTaskId());
        System.out.println("分片总数："+shardingContext.getShardingTotalCount());
        System.out.println("作业自定义参数："+shardingContext.getJobParameter());
        System.out.println("分片项："+shardingContext.getShardingItem());
        System.out.println("作业分片参数："+shardingContext.getShardingParameter());

    }
}

2.1.3.任务调度

①配置zookeeper配置中心

//zk配置数据 zk地址端口，namespace
        ZookeeperConfiguration zookeeperConfiguration = new ZookeeperConfiguration("127.0.0.1:2181",
                "mbw-job-demo-quick-start");
        //配置注册中心
        CoordinatorRegistryCenter zookeeperRegistryCenter = new ZookeeperRegistryCenter(zookeeperConfiguration);
        zookeeperRegistryCenter.init();

②配置任务

//任务配置，任务名称 cron表达式（每2秒执行一次），任务分片数
        JobCoreConfiguration jobConfig = JobCoreConfiguration.newBuilder("quick-start-demo", "*/2 * * * * ?",1).build();
        //构建任务，参数为任务配置和任务类
        SimpleJobConfiguration simpleJobConfiguration = new SimpleJobConfiguration(jobConfig, DemoJob.class.getName());

③启动任务

//启动任务
        new JobScheduler(zookeeperRegistryCenter, LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfiguration).build()).init();

④测试效果：

三、工作原理

3.1、整体架构

• App：应用程序，内部包含任务执行业务逻辑和Elastic-Job-Lite组件，其中执行任务需要实现ElasticJob接口完成与Elastic-Job-Lite组件的集成，并进行任务的相关配置。应用程序可启动多个实例，也就出现了多个任务执行实例。

• Elastic-Job-Lite:Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务，此组件负责任务的调度，并产生日志及任务调度记录。无中心化，是指没有调度中心这一概念，每个运行在集群中的作业服务器都是对等的，各个作业节点是自治的、平等的、节点之间通过注册中心进行分布式协调。我们可以看到里面有Schedule trigger调度策略，当有多个实例去共同处理任务调度时，有一个Leader Election一个Leader的选举，当然作业还可以进行Shard分片等等。

• Registry：以Zookeeper作为Elastic-Job的注册中心组件，存储了执行任务的相关信息。同时，Elastic-Job利用该组件进行执行任务实例的选举。

• Console:Elastic-Job提供了运维平台，它通过读取Zookeeper数据展现任务执行状态，或更新Zookeeper数据修改全局配置。通过Elastic-Job-Lite组件产生的数据来查看任务执行历史记录。

  应用程序在启动时，在其内嵌的Elastic-Job-Lite组件会向Zookeeper注册该实例的信息，并触发选举（此时可能已经启动了该应用程序的其他实例），从众多实例中选举出一个Leader，让其执行任务。当到达任务执行时间时，Elastic-Job-Lite组件会调用由应用程序实现的任务业务逻辑，任务执行后会产生任务执行记录。当应用程序的某一个实例宕机时，Zookeeper组件会感知到并重新触发leader选举。

3.2、zookeeper的作用

• Elastic-Job依赖ZooKeeper完成对执行任务信息的存储（如任务名称、任务参与实例、任务执行策略等）；

首先我们之前执行的demo，其实zookeeper就已经将执行任务的信息存储在里面了，我们可以打开客户端大致看一下：
在命名空间下/任务/config保存了任务的信息，比如任务名称，class等等

• Elastic-Job依赖ZooKeeper实现选举机制，在任务执行实例数量变化时（如在快速上手中的启动新实例或停止实例），会触发选举机制来决定让哪个实例去执行该任务。

四.elasticjob整合springboot

①引入springboot及EJ结合spring的依赖,

<dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>com.dangdang</groupId>
                <artifactId>elastic-job-lite-spring</artifactId>
                <version>2.1.5</version>
            </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
            <artifactId>quartz</artifactId>
            <version>2.3.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.dangdang</groupId>
            <artifactId>elastic-job-lite-core</artifactId>
            <version>2.1.5</version>
        </dependency>

② 配置文件
主要分为自定义注册中心配置数据和自定义任务相关配置数据

spring:
  application:
    name: ej-springboot
server:
  port: 9090
job:
  regCenter:
    serverList: 127.0.0.1:2181
    namespace: mbw-job-demo-springboot
  demojob:
    className: com.mbw.job.DemoJob
    cron: "*/5 * * * * ?"
    shardingTotalCount: 1
    jobName: "demo-springboot"
  hellojob:
    className: com.mbw.job.HelloJob
    cron: "*/5 * * * * ?"
    shardingTotalCount: 1
    jobName: "hello-springboot"

③ 配置类
注册中心配置类：
这里唯一不同的可能就是将之前的注册中心的init初始化方法：

 zookeeperRegistryCenter.init();

放到了注解中

@Bean(initMethod = "init")

我们知道，spring在创建bean对象之后就会调用initMethod指定的初始化回调方法。

package com.mbw.job.config;

import com.dangdang.ddframe.job.reg.zookeeper.ZookeeperConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class ZkConfig {
    @Bean(initMethod = "init")
    public ZookeeperRegistryCenter zookeeperRegistryCenter(@Value("${job.regCenter.serverList}") String serverList,
                                                           @Value("${job.regCenter.namespace}")String nameSpace){
        ZookeeperConfiguration zookeeperConfiguration = new ZookeeperConfiguration(serverList, nameSpace);
        return new ZookeeperRegistryCenter(zookeeperConfiguration);
    }

}

任务配置类：
该配置类用于DemoJob任务的配置，需要任务类类名，任务名，cron表达式，分片总数即可完成LiteJob配置。然后再通过LiteJobConfiguration和任务类，注册中心就可完成该任务类的所有配置。

package com.mbw.job.config;

import com.dangdang.ddframe.job.config.JobCoreConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.config.simple.SimpleJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.api.JobScheduler;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.config.LiteJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.spring.api.SpringJobScheduler;
import com.dangdang.ddframe.job.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;
import com.mbw.job.DemoJob;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class DemoJobConfig {
    //cron表达式
    @Value("${job.demojob.cron}")
    private  String corn;
    //分片总数
    @Value("${job.demojob.shardingTotalCount}")
    private Integer shardingTotalCount;
    //任务名
    @Value("${job.demojob.jobName}")
    private  String jobName;
    //类名
    @Value("${job.demojob.className}")
    private  String className;
    @Bean
    public DemoJob demoJob(){
        return new DemoJob();
    }

    @Bean(initMethod = "init")
    public JobScheduler demoJobScheduler(DemoJob demoJob, ZookeeperRegistryCenter zookeeperRegistryCenter){
        return new SpringJobScheduler(demoJob,zookeeperRegistryCenter,
                getLiteJobConfiguration(className,jobName,corn,shardingTotalCount));
    }
    private LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration(String jobClassName, String jobName, String cron, Integer shardingTotalCount){
        JobCoreConfiguration jobCoreConfiguration = JobCoreConfiguration.newBuilder(jobName, cron, shardingTotalCount).build();
        SimpleJobConfiguration simpleJobConfiguration = new SimpleJobConfiguration(jobCoreConfiguration, jobClassName);
        return LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfiguration).overwrite(true).build();

    }
}

多个job采用多个配置即可：
比方该类就是HelloJob任务类的配置

package com.mbw.job.config;

import com.dangdang.ddframe.job.config.JobCoreConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.config.simple.SimpleJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.api.JobScheduler;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.config.LiteJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.spring.api.SpringJobScheduler;
import com.dangdang.ddframe.job.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;
import com.mbw.job.HelloJob;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class HelloJobConfig {
    @Value("${job.hellojob.cron}")
    private  String corn;
    @Value("${job.hellojob.shardingTotalCount}")
    private Integer shardingTotalCount;

    @Value("${job.hellojob.jobName}")
    private  String jobName;
    @Value("${job.hellojob.className}")
    private  String className;
    @Bean
    public HelloJob helloJob(){
        return new HelloJob();
    }

    @Bean(initMethod = "init")
    public JobScheduler helloJobScheduler(HelloJob helloJob, ZookeeperRegistryCenter zookeeperRegistryCenter){
        return new SpringJobScheduler(helloJob,zookeeperRegistryCenter,
                getLiteJobConfiguration(className,jobName,corn,shardingTotalCount));
    }

    private LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration(String jobClassName, String jobName, String cron, Integer shardingTotalCount){
        JobCoreConfiguration jobCoreConfiguration = JobCoreConfiguration.newBuilder(jobName, cron, shardingTotalCount).build();
        SimpleJobConfiguration simpleJobConfiguration = new SimpleJobConfiguration(jobCoreConfiguration, jobClassName);
        LiteJobConfiguration liteJobConfiguration = LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfiguration).overwrite(true).build();
        return liteJobConfiguration;

    }
}

④任务
DemoJob

package com.mbw.job;

import com.dangdang.ddframe.job.api.ShardingContext;
import com.dangdang.ddframe.job.api.simple.SimpleJob;

import java.time.LocalDateTime;


public class DemoJob implements SimpleJob {
    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        System.out.println(LocalDateTime.now()+"=========================demo job start =========================");
        System.out.println("作业名称："+shardingContext.getJobName());//作业
        System.out.println("作业任务ID："+shardingContext.getTaskId());
        System.out.println("分片总数："+shardingContext.getShardingTotalCount());
        System.out.println("作业自定义参数："+shardingContext.getJobParameter());
        System.out.println("分片项："+shardingContext.getShardingItem());
        System.out.println("作业分片参数："+shardingContext.getShardingParameter());
        System.out.println("=========================demo job end! =========================");
    }
}

HelloJob:

package com.mbw.job;

import com.dangdang.ddframe.job.api.ShardingContext;
import com.dangdang.ddframe.job.api.simple.SimpleJob;

import java.time.LocalDateTime;

public class HelloJob implements SimpleJob {
    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        System.out.println(LocalDateTime.now()+"=========================hello job start =========================");
        System.out.println("hello:作业名称："+shardingContext.getJobName());//作业
        System.out.println("hello:作业任务ID："+shardingContext.getTaskId());
        System.out.println("hello:分片总数："+shardingContext.getShardingTotalCount());
        System.out.println("hello:作业自定义参数："+shardingContext.getJobParameter());
        System.out.println("hello:分片项："+shardingContext.getShardingItem());
        System.out.println("hello:作业分片参数："+shardingContext.getShardingParameter());
        System.out.println("=========================hello job end! =========================");
    }
}

启动后测试效果：
可以看到启动2个线程分别处理2个任务

zk节点信息：

五.作业分片

5.1 概念

作业分片是指任务的分布式执行，需要将一个任务拆分为多个独立的任务项，然后由分布式的应用实例分别执行某一个或几个分片项。
例如：Elastic-Job快速入门中文件备份的例子，现有2台服务器，每台服务器分别跑一个应用实例。为了快速的执行作业，那么可以将作业分成4片，每个应用实例个执行2片。作业遍历数据的逻辑应为：实例1查找text和image类型文件执行备份；实例2查找radio和vedio类型文件执行备份。如果由于服务器扩容应用实例数量增加为4，则作业遍历数据的逻辑应为：4个实例分别处理text、image、radio、video类型的文件。
可以看到，通过对任务合理的分片化，从而达到任务并行处理的效果，最大限度的提高执行作业的吞吐量。
分片顶与业务处理解耦
Elastic-Job并不直接提供数据处理的功能，框架只会将分片项分配至各个运行中的作业服务器，开发者需要自行处理分片项与真实数据的对应关系。
最大限度利用资源
建议将分片项设置为大于服务器的数量，最好是大于服务器倍数的数量，作业将会合理的利用分布式资源，动态的分配分片项。

5.2 demo代码

在springboot的基础之上，以person表，根据性别 sex（1：男，0：女）来分片，分2个sharding,启动2个实例来运行任务。

5.2.1 maven依赖

新增mysql驱动，mybatis-plus相关依赖。

    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>5.1.47</version>
    </dependency>
      <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.4.3.1</version>
      </dependency>

5.2.2 Person 实体类以及建表语句

建person表语句：

CREATE TABLE `person` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `sex` tinyint(2) DEFAULT NULL COMMENT '1：男 0：女',
  `age` int(3) DEFAULT NULL,
  `state` int(2) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1001 DEFAULT CHARSET=utf8;

Person实体类：

package com.mbw.job.pojo;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

import java.io.Serializable;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Person implements Serializable {
    private int id;
    private String name;
    private int sex;
    private int age;
    private int state;
}

5.2.3 模拟业务实现

我们首先对mybatis进行相关配置
MybatisConfig

package com.mbw.job.config;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.MybatisPlusInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.OptimisticLockerInnerInterceptor;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.inner.PaginationInnerInterceptor;
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;

@MapperScan("com.mbw.job.mapper") //之前在启动类加上的扫描mapper，现在放在这里
@EnableTransactionManagement //默认开启,事务管理注解
@Configuration //配置类
public class MybatisConfig {
    @Bean
    public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
        MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor = new MybatisPlusInterceptor();
        //加入乐观锁插件
        mybatisPlusInterceptor.addInnerInterceptor(new OptimisticLockerInnerInterceptor());
        //配置分页插件
        mybatisPlusInterceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor());
        return mybatisPlusInterceptor;
    }
}

PersonMapper,只需要继承baseMapper即可

package com.mbw.job.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.mbw.job.pojo.Person;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

@Mapper
public interface PersonMapper extends BaseMapper<Person> {
}

PersonService
主要提供三个方法
第一个插入一次性插入1000条随机数据用以测试
第二个用来查询前5条数据
第三个用来将查询的数据的state从0修改为1

 package com.mbw.job.service;

import com.mbw.job.pojo.Person;

import java.util.List;

public interface PersonService {
   void insert();
   void update(Person person);
   List<Person> queryPersonBySex(Integer sex);
}

PersonServiceImpl

package com.mbw.job.service;

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.update.UpdateWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.mbw.job.mapper.PersonMapper;
import com.mbw.job.pojo.Person;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;
import java.util.Random;

@Service
@Slf4j
public class PersonServiceImpl implements PersonService {

    @Resource
    private PersonMapper personMapper;

    @Override
    @Transactional
    public void insert() {
        Random random = new Random();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            Person randomPerson = Person.builder().name("mbw" + i)
                    .age(random.nextInt(100))
                    .sex(random.nextInt(2))
                    .state(0).build();
            personMapper.insert(randomPerson);
        }
    }

    @Override
    @Transactional
    public void update(Person person) {
       UpdateWrapper<Person> personUpdateWrapper = new UpdateWrapper<>();
       personUpdateWrapper.eq("id",person.getId()).set("state",1);
       log.info("处理任务：name:{},id:{},age:{}",person.getName(),person.getId(),person.getAge());
       personMapper.update(person,personUpdateWrapper);
    }

    @Override
    public List<Person> queryPersonBySex(Integer sex) {
        log.info("开始处理任务：sex:{}",sex==1?"男":"女");
        QueryWrapper<Person> personQueryWrapper = new QueryWrapper<>();
        personQueryWrapper.eq("sex", sex).eq("state", 0);
        Page<Person> personPage = new Page<>(1,5);
        Page<Person> personPageResult = personMapper.selectPage(personPage, personQueryWrapper);
        log.info("查询条数：num:{}",personPageResult.getRecords().size());
        return personPageResult.getRecords();
    }
}

5.2.4 application.yml

在之前的基础上加一个任务类的配置以及mybatis和spring.datasource相关配置
端口在启动参数配置，方便启动多个进程实例。

spring:
  application:
    name: ej-springboot
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    username: root
    password: ***********
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/es_job?characterEncoding=UTF-8&useSSL=false
server:
  port: ${port:9090}
job:
  regCenter:
    serverList: 127.0.0.1:2181
    namespace: mbw-job-demo-springboot
  demojob:
    className: com.mbw.job.DemoJob
    cron: "*/5 * * * * ?"
    shardingTotalCount: 1
    jobName: "demo-springboot"
  hellojob:
    className: com.mbw.job.HelloJob
    cron: "*/5 * * * * ?"
    shardingTotalCount: 1
    jobName: "hello-springboot"
  personJob:
    className: com.mbw.job.PersonJob
    cron: "*/5 * * * * ?"
    shardingTotalCount: 2
    jobName: "job-sharding-person"
    shardingParameter: "0=0,1=1" #分片参数，前面是分片序号，后面是分片数据 此处0代表女 1代表男



mybatis-plus:
  type-aliases-package: com.mbw.pojo
  configuration:
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
  mapper-locations: classpath*:/mapper/*.xml
  global-config:
    db-config:
      logic-delete-value: 1
      logic-not-delete-value: 0

5.2.5 具体任务实现

package com.mbw.job;

import com.dangdang.ddframe.job.api.ShardingContext;
import com.dangdang.ddframe.job.api.simple.SimpleJob;
import com.mbw.job.pojo.Person;
import com.mbw.job.service.PersonService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.CollectionUtils;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;

@Component
@Slf4j
public class PersonJob implements SimpleJob {

    @Resource
    private PersonService personService;
    @Value("${server.port}")
    private Integer port;

    @Override
    public void execute(ShardingContext context) {
        String taskId = context.getTaskId();
        String shardingParameter = context.getShardingParameter();
        log.info("端口：{},定时任务开始：taskId:{},shardingParameter:{}", port, taskId, shardingParameter);
        List<Person> people = personService.queryPersonBySex(Integer.valueOf(shardingParameter));
        if (!CollectionUtils.isEmpty(people)) {
            for (Person person : people) {
                personService.update(person);
            }
        }

    }
}

5.2.6 注册中心配置以及任务配置

注册中心配置类仍然与之前保持一致
我们再写一个对PersonJob的任务配置
其实与之前的一致，只是在最后的getLiteJobConfiguration()我们需要通过它的shardingItemParameters()去单独配置分片参数，通过该参数去进行分片。

package com.mbw.job.config;

import com.dangdang.ddframe.job.config.JobCoreConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.config.simple.SimpleJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.api.JobScheduler;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.config.LiteJobConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.job.lite.spring.api.SpringJobScheduler;
import com.dangdang.ddframe.job.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;
import com.mbw.job.PersonJob;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class PersonJobConfig {
    @Value("${job.personJob.cron}")
    private  String corn;

    @Value("${job.personJob.shardingTotalCount}")
    private Integer shardingTotalCount;

    //分片参数
    @Value("${job.personJob.shardingParameter}")
    private  String shardingParameter;

    @Value("${job.personJob.jobName}")
    private  String jobName;

    @Value("${job.personJob.className}")
    private  String className;


    @Bean(initMethod = "init")
    public JobScheduler helloJobScheduler(PersonJob personJob, ZookeeperRegistryCenter zookeeperRegistryCenter){
        return new SpringJobScheduler(personJob,zookeeperRegistryCenter,
                getLiteJobConfiguration(className,jobName,corn,shardingTotalCount));
    }

    private LiteJobConfiguration getLiteJobConfiguration(String jobClassName, String jobName, String cron, Integer shardingTotalCount){
        JobCoreConfiguration jobCoreConfiguration = JobCoreConfiguration.newBuilder(jobName, cron, shardingTotalCount)
                .shardingItemParameters(shardingParameter) //分片参数，前面是分片序号，后面是分片数据 此处0代表女 1代表男
                .build();

        SimpleJobConfiguration simpleJobConfiguration = new SimpleJobConfiguration(jobCoreConfiguration, jobClassName);
        return LiteJobConfiguration.newBuilder(simpleJobConfiguration).overwrite(true).build();
    }
}

5.2.7 测试数据准备

完成后我们先在测试类完成测试随机插入100条数据

package com.mbw.job;

import com.mbw.job.service.PersonService;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import javax.annotation.Resource;

@SpringBootTest
public class testInsert {
    @Resource
    private PersonService personService;

    @Test
    public void testInsert(){
        personService.insert();
    }

}

5.2.8 启动参数配置

配置2个启动参数，端口分别为9090，9091

5.2.9 测试结果

可见9090端口实例处理的是sex为男的分片，9091处理的是女，达到预期效果。

zookeeper节点信息：可以看出有2个sharding

数据库完成效果：

创作打卡挑战赛

赢取流量/现金/CSDN周边激励大奖