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标题: 一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析 [打印本页]
作者: 玛卡巴卡的卡巴卡玛    时间: 2022-9-17 08:39
标题: 一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析
​
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https://github.com/apache/dolphinscheduler

本文目录

前言

研究Apache Dolphinscheduler也是机缘巧合，平时负责基于xxl-job二次开发出来的调度平台，因为遇到了并发性能瓶颈，到了不得不优化重构的地步，所以搜索市面上应用较广的调度平台以借鉴优化思路。
在阅读完DolphinScheduler代码之后，便生出了将其设计与思考记录下来的念头，这便是此篇文章的来源。因为没有正式生产使用，业务理解不一定透彻，理解可能有偏差，欢迎大家交流讨论。
1 DolphinScheduler的设计与策略

大家能关注DolphinScheduler那么一定对调度系统有了一定的了解，对于调度所涉及的到一些专有名词在这里就不做过多的介绍，重点介绍一下流程定义，流程实例，任务定义，任务实例。（没有作业这个概念确实也很新奇，可能是不想和Quartz的JobDetail重叠）。
1.1 分布式设计

分布式系统的架构设计基本分为中心化和去中心化两种，各有优劣，凭借各自的业务选择。
1.1.1 中心化

中心化设计比较简单，集群中的节点安装角色可以分为Master和Slave两种，如下图：

​
Master: Master的角色主要负责任务分发并监督Slave的健康状态，可以动态的将任务均衡到Slave上，以致Slave节点不至于“忙死”或”闲死”的状态。
中心化设计存在一些问题。
第一点，一旦Master出现了问题，则群龙无首，整个集群就会崩溃。
为了解决这个问题，大多数Master/Slave架构模式都采用了主备Master的设计方案，可以是热备或者冷备，也可以是自动切换或手动切换，而且越来越多的新系统都开始具备自动选举切换Master的能力,以提升系统的可用性。
第二点，如果Scheduler在Master上，虽然可以支持一个DAG中不同的任务运行在不同的机器上，但是会产生Master的过负载。如果Scheduler在Slave上，一个DAG中所有的任务都只能在某一台机器上进行作业提交，在并行任务比较多的时候，Slave的压力可能会比较大。
xxl-job就是采用这种设计方式，但是存在相应的问题。管理器(admin)宕机集群会崩溃，Scheduler在管理器上，管理器负责所有任务的校验和分发，管理器存在过载的风险,需要开发者想方案解决。
1.1.2 去中心化


​
在去中心化设计里，通常没有Master/Slave的概念，所有的角色都是一样的，地位是平等的，去中心化设计的核心设计在于整个分布式系统中不存在一个区别于其他节点的“管理者”，因此不存在单点故障问题。
但由于不存在“管理者”节点所以每个节点都需要跟其他节点通信才得到必须要的机器信息，而分布式系统通信的不可靠性，则大大增加了上述功能的实现难度。实际上，真正去中心化的分布式系统并不多见。
反而动态中心化分布式系统正在不断涌出。在这种架构下，集群中的管理者是被动态选择出来的，而不是预置的，并且集群在发生故障的时候，集群的节点会自发的举行会议来选举新的管理者去主持工作。
一般都是基于Raft算法实现的选举策略。Raft算法，目前社区也有相应的PR，还没合并。
DolphinScheduler的去中心化是Master/Worker注册到注册中心，实现Master集群和Worker集群无中心。
1.2 DophinScheduler架构设计

随手盗用一张官网的系统架构图，可以看到调度系统采用去中心化设计，由UI，API，MasterServer，Zookeeper，WorkServer，Alert等几部分组成。

​
API: API接口层，主要负责处理前端UI层的请求。该服务统一提供RESTful api向外部提供请求服务。接口包括工作流的创建、定义、查询、修改、发布、下线、手工启动、停止、暂停、恢复、从该节点开始执行等等。
MasterServer: MasterServer采用分布式无中心设计理念，MasterServer集成了Quartz，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。WorkServer:WorkerServer也采用分布式无中心设计理念，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。
ZooKeeper: ZooKeeper服务，系统中的MasterServer和WorkerServer节点都通过ZooKeeper来进行集群管理和容错。另外系统还基于ZooKeeper进行事件监听和分布式锁。
**Alert:**提供告警相关接口，接口主要包括两种类型的告警数据的存储、查询和通知功能，支持丰富的告警插件自由拓展配置。
1.3 容错问题

容错分为服务宕机容错和任务重试，服务宕机容错又分为Master容错和Worker容错两种情况;
1.3.1 宕机容错

服务容错设计依赖于ZooKeeper的Watcher机制，实现原理如图：

​
其中Master监控其他Master和Worker的目录，如果监听到remove事件，则会根据具体的业务逻辑进行流程实例容错或者任务实例容错，容错流程图相对官方文档里面的流程图，人性化了些，大家可以参考一下，具体如下所示。

ZooKeeper Master容错完成之后则重新由DolphinScheduler中Scheduler线程调度，遍历 DAG 找到“正在运行”和“提交成功”的任务，对“正在运行”的任务监控其任务实例的状态，对“提交成功”的任务需要判断Task Queue中是否已经存在，如果存在则同样监控任务实例的状态，如果不存在则重新提交任务实例。

Master Scheduler线程一旦发现任务实例为” 需要容错”状态，则接管任务并进行重新提交。注意由于” 网络抖动”可能会使得节点短时间内失去和ZooKeeper的心跳，从而发生节点的remove事件。
对于这种情况，我们使用最简单的方式，那就是节点一旦和ZooKeeper发生超时连接，则直接将Master或Worker服务停掉。
1.3.2 失败重试

这里首先要区分任务失败重试、流程失败恢复、流程失败重跑的概念：
接下来说正题，我们将工作流中的任务节点分了两种类型。
每一个业务节点都可以配置失败重试的次数，当该任务节点失败，会自动重试，直到成功或者超过配置的重试次数。逻辑节点不支持失败重试。但是逻辑节点里的任务支持重试。
如果工作流中有任务失败达到最大重试次数，工作流就会失败停止，失败的工作流可以手动进行重跑操作或者流程恢复操作。
1.4 远程日志访问

由于Web(UI)和Worker不一定在同一台机器上，所以查看日志不能像查询本地文件那样。
有两种方案：
介于考虑到尽可能的DolphinScheduler的轻量级性，所以选择了RPC实现远程访问日志信息，具体代码的实践见2.8章节。
2 DolphinScheduler源码分析

上一章的讲解可能初步看起来还不是很清晰，本章的主要目的是从代码层面一一介绍第一张讲解的功能。关于系统的安装在这里并不会涉及，安装运行请大家自行探索。
2.1 工程模块介绍与配置文件

2.1.1 工程模块介绍

2.1.2 配置文件

dolphinscheduler-common common.properties
  1. #本地工作目录,用于存放临时文件
  2. data.basedir.path=/tmp/dolphinscheduler
  3. #资源文件存储类型: HDFS,S3,NONE
  4. resource.storage.type=NONE
  5. #资源文件存储路径
  6. resource.upload.path=/dolphinscheduler
  7. #hadoop是否开启kerberos权限
  8. hadoop.security.authentication.startup.state=false
  9. #kerberos配置目录
  10. java.security.krb5.conf.path=/opt/krb5.conf
  11. #kerberos登录用户
  12. login.user.keytab.username=hdfs-mycluster@ESZ.COM
  14. #kerberos登录用户keytab
  15. login.user.keytab.path=/opt/hdfs.headless.keytab
  17. #kerberos过期时间,整数,单位为小时
  18. kerberos.expire.time=2
  19. #        如果存储类型为HDFS,需要配置拥有对应操作权限的用户
  20. hdfs.root.user=hdfs
  21. #请求地址如果resource.storage.type=S3,该值类似为: s3a://dolphinscheduler. 如果resource.storage.type=HDFS, 如果 hadoop 配置了 HA,需要复制core-site.xml 和 hdfs-site.xml 文件到conf目录
  22. fs.defaultFS=hdfs://mycluster:8020
  23. aws.access.key.id=minioadmin
  24. aws.secret.access.key=minioadmin
  25. aws.region=us-east-1
  26. aws.endpoint=http://localhost:9000
  27. # resourcemanager port, the default value is 8088 if not specified
  28. resource.manager.httpaddress.port=8088
  29. #yarn resourcemanager 地址, 如果resourcemanager开启了HA, 输入HA的IP地址(以逗号分隔),如果resourcemanager为单节点, 该值为空即可
  30. yarn.resourcemanager.ha.rm.ids=192.168.xx.xx,192.168.xx.xx
  31. #如果resourcemanager开启了HA或者没有使用resourcemanager,保持默认值即可. 如果resourcemanager为单节点,你需要将ds1 配置为resourcemanager对应的hostname
  32. yarn.application.status.address=http://ds1:%s/ws/v1/cluster/apps/%s
  33. # job history status url when application number threshold is reached(default 10000, maybe it was set to 1000)
  34. yarn.job.history.status.address=http://ds1:19888/ws/v1/history/mapreduce/jobs/%s
  36. # datasource encryption enable
  37. datasource.encryption.enable=false
  39. # datasource encryption salt
  40. datasource.encryption.salt=!@#$%^&*
  42. # data quality option
  43. data-quality.jar.name=dolphinscheduler-data-quality-dev-SNAPSHOT.jar
  45. #data-quality.error.output.path=/tmp/data-quality-error-data
  47. # Network IP gets priority, default inner outer
  49. # Whether hive SQL is executed in the same session
  50. support.hive.oneSession=false
  52. # use sudo or not, if set true, executing user is tenant user and deploy user needs sudo permissions; if set false, executing user is the deploy user and doesn't need sudo permissions
  53. sudo.enable=true
  55. # network interface preferred like eth0, default: empty
  56. #dolphin.scheduler.network.interface.preferred=
  58. # network IP gets priority, default: inner outer
  59. #dolphin.scheduler.network.priority.strategy=default
  61. # system env path
  62. #dolphinscheduler.env.path=dolphinscheduler_env.sh
  64. #是否处于开发模式
  65. development.state=false
  67. # rpc port
  68. alert.rpc.port=50052
  70. # Url endpoint for zeppelin RESTful API
  71. zeppelin.rest.url=http://localhost:8080
复制代码
dolphinscheduler-api application.yaml
  1. server:
  2.   port: 12345
  3.   servlet:
  4.     session:
  5.       timeout: 120m
  6.     context-path: /dolphinscheduler/
  7.   compression:
  8.     enabled: true
  9.     mime-types: text/html,text/xml,text/plain,text/css,text/javascript,application/javascript,application/json,application/xml
  10.   jetty:
  11.     max-http-form-post-size: 5000000
  13. spring:
  14.   application:
  15.     name: api-server
  16.   banner:
  17.     charset: UTF-8
  18.   jackson:
  19.     time-zone: UTC
  20.     date-format: "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
  21.   servlet:
  22.     multipart:
  23.       max-file-size: 1024MB
  24.       max-request-size: 1024MB
  25.   messages:
  26.     basename: i18n/messages
  27.   datasource:
  28. #    driver-class-name: org.postgresql.Driver
  29. #    url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/dolphinscheduler
  30.     driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  31.     url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dolphinscheduler?useUnicode=true&serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
  32.     username: root
  33.     password: root
  34.     hikari:
  35.       connection-test-query: select 1
  36.       minimum-idle: 5
  37.       auto-commit: true
  38.       validation-timeout: 3000
  39.       pool-name: DolphinScheduler
  40.       maximum-pool-size: 50
  41.       connection-timeout: 30000
  42.       idle-timeout: 600000
  43.       leak-detection-threshold: 0
  44.       initialization-fail-timeout: 1
  45.   quartz:
  46.     auto-startup: false
  47.     job-store-type: jdbc
  48.     jdbc:
  49.       initialize-schema: never
  50.     properties:
  51.       org.quartz.threadPool:threadPriority: 5
  52.       org.quartz.jobStore.isClustered: true
  53.       org.quartz.jobStore.class: org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
  54.       org.quartz.scheduler.instanceId: AUTO
  55.       org.quartz.jobStore.tablePrefix: QRTZ_
  56.       org.quartz.jobStore.acquireTriggersWithinLock: true
  57.       org.quartz.scheduler.instanceName: DolphinScheduler
  58.       org.quartz.threadPool.class: org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
  59.       org.quartz.jobStore.useProperties: false
  60.       org.quartz.threadPool.makeThreadsDaemons: true
  61.       org.quartz.threadPool.threadCount: 25
  62.       org.quartz.jobStore.misfireThreshold: 60000
  63.       org.quartz.scheduler.makeSchedulerThreadDaemon: true
  64. #      org.quartz.jobStore.driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.PostgreSQLDelegate
  65.       org.quartz.jobStore.driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
  66.       org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval: 5000
  68. management:
  69.   endpoints:
  70.     web:
  71.       exposure:
  72.         include: '*'
  73.   metrics:
  74.     tags:
  75.       application: ${spring.application.name}
  77. registry:
  78.   type: zookeeper
  79.   zookeeper:
  80.     namespace: dolphinscheduler
  81. #    connect-string: localhost:2181
  82.     connect-string: 10.255.158.70:2181
  83.     retry-policy:
  84.       base-sleep-time: 60ms
  85.       max-sleep: 300ms
  86.       max-retries: 5
  87.     session-timeout: 30s
  88.     connection-timeout: 9s
  89.     block-until-connected: 600ms
  90.     digest: ~
  92. audit:
  93.   enabled: false
  95. metrics:
  96.   enabled: true
  98. python-gateway:
  99.   # Weather enable python gateway server or not. The default value is true.
  100.   enabled: true
  101.   # The address of Python gateway server start. Set its value to `0.0.0.0` if your Python API run in different
  102.   # between Python gateway server. It could be be specific to other address like `127.0.0.1` or `localhost`
  103.   gateway-server-address: 0.0.0.0
  104.   # The port of Python gateway server start. Define which port you could connect to Python gateway server from
  105.   # Python API side.
  106.   gateway-server-port: 25333
  107.   # The address of Python callback client.
  108.   python-address: 127.0.0.1
  109.   # The port of Python callback client.
  110.   python-port: 25334
  111.   # Close connection of socket server if no other request accept after x milliseconds. Define value is (0 = infinite),
  112.   # and socket server would never close even though no requests accept
  113.   connect-timeout: 0
  114.   # Close each active connection of socket server if python program not active after x milliseconds. Define value is
  115.   # (0 = infinite), and socket server would never close even though no requests accept
  116.   read-timeout: 0
  118. # Override by profile
  120. ---
  121. spring:
  122.   config:
  123.     activate:
  124.       on-profile: mysql
  125.   datasource:
  126.     driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  127.     url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dolphinscheduler?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
  128.   quartz:
  129.     properties:
  130.       org.quartz.jobStore.driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
复制代码
‍
dolphinscheduler-master application.yaml
  1. spring:
  2.   banner:
  3.     charset: UTF-8
  4.   application:
  5.     name: master-server
  6.   jackson:
  7.     time-zone: UTC
  8.     date-format: "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
  9.   cache:
  10.     # default enable cache, you can disable by `type: none`
  11.     type: none
  12.     cache-names:
  13.       - tenant
  14.       - user
  15.       - processDefinition
  16.       - processTaskRelation
  17.       - taskDefinition
  18.     caffeine:
  19.       spec: maximumSize=100,expireAfterWrite=300s,recordStats
  20.   datasource:
  21.     #driver-class-name: org.postgresql.Driver
  22.     #url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/dolphinscheduler
  23.     driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  24.     url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dolphinscheduler?useUnicode=true&serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
  25.     username: root
  26.     password:
  27.     hikari:
  28.       connection-test-query: select 1
  29.       minimum-idle: 5
  30.       auto-commit: true
  31.       validation-timeout: 3000
  32.       pool-name: DolphinScheduler
  33.       maximum-pool-size: 50
  34.       connection-timeout: 30000
  35.       idle-timeout: 600000
  36.       leak-detection-threshold: 0
  37.       initialization-fail-timeout: 1
  38.   quartz:
  39.     job-store-type: jdbc
  40.     jdbc:
  41.       initialize-schema: never
  42.     properties:
  43.       org.quartz.threadPool:threadPriority: 5
  44.       org.quartz.jobStore.isClustered: true
  45.       org.quartz.jobStore.class: org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
  46.       org.quartz.scheduler.instanceId: AUTO
  47.       org.quartz.jobStore.tablePrefix: QRTZ_
  48.       org.quartz.jobStore.acquireTriggersWithinLock: true
  49.       org.quartz.scheduler.instanceName: DolphinScheduler
  50.       org.quartz.threadPool.class: org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
  51.       org.quartz.jobStore.useProperties: false
  52.       org.quartz.threadPool.makeThreadsDaemons: true
  53.       org.quartz.threadPool.threadCount: 25
  54.       org.quartz.jobStore.misfireThreshold: 60000
  55.       org.quartz.scheduler.makeSchedulerThreadDaemon: true
  56. #      org.quartz.jobStore.driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.PostgreSQLDelegate
  57.       org.quartz.jobStore.driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
  58.       org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval: 5000
  60. registry:
  61.   type: zookeeper
  62.   zookeeper:
  63.     namespace: dolphinscheduler
  64. #    connect-string: localhost:2181
  65.     connect-string: 10.255.158.70:2181
  66.     retry-policy:
  67.       base-sleep-time: 60ms
  68.       max-sleep: 300ms
  69.       max-retries: 5
  70.     session-timeout: 30s
  71.     connection-timeout: 9s
  72.     block-until-connected: 600ms
  73.     digest: ~
  75. master:
  76.   listen-port: 5678
  77.   # master fetch command num
  78.   fetch-command-num: 10
  79.   # master prepare execute thread number to limit handle commands in parallel
  80.   pre-exec-threads: 10
  81.   # master execute thread number to limit process instances in parallel
  82.   exec-threads: 100
  83.   # master dispatch task number per batch
  84.   dispatch-task-number: 3
  85.   # master host selector to select a suitable worker, default value: LowerWeight. Optional values include random, round_robin, lower_weight
  86.   host-selector: lower_weight
  87.   # master heartbeat interval, the unit is second
  88.   heartbeat-interval: 10
  89.   # master commit task retry times
  90.   task-commit-retry-times: 5
  91.   # master commit task interval, the unit is millisecond
  92.   task-commit-interval: 1000
  93.   state-wheel-interval: 5
  94.   # master max cpuload avg, only higher than the system cpu load average, master server can schedule. default value -1: the number of cpu cores * 2
  95.   max-cpu-load-avg: -1
  96.   # master reserved memory, only lower than system available memory, master server can schedule. default value 0.3, the unit is G
  97.   reserved-memory: 0.3
  98.   # failover interval, the unit is minute
  99.   failover-interval: 10
  100.   # kill yarn jon when failover taskInstance, default true
  101.   kill-yarn-job-when-task-failover: true
  103. server:
  104.   port: 5679
  106. management:
  107.   endpoints:
  108.     web:
  109.       exposure:
  110.         include: '*'
  111.   metrics:
  112.     tags:
  113.       application: ${spring.application.name}
  115. metrics:
  116.   enabled: true
  118. # Override by profile
  120. ---
  121. spring:
  122.   config:
  123.     activate:
  124.       on-profile: mysql
  125.   datasource:
  126.     driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  127.     url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dolphinscheduler?useUnicode=true&serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
  128.   quartz:
  129.     properties:
  130.       org.quartz.jobStore.driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
复制代码
dolphinscheduler-worker application.yaml
  1. spring:
  2.   banner:
  3.     charset: UTF-8
  4.   application:
  5.     name: worker-server
  6.   jackson:
  7.     time-zone: UTC
  8.     date-format: "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"
  9.   datasource:
  10.     #driver-class-name: org.postgresql.Driver
  11.     #url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/dolphinscheduler
  12.     driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  13.     url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/dolphinscheduler?useUnicode=true&serverTimezone=UTC&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
  14.     username: root
  15.     #password: root
  16.     password:
  17.     hikari:
  18.       connection-test-query: select 1
  19.       minimum-idle: 5
  20.       auto-commit: true
  21.       validation-timeout: 3000
  22.       pool-name: DolphinScheduler
  23.       maximum-pool-size: 50
  24.       connection-timeout: 30000
  25.       idle-timeout: 600000
  26.       leak-detection-threshold: 0
  27.       initialization-fail-timeout: 1
  29. registry:
  30.   type: zookeeper
  31.   zookeeper:
  32.     namespace: dolphinscheduler
  33. #    connect-string: localhost:2181
  34.     connect-string: 10.255.158.70:2181
  35.     retry-policy:
  36.       base-sleep-time: 60ms
  37.       max-sleep: 300ms
  38.       max-retries: 5
  39.     session-timeout: 30s
  40.     connection-timeout: 9s
  41.     block-until-connected: 600ms
  42.     digest: ~
  44. worker:
  45.   # worker listener port
  46.   listen-port: 1234
  47.   # worker execute thread number to limit task instances in parallel
  48.   exec-threads: 100
  49.   # worker heartbeat interval, the unit is second
  50.   heartbeat-interval: 10
  51.   # worker host weight to dispatch tasks, default value 100
  52.   host-weight: 100
  53.   # worker tenant auto create
  54.   tenant-auto-create: true
  55.   # worker max cpuload avg, only higher than the system cpu load average, worker server can be dispatched tasks. default value -1: the number of cpu cores * 2
  56.   max-cpu-load-avg: -1
  57.   # worker reserved memory, only lower than system available memory, worker server can be dispatched tasks. default value 0.3, the unit is G
  58.   reserved-memory: 0.3
  59.   # default worker groups separated by comma, like 'worker.groups=default,test'
  60.   groups:
  61.     - default
  62.   # alert server listen host
  63.   alert-listen-host: localhost
  64.   alert-listen-port: 50052
  66. server:
  67.   port: 1235
  69. management:
  70.   endpoints:
  71.     web:
  72.       exposure:
  73.         include: '*'
  74.   metrics:
  75.     tags:
  76.       application: ${spring.application.name}
  78. metrics:
  79.   enabled: true
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主要关注数据库，quartz, zookeeper, masker, worker配置。
2.2 API主要任务操作接口

其他业务接口可以不用关注，只需要关注最最主要的流程上线功能接口，此接口可以发散出所有的任务调度相关的代码。
接口：/dolphinscheduler/projects/{projectCode}/schedules/{id}/online；此接口会将定义的流程提交到Quartz调度框架；代码如下：
public Map setScheduleState(User loginUser,                                                 long projectCode,                                                 Integer id,                                                 ReleaseState scheduleStatus) {         Map result = new HashMap();
Project project = projectMapper.queryByCode(projectCode);         // check project auth         boolean hasProjectAndPerm = projectService.hasProjectAndPerm(loginUser, project, result);         if (!hasProjectAndPerm) {             return result;         }
// check schedule exists         Schedule scheduleObj = scheduleMapper.selectById(id);
if (scheduleObj == null) {             putMsg(result, Status.SCHEDULE_CRON_NOT_EXISTS, id);             return result;         }         // check schedule release state         if (scheduleObj.getReleaseState() == scheduleStatus) {             logger.info("schedule release is already {},needn't to change schedule id: {} from {} to {}",                     scheduleObj.getReleaseState(), scheduleObj.getId(), scheduleObj.getReleaseState(), scheduleStatus);             putMsg(result, Status.SCHEDULE_CRON_REALEASE_NEED_NOT_CHANGE, scheduleStatus);             return result;         }         ProcessDefinition processDefinition = processDefinitionMapper.queryByCode(scheduleObj.getProcessDefinitionCode());         if (processDefinition == null || projectCode != processDefinition.getProjectCode()) {             putMsg(result, Status.PROCESS_DEFINE_NOT_EXIST, String.valueOf(scheduleObj.getProcessDefinitionCode()));             return result;         }         List processTaskRelations = processTaskRelationMapper.queryByProcessCode(projectCode, scheduleObj.getProcessDefinitionCode());         if (processTaskRelations.isEmpty()) {             putMsg(result, Status.PROCESS_DAG_IS_EMPTY);             return result;         }         if (scheduleStatus == ReleaseState.ONLINE) {             // check process definition release state             if (processDefinition.getReleaseState() != ReleaseState.ONLINE) {                 logger.info("not release process definition id: {} , name : {}",                         processDefinition.getId(), processDefinition.getName());                 putMsg(result, Status.PROCESS_DEFINE_NOT_RELEASE, processDefinition.getName());                 return result;             }             // check sub process definition release state             List subProcessDefineCodes = new ArrayList();             processService.recurseFindSubProcess(processDefinition.getCode(), subProcessDefineCodes);             if (!subProcessDefineCodes.isEmpty()) {                 List subProcessDefinitionList =                         processDefinitionMapper.queryByCodes(subProcessDefineCodes);                 if (subProcessDefinitionList != null && !subProcessDefinitionList.isEmpty()) {                     for (ProcessDefinition subProcessDefinition : subProcessDefinitionList) {                         /**                          * if there is no online process, exit directly                          */                         if (subProcessDefinition.getReleaseState() != ReleaseState.ONLINE) {                             logger.info("not release process definition id: {} , name : {}",                                     subProcessDefinition.getId(), subProcessDefinition.getName());                             putMsg(result, Status.PROCESS_DEFINE_NOT_RELEASE, String.valueOf(subProcessDefinition.getId()));                             return result;                         }                     }                 }             }         }
// check master server exists         List masterServers = monitorService.getServerListFromRegistry(true);
if (masterServers.isEmpty()) {             putMsg(result, Status.MASTER_NOT_EXISTS);             return result;         }
// set status         scheduleObj.setReleaseState(scheduleStatus);
scheduleMapper.updateById(scheduleObj);
try {             switch (scheduleStatus) {                 case ONLINE:                     logger.info("Call master client set schedule online, project id: {}, flow id: {},host: {}", project.getId(), processDefinition.getId(), masterServers);                     setSchedule(project.getId(), scheduleObj);                     break;                 case OFFLINE:                     logger.info("Call master client set schedule offline, project id: {}, flow id: {},host: {}", project.getId(), processDefinition.getId(), masterServers);                     deleteSchedule(project.getId(), id);                     break;                 default:                     putMsg(result, Status.SCHEDULE_STATUS_UNKNOWN, scheduleStatus.toString());                     return result;             }         } catch (Exception e) {             result.put(Constants.MSG, scheduleStatus == ReleaseState.ONLINE ? "set online failure" : "set offline failure");             throw new ServiceException(result.get(Constants.MSG).toString(), e);         }
putMsg(result, Status.SUCCESS);         return result;     }
  1. public void setSchedule(int projectId, Schedule schedule) {
  2.         logger.info("set schedule, project id: {}, scheduleId: {}", projectId, schedule.getId());
  4.         quartzExecutor.addJob(ProcessScheduleJob.class, projectId, schedule);
  5.     }
复制代码
[code]public void addJob(Class



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