分布式作业系统 Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业事件追踪

原创：老艿艿芋道源码 2019-05-13

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摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/job-event-trace/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

本文基于 Elastic-Job V2.1.5 版本分享

1. 概述2. 作业事件总线3. 作业事件3.1 作业状态追踪事件3.2 作业执行追踪事件3.3 作业事件数据库存储3.4 作业事件数据库查询4. 作业监听器

1. 概述

本文主要分享 Elastic-Job-Lite 作业事件追踪。

另外，Elastic-Job-Cloud 作业事件追踪 和 Elastic-Job-Lite 基本类似，不单独开一篇文章，记录在该文章里。如果你对 Elastic-Job-Cloud 暂时不感兴趣，可以跳过相应部分。

Elastic-Job 提供了事件追踪功能，可通过事件订阅的方式处理调度过程的重要事件，用于查询、统计和监控。Elastic-Job 目前订阅两种事件，基于关系型数据库记录事件。

涉及到主要类的类图如下( 打开大图 )：

以上类在 com.dangdang.ddframe.job.event 包，不仅为 Elastic-Job-Lite，而且为 Elastic-Job-Cloud 实现了事件追踪功能。
作业事件：粉色的类。
作业事件总线：黄色的类。
作业事件监听器：蓝色的类。

你行好事会因为得到赞赏而愉悦
同理，开源项目贡献者会因为 Star 而更加有动力
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2. 作业事件总线

JobEventBus，作业事件总线，提供了注册监听器、发布事件两个方法。

创建 JobEventBus 代码如下：

public final class JobEventBus {

    /**
     * 作业事件配置
     */
    private final JobEventConfiguration jobEventConfig;
    /**
     * 线程池执行服务对象
     */
    private final ExecutorServiceObject executorServiceObject;
    /**
     * 事件总线
     */
    private final EventBus eventBus;
    /**
     * 是否注册作业监听器
     */
    private boolean isRegistered;

    public JobEventBus() {
        jobEventConfig = null;
        executorServiceObject = null;
        eventBus = null;
    }

    public JobEventBus(final JobEventConfiguration jobEventConfig) {
        this.jobEventConfig = jobEventConfig;
        executorServiceObject = new ExecutorServiceObject("job-event", Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2);
        // 创建 异步事件总线
        eventBus = new AsyncEventBus(executorServiceObject.createExecutorService());
        // 注册 事件监听器
        register();
    }
}

JobEventBus 基于 Google Guava EventBus，在《Sharding-JDBC 源码分析 —— SQL 执行》「4.1 EventBus」有详细分享。这里要注意的是 AsyncEventBus( 异步事件总线 )，注册在其上面的监听器是异步监听执行，事件发布无需阻塞等待监听器执行完逻辑，所以对性能不存在影响。
使用 JobEventConfiguration( 作业事件配置 ) 创建事件监听器，调用 #register() 方法进行注册监听。
private void register() { try { eventBus.register(jobEventConfig.createJobEventListener()); isRegistered = true; } catch (final JobEventListenerConfigurationException ex) { log.error("Elastic job: create JobEventListener failure, error is: ", ex); } }

该方法是私有( private )方法，只能使用 JobEventConfiguration 创建事件监听器注册。当不传递该配置时，意味着不开启事件追踪功能。

发布作业事件

发布作业事件( JobEvent ) 代码如下：

// JobEventBus.java
public void post(final JobEvent event) {
   if (isRegistered && !executorServiceObject.isShutdown()) {
       eventBus.post(event);
   }
}

在 Elaistc-Job-Lite 里，LiteJobFacade 对 JobEventBus#post(...) 进行封装，提供给作业执行器( AbstractElasticJobExecutor )调用( Elastic-Job-Cloud 实际也进行了封装 )：

// LiteJobFacade.java
@Override
public void postJobExecutionEvent(final JobExecutionEvent jobExecutionEvent) {
   jobEventBus.post(jobExecutionEvent);
}

@Override
public void postJobStatusTraceEvent(final String taskId, final State state, final String message) {
   TaskContext taskContext = TaskContext.from(taskId);
   jobEventBus.post(new JobStatusTraceEvent(taskContext.getMetaInfo().getJobName(), taskContext.getId(),
           taskContext.getSlaveId(), Source.LITE_EXECUTOR, taskContext.getType(), taskContext.getMetaInfo().getShardingItems().toString(), state, message));
   if (!Strings.isNullOrEmpty(message)) {
       log.trace(message);
   }
}

TaskContext 通过 #from(…) 方法，对作业任务ID( taskId ) 解析，获取任务上下文。TaskContext 代码注释很完整，点击链接直接查看。

3. 作业事件

目前有两种作业事件( JobEvent )：

JobStatusTraceEvent，作业状态追踪事件。
JobExecutionEvent，作业执行追踪事件。

本小节分享两方面：

作业事件发布时机。
Elastic-Job 基于关系型数据库记录事件的表结构。

3.1 作业状态追踪事件

JobStatusTraceEvent，作业状态追踪事件。

代码如下：

public final class JobStatusTraceEvent implements JobEvent {

    /**
     * 主键
     */
    private String id = UUID.randomUUID().toString();
    /**
     * 作业名称
     */
    private final String jobName;
    /**
     * 原作业任务ID
     */
    @Setter
    private String originalTaskId = "";
    /**
     * 作业任务ID
     * 来自 {@link com.dangdang.ddframe.job.executor.ShardingContexts#taskId}
     */
    private final String taskId;
    /**
     * 执行作业服务器的名字
     * Elastic-Job-Lite，作业节点的 IP 地址
     * Elastic-Job-Cloud，Mesos 执行机主键
     */
    private final String slaveId;
    /**
     * 任务来源
     */
    private final Source source;
    /**
     * 任务执行类型
     */
    private final ExecutionType executionType;
    /**
     * 作业分片项
     * 多个分片项以逗号分隔
     */
    private final String shardingItems;
    /**
     * 任务执行状态
     */
    private final State state;
    /**
     * 相关信息
     */
    private final String message;
    /**
     * 记录创建时间
     */
    private Date creationTime = new Date();
}

ExecutionType，执行类型。
public enum ExecutionType {/** * 准备执行的任务. */ READY, /** * 失效转移的任务. */ FAILOVER }
Source，任务来源。
public enum Source { /** * Elastic-Job-Cloud 调度器 */ CLOUD_SCHEDULER, /** * Elastic-Job-Cloud 执行器 */ CLOUD_EXECUTOR, /** * Elastic-Job-Lite 执行器 */ LITE_EXECUTOR }
State，任务执行状态。
public enum State { /** * 开始中 */ TASK_STAGING, /** * 运行中 */ TASK_RUNNING, /** * 完成（正常） */ TASK_FINISHED, /** * 完成（异常） */ TASK_ERROR, TASK_KILLED, TASK_LOST, TASK_FAILED, TASK_DROPPED, TASK_GONE, TASK_GONE_BY_OPERATOR, TASK_UNREACHABLE, TASK_UNKNOWN }

Elastic-Job-Lite 使用 TASK_STAGING、TASK_RUNNING、TASK_FINISHED、TASK_ERROR 四种执行状态。
Elastic-Job-Cloud 使用所有执行状态。

关系数据库表 JOB_STATUS_TRACE_LOG 结构如下：

CREATE TABLE `JOB_STATUS_TRACE_LOG` (
  `id` varchar(40) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `job_name` varchar(100) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `original_task_id` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `task_id` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `slave_id` varchar(50) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `source` varchar(50) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `execution_type` varchar(20) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `sharding_item` varchar(100) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `state` varchar(20) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `message` varchar(4000) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  `creation_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `TASK_ID_STATE_INDEX` (`task_id`,`state`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin

Elastic-Job-Lite 一次作业执行记录如下( 打开大图 )：

JobStatusTraceEvent 在 Elastic-Job-Lite 发布时机：

State.TASK_STAGING：
// AbstractElasticJobExecutor.java public final void execute() { // ... 省略无关代码 // 发布作业状态追踪事件(State.TASK_STAGING) if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) { jobFacade.postJobStatusTraceEvent(shardingContexts.getTaskId(), State.TASK_STAGING, String.format("Job '%s' execute begin.", jobName)); } // ... 省略无关代码 }
State.TASK_RUNNING：
// AbstractElasticJobExecutor.java private void execute(final ShardingContexts shardingContexts, final JobExecutionEvent.ExecutionSource executionSource) { // ... 省略无关代码 // 发布作业状态追踪事件(State.TASK_RUNNING) if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) { jobFacade.postJobStatusTraceEvent(taskId, State.TASK_RUNNING, ""); } // ... 省略无关代码 }
State.TASK_FINISHED、State.TASK_ERROR【第一种】：
// AbstractElasticJobExecutor.java public final void execute() { // ... 省略无关代码 // 跳过存在运行中的被错过作业 if (jobFacade.misfireIfRunning(shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet())) { // 发布作业状态追踪事件(State.TASK_FINISHED) if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) { jobFacade.postJobStatusTraceEvent(shardingContexts.getTaskId(), State.TASK_FINISHED, String.format( "Previous job '%s' - shardingItems '%s' is still running, misfired job will start after previous job completed.", jobName, shardingContexts.getShardingItemParameters().keySet())); } return; } }
State.TASK_FINISHED、State.TASK_ERROR【第二种】：
// AbstractElasticJobExecutor.java private void execute(final ShardingContexts shardingContexts, final JobExecutionEvent.ExecutionSource executionSource) { // ... 省略无关代码 try { process(shardingContexts, executionSource); } finally { // ... 省略无关代码 // 根据是否有异常，发布作业状态追踪事件(State.TASK_FINISHED / State.TASK_ERROR) if (itemErrorMessages.isEmpty()) { if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) { jobFacade.postJobStatusTraceEvent(taskId, State.TASK_FINISHED, ""); } } else { if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) { jobFacade.postJobStatusTraceEvent(taskId, State.TASK_ERROR, itemErrorMessages.toString()); } } } }

JobStatusTraceEvent 在 Elastic-Job-Cloud 发布时机：

Elastic-Job-Cloud 除了上文 Elastic-Job-Lite 会多一个场景下记录作业状态追踪事件( State.TASK_STAGING)，实现代码如下：

// TaskLaunchScheduledService.java
private JobStatusTraceEvent createJobStatusTraceEvent(final TaskContext taskContext) {
  TaskContext.MetaInfo metaInfo = taskContext.getMetaInfo();
  JobStatusTraceEvent result = new JobStatusTraceEvent(metaInfo.getJobName(), taskContext.getId(), taskContext.getSlaveId(),
          Source.CLOUD_SCHEDULER, taskContext.getType(), String.valueOf(metaInfo.getShardingItems()), JobStatusTraceEvent.State.TASK_STAGING, "");
  // 失效转移
  if (ExecutionType.FAILOVER == taskContext.getType()) {
      Optional<String> taskContextOptional = facadeService.getFailoverTaskId(metaInfo);
      if (taskContextOptional.isPresent()) {
          result.setOriginalTaskId(taskContextOptional.get());
      }
  }
  return result;
}

任务提交调度服务( TaskLaunchScheduledService )提交任务时，记录发布作业状态追踪事件(State.TASK_STAGING)。

Elastic-Job-Cloud 根据 Mesos Master 通知任务状态变更，记录多种作业状态追踪事件，实现代码如下：

// SchedulerEngine.java
@Override
public void statusUpdate(final SchedulerDriver schedulerDriver, final Protos.TaskStatus taskStatus) {
   String taskId = taskStatus.getTaskId().getValue();
   TaskContext taskContext = TaskContext.from(taskId);
   String jobName = taskContext.getMetaInfo().getJobName();
   log.trace("call statusUpdate task state is: {}, task id is: {}", taskStatus.getState(), taskId);
   //
   jobEventBus.post(new JobStatusTraceEvent(jobName, taskContext.getId(), taskContext.getSlaveId(), Source.CLOUD_SCHEDULER,
           taskContext.getType(), String.valueOf(taskContext.getMetaInfo().getShardingItems()), State.valueOf(taskStatus.getState().name()), taskStatus.getMessage()));
   // ... 省略无关代码
}

3.2 作业执行追踪事件

JobExecutionEvent，作业执行追踪事件。

代码如下：

public final class JobExecutionEvent implements JobEvent {

    /**
     * 主键
     */
    private String id = UUID.randomUUID().toString();
    /**
     * 主机名称
     */
    private String hostname = IpUtils.getHostName();
    /**
     * IP
     */
    private String ip = IpUtils.getIp();
    /**
     * 作业任务ID
     */
    private final String taskId;
    /**
     * 作业名字
     */
    private final String jobName;
    /**
     * 执行来源
     */
    private final ExecutionSource source;
    /**
     * 作业分片项
     */
    private final int shardingItem;
    /**
     * 开始时间
     */
    private Date startTime = new Date();
    /**
     * 结束时间
     */
    @Setter
    private Date completeTime;
    /**
     * 是否执行成功
     */
    @Setter
    private boolean success;
    /**
     * 执行失败原因
     */
    @Setter
    private JobExecutionEventThrowable failureCause;
}

ExecutionSource，执行来源
public enum ExecutionSource { /** * 普通触发执行 */ NORMAL_TRIGGER, /** * 被错过执行 */ MISFIRE, /** * 失效转移执行 */ FAILOVER }

关系数据库表 JOB_EXECUTION_LOG 结构如下：

CREATE TABLE `JOB_EXECUTION_LOG` (
  `id` varchar(40) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `job_name` varchar(100) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `task_id` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `hostname` varchar(255) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `ip` varchar(50) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `sharding_item` int(11) NOT NULL,
  `execution_source` varchar(20) COLLATE utf8_bin NOT NULL,
  `failure_cause` varchar(4000) COLLATE utf8_bin DEFAULT NULL,
  `is_success` int(11) NOT NULL,
  `start_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  `complete_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin

Elastic-Job-Lite 一次作业多作业分片项执行记录如下( 打开大图 )：

JobExecutionEvent 在 Elastic-Job-Lite 发布时机：

```Java
private void process(final ShardingContexts shardingContexts, final int item, final JobExecutionEvent startEvent) {
   // 发布执行事件(开始)
   if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) {
       jobFacade.postJobExecutionEvent(startEvent);
   }
   JobExecutionEvent completeEvent;
   try {
       // 执行单个作业
       process(new ShardingContext(shardingContexts, item));
       // 发布执行事件(成功)
       completeEvent = startEvent.executionSuccess();
       if (shardingContexts.isAllowSendJobEvent()) {
           jobFacade.postJobExecutionEvent(completeEvent);
       }
   } catch (final Throwable cause) {
       // 发布执行事件(失败)
       completeEvent = startEvent.executionFailure(cause);
       jobFacade.postJobExecutionEvent(completeEvent);
       // ... 省略无关代码
   }
}
```

JobExecutionEvent 在 Elastic-Job-Cloud 发布时机：

和 Elastic-Job-Cloud 一致。

3.3 作业事件数据库存储

JobEventRdbStorage，作业事件数据库存储。

创建 JobEventRdbStorage 代码如下：

JobEventRdbStorage(final DataSource dataSource) throws SQLException {
   this.dataSource = dataSource;
   initTablesAndIndexes();
}

private void initTablesAndIndexes() throws SQLException {
   try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
       createJobExecutionTableAndIndexIfNeeded(conn);
       createJobStatusTraceTableAndIndexIfNeeded(conn);
       databaseType = DatabaseType.valueFrom(conn.getMetaData().getDatabaseProductName());
   }
}

调用 #createJobExecutionTableAndIndexIfNeeded(…) 创建 JOB_EXECUTION_LOG 表和索引。
调用 #createJobStatusTraceTableAndIndexIfNeeded(…) 创建 JOB_STATUS_TRACE_LOG 表和索引。

存储 JobStatusTraceEvent 代码如下：

// JobEventRdbStorage.java
boolean addJobStatusTraceEvent(final JobStatusTraceEvent jobStatusTraceEvent) {
   String originalTaskId = jobStatusTraceEvent.getOriginalTaskId();
   if (State.TASK_STAGING != jobStatusTraceEvent.getState()) {
       originalTaskId = getOriginalTaskId(jobStatusTraceEvent.getTaskId());
   }
   boolean result = false;
   String sql = "INSERT INTO `" + TABLE_JOB_STATUS_TRACE_LOG + "` (`id`, `job_name`, `original_task_id`, `task_id`, `slave_id`, `source`, `execution_type`, `sharding_item`,  " 
           + "`state`, `message`, `creation_time`) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?);";
   // ... 省略你懂的代码
}

private String getOriginalTaskId(final String taskId) {
   String sql = String.format("SELECT original_task_id FROM %s WHERE task_id = '%s' and state='%s'", TABLE_JOB_STATUS_TRACE_LOG, taskId, State.TASK_STAGING);
   // ... 省略你懂的代码
   return original_task_id;
}

originalTaskId，原任务作业ID。

Elastic-Job-Lite 暂未使用到该字段，存储空串( `""` )。
Elastic-Job-Cloud 在作业失效转移场景下使用该字段，存储失效转移的任务作业ID。

存储 JobExecutionEvent 代码如下：

// JobEventRdbStorage.java
boolean addJobExecutionEvent(final JobExecutionEvent jobExecutionEvent) {
   if (null == jobExecutionEvent.getCompleteTime()) { // 作业分片项执行开始
       return insertJobExecutionEvent(jobExecutionEvent);
   } else {
       if (jobExecutionEvent.isSuccess()) { // 作业分片项执行完成（正常）
           return updateJobExecutionEventWhenSuccess(jobExecutionEvent);
       } else { // 作业分片项执行完成（异常）
           return updateJobExecutionEventFailure(jobExecutionEvent);
       }
   }
}

作业分片项执行完成进行的是更新操作。

3.4 作业事件数据库查询

JobEventRdbSearch，作业事件数据库查询，提供给运维平台调用查询数据。感兴趣的同学点击链接直接查看。

4. 作业监听器

在上文我们看到，作业监听器通过传递作业事件配置( JobEventConfiguration )给作业事件总线( JobEventBus ) 进行创建监听器，并注册监听器到事件总线。

我们来看下 Elastic-Job 提供的基于关系数据库的事件配置实现。

// JobEventConfiguration.java
public interface JobEventConfiguration extends JobEventIdentity {

    /**
     * 创建作业事件监听器.
     * 
     * @return 作业事件监听器.
     * @throws JobEventListenerConfigurationException 作业事件监听器配置异常
     */
    JobEventListener createJobEventListener() throws JobEventListenerConfigurationException;
}

// JobEventRdbConfiguration.java
public final class JobEventRdbConfiguration extends JobEventRdbIdentity implements JobEventConfiguration, Serializable {

    private final transient DataSource dataSource;

    @Override
    public JobEventListener createJobEventListener() throws JobEventListenerConfigurationException {
        try {
            return new JobEventRdbListener(dataSource);
        } catch (final SQLException ex) {
            throw new JobEventListenerConfigurationException(ex);
        }
    }

}

JobEventRdbConfiguration，作业数据库事件配置。调用 #createJobEventListener() 创建作业事件数据库监听器( JobEventRdbListener )。

JobEventRdbListener，作业事件数据库监听器。实现代码如下：

// JobEventListener.java
public interface JobEventListener extends JobEventIdentity {

    /**
     * 作业执行事件监听执行.
     *
     * @param jobExecutionEvent 作业执行事件
     */
    @Subscribe
    @AllowConcurrentEvents
    void listen(JobExecutionEvent jobExecutionEvent);

    /**
     * 作业状态痕迹事件监听执行.
     *
     * @param jobStatusTraceEvent 作业状态痕迹事件
     */
    @Subscribe
    @AllowConcurrentEvents
    void listen(JobStatusTraceEvent jobStatusTraceEvent);
}

// JobEventRdbListener.java
public final class JobEventRdbListener extends JobEventRdbIdentity implements JobEventListener {

    private final JobEventRdbStorage repository;

    public JobEventRdbListener(final DataSource dataSource) throws SQLException {
        repository = new JobEventRdbStorage(dataSource);
    }

    @Override
    public void listen(final JobExecutionEvent executionEvent) {
        repository.addJobExecutionEvent(executionEvent);
    }

    @Override
    public void listen(final JobStatusTraceEvent jobStatusTraceEvent) {
        repository.addJobStatusTraceEvent(jobStatusTraceEvent);
    }
}

通过 JobEventRdbStorage 存储作业事件到关系型数据库。

如何自定义作业监听器？

有些同学可能希望使用 ES 或者其他数据库存储作业事件，这个时候可以通过实现 JobEventConfiguration、JobEventListener 进行拓展。

Elastic-Job-Cloud JobEventConfiguration 怎么配置？

Elastic-Job-Cloud-Scheduler：从 conf/elastic-job-cloud-scheduler.properties 配置文件读取如下属性，生成 JobEventConfiguration 配置对象。

event_trace_rdb_driver
event_trace_rdb_url
event_trace_rdb_username
event_trace_rdb_password

Elastic-Job-Cloud-Executor：通过接收到任务执行信息里读取JobEventConfiguration，实现代码如下：
// TaskExecutor.java @Override public void registered(final ExecutorDriver executorDriver, final Protos.ExecutorInfo executorInfo, final Protos.FrameworkInfo frameworkInfo, final Protos.SlaveInfo slaveInfo) { if (!executorInfo.getData().isEmpty()) { Map<String, String> data = SerializationUtils.deserialize(executorInfo.getData().toByteArray()); BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource(); dataSource.setDriverClassName(data.get("event_trace_rdb_driver")); dataSource.setUrl(data.get("event_trace_rdb_url")); dataSource.setPassword(data.get("event_trace_rdb_password")); dataSource.setUsername(data.get("event_trace_rdb_username")); jobEventBus = new JobEventBus(new JobEventRdbConfiguration(dataSource)); } }

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已在知识星球更新源码解析如下：

《精尽 Dubbo 源码解析系列》69 篇。
《精尽 Netty 源码解析系列》61 篇。
《精尽 Spring 源码解析系列》35 篇。
《精尽 MyBatis 源码解析系列》34 篇。
《数据库实体设计》17 篇。
正在准备更新《精尽 Spring MVC 源码解析系列》

目前在知识星球更新了《Dubbo 源码解析》目录如下：

01. 调试环境搭建
02. 项目结构一览
03. 配置 Configuration
04. 核心流程一览

05. 拓展机制 SPI

06. 线程池

07. 服务暴露 Export

08. 服务引用 Refer

09. 注册中心 Registry

10. 动态编译 Compile

11. 动态代理 Proxy

12. 服务调用 Invoke

13. 调用特性

14. 过滤器 Filter

15. NIO 服务器

16. P2P 服务器

17. HTTP 服务器

18. 序列化 Serialization

19. 集群容错 Cluster

20. 优雅停机

21. 日志适配

22. 状态检查

23. 监控中心 Monitor

24. 管理中心 Admin

25. 运维命令 QOS

26. 链路追踪 Tracing

... 一共 69+ 篇

目前在知识星球更新了《Netty 源码解析》目录如下：

01. 调试环境搭建
02. NIO 基础
03. Netty 简介
04. 启动 Bootstrap

05. 事件轮询 EventLoop

06. 通道管道 ChannelPipeline

07. 通道 Channel

08. 字节缓冲区 ByteBuf

09. 通道处理器 ChannelHandler

10. 编解码 Codec

11. 工具类 Util

... 一共 61+ 篇

目前在知识星球更新了《数据库实体设计》目录如下：

01. 商品模块
02. 交易模块
03. 营销模块
04. 公用模块

... 一共 17+ 篇

目前在知识星球更新了《Spring 源码解析》目录如下：

01. 调试环境搭建
02. IoC Resource 定位
03. IoC BeanDefinition 载入

04. IoC BeanDefinition 注册

05. IoC Bean 获取

06. IoC Bean 生命周期

... 一共 35+ 篇

目前在知识星球更新了《MyBatis 源码解析》目录如下：

01. 调试环境搭建
02. 项目结构一览
03. MyBatis 面试题合集

04. MyBatis 学习资料合集

05. MyBatis 初始化

06. SQL 初始化

07. SQL 执行

08. 插件体系

09. Spring 集成

... 一共 34+ 篇

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分布式作业系统 Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业事件追踪

1. 概述

2. 作业事件总线

3. 作业事件

3.1 作业状态追踪事件

3.2 作业执行追踪事件

3.3 作业事件数据库存储

3.4 作业事件数据库查询

4. 作业监听器

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分布式作业系统 Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业事件追踪

1. 概述

2. 作业事件总线

3. 作业事件

3.1 作业状态追踪事件

3.2 作业执行追踪事件

3.3 作业事件数据库存储

3.4 作业事件数据库查询

4. 作业监听器

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