简介

🔥🔥🔥 灵活，可靠和快速的分布式任务重试和分布式任务调度平台

✅️ 可重放，可管控、为提高分布式业务系统一致性的分布式任务重试平台
✅️ 支持秒级、可中断、可编排的高性能分布式任务调度平台

简介

SnailJob 是一个灵活、可靠且高效的分布式任务重试和任务调度平台。其核心采用分区模式实现，具备高度可伸缩性和容错性的分布式系统。拥有完善的权限管理、强大的告警监控功能和友好的界面交互。欢迎大家接入并使用。

snail-job-python

snail-job 项目的 python 客户端。snail-job项目 java 后端

Snail Job Python客户端主打的是“原汁原昧”, 无需嵌套在其他语言环境中; 具备与SnailJob的Java客户端Job模块一样的能力包括(集群、广播、静态分片、Map、MapReuce、DAG工作流、实时日志等功能)，而 xxl-job、PowerJob 等其他的任务调度系统都是通过 Java 客户端使用 Runtime 执行 Python 脚本, 那么会有如下几个问题：

需要运行在Java环境中,即耗内存和又显得笨重
不方便编写复杂的 Python 脚本
Java 客户端通过 Python 命令执行脚本，需要系统全局安装脚本的第三方依赖
代码可维护性和可调试比较差

Snail Job Python 客户端可以直接对接 SnailJob 服务器，实现定时任务调度，并上报日志。Python 客户端当前仍不支持重试任务，也没有支持计划。

开始使用

# 复制 `.env.example` 为 `.env`
cp .env.example .env # windows命令为 copy
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 启动程序
python main.py

登录后台，能看到对应host-id 为 py-xxxxxx 的客户端

注意: snail-job-python 支持 pip 包安装，包名为snail-job-python

示例

定时任务

from snailjob import *

@job("testJobExecutor")                                   # 1. testJobExecutor 为执行器名称
def test_job_executor(args: JobArgs) -> ExecuteResult:
    SnailLog.REMOTE.info(f"job_params: {args.job_params}")
    return ExecuteResult.success()                       # 2. 返回执行结果

if __name__ == "__main__":
    ExecutorManager.register(test_job_executor)           # 3. 注册执行器
    client_main()                                         # 4. 执行客户端主函数

新建定时任务, 执行器类型选择【Python】，执行器名称填入【testJobExecutor】

动态分片

from snailjob import *

testMyMapExecutor = MapExecutor("testMyMapExecutor")     # 1. 定义 MapExecutor 变量

@testMyMapExecutor.map()                                 # 2. 定义 ROOT_MAP 阶段任务
def testMyMapExecutor_rootMap(args: MapArgs):
    assert args.task_name == ROOT_MAP
    return mr_do_map(["1", "2", "3", "4"], "TWO_MAP")


@testMyMapExecutor.map("TWO_MAP")                        # 3. 定义 TWO_MAP 阶段任务
def testMyMapExecutor_twoMap(args: MapArgs):
    return ExecuteResult.success(args.map_result)


if __name__ == "__main__":
    ExecutorManager.register(testMyMapExecutor)          # 4. 注册执行器
    client_main()

MapReduce

from snailjob import *

testMapReduceJobExecutor = MapReduceExecutor("testMapReduceJobExecutor")  # 1. 定义 MapReduceExecutor 变量


@testMapReduceJobExecutor.map()                                           # 2. 定义 ROOT_MAP 阶段任务
def testMapReduceJobExecutor_rootMap(args: MapArgs):
    return mr_do_map(["1", "2", "3", "4", "5", "6"], "MONTH_MAP")         # 3. 上报分片信息


@testMapReduceJobExecutor.map("MONTH_MAP")                               # 4. 定义 ROOT_MAP 阶段任务
def testMapReduceJobExecutor_monthMap(args: MapArgs):
    return ExecuteResult.success(int(args.map_result) * 2)


@testMapReduceJobExecutor.reduce()                                      # 5. 定义 reduce 阶段任务
def testMapReduceJobExecutor_reduce(args: ReduceArgs):
    return ExecuteResult.success(sum([int(x) for x in args.map_result]))


@testMapReduceJobExecutor.merge()                                       # 6. 定义 merge 阶段任务
def testMapReduceJobExecutor_merge(args: MergeReduceArgs):
    return ExecuteResult.success(sum([int(x) for x in args.reduces]))


if __name__ == "__main__":
    ExecutorManager.register(testMyMapExecutor)                         # 7. 注册执行器
    client_main()

响应停止事件

@job("testJobExecutor")
def test_job_executor(args: JobArgs) -> ExecuteResult:
    for i in range(40):
        if ThreadPoolCache.event_is_set(args.task_batch_id):  # 1. 判断当前任务批次是否被终止
            SnailLog.REMOTE.info("任务已经被中断，立即返回")
            return ExecuteResult.failure()
        time.sleep(1)

    return ExecuteResult.success()

工作流、静态分片与普通定时任务类似，不做赘述

gRPC

开发者工具

pip install grpcio-tools==1.66.2

cd snailjob/grpc/
python -m grpc_tools.protoc --python_out=. --grpc_python_out=. -I. *.proto

HACK, 需要手动修改自动生成的文件 snailjob/grpc/snailjob_pb2_grpc.py

- import snailjob_pb2 as snailjob__pb2
+ from . import snailjob_pb2 as snailjob__pb2

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动态分片

MapReduce

响应停止事件

工作流、静态分片与普通定时任务类似，不做赘述

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