Gotorch - 多机定时任务管理系统

最近在学习 Go 语言，遵循着 “学一门语言最好的方式是使用它” 的理念，想着用 Go 来实现些什么，刚好工作中一直有一个比较让我烦恼的问题，于是用 Go 解决一下，即使不在生产环境使用，也可以作为 Go 语言学习的一种方式。

先介绍下问题：

组内有十来台机器，上面用 cron 分别定时执行着一些脚本和 shell
命令，一开始任务少的时候，大家都记得哪台机器执行着什么，随着时间推移，人员几经变动，任务也越来越多，再也没人能记得清哪些任务在哪些机器上执行了，排查和解决后台脚本的问题也越来越麻烦。

解决这个问题也不是没有办法：

• 维护一个 wiki，一旦任务有变动就更新 wiki，但一旦忘记更新 wiki，任务就会变成孤儿，什么时候出了问题更不好查。
• 布置一台机器，定时拉取各机器的 cron 配置文件，进行对比统计，再将结果汇总展示，但命令的写法各式各样，对比命令也是个没头脑的事。
• 使用开源分布式任务调度任务，比较重型，而且一般要布置数据库、后台，比较麻烦。

除此之外，任务的修改也非常不方便，如果想给在 crontab 里修改某一项任务，还需要找运维操作。虽然解决这个问题也有办法，使用 crontab cronfile.txt 直接让 crontab 加载文件，但引入新的问题：任务文件加载的实时性不好控制。

为了解决以上问题，我结合 cron 和任务管理，每天下班后花一点时间，实现一个小功能，最后完成了 gotorch 的可用版。看着 GitHub 的 commit 统计，还挺有成就感的~

这里放上 GitHub 链接地址: GitHub-zhenbianshu-gotorch ，欢迎 star/fork/issue。

介绍一下特色功能：

• cron+，秒级定时，使任务执行更加灵活；
• 任务列表文件路径可以自定义，建议使用版本控制系统；
• 内置日志和监控系统，方便各位同学任意扩展；
  -平滑重加载配置文件，一旦配置文件有变动，在不影响正在执行的任务的前提下，平滑加载；
• IP、最大执行数、任务类型配置，支持更灵活的任务配置；

下面说一下功能实现的技术要点：

在实现类似 cron 的功能之前，我简单地看了一下 cron 的源码，源码在 https://busybox.net/downloads/ 可以下载，解压后文件在miscutils > crond.c。

cron 的实现设计得很巧妙的，大概如下：

数据结构：

1. cron 拥有一个全局结构体 global ，保存着各个用户的任务列表；

2. 每一个任务列表是一个结构体 CronFile， 保存着用户名和任务链表等；

3. 每一个任务 CronLine 有 shell 命令、执行 pid、执行时间数组 cl_Time 等属性；

4. 执行时间数组的最大长度根据 “分时日月周” 的最大值确定，将可执行时间点的值置为 true，例如 在每天的 3 点执行则
   cl_Hrs3=true；

执行方式：

1. cron是一个 while(true) 式的长循环，每次 sleep 到下一分钟的开始。
2. cron 在每分钟的开始会依次遍历检查用户 cron
   配置文件，将更新后的配置文件解析成任务存入全局结构体，同时它也定期检查配置文件是否被修改。
3. 然后 cron 会将当前时间解析为 第 n 分/时/日/月/周，并判断 cal_Time[n] 全为 true 则执行任务。
   执行任务时将 pid 写入防止重复执行；
4. 后续 cron 还会进行一些异常检测和错误处理操作。

明白了 cron 的执行方式后，感觉每个时间单位都遍历任务进行判断于性能有损耗，而且我实现的是秒级执行，遍历判断的性能损耗更大，于是考虑优化成：

给每个任务设置一个 next_time 的时间戳，在一次执行后更新此时间戳，每个时间单位只需要判断 task.next_time ==
current_time。
后来由于 “秒分时日月周” 的日期格式进位不规则，代码太复杂，实现出来效率也不比原来好，终于放弃了这种想法。。采用了跟 cron
一样的执行思路。

此外，我添加了三种限制任务执行的方式：

• IP：在服务启动时获取本地内网 IP，执行前校验是否在任务的 IP 列表中；
• 任务类型：任务为 daemon 的，当任务没有正在执行时则中断判断直接启动；
• 最大执行数：在每个任务上设置一个执行中任务的 pid 构成的 slice，每次执行前校验当前执行数。

而任务启动方式，则直接使用 goroutine 配合 exec 包，每次执行任务都启动一个新的 goroutine，保存 pid，同时进行错误处理。由于服务可能会在一秒内多次扫描任务，我给每个任务添加了一个进程上次执行时间戳的属性，待下次执行时对比，防止任务在一秒内多次扫描执行了多次。

本服务是做成了一个类似 nginx 的服务，我将进程的 pid 保存在一个临时文件中，对进程操作时通过命令行给进程发送信号，只需要注意下异常情况下及时清理 pid 文件就好了。

这里说一下 Go 守护进程的创建方式：

由于 Go 程序在启动时 runtime 可能会创建多个线程(用于内存管理，垃圾回收，goroutine管理等)，而 fork 与多线程环境并不能和谐共存，所以 Go 中没有 Unix 系统中的 fork 方法；于是启动守护进程我采用 exec 之后立即执行，即 fork and exec 的方式，而 Go 的 exec 包则支持这种方式。

在进程最开始时获取并判断进程 ppid 是否为1 (守护进程的父进程退出，进程会被“过继”给 init 进程，其进程号为1)，在父进程的进程号不为1时，使用原进程的所有参数 fork and exec 一个跟自己相同的进程，关闭新进程与终端的联系，并退出原进程。

filePath, _ := filepath.Abs(os.Args[0]) // 获取服务的命令路径
cmd := exec.Command(filePath, os.Args[1:]...) // 使用自身的命令路径、参数创建一个新的命令
cmd.Stdin = nil
cmd.Stdout = nil 
cmd.Stderr = nil // 关闭进程标准输入、标准输出、错误输出
cmd.Start() // 新进程执行
return // 父进程退出

将进程制作为守护进程之后，进程与外界的通信就只好依靠信号了，Go 的 signal 包搭配 goroutine 可以方便地监听、处理信号。同时我们使用 syscall 包内的 Kill 方法来向进程发送信号。

我们监听 Kill 默认发送的信号 SIGTERM，用来处理服务退出前的清理工作，另外我还使用了用户自定义信号 SIGUSR2 用来作为终端通知服务重启的消息。

一个信号从监听到捕捉再到处理的完整流程如下：

1. 首先我们使用创建一个类型为 os.Sygnal 的无缓冲channel，来存放信号。
2. 使用 signal.Notify() 函数注册要监听的信号，传入刚创建的 channel，在捕捉到信号时接收信号。
3. 创建一个 goroutine，在 channel 中没有信号时 signal := <-channel 会阻塞。
4. Go 程序一旦捕捉到正在监听的信号，就会把信号通过 channel 传递过来，此时 goroutine 便不会继续阻塞。
5. 通过后面的代码处理对应的信号。

对应的代码如下：

c := make(chan os.Signal)
signal.Notify(c, syscall.SIGTERM, syscall.SIGUSR2) 

// 开启一个goroutine异步处理信号
go func() {
    s := <-c
    if s == syscall.SIGTERM {
        task.End()
        logger.Debug("bootstrap", "action: end", "pid "+strconv.Itoa(os.Getpid()), "signal "+fmt.Sprintf("%d", s))
        os.Exit(0)
    } else if s == syscall.SIGUSR2 {
        task.End()
        bootStrap(true)
    }
}()

gotorch 的开发共花了三个月，每天半小时左右，1~3 个 commits，经历了三次大的重构，特别是在代码格式上改得比较频繁。 不过使用 Go 开发确实是挺舒心的，Go 的代码很简洁， gofmt 用着非常方便。另外 Go 的学习曲线也挺平滑，熟悉各个常用标准包后就能进行简单的开发了。 简单易学、高效快捷，难怪 Go 火热得这么快了。

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参考：

论fork()函数与Linux中的多线程编程

linux 信号量之SIGNAL详解