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Posted to commits@dolphinscheduler.apache.org by gi...@apache.org on 2021/05/28 09:44:49 UTC
[dolphinscheduler-website] branch asf-site updated: Automated
deployment: e52a2a4fd8fe853150083461a3bc43460681116c
This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
github-bot pushed a commit to branch asf-site
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/dolphinscheduler-website.git
The following commit(s) were added to refs/heads/asf-site by this push:
new 2861c7c Automated deployment: e52a2a4fd8fe853150083461a3bc43460681116c
2861c7c is described below
commit 2861c7cc7e5bd6e2a51e74bf1967c0d0c0d817c5
Author: github-actions[bot] <gi...@users.noreply.github.com>
AuthorDate: Fri May 28 09:43:49 2021 +0000
Automated deployment: e52a2a4fd8fe853150083461a3bc43460681116c
---
build/{blog.d8f06f4.js => blog.c1d5441.js} | 2 +-
en-us/blog/index.html | 2 +-
img/JsonSplit/json.png | Bin 0 -> 60578 bytes
img/JsonSplit/server.png | Bin 0 -> 20050 bytes
img/JsonSplit/snowflake.png | Bin 0 -> 9403 bytes
...\206\346\226\271\346\241\210-1620304011852.png" | Bin 0 -> 104322 bytes
...13\206\345\210\206\346\226\271\346\241\210.png" | Bin 0 -> 105135 bytes
zh-cn/blog/index.html | 4 +-
zh-cn/blog/json_split.html | 79 ++++++++++++++-------
zh-cn/blog/json_split.json | 2 +-
10 files changed, 60 insertions(+), 29 deletions(-)
diff --git a/build/blog.d8f06f4.js b/build/blog.c1d5441.js
similarity index 92%
rename from build/blog.d8f06f4.js
rename to build/blog.c1d5441.js
index 675167f..adc4eae 100644
--- a/build/blog.d8f06f4.js
+++ b/build/blog.c1d5441.js
@@ -1 +1 @@
-webpackJsonp([1],{1:function(e,t){e.exports=React},2:function(e,t){e.exports=ReactDOM},401:function(e,t,n){e.exports=n(402)},402:function(e,t,n){"use strict";function r(e){return e&&e.__esModule?e:{default:e}}function a(e,t){if(!(e instanceof t))throw new TypeError("Cannot call a class as a function")}function o(e,t){if(!e)throw new ReferenceError("this hasn't been initialised - super() hasn't been called");return!t||"object"!=typeof t&&"function"!=typeof t?e:t}function l(e,t){if("functi [...]
\ No newline at end of file
+webpackJsonp([1],{1:function(e,t){e.exports=React},2:function(e,t){e.exports=ReactDOM},401:function(e,t,n){e.exports=n(402)},402:function(e,t,n){"use strict";function r(e){return e&&e.__esModule?e:{default:e}}function a(e,t){if(!(e instanceof t))throw new TypeError("Cannot call a class as a function")}function o(e,t){if(!e)throw new ReferenceError("this hasn't been initialised - super() hasn't been called");return!t||"object"!=typeof t&&"function"!=typeof t?e:t}function l(e,t){if("functi [...]
\ No newline at end of file
diff --git a/en-us/blog/index.html b/en-us/blog/index.html
index a75d642..c75c298 100644
--- a/en-us/blog/index.html
+++ b/en-us/blog/index.html
@@ -16,7 +16,7 @@
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var _hmt = _hmt || [];
(function() {
diff --git a/img/JsonSplit/json.png b/img/JsonSplit/json.png
new file mode 100644
index 0000000..4f0b40f
Binary files /dev/null and b/img/JsonSplit/json.png differ
diff --git a/img/JsonSplit/server.png b/img/JsonSplit/server.png
new file mode 100644
index 0000000..af8949b
Binary files /dev/null and b/img/JsonSplit/server.png differ
diff --git a/img/JsonSplit/snowflake.png b/img/JsonSplit/snowflake.png
new file mode 100644
index 0000000..1901a54
Binary files /dev/null and b/img/JsonSplit/snowflake.png differ
diff --git "a/img/JsonSplit/\346\213\206\345\210\206\346\226\271\346\241\210-1620304011852.png" "b/img/JsonSplit/\346\213\206\345\210\206\346\226\271\346\241\210-1620304011852.png"
new file mode 100644
index 0000000..c77df50
Binary files /dev/null and "b/img/JsonSplit/\346\213\206\345\210\206\346\226\271\346\241\210-1620304011852.png" differ
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new file mode 100644
index 0000000..e40150f
Binary files /dev/null and "b/img/JsonSplit/\346\213\206\345\210\206\346\226\271\346\241\210.png" differ
diff --git a/zh-cn/blog/index.html b/zh-cn/blog/index.html
index 7ea0c38..2b3a1da 100644
--- a/zh-cn/blog/index.html
+++ b/zh-cn/blog/index.html
@@ -11,12 +11,12 @@
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- <div id="root"><div class="blog-list-page" data-reactroot=""><header class="header-container header-container-dark"><div class="header-body"><a href="/zh-cn/index.html"><img class="logo" src="/img/hlogo_white.svg"/></a><div class="search search-dark"><span class="icon-search"></span></div><span class="language-switch language-switch-dark">En</span><div class="header-menu"><img class="header-menu-toggle" src="/img/system/menu_white.png"/><div><ul class="ant-menu whiteClass ant-menu-ligh [...]
+ <div id="root"><div class="blog-list-page" data-reactroot=""><header class="header-container header-container-dark"><div class="header-body"><a href="/zh-cn/index.html"><img class="logo" src="/img/hlogo_white.svg"/></a><div class="search search-dark"><span class="icon-search"></span></div><span class="language-switch language-switch-dark">En</span><div class="header-menu"><img class="header-menu-toggle" src="/img/system/menu_white.png"/><div><ul class="ant-menu whiteClass ant-menu-ligh [...]
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@@ -11,68 +11,99 @@
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- <div id="root"><div class="blog-detail-page" data-reactroot=""><header class="header-container header-container-dark"><div class="header-body"><a href="/zh-cn/index.html"><img class="logo" src="/img/hlogo_white.svg"/></a><div class="search search-dark"><span class="icon-search"></span></div><span class="language-switch language-switch-dark">En</span><div class="header-menu"><img class="header-menu-toggle" src="/img/system/menu_white.png"/><div><ul class="ant-menu whiteClass ant-menu-li [...]
-<p>当前dolphinscheduler的工作流中的任务及关系保存时是以大json的方式保存到数据库中process_definiton表的process_definition_json字段，如果某个工作流很大比如有100或者1000个任务，这个json字段也就非常大，在使用时需要解析json，非常耗费性能，且任务没法重用，故社区计划启动json拆分项目</p>
-<h2>一期总结</h2>
-<p>json split项目从2021-01-12开始启动，到2021-04-25一期已完成。代码正在合入dev分支。感谢lenboo、JinyLeeChina、simon824、wen-hemin四位伙伴参与coding。</p>
+ <div id="root"><div class="blog-detail-page" data-reactroot=""><header class="header-container header-container-dark"><div class="header-body"><a href="/zh-cn/index.html"><img class="logo" src="/img/hlogo_white.svg"/></a><div class="search search-dark"><span class="icon-search"></span></div><span class="language-switch language-switch-dark">En</span><div class="header-menu"><img class="header-menu-toggle" src="/img/system/menu_white.png"/><div><ul class="ant-menu whiteClass ant-menu-li [...]
+<h3>背景</h3>
+<p>当前 DolphinScheduler 的工作流中的任务及关系保存时是以大 json 的方式保存到数据库中 process_definiton 表的 process_definition_json 字段，如果某个工作流很大比如有 1000 个任务，这个 json 字段也就随之变得非常大，在使用时需要解析 json，非常耗费性能，且任务没法重用，故社区计划启动 json 拆分项目。可喜的是目前我们已经完成了这个工作的大部分，因此总结一下，供大家参考学习。</p>
+<h3>总结</h3>
+<p>json split 项目从 2021-01-12 开始启动，到 2021-04-25 初步完成主要开发。代码已合入 dev 分支。感谢 lenboo、JinyLeeChina、simon824、wen-hemin 四位伙伴参与 coding。</p>
+<p>主要变化以及贡献如下：</p>
<ul>
-<li>代码变更12793行</li>
+<li>代码变更 12793 行</li>
<li>修改/增加 168 个文件</li>
-<li>共145次commit</li>
-<li>有85个pr</li>
+<li>共 145 次 Commits</li>
+<li>有 85 个 PR</li>
</ul>
<h3>拆分方案回顾</h3>
<p><img src="https://user-images.githubusercontent.com/42576980/117598604-b1ad8e80-b17a-11eb-9d99-d593fce7bab6.png" alt="拆分方案"></p>
<ul>
-<li>[ ] api模块进行save操作时</li>
+<li>[ ] api 模块进行 save 操作时</li>
</ul>
<ol>
-<li>通过雪花算法生成13位的数字作为process_definition_code，工作流定义保存至process_definition（主表）和process_definition_log（日志表），这两个表保存的是同样的数据，工作流定义版本为1</li>
-<li>通过雪花算法生成13位的数字作为task_definition_code，任务定义表保存至task_definition（主表）和task_definition_log（日志表），也是保存同样的数据，任务定义版本为1</li>
-<li>工作流任务关系保存在 process_task_relation（主表）和process_task_relation_log（日志表），该表保存的code和version是工作流的code和version，因为任务是通过工作流进行组织，以工作流来画dag。也是通过post_task_code和post_task_version标识dag的当前节点，这个节点的前置依赖通过pre_task_code和pre_task_version来标识，如果没有依赖，pre_task_code和pre_task_version为0</li>
+<li>通过雪花算法生成 13 位的数字作为 process_definition_code，工作流定义保存至 process_definition（主表）和 process_definition_log（日志表），这两个表保存的是同样的数据，工作流定义版本为 1</li>
+<li>通过雪花算法生成 13 位的数字作为 task_definition_code，任务定义表保存至 task_definition（主表）和 task_definition_log（日志表），也是保存同样的数据，任务定义版本为 1</li>
+<li>工作流任务关系保存在 process_task_relation（主表）和 process_task_relation_log（日志表），该表保存的 code 和 version 是工作流的 code 和 version，因为任务是通过工作流进行组织，以工作流来画 dag。也是通过 post_task_code 和 post_task_version 标识 dag 的当前节点，这个节点的前置依赖通过 pre_task_code 和 pre_task_version 来标识，如果没有依赖，pre_task_code 和 pre_task_version 为 0</li>
</ol>
<ul>
<li>
-<p>[ ] api模块进行update操作时，工作流定义和任务定义直接更新主表数据，更新后的数据insert到日志表。关系表主表先删除然后再插入新的关系，关系表日志表直接插入新的关系</p>
+<p>[ ] api 模块进行 update 操作时，工作流定义和任务定义直接更新主表数据，更新后的数据 insert 到日志表。关系表主表先删除然后再插入新的关系，关系表日志表直接插入新的关系</p>
</li>
<li>
-<p>[ ] api模块进行delete操作时，工作流定义、任务定义和关系表直接删除主表数据，日志表数据不变动</p>
+<p>[ ] api 模块进行 delete 操作时，工作流定义、任务定义和关系表直接删除主表数据，日志表数据不变动</p>
</li>
<li>
-<p>[ ] api模块进行switch操作时，直接将日志表中对应version数据覆盖到主表</p>
+<p>[ ] api 模块进行 switch 操作时，直接将日志表中对应 version 数据覆盖到主表</p>
</li>
</ul>
<h3>Json存取方案</h3>
<p><img src="https://user-images.githubusercontent.com/42576980/117598643-c9851280-b17a-11eb-9a6e-c81ee083b09c.png" alt="json"></p>
<ul>
<li>
-<p>[ ] 当前一期拆分方案，api模块controller层整体未变动，传入的大json还是在service层映射为ProcessData对象。insert或update操作在公共Service模块通过ProcessService.saveProcessDefiniton()入口完成保存数据库操作，按照task_definition、process_task_relation、process_definition的顺序保存。保存时，如果该任务已经存在并且关联的工作流未上线，则更改任务；如果任务关联的工作流已上线，则不允许更改任务</p>
+<p>[ ] 当前一期拆分方案，api 模块 controller 层整体未变动，传入的大 json 还是在 service 层映射为 ProcessData 对象。insert 或 update 操作在公共 Service 模块通过 ProcessService.saveProcessDefiniton() 入口完成保存数据库操作，按照 task_definition、process_task_relation、process_definition 的顺序保存。保存时，如果该任务已经存在并且关联的工作流未上线，则更改任务；如果任务关联的工作流已上线，则不允许更改任务</p>
</li>
<li>
-<p>[ ] api查询操作时，当前还是通过工作流id来查询，在公共Service模块通过ProcessService.genTaskNodeList()入口完成数据组装，还是组装为ProcessData对象，进而生成json返回</p>
+<p>[ ] api 查询操作时，当前还是通过工作流 id 来查询，在公共 Service 模块通过ProcessService.genTaskNodeList() 入口完成数据组装，还是组装为 ProcessData 对象，进而生成 json 返回</p>
</li>
<li>
-<p>[ ] Server模块（Master）也是通过公共Service模块ProcessService.genTaskNodeList()获得TaskNodeList生成调度dag，把当前任务所有信息放到 MasterExecThread.readyToSubmitTaskQueue队列，以便生成taskInstance，dispatch给worker</p>
+<p>[ ] Server 模块（Master）也是通过公共 Service 模块 ProcessService.genTaskNodeList() 获得 TaskNodeList 生成调度 dag，把当前任务所有信息放到 MasterExecThread.readyToSubmitTaskQueue 队列，以便生成 taskInstance、dispatch 给 worker</p>
</li>
</ul>
<h2>二期规划</h2>
-<h3>api/ui模块改造</h3>
+<h3>api/ui 模块改造</h3>
<ul>
-<li>[ ] processDefinition接口通过processDefinitionId请求后端的替换为processDefinitonCode</li>
-<li>[ ] 支持task的单独定义，当前task的插入及修改是通过工作流来操作的，二期需要支持单独定义</li>
-<li>[ ] 前端及后端controller层 json 拆分，一期已完成api模块service层到dao的json拆分，二期需要完成前端及controller层json拆分</li>
+<li>[ ] processDefinition 接口通过 processDefinitionId 请求后端的替换为 processDefinitonCode</li>
+<li>[ ] 支持 task 的单独定义，当前 task 的插入及修改是通过工作流来操作的，二期需要支持单独定义</li>
+<li>[ ] 前端及后端 controller 层 json 拆分，一期已完成 api 模块 service 层到 dao 的 json 拆分，二期需要完成前端及 controller 层 json 拆分</li>
</ul>
<h3>server模块改造</h3>
<ul>
<li>
-<p>[ ] t_ds_command、t_ds_error_command、t_ds_schedules中process_definition_id替换为process_definition_code</p>
+<p>[ ] t_ds_command、t_ds_error_command、t_ds_schedules 中 process_definition_id 替换为 process_definition_code</p>
</li>
<li>
-<p>[ ] 生成taskInstance流程改造</p>
+<p>[ ] 生成 taskInstance 流程改造</p>
</li>
</ul>
-<p>当前生成process_instance，是通过process_definition和schedules及command表生成，而生成taskInstance还是来源于MasterExecThread.readyToSubmitTaskQueue队列，而队列中数据来源于dag对象，此时，该队列及dag中保存taskInstance的所有信息，这种方式非常占用内存。可改造为如下图的数据流转方式，readyToSubmitTaskQueue队列及dag中保存任务code和版本信息，在生成task_instance前，查询task_definition</p>
+<p>当前生成 process_instance，是通过 process_definition 和 schedules 及 command 表生成，而生成 taskInstance 还是来源于 MasterExecThread.readyToSubmitTaskQueue 队列，并且队列中数据来源于 dag 对象。此时，该队列及 dag 中保存 taskInstance 的所有信息，这种方式非常占用内存。可改造为如下图的数据流转方式，readyToSubmitTaskQueue 队列及 dag 中保存任务 code 和版本信息，在生成 task_instance 前，查询 task_definition</p>
<p><img src="https://user-images.githubusercontent.com/42576980/117598659-d3a71100-b17a-11eb-8fe1-8725299510e6.png" alt="server"></p>
+<hr>
+<p><strong>附录：雪花算法（snowflake）</strong></p>
+<p><strong>雪花算法（snowflake）：</strong> 是一种生成分布式全剧唯一 ID 的算法，生成的 ID 称为 <strong>snowflake</strong>，这种算法是由 Twitter 创建，并用于推文的 ID。</p>
+<p>一个 Snowflake ID 有 64 bit。前 41 bit 是时间戳，表示了自选定的时期以来的毫秒数。 接下来的 10 bit 代表计算机 ID，防止冲突。 其余 12 bit 代表每台机器上生成 ID 的序列号，这允许在同一毫秒内创建多个 Snowflake ID。SnowflakeID 基于时间生成，故可以按时间排序。此外，一个 ID 的生成时间可以由其自身推断出来，反之亦然。该特性可以用于按时间筛选 ID，以及与之联系的对象。</p>
+<p><strong>雪花算法的结构：</strong></p>
+<p><img src="https://github.com/QuakeWang/incubator-dolphinscheduler-website/blob/add-blog/img/JsonSplit/snowflake.png?raw=true" alt="snowflake"></p>
+<p>主要分为 5 个部分：</p>
+<ol>
+<li>是 1 个 bit：0，这个是无意义的；</li>
+<li>是 41 个 bit：表示的是时间戳；</li>
+<li>是 10 个 bit：表示的是机房 id，0000000000，因为此时传入的是0；</li>
+<li>是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 0000 0000。</li>
+</ol>
+<p>接下去我们来解释一下四个部分：</p>
+<p><strong>1 bit，是无意义的：</strong></p>
+<p>因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。</p>
+<p><strong>41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。</strong></p>
+<p>41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。</p>
+<p><strong>10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。</strong></p>
+<p>但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），这里可以随意拆分，比如拿出4位标识业务号，其他6位作为机器号。可以随意组合。</p>
+<p><strong>12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id。</strong></p>
+<p>12 bit 可以代表的最大正整数是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。也就是同一毫秒内同一台机器所生成的最大ID数量为4096</p>
+<p>简单来说，你的某个服务假设要生成一个全局唯一 id，那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统，由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 id。这个 SnowFlake 算法系统首先肯定是知道自己所在的机器号，（这里姑且讲 10bit 全部作为工作机器 ID）接着 SnowFlake 算法系统接收到这个请求之后，首先就会用二进制位运算的方式生成一个 64 bit 的 long 型 id，64 个 bit 中的第一个 bit 是无意义的。接着用当前时间戳（单位到毫秒）占用41 个 bit，然后接着 10 个 bit 设置机器 id。最后再判断一下，当前这台机房的这台机器上这一毫秒内，这是第几个请求，给这次生成 id 的请求累加一个序号，作为最后的 12 个 bit。</p>
+<p>SnowFlake 的特点是：</p>
+<ol>
+<li>毫秒数在高位，自增序列在低位，整个 ID 都是趋势递增的。</li>
+<li>不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成 ID 的性能也是非常高的。</li>
+<li>可以根据自身业务特性分配 bi t位，非常灵活。</li>
+</ol>
</section><footer class="footer-container"><div class="footer-body"><div><h3>联系我们</h3><h4>有问题需要反馈？请通过以下方式联系我们。</h4></div><div class="contact-container"><ul><li><img class="img-base" src="/img/emailgray.png"/><img class="img-change" src="/img/emailblue.png"/><a href="/zh-cn/community/development/subscribe.html"><p>邮件列表</p></a></li><li><img class="img-base" src="/img/twittergray.png"/><img class="img-change" src="/img/twitterblue.png"/><a href="https://twitter.com/dolphinschedule"><p>Twitt [...]
<script src="//cdn.jsdelivr.net/npm/react@15.6.2/dist/react-with-addons.min.js"></script>
<script src="//cdn.jsdelivr.net/npm/react-dom@15.6.2/dist/react-dom.min.js"></script>
diff --git a/zh-cn/blog/json_split.json b/zh-cn/blog/json_split.json
index 49762b1..1db2814 100644
--- a/zh-cn/blog/json_split.json
+++ b/zh-cn/blog/json_split.json
@@ -1,6 +1,6 @@
{
"filename": "json_split.md",
- "__html": "<h2>背景</h2>\n<p>当前dolphinscheduler的工作流中的任务及关系保存时是以大json的方式保存到数据库中process_definiton表的process_definition_json字段，如果某个工作流很大比如有100或者1000个任务，这个json字段也就非常大，在使用时需要解析json，非常耗费性能，且任务没法重用，故社区计划启动json拆分项目</p>\n<h2>一期总结</h2>\n<p>json split项目从2021-01-12开始启动，到2021-04-25一期已完成。代码正在合入dev分支。感谢lenboo、JinyLeeChina、simon824、wen-hemin四位伙伴参与coding。</p>\n<ul>\n<li>代码变更12793行</li>\n<li>修改/增加 168 个文件</li>\n<li>共145次commit</li>\n<li>有85个pr</li>\n</ul>\n<h3>拆分方案回顾</h3>\n<p><img src=\"https://user-images [...]
+ "__html": "<h2>为什么要把 DolphinScheduler 工作流定义中保存任务及关系的大 json 给拆了?</h2>\n<h3>背景</h3>\n<p>当前 DolphinScheduler 的工作流中的任务及关系保存时是以大 json 的方式保存到数据库中 process_definiton 表的 process_definition_json 字段，如果某个工作流很大比如有 1000 个任务，这个 json 字段也就随之变得非常大，在使用时需要解析 json，非常耗费性能，且任务没法重用，故社区计划启动 json 拆分项目。可喜的是目前我们已经完成了这个工作的大部分，因此总结一下，供大家参考学习。</p>\n<h3>总结</h3>\n<p>json split 项目从 2021-01-12 开始启动，到 2021-04-25 初步完成主要开发。代码已合入 dev 分支。感谢 lenboo、JinyLeeChina、simon824、wen-hemin 四位伙伴参与 coding。</p>\n<p>主要变化以及贡献如下：</p>\n<ul>\n [...]
"link": "/dist/zh-cn/blog/json_split.html",
"meta": {}
}
\ No newline at end of file