分布式任务调度框架:XXL-JOB(入门篇)

本文涉及的产品
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: 将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台,而平台自身并不承担业务逻辑,“**调度中心**”负责发起调度请求。将任务抽象成分散的JobHandler,交由“执行器”统一管理,“**执行器**”负责接收调度请求并执行对应的JobHandler中业务逻辑。因此,“调度”和“任务”两部分可以相互解耦,提高系统整体稳定性和扩展性;

1.简介

1.1 Quartz的不足

之前我们讲述了分布式任务调度任务框架老大哥:Quartz,但是Quartz 使用起来也比较麻烦,不尽人意。个人总结其使用缺点如下:

  • Quzrtz 并没有内置 UI 管理控制台,导致任务动态管理不够友好
  • 调用API的的方式操作任务不人性化,比较繁杂。
  • 需要持久化业务QuartzJobBean到底层数据表中,系统侵入性相当严重。无论是将Quartz的表放到单独库还是和业务库都不好,放在单独库,那么业务服务就是多数据源,需要视频,放在业务库会导致数据库繁琐,耦合。
  • 调度逻辑和QuartzJobBean耦合在同一个项目中,这将导致一个问题,在调度任务数量逐渐增多,同时调度任务逻辑逐渐加重的情况下,此时调度系统的性能将大大受限于业务。
  • quartz底层以“抢占式”获取DB锁并由抢占成功节点负责运行任务,会导致节点负载悬殊非常大。没有负载均衡策略

XXL-JOB弥补了quartz的上述不足之处。XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展

1.2 XXL-JOB设计思想

将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台,而平台自身并不承担业务逻辑,“调度中心”负责发起调度请求。将任务抽象成分散的JobHandler,交由“执行器”统一管理,“执行器”负责接收调度请求并执行对应的JobHandler中业务逻辑。因此,“调度”和“任务”两部分可以相互解耦,提高系统整体稳定性和扩展性;

调度模块(调度中心)
负责管理调度信息,按照调度配置发出调度请求,自身不承担业务代码。调度系统与任务解耦,提高了系统可用性和稳定性,同时调度系统性能不再受限于任务模块;
支持可视化、简单且动态的管理调度信息,包括任务新建,更新,删除,GLUE开发和任务报警等,所有上述操作都会实时生效,同时支持监控调度结果以及执行日志,支持执行器Failover。

执行模块(执行器)
负责接收调度请求并执行任务逻辑。任务模块专注于任务的执行等操作,开发和维护更加简单和高效;接收“调度中心”的执行请求、终止请求和日志请求等。

架构图如下:

项目推荐:基于SpringBoot2.x、SpringCloud和SpringCloudAlibaba企业级系统架构底层框架封装,解决业务开发时常见的非功能性需求,防止重复造轮子,方便业务快速开发和企业技术栈框架统一管理。引入组件化的思想实现高内聚低耦合并且高度可配置化,做到可插拔。严格控制包依赖和统一版本管理,做到最少化依赖。注重代码规范和注释,非常适合个人学习和企业使用

Github地址https://github.com/plasticene/plasticene-boot-starter-parent

Gitee地址https://gitee.com/plasticene3/plasticene-boot-starter-parent

微信公众号Shepherd进阶笔记

2.XXL-JOB使用示例

XXL-JOB主要分为调度中心和执行器。一般来说,XXL-JOB 执行器可以内嵌到应用服务里。例如说,一个提供 Restful API 的 Spring Boot 项目中,引入 xxl-job-core 依赖,同时也作为一个 XXL-JOB 执行器。本质上,每次 Restful API 是请求任务,而每次任务调度是定时任务。所在接下来我们需要先部署调度中心服务。

2.1调度中心服务部署

这里为了方便学习测试,使用下载源码启动xxl-job-admin调度中心服务。

源码下载地址:https: //gitee.com/xuxueli0323/xxl-job.git,代码结构如下:

/doc :文档资料
/db :“调度数据库”建表脚本
/xxl-job-admin :调度中心,项目源码
/xxl-job-core :公共Jar依赖
/xxl-job-executor-samples :执行器,Sample示例项目(大家可以在该项目上进行开发,也可以将现有项目改造生成执行器项目)

下载db文件夹下的SQL执行初始化表结构

- xxl_job_lock:任务调度锁表;
- xxl_job_group:执行器信息表,维护任务执行器信息;
- xxl_job_info:调度扩展信息表: 用于保存XXL-JOB调度任务的扩展信息,如任务分组、任务名、机器地址、执行器、执行入参和报警邮件等等;
- xxl_job_log:调度日志表: 用于保存XXL-JOB任务调度的历史信息,如调度结果、执行结果、调度入参、调度机器和执行器等等;
- xxl_job_log_report:调度日志报表:用户存储XXL-JOB任务调度日志的报表,调度中心报表功能页面会用到;
- xxl_job_logglue:任务GLUE日志:用于保存GLUE更新历史,用于支持GLUE的版本回溯功能;
- xxl_job_registry:执行器注册表,维护在线的执行器和调度中心机器地址信息;
- xxl_job_user:系统用户表;

然后修改调度中心xxl-jod-admin项目的配置文件application.properties,适配成你自己的数据源连接即可:

### xxl-job, datasource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

成功启动项目之后,访问调度地址:http: //localhost:8080/xxl-job-admin (该地址执行器将会使用到,作为回调地址)

默认登录账号 “admin/123456”, 登录后运行界面如下图所示

至此“调度中心”项目已经部署成功,接下来就是配置部署执行器服务项目啦。

2.2 执行器服务部署

一般来说,XXL-JOB 执行器可以内嵌到应用服务里。所以我这里在一个业务服务引入以下依赖:

<dependency>
  <groupId>com.xuxueli</groupId>
  <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
  <version>2.3.0</version>
</dependency>

引入 XxlJobConfig 配置类:

package com.plasticene.shorturl.config;

import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * @author fjzheng
 * @version 1.0
 * @date 2022/9/5 14:13
 */
@Configuration
public class XxlJobConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);
    
    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;
    @Value("${xxl.job.accessToken}")
    private String accessToken;
    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appname;
    @Value("${xxl.job.executor.address}")
    private String address;
    @Value("${xxl.job.executor.ip}")
    private String ip;
    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;
    @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
    private String logPath;
    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
    private int logRetentionDays;

    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
        xxlJobSpringExecutor.setAddress(address);
        xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
        xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
        xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);

        return xxlJobSpringExecutor;
    }

}

接下来修改业务服务的配置文件:

xxl:
  job:
    admin:
      # 调度中心部署跟地址 [选填]:如调度中心集群部署存在多个地址则用逗号分隔。
      # 执行器将会使用该地址进行"执行器心跳注册"和"任务结果回调";为空则关闭自动注册;
      addresses: http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
    # 执行器通讯TOKEN [选填]:非空时启用;
    accessToken:
    executor:
      # 执行器AppName [选填]:执行器心跳注册分组依据;为空则关闭自动注册
      appname: short-url-job
      # 执行器注册 [选填]:优先使用该配置作为注册地址,为空时使用内嵌服务 ”IP:PORT“ 作为注册地址。
      #从而更灵活的支持容器类型执行器动态IP和动态映射端口问题。
      address:
      # 执行器IP [选填]:默认为空表示自动获取IP,多网卡时可手动设置指定IP,该IP不会绑定Host仅作为通讯实用;
      # 地址信息用于 "执行器注册" 和 "调度中心请求并触发任务";如果你本地开启vpn,这里ip最好填写一下
      ip: 10.8.6.235
      # 执行器端口号 [选填]:小于等于0则自动获取;默认端口为9999,单机部署多个执行器时,注意要配置不同执行器端口;
      port: 6066
      # 执行器运行日志文件存储磁盘路径 [选填] :需要对该路径拥有读写权限;为空则使用默认路径;
      logpath: /Users/shepherdmy/Desktop/logs/xxl-job/jobhandler
      # 执行器日志文件保存天数 [选填] : 过期日志自动清理, 限制值大于等于3时生效; 否则, 如-1, 关闭自动清理功能;
      logretentiondays: 30

编写JOB任务测试类:

package com.plasticene.shorturl.task;

import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * @author fjzheng
 * @version 1.0
 * @date 2022/9/5 14:23
 */
@Component
public class SampleXxlJob {
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
    private final AtomicInteger counts = new AtomicInteger();

    /**
     * 1、简单任务示例(Bean模式)
     */
    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void demoJobHandler() throws Exception {
        XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");
        // 打印日志
        logger.info("[execute][定时第 ({}) 次执行]", counts.incrementAndGet());
    }
}

启动业务服务,至此执行器部署成功了。

2.3 调度中心管理界面配置执行器和任务

首先,在调度中心配置新增执行器,AppName需要配置成和执行器业务服务配置的一样,AppName: 是每个执行器集群的唯一标示 执行器会周期性以AppName为对象进行自动注册。可通过该配置自动发现注册成功的执行器, 供任务调度时使用;

这里根据自动注册获取到执行器服务机器地址,如果集群部署了多个执行器业务服务,这里会有多个地址,供后续执行任务选择负载均衡。

接下来就是在执行器下面创建任务JOB了,XXL-JOB支持创建很多种任务类型,如“Bean模式” 任务、“GLUE模式(Java)” 任务、GLUE模式(Shell) + GLUE模式(Python) + GLUE模式(PHP) + GLUE模式(NodeJS) + GLUE模式(Powershell),这里我演示Bean模式和GLUE模式(Java),其他模式自行查看官网

Bean模式

每个任务只需要开发一个方法,并添加@XxlJob注解即可

@Component
public class SampleXxlJob {
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
    private final AtomicInteger counts = new AtomicInteger();

    /**
     * 1、简单任务示例(Bean模式)
     */
    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void demoJobHandler() throws Exception {
        XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");
        // 打印日志
        logger.info("[execute][定时第 ({}) 次执行]", counts.incrementAndGet());
    }
}

GLUE模式(Java)

任务以源码方式维护在调度中心,支持通过Web IDE在线更新,实时编译和生效,原理:每个 “GLUE模式(Java)” 任务的代码,实际上是“一个继承自“IJobHandler”的实现类的类代码”,“执行器”接收到“调度中心”的调度请求时,会通过Groovy类加载器加载此代码,实例化成Java对象,同时注入此代码中声明的Spring服务(请确保Glue代码中的服务和类引用在“执行器”项目中存在),然后调用该对象的execute方法,执行任务逻辑。它在执行器项目中运行,可使用@Resource/@Autowire注入执行器里中的其他服务。

以上两个模式的任务配置如下:

这时候只要我们启动执行器业务服务,通过操作按钮可以执行一次任务、启动任务、停止任务等等

bean任务的执行日志执行器业务服务控制台打印如下:

2022-09-29 18:14:00.281 ShepherddeMacBook-Pro.local [short-url-service] [] [xxl-rpc, EmbedServer bizThreadPool-15868700@28187] INFO com.xxl.job.core.executor.XxlJobExecutor registJobThread : >>>>>>>>>>> xxl-job regist JobThread success, jobId:2, handler:com.xxl.job.core.handler.impl.MethodJobHandler@21fa19e4[class com.plasticene.shorturl.task.SampleXxlJob#demoJobHandler]
2022-09-29 18:14:00.311 ShepherddeMacBook-Pro.local [short-url-service] [] [Thread-31@28187] INFO com.plasticene.shorturl.task.SampleXxlJob demoJobHandler : [execute][定时第 (1) 次执行]
2022-09-29 18:14:30.054 ShepherddeMacBook-Pro.local [short-url-service] [] [Thread-31@28187] INFO com.plasticene.shorturl.task.SampleXxlJob demoJobHandler : [execute][定时第 (2) 次执行]
2022-09-29 18:15:00.047 ShepherddeMacBook-Pro.local [short-url-service] [] [Thread-31@28187] INFO com.plasticene.shorturl.task.SampleXxlJob demoJobHandler : [execute][定时第 (3) 次执行]

GLUE模式任务执行日志如下:

2022-09-29 18:17:00.894 ShepherddeMacBook-Pro.local [short-url-service] [] [xxl-rpc, EmbedServer bizThreadPool-2042786551@28187] INFO com.xxl.job.core.executor.XxlJobExecutor registJobThread : >>>>>>>>>>> xxl-job regist JobThread success, jobId:3, handler:com.xxl.job.core.handler.impl.GlueJobHandler@5359ff05
2022-09-29 18:17:00.917 ShepherddeMacBook-Pro.local [short-url-service] [] [Thread-32@28187] INFO com.xxl.job.service.handler.DemoGlueJobHandler execute : XXL-JOB, GLUE JAVA EXECOUTE SUCCESS,Hello World.
2022-09-29 18:17:03.144 ShepherddeMacBook-Pro.local [short-url-service] [] [Thread-31@28187] INFO com.xxl.job.core.thread.JobThread run : >>>>>>>>>>> xxl-job JobThread stoped, hashCode:Thread[Thread-31,10,main]

两个任务都调度执行了,到处演示示例结束。

2.4 任务配置属性说明

基础配置:
    - 执行器:任务的绑定的执行器,任务触发调度时将会自动发现注册成功的执行器, 实现任务自动发现功能; 另一方面也可以方便的进行任务分组。每个任务必须绑定一个执行器, 可在 "执行器管理" 进行设置;
    - 任务描述:任务的描述信息,便于任务管理;
    - 负责人:任务的负责人;
    - 报警邮件:任务调度失败时邮件通知的邮箱地址,支持配置多邮箱地址,配置多个邮箱地址时用逗号分隔;
触发配置:
    - 调度类型:
        无:该类型不会主动触发调度;
        CRON:该类型将会通过CRON,触发任务调度;
        固定速度:该类型将会以固定速度,触发任务调度;按照固定的间隔时间,周期性触发;
        固定延迟:该类型将会以固定延迟,触发任务调度;按照固定的延迟时间,从上次调度结束后开始计算延迟时间,到达延迟时间后触发下次调度;
    - CRON:触发任务执行的Cron表达式;
    - 固定速度:固件速度的时间间隔,单位为秒;
    - 固定延迟:固件延迟的时间间隔,单位为秒;
任务配置:
    - 运行模式:
        BEAN模式:任务以JobHandler方式维护在执行器端;需要结合 "JobHandler" 属性匹配执行器中任务;
        GLUE模式(Java):任务以源码方式维护在调度中心;该模式的任务实际上是一段继承自IJobHandler的Java类代码并 "groovy" 源码方式维护,它在执行器项目中运行,可使用@Resource/@Autowire注入执行器里中的其他服务;
        GLUE模式(Shell):任务以源码方式维护在调度中心;该模式的任务实际上是一段 "shell" 脚本;
        GLUE模式(Python):任务以源码方式维护在调度中心;该模式的任务实际上是一段 "python" 脚本;
        GLUE模式(PHP):任务以源码方式维护在调度中心;该模式的任务实际上是一段 "php" 脚本;
        GLUE模式(NodeJS):任务以源码方式维护在调度中心;该模式的任务实际上是一段 "nodejs" 脚本;
        GLUE模式(PowerShell):任务以源码方式维护在调度中心;该模式的任务实际上是一段 "PowerShell" 脚本;
    - JobHandler:运行模式为 "BEAN模式" 时生效,对应执行器中新开发的JobHandler类“@JobHandler”注解自定义的value值;
    - 执行参数:任务执行所需的参数;     
高级配置:
    - 路由策略:当执行器集群部署时,提供丰富的路由策略,包括;
        FIRST(第一个):固定选择第一个机器;
        LAST(最后一个):固定选择最后一个机器;
        ROUND(轮询):;
        RANDOM(随机):随机选择在线的机器;
        CONSISTENT_HASH(一致性HASH):每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器,且所有任务均匀散列在不同机器上。
        LEAST_FREQUENTLY_USED(最不经常使用):使用频率最低的机器优先被选举;
        LEAST_RECENTLY_USED(最近最久未使用):最久未使用的机器优先被选举;
        FAILOVER(故障转移):按照顺序依次进行心跳检测,第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度;
        BUSYOVER(忙碌转移):按照顺序依次进行空闲检测,第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度;
        SHARDING_BROADCAST(分片广播):广播触发对应集群中所有机器执行一次任务,同时系统自动传递分片参数;可根据分片参数开发分片任务;
    - 子任务:每个任务都拥有一个唯一的任务ID(任务ID可以从任务列表获取),当本任务执行结束并且执行成功时,将会触发子任务ID所对应的任务的一次主动调度。
    - 调度过期策略:
        - 忽略:调度过期后,忽略过期的任务,从当前时间开始重新计算下次触发时间;
        - 立即执行一次:调度过期后,立即执行一次,并从当前时间开始重新计算下次触发时间;
    - 阻塞处理策略:调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略;
        单机串行(默认):调度请求进入单机执行器后,调度请求进入FIFO队列并以串行方式运行;
        丢弃后续调度:调度请求进入单机执行器后,发现执行器存在运行的调度任务,本次请求将会被丢弃并标记为失败;
        覆盖之前调度:调度请求进入单机执行器后,发现执行器存在运行的调度任务,将会终止运行中的调度任务并清空队列,然后运行本地调度任务;
    - 任务超时时间:支持自定义任务超时时间,任务运行超时将会主动中断任务;
    - 失败重试次数;支持自定义任务失败重试次数,当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试;
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