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;