定时任务服务搭建

一、框架选型

基于以下比较，xxl-job由于轻量化、简单、功能强大、安全等特性，考虑作为微服务项目的定时任务框架支持。

分布式环境下定时任务选型考虑以下因素

• 主要因素：高可用、负载均衡、路由策略。
• 其他因素：调度模块与任务模块解耦、可视化的管理界面、失败重试机制、超时机制、统计、报警...... 。

当前市面使用较多的定时任务框架有：quartz、elastic-job、xxl-job。

1. quartz

1. 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，
2. 调度逻辑与任务逻辑耦合在同一个项目中
3. 没有路由策略，任务能否执行依赖于服务是否获得DB锁
4. 调用API的的方式操作任务，不人性化，任务的动态管理需要自行开发

2. elastic-job

1. 需要结合zookeeper实现作业注册，提高复杂度

3. xxl-job

1. 调度模块与任务模块解耦，两者都可进行高可用的集群部署
2. 弹性扩容
3. 相同执行器的任务通过线程池异步执行，不同执行器的任务并行执行
4. ......

4. 详细对比

二、设计方案

调度中心

1. 容器化部署

调度中心使用docker容器进行集群部署，通过nginx对其做负载均衡访问

docker pull xuxueli/xxl-job-admin
docker run -p 8080:8080 -v /tmp:/data/applogs --name xxl-job-admin  -d xuxueli/xxl-job-admin:{指定版本}

/**
* 如需自定义 mysql 等配置，可通过 "-e PARAMS" 指定，参数格式 PARAMS="--key=value  --key2=value2" ；
* 配置项参考文件：/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties
* 如需自定义 JVM内存参数 等配置，可通过 "-e JAVA_OPTS" 指定，参数格式 JAVA_OPTS="-Xmx512m" ；
*/
docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai" -p 8080:8080 -v /tmp:/data/applogs --name xxl-job-admin  -d xuxueli/xxl-job-admin:{指定版本}

2. 源码部署

下载源码：https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job.git

源码目录

xxl-job-admin：调度中心
xxl-job-core：公共依赖
xxl-job-executor-samples：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用，也可以参考其并将现有项目改造成执行器）
    ：xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot管理执行器，推荐这种方式；
    ：xxl-job-executor-sample-frameless：无框架版本；

配置文件：

### web
server.port=8080
server.servlet.context-path=/xxl-job-admin

### actuator
management.server.servlet.context-path=/actuator
management.health.mail.enabled=false

### resources
spring.mvc.servlet.load-on-startup=0
spring.mvc.static-path-pattern=/static/**
spring.resources.static-locations=classpath:/static/

### freemarker
spring.freemarker.templateLoaderPath=classpath:/templates/
spring.freemarker.suffix=.ftl
spring.freemarker.charset=UTF-8
spring.freemarker.request-context-attribute=request
spring.freemarker.settings.number_format=0.##########

### mybatis
mybatis.mapper-locations=classpath:/mybatis-mapper/*Mapper.xml
#mybatis.type-aliases-package=com.xxl.job.admin.core.model

### 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_pwd
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

### datasource-pool
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=30
spring.datasource.hikari.auto-commit=true
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
spring.datasource.hikari.pool-name=HikariCP
spring.datasource.hikari.max-lifetime=900000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=10000
spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1
spring.datasource.hikari.validation-timeout=1000

### xxl-job, email
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=25
spring.mail.username=xxx@qq.com
spring.mail.from=xxx@qq.com
spring.mail.password=xxx
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true
spring.mail.properties.mail.smtp.socketFactory.class=javax.net.ssl.SSLSocketFactory

### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=

### xxl-job, i18n (default is zh_CN, and you can choose "zh_CN", "zh_TC" and "en")
xxl.job.i18n=zh_CN

## xxl-job, triggerpool max size
xxl.job.triggerpool.fast.max=200
xxl.job.triggerpool.slow.max=100

### xxl-job, log retention days
xxl.job.logretentiondays=30

数据库工作准备好后，修改xxl-job-admin模块的配置文件后通过springboot的方式启动main方法即可

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3. 运维平台部署

下载源码，数据库工作与配置文件修改完成后，对xxl-job-admin模块源码进行部分必要的修改，如接口地址、接口参数等，通过maven打为jar包并导入运维平台，至此调度中心后端接口工作完成，只需要前端调用即可

4. 集群部署

要求：DB配置保持一致；集群机器时钟保持一致（单机集群忽视）；

建议：推荐通过nginx为调度中心集群做负载均衡，分配域名。调度中心访问、执行器回调配置、调用API服务等操作均通过该域名进行。

执行器

方案一

所有定时任务统一由任务服务执行，优点是定时任务逻辑与业务处理逻辑解耦，缺点是冗余度较高，该服务需要处理其他各个服务的业务数据

方案二

任务服务只负责执行器的配置工作，具体任务的实现由对应的服务负责，比如视频问诊提醒的定时任务逻辑交给问诊模块开发。

或许根本不需要新建一个任务服务，执行器的配置工作可以交给各个执行器完成

执行器部署

步骤一

确认pom文件中引入了 “xxl-job-core” 的maven依赖；

步骤二

修改配置文件

### 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；
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
### 执行器通讯TOKEN [选填]：非空时启用；
xxl.job.accessToken=
### 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
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-sample
### 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。
xxl.job.executor.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"；
xxl.job.executor.ip=
### 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；
xxl.job.executor.port=9999
### 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；
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/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；
xxl.job.executor.logretentiondays=30

步骤三

打包部署

集群部署

要求：

1. 执行器回调地址（xxl.job.admin.addresses）需要保持一致；
2. 执行器根据该配置进行执行器自动注册等操作。
3. 同一个执行器集群内AppName（xxl.job.executor.appname）需要保持一致；
4. 调度中心根据该配置动态发现不同集群的在线执行器列表。

三、xxl-job环境要求

• Maven3+
• Jdk1.8+
• Mysql5.7+

四、xxl-job版本选择

版本号：v2.3.0 Release

发布时间：2021-02-09

该版本为最新稳定版，修复了优先级较高的bug，如cron表达式的问题、执行器注册表的更新失败问题等。且新增了子任务触发策略、调度过期策略两个新特性。

五、xxl-job性能

一致性：

基于数据库的集群方案，数据库选用Mysql；集群分布式并发环境中进行定时任务调度时，会在各个节点会上报任务，存到数据库中，执行时会从数据库中取出触发器来执行，如果触发器的名称和执行时间相同，则只有一个节点去执行此任务。

高可用：

XXL-JOB中“调度模块”和“任务模块”完全解耦，调度模块进行任务调度时，将会解析不同的任务参数发起远程调用，调用各自的远程执行器服务。这种调用模型类似RPC调用，调度中心提供调用代理的功能，而执行器提供远程服务的功能。

多线程并行调度：

调度采用线程池方式实现，避免单线程因阻塞而引起任务调度延迟。

XXL-JOB调度模块默认采用并行机制，在多线程调度的情况下，调度模块被阻塞的几率很低，大大提高了调度系统的承载量。

XXL-JOB的不同任务之间并行调度、并行执行。
XXL-JOB的单个任务，针对多个执行器是并行运行的，针对单个执行器是串行执行的。同时支持任务终止。

全异步：

XXL-JOB系统中业务逻辑在远程执行器执行，触发流程全异步化设计。相比直接在调度中心内部执行业务逻辑，极大的降低了调度线程占用时间；

调度中心每次任务触发时仅发送一次调度请求，该调度请求首先推送“异步调度队列”，然后异步推送给远程执行器

执行器会将请求存入“异步执行队列”并且立即响应调度中心，异步运行。

调度中心轻量级：

XXL-JOB调度中心中每个JOB逻辑非常 “轻”，在全异步化的基础上，单个JOB一次运行平均耗时基本在10ms之内（基本为一次请求的网络开销）；因此，可以保证使用有限的线程支撑大量的JOB并发运行

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

————————我是万万岁，我们下期再见————————