XXL Job和azkaban的任务调度功能都是基于quartz来开发的,并且Spring也集成了Quartz模块。 所以如果想深入了解调度原理,那其实有必要先对Quartz做一番较深入地了解。
Quartz 的github: https://github.com/quartz-scheduler/quartz
Quartz是一个任务调度框架,当遇到以下问题时:
那么总结起来就是,在一个有规律的时间点做一些事情,并且这个规律可以非常复杂,复杂到了需要一个框架来帮助我们。Quartz的出现就是为了解决这个问题,定义一个触发条件,那么其负责到了特定的时间点,触发相应的job干活。
Quartz核心要素有Scheduler、Trigger、Job、JobDetail,其中trigger和job、jobDetail为元数据,而Scheduler为实际进行调度的控制器。
Trigger
Trigger用于定义调度任务的时间规则,在Quartz中主要有四种类型的Trigger:SimpleTrigger、CronTrigger、DataIntervalTrigger和NthIncludedTrigger。
trigger状态:WAITING,ACQUIRED,EXECUTING,COMPLETE,BLOCKED,ERROR,PAUSED,PAUSED_BLOCKED,DELETED。
Job&Jodetail
Quartz将任务分为Job、JobDetail两部分,其中Job用来定义任务的执行逻辑,而JobDetail用来描述Job的定义(例如Job接口的实现类以及其他相关的静态信息)。对Quartz而言,主要有两种类型的Job,StateLessJob、StateFulJob
Scheduler
实际执行调度逻辑的控制器,Quartz提供了DirectSchedulerFactory和StdSchedulerFactory等工厂类,用于支持Scheduler相关对象的产生。
scheduler由工厂类SchedulerFactory创建,主要负责job和trigger的持久化管理,包括新增、删除、修改、触发、暂停、恢复调度、停止调度等;
一个job可以关联多个trigger,但是一个trigger只能关联一个job。
负责任务调度的几个线程:
Quartz中的trigger和job需要存储下来才能被使用。Quartz中有两种存储方式:RAMJobStore,JobStoreSupport,其中RAMJobStore是将trigger和job存储在内存中,而JobStoreSupport是基于jdbc将trigger和job存储到数据库中。RAMJobStore的存取速度非常快,但是由于其在系统被停止后所有的数据都会丢失,所以在集群应用中,必须使用JobStoreSupport。其中表结构如下表所示。
Table name | Description |
---|---|
QRTZ_CALENDARS | 存储Quartz的Calendar信息 |
QRTZ_CRON_TRIGGERS | 存储CronTrigger,包括Cron表达式和时区信息 |
QRTZ_FIRED_TRIGGERS | 存储与已触发的Trigger相关的状态信息,以及相联Job的执行信息 |
QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS | 存储已暂停的Trigger组的信息 |
QRTZ_SCHEDULER_STATE | 存储少量的有关Scheduler的状态信息,和别的Scheduler实例 |
QRTZ_LOCKS | 存储程序的悲观锁的信息 |
QRTZ_JOB_DETAILS | 存储每一个已配置的Job的详细信息 |
QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS | 存储简单的Trigger,包括重复次数、间隔、以及已触的次数 |
QRTZ_BLOG_TRIGGERS | Trigger作为Blob类型存储 |
QRTZ_TRIGGERS | 存储已配置的Trigger的信息 |
QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS |
QRTZ_LOCKS就是Quartz集群实现同步机制的行锁表,例如scheduler集群下的锁。
Quartz的集群模式指的是一个集群下多个节点管理同一批任务的调度,通过共享数据库的方式实现,保证同一个任务到达触发时间的时候,只有一台机器去执行该任务。每个节点部署一个单独的quartz实例,相互之间没有直接数据通信。
因为我们的定时任务都加载在内存中的,每个集群节点中的调度器都会去执行,这就会存在重复执行和资源竞争的问题,那么如何来解决这样的问题呢。
通过排它锁的方式:当某个节点的主线程获取对某个任务的执行权之后,数据库对该行ROW LOCK,若此时,另外一个线程使用相同的SQL对表的数据进行查询,由于查询出的数据行已经被数据库锁住了,此时这个线程就只能等待,直到拥有该行锁的线程完成了相关的业务操作,执行了commit动作后,数据库才会释放了相关行的锁,这个线程才能继续执行。这样就保证了同一个集群下,只有一个quartz实例获取需要执行的trigger。所以,主线程QuartzSchedulerThread 就是不断查询需要触发的trigger,获取trigger,执行trigger关联的任务,释放trigger。
若quartz是配置在spring中,当服务器启动时,就会装载相关的bean。SchedulerFactoryBean实现了InitializingBean接口,因此在初始化bean的时候,会执行afterPropertiesSet方法,该方法将会调用SchedulerFactory(DirectSchedulerFactory 或者 StdSchedulerFactory,通常用StdSchedulerFactory)创建Scheduler。SchedulerFactory在创建quartzScheduler的过程中,将会读取配置参数,初始化各个组件,关键组件如下:
org.quartz.threadPool.class=org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.threadCount=3
org.quartz.threadPool.threadPriority=5
JobStore:分为存储在内存的RAMJobStore和存储在数据库的JobStoreSupport(包括JobStoreTX和JobStoreCMT两种实现,JobStoreCMT是依赖于容器来进行事务的管理,而JobStoreTX是自己管理事务),若要使用集群要使用JobStoreSupport的方式;
QuartzSchedulerThread:用来进行任务调度的线程,在初始化的时候paused=true,halted=false,虽然线程开始运行了,但是paused=true,线程会一直等待,直到start方法将paused置为false;
另外,SchedulerFactoryBean还实现了SmartLifeCycle接口,因此初始化完成后,会执行start()方法,该方法将主要会执行以下的几个动作:
QuartzSchedulerThread线程是实际执行任务调度的线程,其中主要代码如下。
while (!halted.get()) {
int availThreadCount = qsRsrcs.getThreadPool().blockForAvailableThreads();
triggers = qsRsrcs.getJobStore().acquireNextTriggers(now + idleWaitTime,
Math.min(availThreadCount, qsRsrcs.getMaxBatchSize()), qsRsrcs.getBatchTimeWindow());
long triggerTime = triggers.get(0).getNextFireTime().getTime();
long timeUntilTrigger = triggerTime - now;
while (timeUntilTrigger > 2) {
now = System.currentTimeMillis();
timeUntilTrigger = triggerTime - now;
}
List<TriggerFiredResult> bndle = qsRsrcs.getJobStore().triggersFired(triggers);
for (int i = 0; i < res.size(); i++) {
JobRunShell shell = qsRsrcs.getJobRunShellFactory().createJobRunShell(bndle);
shell.initialize(qs);
qsRsrcs.getThreadPool().runInThread(shell);
}
}
下面这些原因可能造成 misfired job:
Quartz实际并不关心你是在相同还是不同的机器上运行节点。当集群放置在不同的机器上时,称之为水平集群。节点跑在同一台机器上时,称之为垂直集群。对于垂直集群,存在着单点故障的问题。这对高可用性的应用来说是无法接受的,因为一旦机器崩溃了,所有的节点也就被终止了。对于水平集群,存在着时间同步问题。
节点用时间戳来通知其他实例它自己的最后检入时间。假如节点的时钟被设置为将来的时间,那么运行中的Scheduler将再也意识不到那个结点已经宕掉了。另一方面,如果某个节点的时钟被设置为过去的时间,也许另一节点就会认定那个节点已宕掉并试图接过它的Job重运行。最简单的同步计算机时钟的方式是使用某一个Internet时间服务器(Internet Time Server ITS)。
因为Quartz使用了一个随机的负载均衡算法,Job以随机的方式由不同的实例执行。Quartz官网上提到当前,还不存在一个方法来指派(钉住) 一个 Job 到集群中特定的节点。
当前,如果不直接进到数据库查询的话,还没有一个简单的方式来得到集群中所有正在执行的Job列表。请求一个Scheduler实例,将只能得到在那个实例上正运行Job的列表。Quartz官网建议可以通过写一些访问数据库JDBC代码来从相应的表中获取全部的Job信息。
参考:
7. https://www.cnblogs.com/Dorae/p/9357180.html
8. https://blog.csdn.net/ym123456677/article/details/80506850