一、简介
1.1 概述
XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。
1.2 特性
1.3 发展
于2015年中,我在github上创建XXL-JOB项目仓库并提交第一个commit,随之进行系统结构设计,UI选型,交互设计……
于2015-11月,XXL-JOB终于RELEASE了第一个大版本V1.0, 随后我将之发布到OSCHINA,XXL-JOB在OSCHINA上获得了@红薯的热门推荐,同期分别达到了OSCHINA的“热门动弹”排行第一和git.oschina的开源软件月热度排行第一,在此特别感谢红薯,感谢大家的关注和支持。
于2015-12月,我将XXL-JOB发表到我司内部知识库,并且得到内部同事认可。
于2016-01月,我司展开XXL-JOB的内部接入和定制工作,在此感谢袁某和尹某两位同事的贡献,同时也感谢内部其他给与关注与支持的同事。
于2017-05-13,在上海举办的 "第62期开源中国源创会" 的 "放码过来" 环节,我登台对XXL-JOB做了演讲,台下五百位在场观众反响热烈(图文回顾 )。
我司大众点评目前已接入XXL-JOB,内部别名《Ferrari》(Ferrari基于XXL-JOB的V1.1版本定制而成,新接入应用推荐升级最新版本)。 据最新统计, 自2016-01-21接入至2017-07-07期间,该系统已调度约60万余次,表现优异。新接入应用推荐使用最新版本,因为经过数个大版本的更新,系统的任务模型、UI交互模型以及底层调度通讯模型都有了较大的优化和提升,核心功能更加稳定高效。
至今,XXL-JOB已接入多家公司的线上产品线,接入场景如电商业务,O2O业务和大数据作业等,截止2016-07-19为止,XXL-JOB已接入的公司包括不限于:
- 1、大众点评;
- 2、山东学而网络科技有限公司;
- 3、安徽慧通互联科技有限公司;
- 4、人人聚财金服;
- 5、上海棠棣信息科技股份有限公司
- 6、运满满
- 7、米其林 (中国区)
- 8、妈妈联盟
- 9、九樱天下(北京)信息技术有限公司
- 10、万普拉斯科技有限公司(一加手机)
- 11、上海亿保健康管理有限公司
- 12、海尔馨厨 (海尔)
- 13、河南大红包电子商务有限公司
- 14、成都顺点科技有限公司
- 15、深圳市怡亚通
- 16、深圳麦亚信科技股份有限公司
- 17、上海博莹科技信息技术有限公司
- 18、中国平安科技有限公司
- 19、杭州知时信息科技有限公司
- 20、博莹科技(上海)有限公司
- 21、成都依能股份有限责任公司
- 22、湖南高阳通联信息技术有限公司
- 23、深圳市邦德文化发展有限公司
- 24、福建阿思可网络教育有限公司
- 25、优信二手车
- 26、上海悠游堂投资发展股份有限公司
- 27、北京粉笔蓝天科技有限公司
- 28、中秀科技(无锡)有限公司
- 29、武汉空心科技有限公司
- 30、北京蚂蚁风暴科技有限公司
- 31、四川互宜达科技有限公司
- 32、钱包行云(北京)科技有限公司
- 33、重庆欣才集团
- 34、咪咕互动娱乐有限公司(中国移动)
- 35、北京诺亦腾科技有限公司
- 36、增长引擎(北京)信息技术有限公司
- 37、北京英贝思科技有限公司
- 38、刚泰集团
- 39、深圳泰久信息系统股份有限公司
- 40、随行付支付有限公司
- 41、广州瀚农网络科技有限公司
- 42、享点科技有限公司
- 43、杭州比智科技有限公司
- 44、圳临界线网络科技有限公司
- 45、广州知识圈网络科技有限公司
- 46、国誉商业上海有限公司
- 47、海尔消费金融有限公司,嗨付、够花 (海尔)
- ……
更多接入的公司,欢迎在 登记地址 登记,登记仅仅为了产品推广。
欢迎大家的关注和使用,XXL-JOB也将拥抱变化,持续发展。
1.4 下载
文档地址
源码仓库地址
源码仓库地址 |
Release Download |
https://github.com/xuxueli/xxl-job |
Download |
http://git.oschina.net/xuxueli0323/xxl-job |
Download |
中央仓库地址
<dependency>
<groupId>com.xuxueligroupId>
<artifactId>xxl-job-coreartifactId>
<version>1.8.2version>
dependency>
技术交流
1.5 环境
二、快速入门
2.1 初始化“调度数据库”
请下载项目源码并解压,获取 "调度数据库初始化SQL脚本" 并执行即可,正常情况下应该生成16张表。
"调度数据库初始化SQL脚本" 位置为:
/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql
调度中心支持集群部署,集群情况下各节点务必连接同一个mysql实例;
如果mysql做主从,调度中心集群节点务必强制走主库;
2.2 编译源码
解压源码,按照maven格式将源码导入IDE, 使用maven进行编译即可,源码结构如下:
xxl-job-admin:调度中心
xxl-job-core:公共依赖
xxl-job-executor: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-spring:Spring版本,通过Spring容器管理执行器,比较通用,推荐这种方式;
:xxl-job-executor-sample-springboot:Springboot版本,通过Springboot管理执行器;
:xxl-job-executor-sample-jfinal:JFinal版本,通过JFinal管理执行器;
2.3 配置部署“调度中心”
调度中心项目:xxl-job-admin
作用:统一管理任务调度平台上调度任务,负责触发调度执行,并且提供任务管理平台。
步骤一:调度中心配置:
调度中心配置文件地址:
/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/xxl-job-admin.properties
调度中心配置内容说明:
### 调度中心JDBC链接:链接地址请保持和 2.1章节 所创建的调度数据库的地址一致
xxl.job.db.driverClass=com.mysql.jdbc.Driver
xxl.job.db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/xxl-job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
xxl.job.db.user=root
xxl.job.db.password=root_pwd
### 报警邮箱
xxl.job.mail.host=smtp.163.com
xxl.job.mail.port=25
xxl.job.mail.password=asdfzxcv
xxl.job.mail.sendNick=《任务调度平台XXL-JOB》
### 登录账号
xxl.job.login.username=admin
xxl.job.login.password=123456
### 调度中心通讯TOKEN,非空时启用
xxl.job.accessToken=
步骤二:部署项目:
如果已经正确进行上述配置,可将项目编译打war包并部署到tomcat中。 调度中心访问地址:http://localhost:8080/xxl-job-admin (该地址执行器将会使用到,作为回调地址),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。
步骤三:调度中心集群(可选):
调度中心支持集群部署,提升调度系统可用性。
集群部署唯一要求为:保证每个集群节点配置(db和登陆账号等)保持一致。调度中心通过db配置区分不同集群。
调度中心在集群部署时可通过nginx负载均衡,此时可以为集群分配一个域名。该域名一方面可以用于访问,另一方面也可以用于配置执行器回调地址。
2.4 配置部署“执行器项目”
“执行器”项目:xxl-job-executor-sample-spring (如新建执行器项目,可参考该Sample示例执行器项目的配置步骤;)
作用:负责接收“调度中心”的调度并执行;可直接部署执行器,也可以将执行器集成到现有业务项目中。
步骤一:maven依赖
确认pom文件中引入了 "xxl-job-core" 的maven依赖;
步骤二:执行器配置
执行器配置,配置文件地址:
/xxl-job/xxl-job-executor-samples/xxl-job-executor-sample-spring/src/main/resources/xxl-job-executor.properties
执行器配置,配置内容说明:
### xxl-job admin address list:调度中心部署跟地址: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"。
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
### xxl-job executor address:执行器"AppName"和地址信息配置:AppName执行器心跳注册分组依据;地址信息用于"调度中心请求并触发任务"和"执行器注册"。执行器默认端口为9999,执行器IP默认为空表示自动获取IP,多网卡时可手动设置指定IP,手动设置IP时将会绑定Host。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.appname=xxl-job-executor-sample
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
### xxl-job log path:执行器运行日志文件存储的磁盘位置,需要对该路径拥有读写权限
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler/
### xxl-job, access token:执行器通讯TOKEN,非空时启用
xxl.job.accessToken=
步骤三:执行器组件配置
执行器组件,配置文件地址:
/xxl-job/xxl-job-executor-samples/xxl-job-executor-sample-spring/src/main/resources/applicationcontext-xxl-job.xml
执行器组件,配置内容说明:
<context:component-scan base-package="com.xxl.job.executor.service.jobhandler" />
<bean id="xxlJobExecutor" class="com.xxl.job.core.executor.XxlJobExecutor" init-method="start" destroy-method="destroy" >
<property name="ip" value="${xxl.job.executor.ip}" />
<property name="port" value="${xxl.job.executor.port}" />
<property name="appName" value="${xxl.job.executor.appname}" />
<property name="adminAddresses" value="${xxl.job.admin.addresses}" />
<property name="logPath" value="${xxl.job.executor.logpath}" />
<property name="accessToken" value="${xxl.job.accessToken}" />
bean>
步骤四:部署执行器项目:
如果已经正确进行上述配置,可将执行器项目编译打部署,系统提供三个执行器Sample示例项目,选择其中一个即可,各自的部署方式如下。
xxl-job-executor-sample-spring:项目编译打包成WAR包,并部署到tomcat中。
xxl-job-executor-sample-springboot:项目编译打包成springboot类型的可执行JAR包,命令启动即可;
至此“执行器”项目已经部署结束。
步骤五:执行器集群(可选):
执行器支持集群部署,提升调度系统可用性,同时提升任务处理能力。
集群部署唯一要求为:保证集群中每个执行器的配置项 "xxl.job.admin.addresses/调度中心地址" 保持一致,执行器根据该配置进行执行器自动注册等操作。
2.5 开发第一个任务“Hello World”
本示例以新建一个 “GLUE模式(Java)” 运行模式的任务为例。更多有关任务的详细配置,请查看“章节三:任务详解”。 ( “GLUE模式(Java)”的执行代码托管到调度中心在线维护,相比“Bean模式任务”需要在执行器项目开发部署上线,更加简便轻量)
前提:请确认“调度中心”和“执行器”项目已经成功部署并启动;
步骤一:新建任务:
登录调度中心,点击下图所示“新建任务”按钮,新建示例任务。然后,参考下面截图中任务的参数配置,点击保存。
步骤二:“GLUE模式(Java)” 任务开发:
请点击任务右侧 “GLUE” 按钮,进入 “GLUE编辑器开发界面” ,见下图。“GLUE模式(Java)” 运行模式的任务默认已经初始化了示例任务代码,即打印Hello World。 ( “GLUE模式(Java)” 运行模式的任务实际上是一段继承自IJobHandler的Java类代码,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,详细介绍请查看第三章节)
步骤三:触发执行:
请点击任务右侧 “执行” 按钮,可手动触发一次任务执行(通常情况下,通过配置Cron表达式进行任务调度出发)。
步骤四:查看日志:
请点击任务右侧 “日志” 按钮,可前往任务日志界面查看任务日志。 在任务日志界面中,可查看该任务的历史调度记录以及每一次调度的任务调度信息、执行参数和执行信息。运行中的任务点击右侧的“执行日志”按钮,可进入日志控制台查看实时执行日志。
在日志控制台,可以Rolling方式实时查看任务在执行器一侧运行输出的日志信息,实时监控任务进度;
三、任务详解
配置属性详细说明:
- 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;
- 描述:任务的描述信息,便于任务管理;
- 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):固定选择第一个执行器;
LAST(最后一个):固定选择最后一个执行器;
ROUND(轮询):;
RANDOM(随机):随机选择在线的执行器;
CONSISTENT_HASH(一致性HASH):分组下机器地址相同,不同JOB均匀散列在不同机器上,保证分组下机器分配JOB平均;且每个JOB固定调度其中一台机器;
LEAST_FREQUENTLY_USED(最不经常使用):单个JOB对应的每个执行器,使用频率最低的优先被选举;
LEAST_RECENTLY_USED(最近最久未使用):单个JOB对应的每个执行器,最久为使用的优先被选举;
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执行器执行一次任务,同时传递分片参数;可根据分片参数开发分片任务;
- Cron:触发任务执行的Cron表达式;
- 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(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;
- JobHandler:运行模式为 "BEAN模式" 时生效,对应执行器中新开发的JobHandler类“@JobHander”注解自定义的value值;
- 子任务Key:每个任务都拥有一个唯一的任务Key(任务Key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Key所对应的任务的一次主动调度。
- 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;
- 失败处理策略;调度失败时的处理策略;
失败告警(默认):调度失败时,将会触发失败报警,如发送报警邮件;
失败重试:调度失败时,将会主动进行一次失败重试调度,重试调度后仍然失败将会触发一失败告警。注意当任务以failover方式路由时,每次失败重试将会触发新一轮路由。
- 执行参数:任务执行所需的参数,多个参数时用逗号分隔,任务执行时将会把多个参数转换成数组传入;
- 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;
- 负责人:任务的负责人;
3.1 BEAN模式
任务逻辑以JobHandler的形式存在于“执行器”所在项目中,开发流程如下:
步骤一:执行器项目中,开发JobHandler:
- 1、 新建一个继承com.xxl.job.core.handler.IJobHandler的Java类;
- 2、 该类被Spring容器扫描为Bean实例,如加“@Component”注解;
- 3、 添加 “@JobHander(value="自定义jobhandler名称")”注解,注解的value值为自定义的JobHandler名称,该名称对应的是调度中心新建任务的JobHandler属性的值。
(可参考Sample示例执行器中的DemoJobHandler,见下图)
步骤二:调度中心,新建调度任务
参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 "BEAN模式",JobHandler属性填写任务注解@JobHander中定义的值;
3.2 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,因此不需要指定JobHandler。开发流程如下:
步骤一:调度中心,新建调度任务:
参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 "GLUE模式(Java)";
步骤二:开发任务代码:
选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发(也可以在IDE中开发完成后,复制粘贴到编辑中)。
版本回溯功能(支持30个版本的版本回溯):在GLUE任务的Web IDE界面,选择右上角下拉框“版本回溯”,会列出该GLUE的更新历史,选择相应版本即可显示该版本代码,保存后GLUE代码即回退到对应的历史版本;
3.3 GLUE模式(Shell)
步骤一:调度中心,新建调度任务
参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 "GLUE模式(Shell)";
步骤二:开发任务代码:
选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发(也可以在IDE中开发完成后,复制粘贴到编辑中)。
该模式的任务实际上是一段 "shell" 脚本;
3.4 GLUE模式(Python)
步骤一:调度中心,新建调度任务
参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 "GLUE模式(Python)";
步骤二:开发任务代码:
选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发(也可以在IDE中开发完成后,复制粘贴到编辑中)。
该模式的任务实际上是一段 "python" 脚本;
5.5 任务 "运行模式" 剖析
5.5.1 "Bean模式" 任务
开发步骤:可参考 "章节三" ; 原理:每个Bean模式任务都是一个Spring的Bean类实例,它被维护在“执行器”项目的Spring容器中。任务类需要加“@JobHander(value="名称")”注解,因为“执行器”会根据该注解识别Spring容器中的任务。任务类需要继承统一接口“IJobHandler”,任务逻辑在execute方法中开发,因为“执行器”在接收到调度中心的调度请求时,将会调用“IJobHandler”的execute方法,执行任务逻辑。
5.5.2 "GLUE模式(Java)" 任务
开发步骤:可参考 "章节三" ; 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。
5.5.3 GLUE模式(Shell) + GLUE模式(Python) + GLUE模式(NodeJS)
开发步骤:可参考 "章节三" ; 原理:脚本任务的源码托管在调度中心,脚本逻辑在执行器运行。当触发脚本任务时,执行器会加载脚本源码在执行器机器上生成一份脚本文件,然后通过Java代码调用该脚本;并且实时将脚本输出日志写到任务日志文件中,从而在调度中心可以实时监控脚本运行情况;脚本返回码为0时表示执行成功,其他标示执行失败。
目前支持的脚本类型如下:
- shell脚本:任务运行模式选择为 "GLUE模式(Shell)"时支持 "shell" 脚本任务;
- python脚本:任务运行模式选择为 "GLUE模式(Python)"时支持 "python" 脚本任务;
- nodejs脚本:务运行模式选择为 "GLUE模式(NodeJS)"时支持 "nodejs" 脚本任务;
5.5.4 执行器
执行器实际上是一个内嵌的Jetty服务器,默认端口9999,如下图配置文件所示(参数:xxl.job.executor.port)。
在项目启动时,执行器会通过识别Spring容器中“Bean模式任务”,以注解的value属性为key管理起来。
“执行器”接收到“调度中心”的调度请求时,如果任务类型为“Bean模式”,将会匹配Spring容器中的“Bean模式任务”,然后调用其execute方法,执行任务逻辑。如果任务类型为“GLUE模式”,将会加载GLue代码,实例化Java对象,注入依赖的Spring服务(注意:Glue代码中注入的Spring服务,必须存在与该“执行器”项目的Spring容器中),然后调用execute方法,执行任务逻辑。
5.5.5 任务日志
XXL-JOB会为每次调度请求生成一个单独的日志文件,需要通过 "XxlJobLogger.log" 打印执行日志,“调度中心”查看执行日志时将会加载对应的日志文件。
(历史版本通过重写LOG4J的Appender实现,存在依赖限制,该方式在新版本已经被抛弃)
日志文件存放的位置可在“执行器”配置文件进行自定义,默认目录格式为:/data/applogs/xxl-job/jobhandler/“格式化日期”/“数据库调度日志记录的主键ID.log”。
在JobHandler中开启子线程时,子线程将会将会把日志打印在父线程即JobHandler的执行日志中,方便日志追踪。
5.6 通讯模块剖析
5.6.1 一次完整的任务调度通讯流程
- 1、“调度中心”向“执行器”发送http调度请求: “执行器”中接收请求的服务,实际上是一台内嵌jetty服务器,默认端口9999;
- 2、“执行器”执行任务逻辑;
- 3、“执行器”http回调“调度中心”调度结果: “调度中心”中接收回调的服务,是针对执行器开放一套API服务;
5.6.2 通讯数据加密
调度中心向执行器发送的调度请求时使用RequestModel和ResponseModel两个对象封装调度请求参数和响应数据, 在进行通讯之前底层会将上述两个对象对象序列化,并进行数据协议以及时间戳检验,从而达到数据加密的功能;
5.7 任务注册, 任务自动发现
自v1.5版本之后, 任务取消了"任务执行机器"属性, 改为通过任务注册和自动发现的方式, 动态获取远程执行器地址并执行。
AppName: 每个执行器机器集群的唯一标示, 任务注册以 "执行器" 为最小粒度进行注册; 每个任务通过其绑定的执行器可感知对应的执行器机器列表;
注册表: 见"XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_REGISTRY"表, "执行器" 在进行任务注册时将会周期性维护一条注册记录,即机器地址和AppName的绑定关系; "调度中心" 从而可以动态感知每个AppName在线的机器列表;
执行器注册: 任务注册Beat周期默认30s; 执行器以一倍Beat进行执行器注册, 调度中心以一倍Beat进行动态任务发现; 注册信息的失效时间被三倍Beat;
执行器注册摘除:执行器销毁时,将会主动上报调度中心并摘除对应的执行器机器信息,提高心跳注册的实时性;
为保证系统"轻量级"并且降低学习部署成本,没有采用Zookeeper作为注册中心,采用DB方式进行任务注册发现;
5.8 任务执行结果
自v1.6.2之后,任务执行结果通过 "IJobHandler" 的返回值 "ReturnT" 进行判断; 当返回值符合 "ReturnT.code == ReturnT.SUCCESS_CODE" 时表示任务执行成功,否则表示任务执行失败,而且可以通过 "ReturnT.msg" 回调错误信息给调度中心; 从而,在任务逻辑中可以方便的控制任务执行结果;
5.9 分片广播 & 动态分片
执行器集群部署时,任务路由策略选择"分片广播"情况下,一次任务调度将会广播触发对应集群中所有执行器执行一次任务,同时传递分片参数;可根据分片参数开发分片任务;
"分片广播" 以执行器为维度进行分片,支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量,协同进行业务处理;在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。
"分片广播" 和普通任务开发流程一致,不同之处在于可以可以获取分片参数,获取分片参数对象的代码如下(可参考Sample示例执行器中的示例任务"ShardingJobHandler" ):
ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();
该分片参数对象拥有两个属性:
index:当前分片序号(从0开始),执行器集群列表中当前执行器的序号;
total:总分片数,执行器集群的总机器数量;
该特性适用场景如:
5.10 访问令牌(AccessToken)
为提升系统安全性,调度中心和执行器进行安全性校验,双方AccessToken匹配才允许通讯;
调度中心和执行器,可通过配置项 "xxl.job.accessToken" 进行AccessToken的设置。
调度中心和执行器,如果需要正常通讯,只有两种设置;
5.11 调度中心API服务
调度中心提供了API服务,供执行器和业务方选择使用,目前提供的API服务有:
1、任务结果回调服务;
2、执行器注册服务;
3、执行器注册摘除服务;
4、触发任务单次执行服务,支持任务根据业务事件触发;
调度中心API服务位置:com.xxl.job.core.biz.AdminBiz.java
调度中心API服务请求参考代码:com.xxl.job.dao.impl.AdminBizTest.java
详情可看:https://www.bilibili.com/video/BV1bK4y1C7zK/