分布式任务调度XXL-JOB-第一章-概述及部署

一、背景概述

任务调度是日常开发中非常常见的一个业务场景，我们经常需要去运行一些周期性、指定时间点等方式自动触发的异步业务逻辑；

集中式任务调度

集中式任务调度与分布式任务调度切好相反的概念，集中式任务就是单机任务，一个项目，一台机器，也就是我们常说的单体应用；
对于集中式任务，也就是我们Java开发中常见的定时任务。
定时任务是指在指定的时间、指定的频率去执行任务（业务代码）

二、Java实现定时任务方式

1、 while(true) + Thread.sleep

轮训 + 线程休眠的方式实现定时任务；

2、 java.util.Timer + java.util.TimerTask

Timer是一种定时器工具，用来在一个后台线程计划执行指定任务，它可以计划执行一个任务一次或反复多次。
TimerTask一个抽象类，它的子类代表一个可以被Timer计划的任务。

3、 ScheduledExecutorService

ScheduledExecutorService是从jdk1.5开始作为并发工具类被引入，是最理想的定时任务实现方式。它只能实现周期性任务，不能执行定时任务

4、Quartz

Quartz是一个开源的定时任务调度框架，由Java编写而成，用于Java生态下的定时任务调度，是一个灵活方便、使用简单的定时任务调度框架，可以和Spring整合使用。

5、Spring Task

Spring框架提供的轻量级定时任务调用工具，使用方便；

6、SpringBoot注解@EnableScheduling+@Scheduled

底层依然是使用Spring Task;

三、分布式任务调度

1、需要考虑的问题

分布式集群的模式下，如果采用集中式的任务调度方式，会带来一些问题，比如

• 多台机器集群部署的定时任务如何保证不被重复执行
• 如何动态地调整定时任务的执行时间（不重启服务的情况）
• 部署定时任务的机器发生故障如何实现故障转移
• 如何对定时任务进行监控
• 业务量比较大，单机性能的瓶颈问题，如何扩展
• 等等…

2、分布式任务调度解决方案

由于集中式的定时任务调度需要解决一系列问题，所以在演进的过程中产生一些解决办法：

• 数据库唯一约束，避免定时任务重复执行
• 使用配置文件、redis\mysql作为调度的开关；
• 使用分布式锁实现调度的控制
• 使用分布式任务调度平台TBSchedule、Elastric-Job、Saturn、XXL-JOB、Google Cron系统

3、自研的分布式任务调度平台

TBSchedule（现在是ScheduleX）

淘宝退出的开源的分布式任务调用系统，在很多互联网公司拟应用很广，但现在没有维护了，现在是ScheduleX

Elastic-Job

当当网推出的分布式任务调度框架，官网：http://elasticjob.io
有很多的公司使用。

Saturn

唯品会推出的开源分布式任务调度平台，它是基于Elastic-Job开发的，新增了一些特性，在唯品会内部及一些互联网公司使用

XXL-JOB

是美团开源的轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是轻量级、易扩展、开发迅速、开箱即用，已有多家公司线上产品采用了xxl-job
该项目于2015年11月发布了第一个版本1.0，目前最新版本2.2.0
Github：https://github.com/xuxueli/xxl-job
Gitee：http://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job
官网：https://www.xuxueli.com/xxl-job/

四、 XXL-JOB

1、整体架构

• 服务端（调度中心）是一个web管理后台
• 客户端（执行器）这个就是我们写的代码，这个代码里指定定时任务

2、路由策略

• FIRST（第一个）：固定萱蕚第一个机器
• LAST（最后一个）：固定选择最后一个机器
• ROUND（轮训）：每个机器轮流执行
• 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你先按检测，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；

一致性hash算法参考：详解一致性hash算法

五、安装部署

1、源码编译安装

xxl-job是基于SpringBoot开发，所以可以直接编译jar执行，页面使用framemaker开发，可以根据实际场景进行二次开发扩展

2、docker安装

• 1、把xxl-job的仓库拉下来
• 2、执行/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql的脚本（创建对应的库、创建表以及插入测试数据记录）
• 3、如果是本地启动「调度中心」则在xxl-job-admin的application.properties更改相应的数据库配置，改完启动即可
• 4、如果是云服务启动「调度中心」，则可以选择拉取docker镜像进行部署，我拉取的是2.30版本，随后执行以下命令即可：

docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

创建容器

docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://mysql:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull --spring.datasource.username=demo --spring.datasource.password=123456 " \
-p 6767:8080 --name xxl-job-admin \
--net=mynet \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-v /etc/timezone:/etc/timezone \
-d xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

注意：第二条命令的ip和password需要更改为自己的，并且，我开的是6767端口

如果是ARM aarch64架构

# 拉获镜像
docker pull h295203236/xxl-job-admin:2.3.0-aarch64
# 创建容器
docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://mysql-8:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull --spring.datasource.username=root --spring.datasource.password=123456 " \
-p 6767:8080 --name xxl-job-admin \
--net=mynet \
-v /etc/localtime:/etc/localtime \
-v /etc/timezone:/etc/timezone \
-d h295203236/xxl-job-admin:2.3.0-aarch64

3、表结构

4、访问页面

http://192.168.0.44:6767/xxl-job-admin
用户名密码：admin/123456，数据存储在xxl_job_user表中