分布式任务调度平台XXL-JOB使用教程

这个是使用教程，要学习安装部署教程，看这：

https://blog.csdn.net/foxofwind/article/details/121009183https://blog.csdn.net/foxofwind/article/details/121009183

要学习 集成CAS单点登录，看这：

调度平台XXL-JOB集成CAS单点登录_foxofwind的博客-CSDN博客本文用最简单的方法来集成，不引入第三方权限框架，用最小改动，换取以后升级的便利。需要集成的是xxl-job-admin项目，如果有小伙伴还没有部署XXL-JOB，可以官网教程来搞一个分布式任务调度平台XXL-JOBXXL-JOB的权限设置比较简单，用的是拦截器，所以我们就在这个基础上来集成CAS：1.pom.xml引用cas快速配置包： net.unicon.ca.https://blog.csdn.net/foxofwind/article/details/120849504

啥是XXL_JOB？

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。现已开放源代码并接入多家公司（目前官网主动上报的446家）线上产品线，开箱即用。

 

一.XXL_JOB架构

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。

二.使用教程

因为使用比较简单，就不多说了，直接上图，大家多用多试很快就能熟练。

1.主界面 运行报表

2.任务管理

2.1 新建任务 GLUE(Java) 任务

2.1.1 点击右上角新建

2.1.2 GLUE(Java) 任务开发：

 2.2 GLUE(Shell) 任务

 

 2.3 GLUE(Python) 任务

 

 

2.4 执行任务 

右边 操作 执行一次

 2.5 启动调度任务

启动之后任务就进入正常调度了

 

 2.6 任务参数详解

配置属性详细说明：

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；

3.调度日志

 3.1.调度日志 可以各种条件筛选

 3.2.执行日志

4.执行器管理

4.1 新建执行器

 

4.2 执行器属性说明 

AppName: 是每个执行器集群的唯一标示AppName, 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;
名称: 执行器的名称, 因为AppName限制字母数字等组成,可读性不强, 名称为了提高执行器的可读性;
排序: 执行器的排序, 系统中需要执行器的地方,如任务新增, 将会按照该排序读取可用的执行器列表;
注册方式：调度中心获取执行器地址的方式；
    自动注册：执行器自动进行执行器注册，调度中心通过底层注册表可以动态发现执行器机器地址；
    手动录入：人工手动录入执行器的地址信息，多地址逗号分隔，供调度中心使用；
机器地址："注册方式"为"手动录入"时有效，支持人工维护执行器的地址信息；

5.用户管理

 

三.常用调度系统比较

功能	Xxl-job	Azkaban	Airflow	zeus
调度模块	自实现	Quartz	自实现	自实现
调度中心HA	支持	不支持	不支持	应该支持吧
执行器HA	支持	支持	支持	支持
业务耦合度	低，与实际业务无耦合。	低，与实际业务无耦合。	低，与实际业务无耦合。	低，与实际业务无耦合。
Job类型	BEAN、Java、Shell、Python、PHP、NodeJS、PowerShell等 ，支持插件式扩展	Shell、HadoopShell、Java、HadoopJava、Pig、Hive等，支持插件式扩展	Python、Shell、HTTP、Mysql等，支持Operator的自定义扩展。	Shell
Executor触发	RPC	Restful	Restful	RPC
工作流	简单支持，可配置任务级联触发，不支持DAG（官方计划2.4版支持DAG，现在是2.3）	支持，自定义DSL语法	支持，基于Python DAG	应该支持DAG吧
管理界面	简单美观，符合国人习惯，上手简单	简单，整体功能逻辑清晰，上手简单	该有的功能都有，但是就是让你用得不爽。	友好的界面显示、配置简单
部署运维	简单	简单	较复杂，包括WebServer、Scheduler、Worker和Flower（可选，用于）	适中
单点故障	无	Web Server存在单点故障风险	Scheduler存在单点故障风险。	未知，2014年开源后未进行维护，文档缺失