【分布式任务调度】(四)XXL-JOB的任务调度执行流程及实现原理

文章目录

  • 1.概述
  • 2.调度中心流程
    • 2.1.任务配置扫描流程
    • 2.2.计算任务触发时机
      • 2.2.1.已超时5秒以上
      • 2.2.2.超时未超过5秒
      • 2.2.3.还未到触发时间
    • 2.3.任务触发流程
      • 2.3.1.任务触发线程池
      • 2.3.2.参数处理
      • 2.3.3.任务触发
      • 2.3.4.分片广播策略(补充)
  • 3.执行器流程
    • 3.1.任务处理器初始化
    • 3.2.执行器任务处理流程
      • 3.2.1.jobThread创建
      • 3.2.2.阻塞策略判断
      • 3.2.3.任务执行
    • 3.3.任务回调流程
  • 4.结语

1.概述

从上一篇《XXL-JOB的注册与发现流程及原理》了解到了XXL-JOB的注册原理,在这个基础上就可以聊一聊XXL-JOB的调度和执行流程了。

本篇的主要内容是XXL-JOB的任务调度流程及其实现原理,包含了两个部分:

  • 调度中心如何进行任务调度
  • 执行器执行任务需要注意哪些问题

在开始研究XXL-JOB的调度流程之前,我们不妨先思考一下,如果让自己来实现一个任务调度,需要从哪些方面去入手呢?


对调度流程的思考

在前面的配置相关的文章中,我们已经实现了一个调度中心集群、以及一个执行器,并创建了一个定时任务配置,在这样的基础上,要实现一个简单的任务调度Demo是非常简单的。

不记得定时任务的配置过程的同学,可以回顾一下前两篇关于调度中心和执行器配置的文章。

  • 对调度中心来说:
    只需要启动一个线程,让这个线程不断的去查询定时任务配置表,拿到配置数据之后,与当前系统时间做对比,判断任务是否到了触发时间,如果到了触发时间就调用执行器执行定时任务。
  • 对执行器来说:
    等待调度中心进行任务调度,收到调度请求后执行任务,响应执行结果

【分布式任务调度】(四)XXL-JOB的任务调度执行流程及实现原理_第1张图片

这样,一个最简单定时任务就完成了。当然,这样的任务调度流程是非常粗糙,只能存在于Demo中,想要在生产环境中运行,还需要解决很多问题,例如:


调度中心需要解决的问题:

  • 调度中心集群是否会产生重复调度问题?
  • 间隔多长时间查询一次数据库合适?
  • 如何判断任务已经到了触发时间?
  • 如果查询出的任务,已经过了触发时间了怎么办?
  • 如何获取执行器?
  • 有多个执行器怎么处理呢?
  • 任务执行时间过长,阻塞其他任务执行怎么处理?
  • ……

执行器需要解决的问题:

  • 如果前一个任务没有执行完,后一个任务又来了,怎么处理?
  • 一个执行器中有多个任务时,如何找到当前应该执行的任务?
  • 多个任务之间如何避免互相影响?
  • 任务执行超时如何处理?
  • ……

后面可以带着这些问题,一起看看XXL-JOB是如何处理的,在看调度中心的流程之前,先熟悉一下本篇文章中需要用到的几张表:

xxl_job_registry:执行器注册表,保存活跃的执行器信息
xxl_job_group:执行器配置表
xxl_job_info:定时任务配置表
xxl_job_lock:分布式锁信息表

2.调度中心流程

调度中心做的第一件事,就是启动一个线程不断的扫描定时任务配置表 xxl_job_info,我们可以从初始化方法 com.xxl.job.admin.core.scheduler.XxlJobScheduler#init 中找到这个线程的初始化过程,如下图:

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可以看到在初始化方法中启动两个线程,分别是:

  1. scheduleThread:任务扫描线程,用来扫描任务配置表,并判断当前任务是否应该触发。
  2. ringThread:时间轮线程,除少部分直接触发的任务以外,其余任务触发都由时间轮线程调度。

此外,可以注意一下图中的 5000,这是一个时间值,在任务扫描和处理的过程中,还会多次使用到。先看一下任务配置的扫描细节。

2.1.任务配置扫描流程

scheduleThread启动之后就会循环扫描定时任务配置表,先看一下代码:

image.png
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也就是说,每次扫描,会查询xxl_job_info中,处于启动状态,且下次执行时间 trigger_next_time <= 当前时间 + 5000ms的数据,最多可以获取到pagesize大小的列表。

这里的 trigger_next_time 指的是下次任务触发时间,是在定时任务配置保存、更新、启动时,通过Cron表达式进行计算的,并且在每次定时任务触发时,也会更新trigger_next_time的值。


为什么不能用系统时间精确匹配呢?

使用当前系统时间进行精确匹配查询的话,查询出的数据是有可能不准确的。例如:当前获取到的时间是2022年12月6日18点整,有两个定时任务的触发时间分别是18:00:0018:00:01,这时候可以匹配到第一个定时任务。但是第一个任务的调度时间大于1s的话,下一次进入循环时第二个任务就匹配不上了。

为了解决这个问题,会采用将时间点扩大为一个时间段的方式,这也就是为什么会使用 <=当前时间 + 5s 来作为查询条件。


pageSize的值是怎么来的呢?
这里的pagesize的值是6000,也就是我们经常在说的,XXL-JOB默认支持定时任务数量,这是通过一个公式在进行计算的。
经过作者大量的数据验证,发现大多数定时任务的触发耗时都在 50ms 以内,可以得到qps为 20
xxl-job-admin的配置文件中,有这么两个默认配置:

xxl.job.triggerpool.fast.max=200
xxl.job.triggerpool.slow.max=100

即触发线程池中的线程一共有300个,所以理论上每秒能处理的触发任务就是(200+100)×20=6000个,实际能处理多少还得看硬件配置。

注:这里的fastslow指的是快慢线程池,下面的内容会讲到。


如果多部署几个调度中心的节点,可以增加可用的任务配置数量吗?

很遗憾,并不能,为了避免调度中心集群重复调度的问题,使用数据库做了一个分布式锁,在每个调度中心的scheduleThread在扫描任务表之前,都会先执行下面的SQL语句

select * from xxl_job_lock where lock_name = 'schedule_lock' for update;

for update语法会给lock_name = schedule_lock的数据加上行锁,这是一个独占锁,所以,不管部署多少个节点,同一时间只可能有一个线程可以查出数据,其他线程都会被阻塞。


间隔多长时间查询一次数据库合适?

不间断的循环查询数据库可能会导致大量出现无效的查询(例如:每次都查不到结果,但还是一直查),这不是一种很好的方式,一般我们在循环扫描数据库时,都会加上一个间隔时间。
XXL-JOB对间隔时间的定义分别是,1s5s,我们先看一下实现的代码:
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图中的preReadSuc:是一个boolean值,当有查询出了可调度的定时任务时,值为true,反之为false
也就是说,如果执行了调度且调度时间小于1s时,就会等待1s再执行下一次循环,如果没有执行调度,则等待5s。至于为什么是5s,是因为在查询出定时任务配置后,还通过5s这个时间段,做了一个触发时机的判断,达到一个既不影响任务触发,又能降低数据库查询次数的平衡。

图中还有一个System.currentTimeMillis() % 1000,猜测这个代码的目的是让不同节点的睡眠时间分散一点,避免集中触发。


现在已经查询出了定时任务列表,由查询方式决定了不是列表中的每个任务都应该触发,所以对查询出的列表还需要做一次触发时机的计算。

2.2.计算任务触发时机

在任务触发时机的计算中,还会用到常量PRE_READ_MS,通过这个常量的值5s,XXL-JOB将查询出的任务列表数据划分为三个部分:

  • 已超时5s以上
  • 已超时但不足5s
  • 还未到触发时间

由于当前时间nowTime已经固定,而每个任务的触发时间可能会不一样,以触发时间来做一个时间轴,就可以用图示直观的表示这三个部分的数据,如下图:
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这里的触发时间,就是上面提到的 xxl_job_info 表中 trigger_next_time 字段值,接下来可以看看这几个部分,分别做了什么处理。


2.2.1.已超时5秒以上

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图中的代码块对应就是已超时5秒以上的数据,if条件转换一下就是now - 5s > 触发时间
其中最关键的就是调度过期策略的配置,还记得在管理后台如何配置任务的吗?

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这里有有两种不同的执行流程,默认情况下的调度过期策略是忽略,已经超时5秒以上的任务会被丢弃掉,另外一种策略是立即执行一次,就是字面意思,立即触发一次任务调度。

此外,trigger方法和refreshNextValidTime方法分别对应任务触发更新下次触发时间,在另外两个部分还会使用到。


2.2.2.超时未超过5秒

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按照当前对数据库的查询方式,这部分定时任务就是最应该直接触发的,此处会立即触发一次,并更新下次触发时间。此外,如果发现在5秒内会再次触发,还会将这个任务直接放入到时间轮中,由时间轮来进行下一次调度。

2.2.3.还未到触发时间

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可以看到这个代码和上面放入时间轮的代码一模一样,都是将未来5s会触发的定时任务放入到了时间轮中,本篇到现在已经多次提到了时间轮,它到底是个什么东西呢?

接下来就简单聊一下XXL-JOB中使用的时间轮。


时间轮是一种用于实现定时器、延时调度等功能的算法,广泛的运用于各种中间件中,例如:Netty、Kafka、Dubbo等,在XXL-JOB中,实现方式非常简单,通过一个HashMap来实现的,具体的做法是:

先获取到triggerNextTime的值,这是一个时间戳,通过下面的算法可以获取到这个时间戳对应的秒数,在0-59之间。

// [0,59]
int ringSecond = (int) ((jobInfo.getTriggerNextTime() / 1000) % 60);

然后 以 ringSecond 为key,jobId(任务Id)为value,put到HashMap中。

private volatile static Map<Integer, List<Integer>> ringData = new ConcurrentHashMap<>();

 private void pushTimeRing(int ringSecond, int jobId){
    List<Integer> ringItemData = ringData.get(ringSecond);
    if (ringItemData == null) {
        ringItemData = new ArrayList<Integer>();
        ringData.put(ringSecond, ringItemData);
    }
    ringItemData.add(jobId);
}

下面是从百度图片中找到的一张时间轮的图片,这张图片很形象的展示了时间轮的数据结构。
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图中的数组代表的是秒数链表代表的是这一秒钟有多少任务需要执行

剥开时间轮神秘的面纱,其实实现起来非常的简单,当然XXL-JOB中的时间轮算法只是一种最简单的运用,由于本篇并不是在讲时间轮算法,如果想详细的了解时间轮算法,可以百度一下,有非常多的资料。


接下来就该时间轮线程登场了,即ringThread,除了上述的两种在scheduleThread直接触发的任务外,其他的任务都是通过时间轮线程来触发的,下面为实现代码:

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先获取到当前时间的秒数,然后从时间轮中取出当前秒前一秒的所有任务,循环ringItemData,依次触发其中的每一个任务。为什么需要获取前一秒的数据,作者在注释中已经解释了,就不多做赘述了。


至此,定时任务的查询和触发时机的计算过程就完结了,下面一张这部分的流程图。

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2.3.任务触发流程

在上面的代码中,我们看到JobTriggerPoolHelper.trigger()一共出现了3次,把这三次调用放在一起对比一下:

JobTriggerPoolHelper.trigger(jobInfo.getId(), TriggerTypeEnum.MISFIRE, -1, null, null, null);
JobTriggerPoolHelper.trigger(jobInfo.getId(), TriggerTypeEnum.CRON, -1, null, null, null);
JobTriggerPoolHelper.trigger(jobId, TriggerTypeEnum.CRON, -1, null, null, null);               

可以看到,在任务调度的流程中,只需要关注3个关键字段:

image.png

  • jobId:定时任务配置id,用于查询定时任务配置。
  • triggerType:定时任务的触发类型,用于记录日志。
  • failRetryCount:失败重试次数,这里传入-1,表示使用定时任务配置中的重试次数。

这行代码的意思就是将应该触发的定时任务,放入任务触发线程池中。


后面三个参数会在什么时候用到呢?
我们配置的定时任务,除了等待到指定时间触发以外,有时候也需要手动触发,在管理后台提供了任务的手动触发功能。

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图中的任务参数机器地址对应的就是参数列表中的executorParamaddressList。剩下的executorShardingParam要特殊一点,只有在使用分片广播这个路由策略,且失败重试次数大于0时才有可能使用到。
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参数是由这个路由策略生成的,并在发起调度请求时保存到任务日志中,重试的时候会查询出来使用。

2.3.1.任务触发线程池

触发线程池其实在前面已经提到过了,有两种线程池fastTriggerPoolslowTriggerPool,初始化的方式也非常简单,就是按照配置文件中配置的线程池大小创建线程池就OK了。

为什么会有快慢两种线程池呢?
主要是为了做一个线程池的隔离,将正常执行的任务放入到fastTriggerPool中,将执行偏慢的任务放到slowTriggerPool中,避免执行较慢的任务占用过多资源,影响到了其他正常任务的调度。

什么样的任务算作是慢任务?
在程序中使用ConcurrentHashMap维护了一个计数器,keyjobIdvalue为超时次数,当任务触发时间超过500ms时,超时次数 + 1,同一个任务在1分钟内超时超过了10次,这个任务就会被定义为慢任务,后续就会由slowTriggerPool来进行调度。

后续通过helper.addTrigger,就会从线程池中获取一个线程,执行任务触发操作,在做实际的触发操作之前,还需要处理一下传入的参数。

2.3.2.参数处理

这个步骤的代码很多,这里就不大篇幅的贴代码截图了,通过文件描述的形式,来描述一下流程。

  • 第一步:使用jobId查询出数据库中的定时任务配置,后续的流程以此为基础。
  • 第二步:如果传入的执行参数executorParam,则优先使用传入的,反之使用任务配置中的参数。
  • 第三步:计算失败重试次数,如果传入的是-1,则使用任务配置中的失败重试次数。
    int finalFailRetryCount = failRetryCount >= 0 ? failRetryCount : jobInfo.getExecutorFailRetryCount();
    
  • 第四步:如果传入了执行器地址,则以传入的为准,反之使用注册中心中的执行器地址。
  • 第五步:如果传入了分片参数executorShardingParam则直接使用。

参数处理完成之后就会进入到执行流程,在执行流程中分片广播这个特殊的路由策略会做特殊的处理,如果是这个策略,会将注册中心中,同一个定时任务对应的所有执行器节点都调用一遍,我们可以后面再聊这个策略,先看非分片广播策略的处理方式。

2.3.3.任务触发

这一步是对执行器的实际调用方法,有两个需要注意的点:阻塞策略路由策略的处理。

先说阻塞策略,XXL-JOB提供的阻塞策略一共有三种:
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这里会获取到任务配置中的阻塞策略,封装到调用参数中发送给执行器,执行器会按照传入的策略进行处理,这个在下面的执行器部分会详聊。

至于路由策略,当执行器部署为集群节点时,才会发挥作用,XXL-JOB提供了如下路由策略:
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除了分片广播外,其他路由的作用,都是从执行器的集群节点中,获取其中一个节点来进行调用,通过下面的接口发起HTTP请求。
image.png

最后,会收到执行器响应的调用结果,保存到日志表中。

2.3.4.分片广播策略(补充)

用一张图来描述分片广播:

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调度中心会向当前任务的所有执行器节点都发起一个调度请求,并且带上分片参数。执行器在收到请求之后,可以通过index的值,以不同index的值来做分片策略。

在官方示例中,有分片广播的用法,可以参考:
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至此,调度中心的调度流程就已经结束了,流程图更新为:

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接下来就等待执行器回调,获取任务执行结果。

3.执行器流程

由于本系列文章中的相关配置都是以SpringBoot为基础来创建的,所以这里只分析Bean模式的执行器。当执行器通过NettyServer收到调度请求后,会通过调度请求中传入的参数executorHandler来选择任务处理器

什么是任务处理器呢?
就是实际执行任务的方法,我们创建一个定时任务需要在两处配置任务处理器:管理后台方法注解,两处填写一样的处理器名称。
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一般情况下,方法使用注解标注后,都会在服务启动的时候将注解信息集中管理起来,例如这里就会将@XxlJob的注解信息,及其所在的BeanMethod存入一个CurrentHashMap中。

3.1.任务处理器初始化

Spring提供了一个扩展点,在bean对象初始化完成之后,做一些额外的操作,这里只需要实现SmartInitializingSingleton的接口afterSingletonsInstantiated方法,然后在这个方法中,扫描每一个bean对象,找到被@XxlJob标记的方法,就可以获取到每一个任务处理器与它所在的bean对象、方法之间的对应关系。

以上图中的demoJobHandler为例,初始化流程会先将sampleXxlJob对象与demoJobHandler方法封装到一个实体对象MethodJobHandler中。
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然后,以@XxlJob注解中的value为key,MethodJobHandler为value,保存到Map中
image.png

在任务处理的流程中,只需以调度请求中的任务处理器参数为key,就可以获取到任务处理器对象了。

3.2.执行器任务处理流程

XXL-JOB给每一个任务处理器都分配了一个单独的线程来做任务处理,这么做的好处是,任务之间是隔离的,互不影响。之所以可以这么做,是因为架构设计中将定时任务执行器内聚到每个业务中,从而一个服务所需要的定时任务数量(线程数)并不会太多。
同时,还给每个定时任务都提供了一个队列,用于处理那种 前一个任务还没执行完,后一个任务又被调度过来了 的情况。
就是下图中的结构:

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3.2.1.jobThread创建

jobHandler不一样的是,jobThread不是在执行器初始化的时候创建的,而是在执行器接收到调度请求时,判断当前jobId有没有已经生成的jobThread,如果没有则会创建一个放入CurrentHashMap中。

之所以使用这个即时创建的方式,是因为我们有可能会在后台配置中切换运行模式:
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每种运行模式切换后对用的jobHandler是不一样的,所以jobThread也需要重新生成。

3.2.2.阻塞策略判断

XXL-JOB提供了三种阻塞策略,分别是:

  • 单机串行:前一个任务还没有执行完毕,就等前一个任务执行完再执行当次的任务
  • 丢弃后续调度:前一个任务没有执行完毕,就终止当次任务。
  • 覆盖之前调度:不管前一个任务有没有执行完毕,都直接执行当次任务。

需要注意的是,当前定时任务是第一次被调度时,不会触发阻塞策略,其实也很好理解,第一次被调用时,会创建一个新的jobThreadtriggerQueue里面肯定是空的,就没有触发阻塞策略的必要。

对于三种策略的实现方式,也很简单:

  • 单机串行:将当次请求直接push到triggerQueue中。
  • 丢弃后续调度:如果triggerQueue中还有正在执行的任务,则不将本次请求放入到队列中。
  • 覆盖之前调度:重新创建一个jobThread执行任务,先前的线程会在执行完毕后,被下一次GC回收。

3.2.3.任务执行

triggerQueue的类型是LinkedBlockingQueue,是一种阻塞队列,根据阻塞队列的特性,使用poll()方法获取队列头的任务,如果队列为空后,当前线程会被阻塞,直到有新的任务push到队列中才会唤醒线程。

所以,只需要在jobThreadrun()方法中,通过一个循环来获取队列中的任务即可。
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获取到triggerParam,表示有新的调度请求,这时候会先通过triggerParam中的值,打印一个请求日志,然后请求就会通过jobThread中引用的jobHandler执行方法的调用。
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可以看到,是一个很常见的方法反射调用方式。

triggerParam还有其他的作用吗?
我们在管理后面创建定时任务的时候,有一个超时时间的配置:
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如果这个配置有值的话,就不会直接使用当前线程来执行方法调用,而是通过一个futureTask来做异步调用,在get()方法中传入超时时间,如果超过了配置的超时时间都没有收到返回值,则会抛出TimeoutException。外层业务捕获超时异常后,会将超时信息封装到上下文中,供后续回调流程使用。
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3.3.任务回调流程

回调流程也是异步处理的,不管任务是否执行成功,最终都将上下文信息xxlJobContext被push到回调队列callBackQueue中,回调线程triggerCallbackThread会从队列中获取到回调信息,通过callback方法回调调度中心,这个流程与上面的任务执行流程是非常类似的,它们的区别在于回调线程对象是单例的,只会存在一个(想想为什么)。

执行器最终会调用回调的Http接口,将信息传回调度中心。
image.png

调度中心在获取到回到的信息之后,通过callbackThreadPool对回调请求做异步处理,更新日志中的调用结果。(所以执行器的回调线程只做了一个远程调用操作,不等待后续流程,一个完全够用了)。


至此,一次任务调度触发定时任务执行的流程就结束了。

4.结语

现在再回想一下开篇提出的那些问题,是否已经有了答案了呢?尝试一下回答吧。

调度中心需要解决的问题:

  • 调度中心集群是否会产生重复调度问题?
  • 间隔多长时间查询一次数据库合适?
  • 如何判断任务已经到了触发时间?
  • 如果查询出的任务,已经过了触发时间了怎么办?
  • 如何获取执行器?
  • 有多个执行器怎么处理呢?
  • 任务执行时间过长,阻塞其他任务执行怎么处理?
  • ……

执行器需要解决的问题:

  • 如果前一个任务没有执行完,后一个任务又来了,怎么处理?
  • 一个执行器中有多个任务时,如何找到当前应该执行的任务?
  • 多个任务之间如何避免互相影响?
  • 任务执行超时如何处理?
  • ……

异步实践
XXL-JOB的调度流程中使用了大量的异步用法,总结起来就是两种:

  • 通过线程池来执行异步操作
  • 通过自旋线程 + 阻塞队列的方式来执行异步操作

源码中对多线程的使用方式是一种非常好的示例,我们完全可以参照这里的源码,在自己的项目里面实现异步调度。

调度流程
XXL-JOB调度流程的思想是比较容易理解的,整个流程看起来很舒服。

  • 获取任务:调度线程不断的扫描任务表,查询出将要执行的任务。
  • 前置处理:对每一个任务都做一次触发时间的计算,能够立即触发的就立即触发,不能立即触发的就放在时间轮中触发,不能触发的就抛弃掉。
  • 路由策略:在执行器集群中选择一个节点执行定时任务。
  • 触发任务:调度线程不断的从时间轮中获取任务并触发。
  • 异步调度:调度中心将调度与触发做了异步处理,使用触发线程池来做Http调用。
  • 阻塞策略:根据阻塞策略判断当前的调用请求是否执行。
  • 任务执行:执行器为每个任务都分配了一个线程,自己处理自己的任务,任务之间不会互相影响。
  • 任务回调:将执行结果回传到调度中心中,更新任务执行状态。

最后,再附上一张完整的流程图:

【分布式任务调度】(四)XXL-JOB的任务调度执行流程及实现原理_第30张图片

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