一、XXL-JOB框架
XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台。其具体部署和使用方式如下。
1.1 服务端
配置项
### 调度中心JDBC链接
spring.datasource.url=jdbc:mysql://81.68.79.183:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=XX
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
### 报警邮箱
spring.mail.host=smtp.163.com
spring.mail.port=25
[email protected]
spring.mail.password=LHTMRTHQDDHALIXX
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true
spring.mail.properties.mail.smtp.socketFactory.class=javax.net.ssl.SSLSocketFactory
### 调度中心通讯TOKEN [选填]:非空时启用;
xxl.job.accessToken=
### 调度中心国际化配置 [必填]: 默认为 "zh_CN"/中文简体, 可选范围为 "zh_CN"/中文简体, "zh_TC"/中文繁体 and >"en"/英文;
xxl.job.i18n=zh_CN
## 调度线程池最大线程配置【必填】
xxl.job.triggerpool.fast.max=200
xxl.job.triggerpool.slow.max=100
### 调度中心日志表数据保存天数 [必填]:过期日志自动清理;限制大于等于7时生效,否则, 如-1,关闭自动清理功能;
xxl.job.logretentiondays=30
创建数据库表
#
# XXL-JOB v2.2.1-SNAPSHOT
# Copyright (c) 2015-present, xuxueli.
CREATE database if NOT EXISTS `xxl_job` default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci;
use `xxl_job`;
SET NAMES utf8mb4;
CREATE TABLE `xxl_job_info` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`job_group` int(11) NOT NULL COMMENT '执行器主键ID',
`job_cron` varchar(128) NOT NULL COMMENT '任务执行CRON',
`job_desc` varchar(255) NOT NULL,
`add_time` datetime DEFAULT NULL,
`update_time` datetime DEFAULT NULL,
`author` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '作者',
`alarm_email` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '报警邮件',
`executor_route_strategy` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '执行器路由策略',
`executor_handler` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务handler',
`executor_param` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务参数',
`executor_block_strategy` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '阻塞处理策略',
`executor_timeout` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '任务执行超时时间,单位秒',
`executor_fail_retry_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '失败重试次数',
`glue_type` varchar(50) NOT NULL COMMENT 'GLUE类型',
`glue_source` mediumtext COMMENT 'GLUE源代码',
`glue_remark` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'GLUE备注',
`glue_updatetime` datetime DEFAULT NULL COMMENT 'GLUE更新时间',
`child_jobid` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '子任务ID,多个逗号分隔',
`trigger_status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '调度状态:0-停止,1-运行',
`trigger_last_time` bigint(13) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上次调度时间',
`trigger_next_time` bigint(13) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '下次调度时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
CREATE TABLE `xxl_job_log` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`job_group` int(11) NOT NULL COMMENT '执行器主键ID',
`job_id` int(11) NOT NULL COMMENT '任务,主键ID',
`executor_address` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '执行器地址,本次执行的地址',
`executor_handler` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务handler',
`executor_param` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务参数',
`executor_sharding_param` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务分片参数,格式如 1/2',
`executor_fail_retry_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '失败重试次数',
`trigger_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '调度-时间',
`trigger_code` int(11) NOT NULL COMMENT '调度-结果',
`trigger_msg` text COMMENT '调度-日志',
`handle_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '执行-时间',
`handle_code` int(11) NOT NULL COMMENT '执行-状态',
`handle_msg` text COMMENT '执行-日志',
`alarm_status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '告警状态:0-默认、1-无需告警、2-告警成功、3-告警失败',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `I_trigger_time` (`trigger_time`),
KEY `I_handle_code` (`handle_code`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
CREATE TABLE `xxl_job_log_report` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`trigger_day` datetime DEFAULT NULL COMMENT '调度-时间',
`running_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '运行中-日志数量',
`suc_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '执行成功-日志数量',
`fail_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '执行失败-日志数量',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `i_trigger_day` (`trigger_day`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
CREATE TABLE `xxl_job_logglue` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`job_id` int(11) NOT NULL COMMENT '任务,主键ID',
`glue_type` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 'GLUE类型',
`glue_source` mediumtext COMMENT 'GLUE源代码',
`glue_remark` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'GLUE备注',
`add_time` datetime DEFAULT NULL,
`update_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
CREATE TABLE `xxl_job_registry` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`registry_group` varchar(50) NOT NULL,
`registry_key` varchar(255) NOT NULL,
`registry_value` varchar(255) NOT NULL,
`update_time` datetime DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `i_g_k_v` (`registry_group`,`registry_key`,`registry_value`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
CREATE TABLE `xxl_job_group` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`app_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '执行器AppName',
`title` varchar(12) NOT NULL COMMENT '执行器名称',
`address_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '执行器地址类型:0=自动注册、1=手动录入',
`address_list` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '执行器地址列表,多地址逗号分隔',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
CREATE TABLE `xxl_job_user` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '账号',
`password` varchar(50) NOT NULL COMMENT '密码',
`role` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '角色:0-普通用户、1-管理员',
`permission` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '权限:执行器ID列表,多个逗号分割',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `i_username` (`username`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
CREATE TABLE `xxl_job_lock` (
`lock_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '锁名称',
PRIMARY KEY (`lock_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
INSERT INTO `xxl_job_group`(`id`, `app_name`, `title`, `address_type`, `address_list`) VALUES (1, 'xxl-job-executor-sample', '示例执行器', 0, NULL);
INSERT INTO `xxl_job_info`(`id`, `job_group`, `job_cron`, `job_desc`, `add_time`, `update_time`, `author`, `alarm_email`, `executor_route_strategy`, `executor_handler`, `executor_param`, `executor_block_strategy`, `executor_timeout`, `executor_fail_retry_count`, `glue_type`, `glue_source`, `glue_remark`, `glue_updatetime`, `child_jobid`) VALUES (1, 1, '0 0 0 * * ? *', '测试任务1', '2018-11-03 22:21:31', '2018-11-03 22:21:31', 'XXL', '', 'FIRST', 'demoJobHandler', '', 'SERIAL_EXECUTION', 0, 0, 'BEAN', '', 'GLUE代码初始化', '2018-11-03 22:21:31', '');
INSERT INTO `xxl_job_user`(`id`, `username`, `password`, `role`, `permission`) VALUES (1, 'admin', 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e', 1, NULL);
INSERT INTO `xxl_job_lock` ( `lock_name`) VALUES ( 'schedule_lock');
commit;
Docker搭建XXL框架
①拉取镜像
docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.2.0
②启动容器
docker run -p 8080:8080 --name xxl-job-admin -d \
-e PARAMS=" \
--spring.datasource.url=jdbc:mysql://81.68.79.183:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai \
--spring.datasource.username=root \
--spring.datasource.password=XX \
--spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver \
--spring.mail.host=smtp.163.com \
--spring.mail.port=25 \
[email protected] \
--spring.mail.password=LHTMRTHQDDHALIXX \
" xuxueli/xxl-job-admin:2.2.0
如需自定义 mysql 等配置,可通过 "-e PARAMS" 指定,参数格式 PARAMS="--key=value --key2=value2" ,如-e PARAMS='--spring.config.location=/application.properties'指定配置文件的位置;配置项参考文件:/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties;如需自定义 JVM内存参数 等配置,可通过 "-e JAVA_OPTS" 指定,参数格式 JAVA_OPTS="-Xmx512m" ;
UI页面访问
UI访问地址:http://81.68.79.183:8080/xxl-job-admin
账号:admin
密码:123456
1.2 客户端
依赖
com.xuxueli
xxl-job-core
2.2.0
配置文件
xxl:
job:
### 调度中心部署跟地址 [选填]: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";为空则关闭自动注册;
admin:
addresses: http://81.68.79.183:8080/xxl-job-admin
### 执行器通讯TOKEN [选填]:非空时启用;
accessToken:
executor:
### 执行器AppName [选填]:执行器心跳注册分组依据;为空则关闭自动注册
appname: xxl-job-executor-test
### 执行器注册 [选填]:优先使用该配置作为注册地址,为空时使用内嵌服务 ”IP:PORT“ 作为注册地址。从而更灵活的支持容器类型执行器动态IP和动态映射端口问题。
address:
### 执行器IP [选填]:默认为空表示自动获取IP,多网卡时可手动设置指定IP,该IP不会绑定Host仅作为通讯实用;地址信息用于 "执行器注册" 和 "调度中心请求并触发任务";
ip:
### 执行器端口号 [选填]:小于等于0则自动获取;默认端口为9999,单机部署多个执行器时,注意要配置不同执行器端口;
port: 10010
### 执行器运行日志文件存储磁盘路径 [选填] :需要对该路径拥有读写权限;为空则使用默认路径;
logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandler
### 执行器日志文件保存天数 [选填] : 过期日志自动清理, 限制值大于等于3时生效; 否则, 如-1, 关闭自动清理功能;
logretentiondays: 30
配置类
@Configuration
public class XxlJobConfig {
@Value("${xxl.job.admin.addresses}")
private String adminAddresses;
@Value("${xxl.job.accessToken}")
private String accessToken;
@Value("${xxl.job.executor.appname}")
private String appname;
@Value("${xxl.job.executor.address}")
private String address;
@Value("${xxl.job.executor.ip}")
private String ip;
@Value("${xxl.job.executor.port}")
private int port;
@Value("${xxl.job.executor.logpath}")
private String logPath;
@Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
private int logRetentionDays;
@Bean
public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
return xxlJobSpringExecutor;
}
}
注解
1、在Spring Bean实例中,开发Job方法,方式格式要求为 "public ReturnT
2、为Job方法添加注解 "@XxlJob(value="自定义jobhandler名称", init = "JobHandler初始化方法", destroy = "JobHandler销毁方法")",注解value值对应的是调度中心新建任务的JobHandler属性的值。
3、执行日志:需要通过 "XxlJobLogger.log" 打印执行日志;
// 可参考Sample示例执行器中的 "com.xxl.job.executor.service.jobhandler.SampleXxlJob" ,如下:
@XxlJob("demoJobHandler")
public ReturnT execute(String param) {
XxlJobLogger.log("hello world.");
return ReturnT.SUCCESS;
}
客户端配置完成XXL执行器后,启动服务会自动将执行器的注册到任务调度平台,@XxlJob("ScheduleDemo")唯一标识了执行器中的任务,在创建任务时指定执行器并选择执行器中的任务,就可以指定该任务的调度计划。
任务调度平台执行任务时,会查询执行器的地址。向执行器地址发送一个请求,读取到当前的jvm,在当前jvm查找当前注册class信息地址,使用class反射执行该方法。
路由策略如下(包括容错规则):
集群模式注意点
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。
执行器集群部署时,几点要求和建议:
执行器回调地址(xxl.job.admin.addresses)需要保持一致;执行器根据该配置进行执行器自动注册等操作。
同一个执行器集群内AppName(xxl.job.executor.appname)需要保持一致;调度中心根据该配置动态发现不同集群的在线执行器列表。
二、其他方式实现定时
- SpringBoot中定时任务注解@Scheduled(cron = "*/5 * * * * *")
- 线程池 execute ScheduledExecutorService
- 使用第三方框架 quartz
2.1 通过@Scheduled定时调度
@Scheduled(fixedRate = 1000 * 1)
public void fixedRate() throws Exception {
System.out.println("执行测试fixedRate时间:"+ new Date(System.currentTimeMillis()));
Thread.sleep(2000);
}
@Schedule的属性如下:
- cron属性:
这是一个时间表达式,可以通过简单的配置就能完成各种时间的配置,我们通过CRON表达式几乎可以完成任意的时间搭配;- fixedRate属性:
该属性的含义是上次调用开始后再次调用的时间间隔;- fixedDelay属性:
该属性的含义是上次调用结束与下次调用开始之间的时间间隔;- initialDelay属性:
该属性跟上面的fixedDelay、fixedRate有着密切的关系。该属性的作用是第一次执行延迟时间,只是做延迟的设定,并不会控制其他逻辑,所以要配合fixedDelay或者fixedRate来使用。
2.2 使用定时任务类
2.2.1 通过TimerTask类进行任务调度
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
TimerTask timerTask = new TimerTask() {
@Override
public void run() {
System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000);
}
};
Timer timer = new Timer();
timer.schedule(timerTask,1000,2000); //第二个参数表示启动后1s开始执行任务,第三个参数表示每隔2s执行任务
}
}
多线程并行处理定时任务时,Timer 运行多个 TimeTask 时,只要其中之一没有捕获抛出的异常,其它任务便会自动终止运行,使用 ScheduledExecutorService 则没有这个问题。
2.2.2 ScheduledExecutorService 定时任务线程池
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(()->{
System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000);},1,2,TimeUnit.SECONDS);
}
}
2.3 使用Quartz框架
依赖
org.quartz-scheduler
quartz
2.2.1
org.quartz-scheduler
quartz-jobs
2.2.1
Demo
public class QuartzJob implements Job {
/**
* 具体执行任务调度代码
*
* @param jobExecutionContext
* @throws JobExecutionException
*/
@Override
public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException {
System.out.println("quartz任务调度成功!");
}
}
public class QuartzDemo {
public static void main(String[] args) throws SchedulerException {
//1.创建Scheduler的工厂
StdSchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory();
//2.从工厂中获取调度器实例
Scheduler scheduler = sf.getScheduler();
//3.创建JobDetail
JobDetail jb = JobBuilder.newJob(QuartzJob.class)
.withDescription("this is a ram job") //job的描述
.withIdentity("ramJob", "ramGroup") //job的name和group
.build();
//任务运行时间,SimpleSchedule类型触发器有效
long time = System.currentTimeMillis() + 3 * 1000L; //3秒后启动任务
Date date = new Date(time);
//4.创建trigger
CronTrigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
.withDescription("")
.withIdentity("ramTrigger", "ramTriggerGroup")
.startAt(date)
.withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule("0/2 * * * * ?")) //两秒执行一次
.build();
//5.注册任务和定时器
scheduler.scheduleJob(jb, trigger);
//6.启动调度器
scheduler.start();
}
}
三、总结对比
常用的调度框架有Xxl-Job、Azkaban与Airflow,这三者目标定位有所不同,Xxl-Job是一个轻量级分布式的任务调度框架,Azkaban则是为了解决Hadoop的任务依赖关系问题,而Airflow则是通用的批量数据处理。
Xxl-Job依赖于Xxl-Rpc,可以认为是一个微服务系统,调度中心是服务消费者,调度器是服务提供者,只是服务调用不是通过访问而是通过定时触发而已。
Azkaban重心则在工作流调度,通过DSL语法定义工作流,同时支持子工作流,子工作流可以在主工作流中调度,也可单独调度。
Airflow基于Dag也可以定义复杂的工作流,属于Python技术栈。 总体来说,如果是简单的定时任务调度,可以选择Xxl-Job,与主流Java框架Spring结合很好,上手简单快捷,功能够用;如果调度任务有明确的workflow,需要对workflow状态进行监控分析,则建议使用Azkaban,之所以不选择Airflow,是因为它的管理界面确实太不好用了。
四、参考
官方文档 https://www.xuxueli.com/xxl-job/#