在Java中,传统的定时任务实现方案,比如Timer,Quartz等都或多或少存在一些问题:
显然传统的定时任务已经不满足现在的分布式架构,所以需要一个分布式任务调度平台,目前比较主流的是elasticjob和xxl-job。
Quartz作为开源作业调度中的佼佼者,是作业调度的首选。但是集群环境中Quartz采用API的方式对任务进行管理,从而可以避免上述问题,但是同样存在以下问题:
问题一:调用API的的方式操作任务,不人性化;
问题二:需要持久化业务QuartzJobBean到底层数据表中,系统侵入性相当严重。
问题三:调度逻辑和QuartzJobBean耦合在同一个项目中,这将导致一个问题,在调度任务数量逐渐增多,同时调度任务逻辑逐渐加重的情况下,此时调度系统的性能将大大受限于业务;
问题四:quartz底层以“抢占式”获取DB锁并由抢占成功节点负责运行任务,会导致节点负载悬殊非常大;而XXL-JOB通过执行器实现“协同分配式”运行任务,充分发挥集群优势,负载各节点均衡。
XXL-JOB弥补了quartz的上述不足之处。
elasticjob的初衷是为了面对高并发复杂的业务,即使是在业务量大,服务器多的时候也能做好任务调度,尽可能的利用服务器的资源。使用ZooKeeper使其具有高可用、一致性的,而且还具有良好的扩展性。
elasticjob是无中心化的,通过ZooKeeper的选举机制选举出主服务器,如果主服务器挂了,会重新选举新的主服务器。因此elasticjob具有良好的扩展性和可用性,但是使用和运维有一定的复杂。
xxl-job则相反,是通过一个中心式的调度平台,调度多个执行器执行任务,调度中心通过DB锁保证集群分布式调度的一致性,这样扩展执行器会增大DB的压力,但是如果实际上这里数据库只是负责任务的调度执行。但是如果没有大量的执行器的话和任务的情况,是不会造成数据库压力的。实际上大部分公司任务数,执行器并不多。
相对来说,xxl-job中心式的调度平台轻量级,开箱即用,操作简易,上手快,与SpringBoot有非常好的集成,而且监控界面就集成在调度中心,界面又简洁,对于企业维护起来成本不高,还有失败的邮件告警等等。这就使很多企业选择xxl-job做调度平台。
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线上产品线,开箱即用。
1、官网
2、社区
于2015年中,徐雪里在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2021-12-06,XXL-JOB参与”2021年度OSC中国开源项目评选 “评比,在当时已录入的一万多个开源项目中角逐,最终当选”最受欢迎项目”。
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,截止最新统计时间为止,XXL-JOB已接入的公司包括不限于:
大众点评【美团点评】、米其林 (中国区)【米其林】、中国平安科技有限公司【中国平安】、优信二手车【优信】、咪咕互动娱乐有限公司【中国移动】、浪潮软件集团、360金融【360】、联想集团【联想】、京东【京东】、恒大地产【恒大】、海信集团【海信】、用友金融信息技术股份有限公司【用友】、北京搜狐-狐友【搜狐】、科大讯飞【科大讯飞】、哈啰出行【哈啰】、货拉拉【货拉拉APP】…600+大型互联网企业。
源码仓库地址:
源码仓库地址 | Release Download |
---|---|
https://github.com/xuxueli/xxl-job | Download |
http://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job | Download |
中央仓库地址:
<dependency>
<groupId>com.xuxueligroupId>
<artifactId>xxl-job-coreartifactId>
<version>${最新稳定版本}version>
dependency>
如果使用gradle仓库:
implementation('com.xuxueli:xxl-job-core:2.3.0')
Maven3+
Jdk1.8+
Mysql5.7+
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。
“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;
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-samples: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-springboot:Springboot版本,通过Springboot管理执行器,推荐这种方式;
:xxl-job-executor-sample-frameless:无框架版本;
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/application.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 3.2.1章节 所创建的调度数据库的地址一致
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root_pwd
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
### 报警邮箱
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=25
[email protected]
spring.mail.password=xxx
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
步骤二:部署项目:
如果已经正确进行上述配置,可将项目编译打包部署。
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)
默认登录账号 “admin/123456”, 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,提升调度系统容灾和可用性。
调度中心集群部署时,几点要求和建议:
其他:Docker 镜像方式搭建调度中心:
下载镜像:
// Docker地址:https://hub.docker.com/r/xuxueli/xxl-job-admin/ (建议指定版本号)
docker pull xuxueli/xxl-job-admin
创建容器并运行
docker run -p 8080:8080 -v /tmp:/data/applogs --name xxl-job-admin -d xuxueli/xxl-job-admin:{指定版本}
/**
* 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" ;
* 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" ;
*/
docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai" -p 8080:8080 -v /tmp:/data/applogs --name xxl-job-admin -d xuxueli/xxl-job-admin:{指定版本}
1.“执行器”项目:xxl-job-executor-sample-springboot (提供多种版本执行器供选择,现以 springboot 版本为例,可直接使用,也可以参考其并将现有项目改造成执行器)
2.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-springboot/src/main/resources/application.properties
执行器配置,配置内容说明:
### 调度中心部署根地址 [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;
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
### 执行器通讯TOKEN [选填]:非空时启用;
xxl.job.accessToken=
### 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
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-sample
### 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。
xxl.job.executor.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";
xxl.job.executor.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;
xxl.job.executor.port=9999
### 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;
xxl.job.executor.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;
xxl.job.executor.logretentiondays=30
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-springboot/src/main/java/com/xxl/job/executor/core/config/XxlJobConfig.java
执行器组件,配置内容说明:
@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;
}
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包部署,系统提供多种执行器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-springboot:项目编译打包成springboot类型的可执行JAR包,命令启动即可;
xxl-job-executor-sample-frameless:项目编译打包成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。
执行器集群部署时,几点要求和建议:
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触发)。
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;
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:固定速度的时间间隔,单位为秒;
- 固定延迟:固定延迟的时间间隔,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;
Bean模式任务,支持基于类的开发方式,每个任务对应一个Java类。
步骤一:执行器项目中,开发Job类:
1、开发一个继承自"com.xxl.job.core.handler.IJobHandler"的JobHandler类,实现其中任务方法。
2、手动通过如下方式注入到执行器容器。
XxlJobExecutor.registJobHandler("demoJobHandler", new DemoJobHandler());
步骤二:调度中心,新建调度任务
后续步骤和 “3.2.2 BEAN模式(方法形式)”一致,可以前往参考。
Bean模式任务,支持基于方法的开发方式,每个任务对应一个方法。
基于方法开发的任务,底层会生成JobHandler代理,和基于类的方式一样,任务也会以JobHandler的形式存在于执行器任务容器中。
步骤一:执行器项目中,开发Job方法:
1、任务开发:在Spring Bean实例中,开发Job方法;
2、注解配置: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 "XxlJobHelper.log" 打印执行日志;
4、任务结果:默认任务结果为 "成功" 状态,不需要主动设置;如有诉求,比如设置任务结果为失败,可以通过 "XxlJobHelper.handleFail/handleSuccess" 自主设置任务结果;
// 可参考Sample示例执行器中的 "com.xxl.job.executor.service.jobhandler.SampleXxlJob" ,如下:
@XxlJob("demoJobHandler")
public void demoJobHandler() throws Exception {
XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");
}
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“@XxlJob”中定义的值;
原生内置Bean模式任务
为方便用户参考与快速使用,示例执行器内原生提供多个Bean模式任务Handler,可以直接配置实用,如下:
demoJobHandler:简单示例任务,任务内部模拟耗时任务逻辑,用户可在线体验Rolling Log等功能;
shardingJobHandler:分片示例任务,任务内部模拟处理分片参数,可参考熟悉分片任务;
httpJobHandler:通用HTTP任务Handler;业务方只需要提供HTTP链接等信息即可,不限制语言、平台。示例任务入参如下:
url: http://www.xxx.com
method: get 或 post
data: post-data
commandJobHandler:通用命令行任务Handler;业务方只需要提供命令行即可;如 “pwd”命令;
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;
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)。
1、"调度中心OnLine:"右侧显示在线的"调度中心"列表, 任务执行结束后, 将会以failover的模式进行回调调度中心通知执行结果, 避免回调的单点风险;
2、"执行器列表" 中显示在线的执行器列表, 可通过"OnLine 机器"查看对应执行器的集群机器。
点击按钮 “+新增执行器” 弹框如下图, 可新增执行器配置:
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;
进入任务管理界面,点击“新增任务”按钮,在弹出的“新增任务”界面配置任务属性后保存即可。详情页参考章节 “三、任务详解”。
进入任务管理界面,选中指定任务。点击该任务右侧“编辑”按钮,在弹出的“编辑任务”界面更新任务属性后保存即可,可以修改设置的任务属性信息:
该操作仅针对GLUE任务。
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。可参考章节 “33…3 GLUE模式(Java)”。
可对任务进行“启动”和“停止”操作。
需要注意的是,此处的启动/停止仅针对任务的后续调度触发行为,不会影响到已经触发的调度任务,如需终止已经触发的调度任务,可查看“4.9 终止运行中的任务”
点击“执行”按钮,可手动触发一次任务调度,不影响原有调度规则。
点击“日志”按钮,可以查看任务历史调度日志。在历史调入日志界面可查看每次任务调度的调度结果、执行结果等,点击“执行日志”按钮可查看执行器完整日志。
调度时间:"调度中心"触发本次调度并向"执行器"发送任务执行信号的时间;
调度结果:"调度中心"触发本次调度的结果,200表示成功,500或其他表示失败;
调度备注:"调度中心"触发本次调度的日志信息;
执行器地址:本次任务执行的机器地址
运行模式:触发调度时任务的运行模式,运行模式可参考章节 "三、任务详解";
任务参数:本地任务执行的入参
执行时间:"执行器"中本次任务执行结束后回调的时间;
执行结果:"执行器"中本次任务执行的结果,200表示成功,500或其他表示失败;
执行备注:"执行器"中本次任务执行的日志信息;
操作:
"执行日志"按钮:点击可查看本地任务执行的详细日志信息;详见“4.8 查看执行日志”;
"终止任务"按钮:点击可终止本地调度对应执行器上本任务的执行线程,包括未执行的阻塞任务一并被终止;
点击执行日志右侧的 “执行日志” 按钮,可跳转至执行日志界面,可以查看业务代码中打印的完整日志,如下图;
仅针对执行中的任务。
在任务日志界面,点击右侧的“终止任务”按钮,将会向本次任务对应的执行器发送任务终止请求,将会终止掉本次任务,同时会清空掉整个任务执行队列。
任务终止时通过 “interrupt” 执行线程的方式实现, 将会触发 “InterruptedException” 异常。因此如果JobHandler内部catch到了该异常并消化掉的话, 任务终止功能将不可用。
因此, 如果遇到上述任务终止不可用的情况, 需要在JobHandler中应该针对 “InterruptedException” 异常进行特殊处理 (向上抛出) , 正确逻辑如下:
try{
// do something
} catch (Exception e) {
if (e instanceof InterruptedException) {
throw e;
}
logger.warn("{}", e);
}
而且,在JobHandler中开启子线程时,子线程也不可catch处理”InterruptedException”,应该主动向上抛出。
任务终止时会执行对应JobHandler的”destroy()”方法,可以借助该方法处理一些资源回收的逻辑。
在任务日志界面,选中执行器和任务之后,点击右侧的”删除”按钮将会出现”日志清理”弹框,弹框中支持选择不同类型的日志清理策略,选中后点击”确定”按钮即可进行日志清理操作;
进入 “用户管理” 界面,可查看和管理用户信息;
目前用户分为两种角色:
- /doc :文档资料
- /db :“调度数据库”建表脚本
- /xxl-job-admin :调度中心,项目源码
- /xxl-job-core :公共Jar依赖
- /xxl-job-executor-samples :执行器,Sample示例项目(大家可以在该项目上进行开发,也可以将现有项目改造生成执行器项目)
XXL-JOB调度模块基于自研调度组件并支持集群部署,调度数据库表说明如下:
- xxl_job_lock:任务调度锁表;
- xxl_job_group:执行器信息表,维护任务执行器信息;
- xxl_job_info:调度扩展信息表: 用于保存XXL-JOB调度任务的扩展信息,如任务分组、任务名、机器地址、执行器、执行入参和报警邮件等等;
- xxl_job_log:调度日志表: 用于保存XXL-JOB任务调度的历史信息,如调度结果、执行结果、调度入参、调度机器和执行器等等;
- xxl_job_log_report:调度日志报表:用户存储XXL-JOB任务调度日志的报表,调度中心报表功能页面会用到;
- xxl_job_logglue:任务GLUE日志:用于保存GLUE更新历史,用于支持GLUE的版本回溯功能;
- xxl_job_registry:执行器注册表,维护在线的执行器和调度中心机器地址信息;
- xxl_job_user:系统用户表;
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。
Quartz作为开源作业调度中的佼佼者,是作业调度的首选。但是集群环境中Quartz采用API的方式对任务进行管理,从而可以避免上述问题,但是同样存在以下问题:
XXL-JOB弥补了quartz的上述不足之处。
XXL-JOB最终选择自研调度组件(早期调度组件基于Quartz);一方面是为了精简系统降低冗余依赖,另一方面是为了提供系统的可控度与稳定性;
XXL-JOB中“调度模块”和“任务模块”完全解耦,调度模块进行任务调度时,将会解析不同的任务参数发起远程调用,调用各自的远程执行器服务。这种调用模型类似RPC调用,调度中心提供调用代理的功能,而执行器提供远程服务的功能。
基于数据库的集群方案,数据库选用Mysql;集群分布式并发环境中进行定时任务调度时,会在各个节点上报任务,存到数据库中,执行时会从数据库中取出触发器来执行,如果触发器的名称和执行时间相同,则只有一个节点去执行此任务。
调度采用线程池方式实现,避免单线程因阻塞而引起任务调度延迟。
XXL-JOB调度模块默认采用并行机制,在多线程调度的情况下,调度模块被阻塞的几率很低,大大提高了调度系统的承载量。
XXL-JOB的不同任务之间并行调度、并行执行。
XXL-JOB的单个任务,针对多个执行器是并行运行的,针对单个执行器是串行执行的。同时支持任务终止。
任务调度错过触发时间时的处理策略:
可能原因:
处理策略:
调度模块的“调度中心”作为Web服务部署时,一方面承担调度中心功能,另一方面也为执行器提供API服务。
调度中心提供的”日志回调服务API服务”代码位置如下:
xxl-job-admin#com.xxl.job.admin.controller.JobApiController.callback
执行器”在接收到任务执行请求后,执行任务,在执行结束之后会将执行结果回调通知“调度中心”;
执行器如若集群部署,调度中心将会感知到在线的所有执行器,如“127.0.0.1:9997, 127.0.0.1:9998, 127.0.0.1:9999”。
当任务”路由策略”选择”故障转移(FAILOVER)”时,当调度中心每次发起调度请求时,会按照顺序对执行器发出心跳检测请求,第一个检测为存活状态的执行器将会被选定并发送调度请求。
调度成功后,可在日志监控界面查看“调度备注”,如下:
“调度备注”可以看出本地调度运行轨迹,执行器的”注册方式”、”地址列表”和任务的”路由策略”。”故障转移(FAILOVER)”路由策略下,调度中心首先对第一个地址进行心跳检测,心跳失败因此自动跳过,第二个依然心跳检测失败……
直至心跳检测第三个地址“127.0.0.1:9999”成功,选定为“目标执行器”;然后对“目标执行器”发送调度请求,调度流程结束,等待执行器回调执行结果。
调度中心每次进行任务调度,都会记录一条任务日志,任务日志主要包括以下三部分内容:
调度日志,针对单次调度,属性说明如下:
原理:XXL-JOB中每个任务都对应有一个任务ID,同时,每个任务支持设置属性“子任务ID”,因此,通过“任务ID”可以匹配任务依赖关系。
当父任务执行结束并且执行成功时,将会根据“子任务ID”匹配子任务依赖,如果匹配到子任务,将会主动触发一次子任务的执行。
在任务日志界面,点击任务的“执行备注”的“查看”按钮,可以看到匹配子任务以及触发子任务执行的日志信息,如无信息则表示未触发子任务执行,可参考下图。
全异步化设计:XXL-JOB系统中业务逻辑在远程执行器执行,触发流程全异步化设计。相比直接在调度中心内部执行业务逻辑,极大的降低了调度线程占用时间;
异步调度:调度中心每次任务触发时仅发送一次调度请求,该调度请求首先推送“异步调度队列”,然后异步推送给远程执行器
异步执行:执行器会将请求存入“异步执行队列”并且立即响应调度中心,异步运行。
轻量级设计:XXL-JOB调度中心中每个JOB逻辑非常 “轻”,在全异步化的基础上,单个JOB一次运行平均耗时基本在 “10ms” 之内(基本为一次请求的网络开销);因此,可以保证使用有限的线程支撑大量的JOB并发运行;
得益于上述两点优化,理论上默认配置下的调度中心,单机能够支撑 5000 任务并发运行稳定运行;
实际场景中,由于调度中心与执行器网络ping延迟不同、DB读写耗时不同、任务调度密集程度不同,会导致任务量上限会上下波动。
如若需要支撑更多的任务量,可以通过 “调大调度线程数” 、”降低调度中心与执行器ping延迟” 和 “提升机器配置” 几种方式优化。
调度中心在集群部署时会自动进行任务平均分配,触发组件每次获取与线程池数量(调度中心支持自定义调度线程池大小)相关数量的任务,避免大量任务集中在单个调度中心集群节点;
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“@JobHandler(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。
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。
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;
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;
- php脚本:任务运行模式选择为 "GLUE模式(PHP)"时支持 "PHP" 脚本任务;
- nodejs脚本:任务运行模式选择为 "GLUE模式(NodeJS)"时支持 "NodeJS" 脚本任务;
- powershell:任务运行模式选择为 "GLUE模式(PowerShell)"时支持 "PowerShell" 脚本任务;
脚本任务通过 Exit Code 判断任务执行结果,状态码可参考章节 “5.15 任务执行结果说明”;
执行器实际上是一个内嵌的Server,默认端口9999(配置项:xxl.job.executor.port)。
在项目启动时,执行器会通过“@JobHandler”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。
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 “XxlJobHelper.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,子线程将会把日志打印在父线程即JobHandler的执行日志中,方便日志追踪。
- 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Server,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;
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;
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_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为三倍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;
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;
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,同时系统自动传递分片参数;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,不同之处在于可以获取分片参数,获取分片参数进行分片业务处理。
Java语言任务获取分片参数方式:BEAN、GLUE模式(Java):
// 可参考Sample示例执行器中的示例任务"ShardingJobHandler"了解试用
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
脚本语言任务获取分片参数方式:GLUE模式(Shell)、GLUE模式(Python)、GLUE模式(Nodejs):
// 脚本任务入参固定为三个,依次为:任务传参、分片序号、分片总数。以Shell模式任务为例,获取分片参数代码如下
echo "分片序号 index = $2"
echo "分片总数 total = $3"
分片参数属性说明:
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:
1、分片任务场景:10个执行器的集群来处理10w条数据,每台机器只需要处理1w条数据,耗时降低10倍;
2、广播任务场景:广播执行器机器运行shell脚本、广播集群节点进行缓存更新等
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:
一次完整任务流程包括”调度(调度中心) + 执行(执行器)”两个阶段:
“故障转移”发生在调度阶段,在执行器集群部署时,如果某一台执行器发生故障,该策略支持自动进行Failover切换到一台正常的执行器机器并且完成调度请求流程。
“失败重试”发生在”调度 + 执行”两个阶段,支持通过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;
调度中心与业务解耦,只需部署一次后常年不需要维护。但是,执行器中托管运行着业务作业,作业上线和变更需要重启执行器,尤其是Bean模式任务。
执行器重启可能会中断运行中的任务。但是,XXL-JOB得益于自建执行器与自建注册中心,可以通过灰度上线的方式,避免因重启导致的任务中断的问题。
步骤如下:
操作结束;
支持设置任务超时时间,任务运行超时的情况下,将会主动中断任务;
需要注意的是,任务超时中断时与任务终止机制(可查看“3.4.9 终止运行中的任务”)类似,也是通过 “interrupt” 中断任务,因此业务代码需要将 “InterruptedException” 外抛,否则功能不可用。
XXL-JOB是一个跨语言的任务调度平台,主要体现在如下几个方面:
默认提供邮件失败告警,可扩展短信、钉钉等方式。如果需要新增一种告警方式,只需要新增一个实现 “com.xxl.job.admin.core.alarm.JobAlarm” 接口的告警实现即可。可以参考默认提供邮箱告警实现 “EmailJobAlarm”。
可以通过以下命令快速构建调度中心,并启动运行;
mvn clean package
docker build -t xuxueli/xxl-job-admin ./xxl-job-admin
docker run --name xxl-job-admin -p 8080:8080 -d xuxueli/xxl-job-admin
调度密集或者耗时任务可能会导致任务阻塞,集群情况下调度组件小概率情况下会重复触发;
针对上述情况,可以通过结合 “单机路由策略(如:第一台、一致性哈希)” + “阻塞策略(如:单机串行、丢弃后续调度)” 来规避,最终避免任务重复执行。
原生提供通用命令行任务Handler(Bean任务,”CommandJobHandler”);业务方只需要提供命令行即可;
如任务参数 “pwd” 将会执行命令并输出数据;
XXL-JOB日志主要包含如下两部分,均支持日志自动清理,说明如下:
执行器因网络抖动回调失败或宕机等异常情况,会导致任务调度结果丢失。由于调度中心依赖执行器回调来感知调度结果,因此会导致调度日志永远处于 “运行中” 状态。
针对该问题,调度中心提供内置组件进行处理,逻辑为:调度记录停留在 “运行中” 状态超过10min,且对应执行器心跳注册失败不在线,则将本地调度主动标记失败;
XXL-JOB 目标是一种跨平台、跨语言的任务调度规范和协议。
针对Java应用,可以直接通过官方提供的调度中心与执行器,方便快速的接入和使用调度中心,可以参考上文 “快速入门” 章节。
针对非Java应用,可借助 XXL-JOB 的标准 RESTful API 方便的实现多语言支持。
说明:调度中心提供给执行器使用的API;不局限于官方执行器使用,第三方可使用该API来实现执行器;
API列表:执行器注册、任务结果回调等;
说明:执行器提供给调度中心使用的API;官方执行器默认已实现,第三方执行器需要实现并对接提供给调度中心;
API列表:任务触发、任务终止、任务日志查询……等;
此处 RESTful API 主要用于非Java语言定制个性化执行器使用,实现跨语言。除此之外,如果有需要通过API操作调度中心,可以个性化扩展 “调度中心 RESTful API” 并使用。
API服务位置:com.xxl.job.core.biz.AdminBiz ( com.xxl.job.admin.controller.JobApiController )
API服务请求参考代码:com.xxl.job.adminbiz.AdminBizTest
a、任务回调
说明:执行器执行完任务后,回调任务结果时使用
------
地址格式:{调度中心根地址}/api/callback
Header:
XXL-JOB-ACCESS-TOKEN : {请求令牌}
请求数据格式如下,放置在 RequestBody 中,JSON格式:
[{
"logId":1, // 本次调度日志ID
"logDateTim":0, // 本次调度日志时间
"handleCode":200, // 200 表示任务执行正常,500表示失败
"handleMsg": null
}
}]
响应数据格式:
{
"code": 200, // 200 表示正常、其他失败
"msg": null // 错误提示消息
}
b、执行器注册
说明:执行器注册时使用,调度中心会实时感知注册成功的执行器并发起任务调度
------
地址格式:{调度中心根地址}/api/registry
Header:
XXL-JOB-ACCESS-TOKEN : {请求令牌}
请求数据格式如下,放置在 RequestBody 中,JSON格式:
{
"registryGroup":"EXECUTOR", // 固定值
"registryKey":"xxl-job-executor-example", // 执行器AppName
"registryValue":"http://127.0.0.1:9999/" // 执行器地址,内置服务跟地址
}
响应数据格式:
{
"code": 200, // 200 表示正常、其他失败
"msg": null // 错误提示消息
}
c、执行器注册摘除
说明:执行器注册摘除时使用,注册摘除后的执行器不参与任务调度与执行
------
地址格式:{调度中心根地址}/api/registryRemove
Header:
XXL-JOB-ACCESS-TOKEN : {请求令牌}
请求数据格式如下,放置在 RequestBody 中,JSON格式:
{
"registryGroup":"EXECUTOR", // 固定值
"registryKey":"xxl-job-executor-example", // 执行器AppName
"registryValue":"http://127.0.0.1:9999/" // 执行器地址,内置服务跟地址
}
响应数据格式:
{
"code": 200, // 200 表示正常、其他失败
"msg": null // 错误提示消息
}
API服务位置:com.xxl.job.core.biz.ExecutorBiz
API服务请求参考代码:com.xxl.job.executorbiz.ExecutorBizTest
a、心跳检测
说明:调度中心检测执行器是否在线时使用
------
地址格式:{执行器内嵌服务根地址}/beat
Header:
XXL-JOB-ACCESS-TOKEN : {请求令牌}
请求数据格式如下,放置在 RequestBody 中,JSON格式:
响应数据格式:
{
"code": 200, // 200 表示正常、其他失败
"msg": null // 错误提示消息
}
b、忙碌检测
说明:调度中心检测指定执行器上指定任务是否忙碌(运行中)时使用
------
地址格式:{执行器内嵌服务根地址}/idleBeat
Header:
XXL-JOB-ACCESS-TOKEN : {请求令牌}
请求数据格式如下,放置在 RequestBody 中,JSON格式:
{
"jobId":1 // 任务ID
}
响应数据格式:
{
"code": 200, // 200 表示正常、其他失败
"msg": null // 错误提示消息
}
c、触发任务