Quartz的不足
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加,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
XXL-JOB特性
简单:支持通过Web页面对任务进行CRUD操作,操作简单,一分钟上手
动态:支持动态修改任务状态、启动/停止任务,以及终止运行中任务,即时生效
调度中心HA(中心式):调度采用中心式设计,“调度中心”基于集群Quartz实现并支持集群部署,可保证调度中心HA
执行器HA(分布式):任务分布式执行,任务"执行器"支持集群部署,可保证任务执行HA
注册中心: 执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行。同时,也支持手动录入执行器地址
弹性扩容缩容:一旦有新执行器机器上线或者下线,下次调度时将会重新分配任务
路由策略:执行器集群部署时提供丰富的路由策略,包括:第一个、最后一个、轮询、随机、一致性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等
故障转移:任务路由策略选择"故障转移"情况下,如果执行器集群中某一台机器故障,将会自动Failover切换到一台正常的执行器发送调度请求。
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,策略包括:单机串行(默认)、丢弃后续调度、覆盖之前调度
任务超时控制: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
任务失败重试: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;其中分片任务支持分片粒度的失败重试
任务失败告警;默认提供邮件方式失败告警,同时预留扩展接口,可方便的扩展短信、钉钉等告警方式
分片广播任务: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集群中所有执行器执行一次任务,可根据分片参数开发分片任务
动态分片:分片广播任务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
事件触发:除了"Cron方式"和"任务依赖方式"触发任务执行之外,支持基于事件的触发任务方式。调度中心提供触发任务单次执行的API服务,可根据业务事件灵活触发
任务进度监控:支持实时监控任务进度
Rolling实时日志:支持在线查看调度结果,并且支持以Rolling方式实时查看执行器输出的完整的执行日志
GLUE:提供Web IDE,支持在线开发任务逻辑代码,动态发布,实时编译生效,省略部署上线的过程。支持30个版本的历史版本回溯
脚本任务:支持以GLUE模式开发和运行脚本任务,包括Shell、Python、NodeJS、PHP、PowerShell等类型脚本
命令行任务: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
任务依赖:支持配置子任务依赖,当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔
一致性:“调度中心”通过DB锁保证集群分布式调度的一致性, 一次任务调度只会触发一次执行
自定义任务参数:支持在线配置调度任务入参,即时生效
调度线程池:调度系统多线程触发调度运行,确保调度精确执行,不被堵塞
数据加密:调度中心和执行器之间的通讯进行数据加密,提升调度信息安全性
邮件报警:任务失败时支持邮件报警,支持配置多邮件地址群发报警邮件
推送maven中央仓库: 将会把最新稳定版推送到maven中央仓库, 方便用户接入和使用
运行报表:支持实时查看运行数据,如任务数量、调度次数、执行器数量等;以及调度报表,如调度日期分布图,调度成功分布图等
全异步:任务调度流程全异步化设计实现,如异步调度、异步运行、异步回调等,有效对密集调度进行流量削峰,理论上支持任意时长任务的运行
跨平台:原生提供通用HTTP任务Handler(Bean任务,"HttpJobHandler"),业务方只需要提供HTTP链接即可,不限制语言、平台
国际化:调度中心支持国际化设置,提供中文、英文两种可选语言,默认为中文
容器化:提供官方docker镜像,并实时更新推送dockerhub,进一步实现产品开箱即用
线程池隔离:调度线程池进行隔离拆分,慢任务自动降级进入"Slow"线程池,避免耗尽调度线程,提高系统稳定性
源码结构
xxl-job-admin:调度中心
xxl-job-core:执行器
xxl-job-executor-samples:执行器Sample示例
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。
执行器项目:xxl-job-core
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。
1.初始化"调度数据库"
到官网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,正常情况下应该生成16张表。SQL脚本位置:/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql
注意⚠️: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
2.部署调度中心
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/xxl-job-admin.properties
接着就改一下配置文件,在admin项目下找到application.properties文件。
### 调度中心JDBC链接
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=
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
### 报警邮箱
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=25
spring.mail.username=xxx@qq.com
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=10
简单一点直接跑admin项目的main方法启动也行。
如果部署在服务器呢,那我们需要打包成jar包,在IDEA利用Maven插件打包。
然后在xxl-job\xxl-job-admin\target路径下,找到jar包。然后就得到jar包了,使用java -jar命令就可以启动了.
到这里就已经完成了!打开浏览器,输入http://localhost:8080/xxl-job-admin进入管理页面。默认账号/密码:admin/123456。
部署了调度中心之后,需要往调度中心注册执行器,添加调度任务。接下来就参考xxl-job写一个简单的例子。
首先创建一个SpringBoot项目,名字叫"xxljob-demo",添加依赖。
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starterartifactId>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.xuxueligroupId>
<artifactId>xxl-job-coreartifactId>
<version>2.2.0version>
dependency>
dependencies>
接着修改application.properties。
# web port
server.port=8081
# log config
logging.config=classpath:logback.xml
spring.application.name=xxljob-demo
### 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;
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-demo
### 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=10
接着写一个配置类XxlJobConfig。
@Configuration
public class XxlJobConfig {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);
@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.setAddress(address);
xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
return xxlJobSpringExecutor;
}
}
接着编写一个任务类XxlJobDemoHandler,使用Bean模式。
@Component
public class XxlJobDemoHandler {
/**
* Bean模式,一个方法为一个任务
* 1、在Spring Bean实例中,开发Job方法,方式格式要求为 "public ReturnT execute(String param)"
* 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;
*/
@XxlJob("demoJobHandler")
public ReturnT<String> demoJobHandler(String param) throws Exception {
XxlJobLogger.log("java, Hello World~~~");
XxlJobLogger.log("param:" + param);
return ReturnT.SUCCESS;
}
}
在resources目录下,添加logback.xml文件。
<configuration debug="false" scan="true" scanPeriod="1 seconds">
<contextName>logbackcontextName>
<property name="log.path" value="/data/applogs/xxl-job/xxl-job-executor-sample-springboot.log"/>
<appender name="console" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
<encoder>
<pattern>%d{HH:mm:ss.SSS} %contextName [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%npattern>
encoder>
appender>
<appender name="file" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
<file>${log.path}file>
<rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
<fileNamePattern>${log.path}.%d{yyyy-MM-dd}.zipfileNamePattern>
rollingPolicy>
<encoder>
<pattern>%date %level [%thread] %logger{36} [%file : %line] %msg%n
pattern>
encoder>
appender>
<root level="info">
<appender-ref ref="console"/>
<appender-ref ref="file"/>
root>
configuration>
写完之后启动服务,然后可以打开管理界面,找到执行器管理,添加执行器。
最后我们可以到任务管理去测试一下,运行demoJobHandler。
点击保存后,会立即执行。点击查看日志,可以看到任务执行的历史日志记录。
打开刚刚执行的执行日志,我们可以看到,运行成功。
这就是简单的Demo。
简单地说一下xxl-job的架构,我们先看官网提供的一张架构图来分析。
xxl-job就是一个中心化管理系统,系统主要通过MySQL管理各种定时任务信息,当到了定时任务的触发时间,就把任务信息从db中拉进内存,对任务执行器发起触发请求。这个任务执行器,既可以是bean、groovy脚本、python脚本等,也可以是外部的http接口。
相比起当当网开源的elastic-job-lite(基于zookeeper作为协调器的“无中心”架构),这种中心化管理的系统其实更简单、易于维护。
从架构图可以看出,分别有调度中心和执行器两大组成部分
1、定时触发任务是如何实现的?:使用时间轮实现
2、当xxl-job应用本身集群部署(实现高可用HA)时,如何避免集群中的多个服务器同时调度任务?:通过mysql悲观锁实现分布式锁(for update语句)
3、任务执行器注册中心是如何实现的?
使用db表xxl_job_group记录下执行器的信息:执行器AppName、执行器名称title、执行器地址列表address_list(多地址逗号分隔)
4、如何实现任务执行器的路由?
5、如何实现任务分片、并行执行?