任务调度--SpringTask // 分布式任务调度--Xxl-Job

任务调度

七个位置（springtask只支持6位）

0 0 10 14 5 ？

秒 分 时 日 月 周 年

符号：

*(任意) ？（放弃只会出现在日或周的位置上） m-n(从m到n) m /n(从m开始每隔n)

场景分析

我们可以先思考一下业务场景的解决方案：

• 某电商系统需要 在每天上午10点，下午3点，晚上8点发放一批优惠券。
• 某银行系统需要在信用卡到期还款日 的前三天进行短信提醒。
• 某财务系统需要在每天凌晨0:10结算前一天的财务数据，统计汇总。
• 12306会根据车次的不同，设置某几个时间点进行分批放票。

以上业务场景的解决方案就是任务调度。

任务调度是指系统为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程。有了任务调度即可解放更多的人力，而是由系统自动去执行任务。

如何实现任务调度？

• 多线程方式，结合sleep
• JDK提供的API，例如：Timer、ScheduledExecutor
• 框架，例如Quartz ，它是一个功能强大的任务调度框架，可以满足更多更复杂的调度需求
• spring task

入门案例

spring框架中默认就支持了一个任务调度，spring-task

（1）创建一个工程：spring-task-demo

pom文件

<parent>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parentartifactId>
    <version>2.2.8.RELEASEversion>
parent>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
    dependency>
dependencies>

（2）引导类：

package com.itheima.task;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;

@SpringBootApplication
@EnableScheduling
public class TaskApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(TaskApplication.class,args);
    }
}

(3)编写案例

package com.itheima.task.job;

import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.Date;

@Component
public class HelloJob {

    @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ?")
    public void eat(){
        System.out.println("每隔5秒吃一次饭，我想成为一个胖子"+new Date());
    }
}

测试：启动项目，每隔5秒中会执行一次eat方法

cron表达式

cron表达式是一个字符串, 用来设置定时规则, 由七部分组成, 每部分中间用空格隔开, 每部分的含义如下表所示:

组成部分	含义	取值范围
第一部分	Seconds (秒)	0－59
第二部分	Minutes(分)	0－59
第三部分	Hours(时)	0-23
第四部分	Day-of-Month(天)	1-31
第五部分	Month(月)	0-11或JAN-DEC
第六部分	Day-of-Week(星期)	1-7(1表示星期日)或SUN-SAT
第七部分	Year(年) 可选	1970-2099

另外, cron表达式还可以包含一些特殊符号来设置更加灵活的定时规则, 如下表所示:

符号	含义
?	表示不确定的值。当两个子表达式其中一个被指定了值以后，为了避免冲突，需要将另外一个的值设为“?”。例如：想在每月20日触发调度，不管20号是星期几，只能用如下写法：0 0 0 20 * ?，其中最后以为只能用“?”
*	代表所有可能的值
,	设置多个值,例如”26,29,33”表示在26分,29分和33分各自运行一次任务
-	设置取值范围,例如”5-20”，表示从5分到20分钟每分钟运行一次任务
/	设置频率或间隔,如"1/15"表示从1分开始,每隔15分钟运行一次任务
L	用于每月，或每周，表示每月的最后一天，或每个月的最后星期几,例如"6L"表示"每月的最后一个星期五"(springtask框架不支持)
W	表示离给定日期最近的工作日,例如"15W"放在每月（day-of-month）上表示"离本月15日最近的工作日"(springtask框架不支持)
#	表示该月第几个周X。例如”6#3”表示该月第3个周五(springtask框架不支持)

为了让大家更熟悉cron表达式的用法, 接下来我们给大家列举了一些例子, 如下表所示:

cron表达式	含义
*/5 * * * * ?	每隔5秒运行一次任务
0 0 23 * * ?	每天23点运行一次任务
0 0 1 1 * ?	每月1号凌晨1点运行一次任务
0 0 23 L * ?	每月最后一天23点运行一次任务
0 26,29,33 * * * ?	在26分、29分、33分运行一次任务
0 0/30 9-17 * * ?	朝九晚五工作时间内每半小时运行一次任务
0 15 10 ? * 6#3	每月的第三个星期五上午10:15运行一次任务

分布式任务调度

什么是分布式任务调度

当前软件的架构已经开始向分布式架构转变，将单体结构拆分为若干服务，服务之间通过网络交互来完成业务处理。在分布式架构下，一个服务往往会部署多个实例来运行我们的业务，如果在这种分布式系统环境下运行任务调度，我们称之为分布式任务调度。

将任务调度程序分布式构建，这样就可以具有分布式系统的特点，并且提高任务的调度处理能力：

1、并行任务调度

并行任务调度实现靠多线程，如果有大量任务需要调度，此时光靠多线程就会有瓶颈了，因为一台计算机CPU的处理能力是有限的。

如果将任务调度程序分布式部署，每个结点还可以部署为集群，这样就可以让多台计算机共同去完成任务调度，我们可以将任务分割为若干个分片，由不同的实例并行执行，来提高任务调度的处理效率。

2、高可用

若某一个实例宕机，不影响其他实例来执行任务。

3、弹性扩容

当集群中增加实例就可以提高并执行任务的处理效率。

4、任务管理与监测

对系统中存在的所有定时任务进行统一的管理及监测。让开发人员及运维人员能够时刻了解任务执行情况，从而做出快速的应急处理响应。

分布式任务调度面临的问题：

当任务调度以集群方式部署，同一个任务调度可能会执行多次，例如：电商系统定期发放优惠券，就可能重复发放优惠券，对公司造成损失，信用卡还款提醒就会重复执行多次，给用户造成烦恼，所以我们需要控制相同的任务在多个运行实例上只执行一次。常见解决方案：

• 分布式锁，多个实例在任务执行前首先需要获取锁，如果获取失败那么就证明有其他服务已经在运行，如果获取成功那么证明没有服务在运行定时任务，那么就可以执行。
• ZooKeeper选举，利用ZooKeeper对Leader实例执行定时任务，执行定时任务的时候判断自己是否是Leader，如果不是则不执行，如果是则执行业务逻辑，这样也能达到目的。
• TBSchedule：淘宝推出的一款非常优秀的高性能分布式调度框架，目前被应用于阿里、京东、支付宝、国美等很多互联网企业的流程调度系统中。但是已经多年未更新，文档缺失严重，缺少维护。

2） XXL-Job：大众点评的分布式任务调度平台，是一个轻量级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。

3）Elastic-job：当当网借鉴TBSchedule并基于quartz 二次开发的弹性分布式任务调度系统，功能丰富强大，采用zookeeper实现分布式协调，具有任务高可用以及分片功能。

4）Saturn： 唯品会开源的一个分布式任务调度平台，基于Elastic-job，可以全域统一配置，统一监
控，具有任务高可用以及分片功能。

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。

源码地址：https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job

文档地址：https://www.xuxueli.com/xxl-job/

特性

• 简单灵活
  提供Web页面对任务进行管理，管理系统支持用户管理、权限控制；
  支持容器部署；
  支持通过通用HTTP提供跨平台任务调度；
• 丰富的任务管理功能
  支持页面对任务CRUD操作；
  支持在页面编写脚本任务、命令行任务、Java代码任务并执行；
  支持任务级联编排，父任务执行结束后触发子任务执行；
  支持设置指定任务执行节点路由策略，包括轮询、随机、广播、故障转移、忙碌转移等；
  支持Cron方式、任务依赖、调度中心API接口方式触发任务执行
• 高性能
  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；
• 高可用
  任务调度中心、任务执行节点均 集群部署，支持动态扩展、故障转移
  支持任务配置路由故障转移策略，执行器节点不可用是自动转移到其他节点执行
  支持任务超时控制、失败重试配置
  支持任务处理阻塞策略：调度当任务执行节点忙碌时来不及执行任务的处理策略，包括：串行、抛弃、覆盖策略
• 易于监控运维
  支持设置任务失败邮件告警，预留接口支持短信、钉钉告警；
  支持实时查看任务执行运行数据统计图表、任务进度监控数据、任务完整执行日志；

调度中心

在分布式架构下，通过XXL-Job实现定时任务

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。

任务执行器：负责接收调度请求并执行任务逻辑。

任务：专注于任务的处理。

调度中心会发出调度请求，任务执行器接收到请求之后会去执行任务，任务则专注于任务业务的处理。

调度中心环境要求

• Maven3+
• Jdk1.8+
• Mysql5.7+

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

初始化“调度数据库”

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。(虚拟机镜像中已有)

位置：/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql 共8张表

- 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_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；

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;

编译源码

解压源码,按照maven格式将源码导入IDEA, 使用maven进行编译即可，源码结构如下：

配置部署“调度中心”

虚拟机中启动:

使用docker-compose方式启动,详见虚拟机 /opt/hmtt/db

调度中心访问地址：http://192.168.85.143:8080/xxl-job-admin

源码启动(可选):

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

数据库的连接信息修改为自己的数据库

### xxl-job, datasource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.85.143:3306/xxl_job?Unicode=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

步骤二：部署项目

这是一个springboot项目，可以在idea中直接启动

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。

快速入门

配置执行器

在任务调度中心，点击进入"执行器管理"界面, 如下图:

1、此处的AppName,会在创建任务时被选择，每个任务必然要选择一个执行器。
2、“执行器列表” 中显示在线的执行器列表, 支持编辑删除。

以下是执行器的属性说明：

属性名称	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；
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；

在调度中心新建任务

在任务管理->新建，填写以下内容

• 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

  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）：最久为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；

• Cron：触发任务执行的Cron表达式；

• 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；

• 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；

• 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。

• 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；

• 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；

• 负责人：任务的负责人；

• 执行参数：任务执行所需的参数；

搭建springboot项目

新建项目：xxl-job-demo

（1）pom文件

<parent>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parentartifactId>
    <version>2.2.8.RELEASEversion>
parent>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
    dependency>
    
    <dependency>
        <groupId>com.xuxueligroupId>
        <artifactId>xxl-job-coreartifactId>
        <version>2.2.0version>
    dependency>
dependencies>

(2)配置有两个，一个是application.properties，另外一个是日志配置:logback.xml

application.properties

# web port
server.port=8081
# no web
#spring.main.web-environment=false

# log config
logging.config=classpath:logback.xml


### xxl-job admin address list, such as "http://address" or "http://address01,http://address02"
xxl.job.admin.addresses=http://182.168.85.143:8080/xxl-job-admin

### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=

### xxl-job executor appname
xxl.job.executor.appname=test-executor
### xxl-job executor registry-address: default use address to registry , otherwise use ip:port if address is null
xxl.job.executor.address=
### xxl-job executor server-info
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
### xxl-job executor log-path
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
### xxl-job executor log-retention-days
xxl.job.executor.logretentiondays=30

logback.xml

<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>

(3)引导类：

package com.heima.task;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;

/**
 * @author syl
 */
@SpringBootApplication
@EnableScheduling // 开启定时任务
public class TaskDemo {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(TaskDemo.class, args);
    }
}

添加xxl-job配置

添加配置类：

这个类主要是创建了任务执行器，参考官方案例编写，无须改动

package com.heima.task.config;

import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * xxl-job config
 *
 * @author xuxueli 2017-04-28
 */
@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;
    } 

}

创建任务

package com.heima.task.job;

import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import com.xxl.job.core.log.XxlJobLogger;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.Date;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

@Service
public class TestJob {

    /**
     * 1、简单任务示例（Bean模式）
     */
    @XxlJob("helloJob")
    public ReturnT<String> jobHandler(String param) throws Exception {
        System.out.println("每5秒吃一次饭,我要吃成一个胖子..." + new Date());
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}

@XxlJob("helloJob")这个一定要与调度中心新建任务的JobHandler的值保持一致,如下图：

测试

（1）首先启动调度中心

（2）启动xxl-job-demo项目，为了展示更好的效果，可以同时启动2个项目，用同一个JobHandler，查看处理方式。

在启动多个项目的时候，端口需要切换，连接xxl-job的执行器端口不同相同

服务一：默认启动8081端口，执行器端口为9999

idea中不用其他配置，直接启动项目即可

服务二：项目端口：8082，执行器端口：9998

添加配置文件

idea配置如下：

• 编辑配置，Edit Configurations…

（3）测试效果

三个项目启动后，可以查看到是轮询的方式分别去执行当前调度任务。

项目集成Xxl-job

在xxl-job中新建执行器和任务

新建执行器:leadnews-article-executor

新建任务

leadnews-article中集成xxl-job

在common模块中添加依赖

<dependency>
    <groupId>com.xuxueligroupId>
    <artifactId>xxl-job-coreartifactId>
    <version>2.2.0version>
dependency>

修改application.yml，新增以下内容,其中appname和port要与其他任务区分

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.85.143:8080/xxl-job-admin
    executor:
      appname: ${spring.application.name}-executor
      port: 9991

添加配置类：

package com.heima.article.config;

import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Slf4j
@Configuration
public class XxlJobConfig {

    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;

    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appName;

    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;

    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        log.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(appName);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(30);

        return xxlJobSpringExecutor;
    }
}

修改任务

package com.heima.article.task;

import com.heima.article.service.IApArticleService;
import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
@Slf4j
public class HotArticleTask {
    @Autowired
    private IApArticleService articleService;
//    @Scheduled(cron = "0/5 * * * * ?")
    @XxlJob("computeHotArticleJob")
    public ReturnT<String> computeHotArticleJob(String param) throws Exception {
        log.info("开始执行每日文章分值计算任务...");
        try {
            articleService.compute();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return ReturnT.FAIL;
        }
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}

注意：