XXL-JOB的简单部署及使用

xxl-job的简单使用

定时任务框架的对比&xxl-job的优势

单机

• Timer：这是 java 自带的 java.util.Timer 类，这个类允许你调度一个 java.util.TimerTask 任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行，但不能在指定时间运行。一般用的较少。
• ScheduledExecutorService：也 jdk 自带的一个类；是基于线程池设计的定时任务类，每个调度任务都会分配到线程池中的一个线程去执行，也就是说，任务是并发执行，互不影响。
• Spring Task：Spring3.0 以后自带的 task，配置简单功能较多，如果系统使用单机的话可以优先考虑spring定时器。

分布式

• Quartz：Java定时任务标准。但Quartz关注点在于定时任务而非数据，并无一套根据数据处理而定制化的流程。虽然Quartz可以基于数据库实现作业的高可用，但缺少分布式并行调度的功能。
• TBSchedule：阿里早期开源的分布式任务调度系统。代码略陈旧，使用timer而非线程池执行任务调度。众所周知，timer在处理异常状况时是有缺陷的。而且TBSchedule作业类型较为单一，只能是获取/处理数据一种模式。还有就是文档缺失比较严重。
• elastic-job：当当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，实现任务高可用以及分片，并且可以支持云开发。
• Saturn：是唯品会自主研发的分布式的定时任务的调度平台，基于当当的elastic-job 版本1开发，并且可以很好的部署到docker容器上。
• xxl-job: 是大众点评员工徐雪里于2015年发布的分布式任务调度平台，是一个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，其在大众点评内部已经发部署350+个节点，每天任务调度4000多万次。同时，管理和统计也是它的亮点。使用案例 大众点评、易信(IM)、京东(电商系统)、360金融(金融系统)、易企秀、随行付(支付系统)、优信二手车。

xxl-job是国内目前最流行的分布式任务调度框架，本文着重给大家讲讲xxl-job的简单部署和使用。

分布式任务调度平台XXL-JOB

官方文档：https://www.xuxueli.com/xxl-job/

概述

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。

特性（仅了解）

• 1、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；
• 2、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；
• 3、调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群部署，可保证调度中心HA；
• 4、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；
• 5、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；
• 6、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；
• 7、触发策略：提供丰富的任务触发策略，包括：Cron触发、固定间隔触发、固定延时触发、API（事件）触发、人工触发、父子任务触发；
• 8、调度过期策略：调度中心错过调度时间的补偿处理策略，包括：忽略、立即补偿触发一次等；
• 9、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；
• 10、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；
• 11、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；
• 12、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；
• 13、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；
• 14、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；
• 15、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。
• 16、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。
• 17、任务进度监控：支持实时监控任务进度；
• 18、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；
• 19、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。
• 20、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;
• 21、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；
• 22、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；
• 23、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；
• 24、自定义任务参数：支持在线配置调度任务入参，即时生效；
• 25、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；
• 26、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；
• 27、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；
• 28、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;
• 29、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；
• 30、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；
• 31、跨语言：调度中心与执行器提供语言无关的 RESTful API 服务，第三方任意语言可据此对接调度中心或者实现执行器。除此之外，还提供了 “多任务模式”和“httpJobHandler”等其他跨语言方案；
• 32、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；
• 33、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；
• 34、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；
• 35、用户管理：支持在线管理系统用户，存在管理员、普通用户两种角色；
• 36、权限控制：执行器维度进行权限控制，管理员拥有全量权限，普通用户需要分配执行器权限后才允许相关操作；

下载

文档地址

• 中文文档
• English Documentation

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

部署xxl-job

xxl-job在企业开发中一般都是部署在服务器上。为了方便，本文后续项目结合xxl-job使用采用windows部署。

docker部署

请注意：需要对应自己的ip地址以及自己虚拟机中或者windows的数据库连接地址、账号、密码等。

Docker部署脚本：

 docker run \
  -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.100.101:3306/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8 \
  --spring.datasource.username=root \
  --spring.datasource.password=123" \
  --restart=always \
  -p 28080:8080 \
  -v xxl-job-admin-applogs:/data/applogs \
  --name xxl-job-admin \
  -d \
  xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

• 默认端口映射到28080
• 日志挂载到/var/lib/docker/volumes/xxl-job-admin-applogs
• 通过PARAMS环境变量设置数据库链接参数

数据库创建脚本：

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_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',
  `schedule_type` varchar(50) NOT NULL DEFAULT 'NONE' COMMENT '调度类型',
  `schedule_conf` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '调度配置，值含义取决于调度类型',
  `misfire_strategy` varchar(50) NOT NULL DEFAULT 'DO_NOTHING' COMMENT '调度过期策略',
  `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',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  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` text COMMENT '执行器地址列表，多地址逗号分隔',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  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`, `update_time`) VALUES (1, 'xxl-job-executor-sample', '示例执行器', 0, NULL, '2018-11-03 22:21:31' );
INSERT INTO `xxl_job_info`(`id`, `job_group`, `job_desc`, `add_time`, `update_time`, `author`, `alarm_email`, `schedule_type`, `schedule_conf`, `misfire_strategy`, `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, '测试任务1', '2018-11-03 22:21:31', '2018-11-03 22:21:31', 'XXL', '', 'CRON', '0 0 0 * * ? *', 'DO_NOTHING', '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;

• 访问地址：http://192.168.100.101:28080/xxl-job-admin/
• 默认账号密码：admin/123456

windows编译部署

去gitee拉下他的代码（上文有写gitee仓库地址）

xxl-job-master项目结构说明：

xxl-job-master：
    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；

部署调度中心

步骤一：修改数据库连接

### xxl-job, datasource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.200.6:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

步骤二：启动项目

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

默认登录账号 “admin/123456”

步骤三：调度中心集群部署（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：

• DB配置保持一致；
• 集群机器时钟保持一致（单机集群忽视）；
• 建议：推荐通过nginx为调度中心集群做负载均衡，分配域名。调度中心访问、执行器回调配置、调用API服务等操作均通过该域名进行。

配置部署“执行器项目

“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)
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；

<dependency>
    <groupId>com.xuxueligroupId>
    <artifactId>xxl-job-coreartifactId>
    <version>2.4.1-SNAPSHOTversion>
dependency>

步骤二：执行器配置

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，配置内容说明：

package com.xxl.job.executor.core.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;
    }

    /**
     * 针对多网卡、容器内部署等情况，可借助 "spring-cloud-commons" 提供的 "InetUtils" 组件灵活定制注册IP；
     *
     *      1、引入依赖：
     *          
     *             org.springframework.cloud
     *             spring-cloud-commons
     *             ${version}
     *         
     *
     *      2、配置文件，或者容器启动变量
     *          spring.cloud.inetutils.preferred-networks: 'xxx.xxx.xxx.'
     *
     *      3、获取IP
     *          String ip_ = inetUtils.findFirstNonLoopbackHostInfo().getIpAddress();
     */


}

步骤四：启动执行器项目：

启动：xxl-job-executor-sample-springboot

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：

• 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。

项目使用xxl-job

为了方便，我选用windows本地运行xxl-job

导入依赖

<dependency>
    <groupId>com.xuxueligroupId>
    <artifactId>xxl-job-coreartifactId>
    <version>2.4.0version>
dependency>

执行器配置

xxl:
  job:
    admin:
      # 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
      addresses: http://localhost:8080/xxl-job-admin
      # 执行器通讯TOKEN [选填]：非空时启用
    accessToken: default_token

    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-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。
      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: 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；
      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

直接放入application.properties 配置文件中即可

# log config
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
xxl.job.accessToken=
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-sample
xxl.job.executor.address=
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
xxl.job.executor.logretentiondays=30

执行器组件配置

将xxl-job-executor-sample-springboot 执行器项目的XxlJobConfig类复制过来

/**
 * xxl-job config
 *
 */
@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;
    }

    /**
     * 针对多网卡、容器内部署等情况，可借助 "spring-cloud-commons" 提供的 "InetUtils" 组件灵活定制注册IP；
     *
     *      1、引入依赖：
     *          
     *             org.springframework.cloud
     *             spring-cloud-commons
     *             ${version}
     *         
     *
     *      2、配置文件，或者容器启动变量
     *          spring.cloud.inetutils.preferred-networks: 'xxx.xxx.xxx.'
     *
     *      3、获取IP
     *          String ip_ = inetUtils.findFirstNonLoopbackHostInfo().getIpAddress();
     */


}

到处，我们已经将XXL-JOB集成到项目中了

测试

写一个类，注意xxljob的注解是@XxlJob

@Slf4j
@Component
public class DispatchHandler {
    /**
     * 测试
     */
    @XxlJob("firstJobHandler")
    public void firstJobHandler() {
        log.info("xxl-job项目集成测试");
    }
}

需要先配置好执行器（配置好xxlob会自动在OnLine机器地址显示出配置好的服务）

然后你需要在xxl-job中对应执行器下新增任务，请注意JobHandler位置一定内容和注解的内容一模一样！

然后可以启动任务（点击执行一次），测试，观察是否打印出了对应内容。

至此，对于xxl-job的简单集成我们也就实现了。