定时任务框架-xxljob
简介
主要用于分布式任务调度，可以将任务调度和执行分布在多个节点上。它提供了一个集中式的管理平台，支持动态添加、修改、删除任务，以及任务的分片执行，确保任务在分布式环境中的高可用性的一个框架
spring传统的定时任务@Scheduled，但是这样存在这一些问题 ：
-
做集群任务的重复执行问题
-
cron表达式定义在代码之中，修改不方便
-
定时任务失败了，无法重试也没有统计
-
如果任务量过大，不能有效的分片执行
解决这些问题的方案为：
xxl-job 分布式任务调度框架
2.分布式任务调度
2.1 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。
2.2 xxl-Job简介
针对分布式任务调度的需求，市场上出现了很多的产品：
1） 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；
2.3 XXL-Job-环境搭建
2.3.1 调度中心环境要求
- Maven3+
- Jdk1.8+
- Mysql5.7+
2.3.2 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 |
也可以使用资料文件夹中的源码
2.3.3 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。
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;
2.3.4 编译源码
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：
2.3.5 配置部署“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/application.properties
数据库的连接信息修改为自己的数据库
### web
server.port=8888
server.servlet.context-path=/xxl-job-admin### actuator
management.server.servlet.context-path=/actuator
management.health.mail.enabled=false### resources
spring.mvc.servlet.load-on-startup=0
spring.mvc.static-path-pattern=/static/**
spring.resources.static-locations=classpath:/static/### freemarker
spring.freemarker.templateLoaderPath=classpath:/templates/
spring.freemarker.suffix=.ftl
spring.freemarker.charset=UTF-8
spring.freemarker.request-context-attribute=request
spring.freemarker.settings.number_format=0.############# mybatis
mybatis.mapper-locations=classpath:/mybatis-mapper/*Mapper.xml
#mybatis.type-aliases-package=com.xxl.job.admin.core.model### xxl-job, datasource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/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### datasource-pool
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=30
spring.datasource.hikari.auto-commit=true
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
spring.datasource.hikari.pool-name=HikariCP
spring.datasource.hikari.max-lifetime=900000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=10000
spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1### xxl-job, email
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### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=### xxl-job, i18n (default is zh_CN, and you can choose "zh_CN", "zh_TC" and "en")
xxl.job.i18n=zh_CN## xxl-job, triggerpool max size
xxl.job.triggerpool.fast.max=200
xxl.job.triggerpool.slow.max=100### xxl-job, log retention days
xxl.job.logretentiondays=30
启动调度中心，默认登录账号 “admin/123456”, 登录后运行界面如下图所示。
2.4 配置部署调度中心-docker安装
1.创建mysql容器，初始化xxl-job的SQL脚本
docker run -p 3306:3306 --name mysql57 \
-v /opt/mysql/conf:/etc/mysql \
-v /opt/mysql/logs:/var/log/mysql \
-v /opt/mysql/data:/var/lib/mysql \
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \
-d mysql:5.7
2.拉取镜像
docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.3.1
3.创建容器 启动之前把源码项目的那几张表导入数据库
docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.200.130:3306/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8 \
--spring.datasource.username=root \
--spring.datasource.password=root" \
-p 8888:8080 -v /tmp:/data/applogs \
--name xxl-job-admin --restart=always -d xuxueli/xxl-job-admin:2.3.1
2.5 xxl-job入门案例编写
2.5.1 登录调度中心，点击下图所示“新建任务”按钮，新建示例任务
-
执行器是在执行器管理中创建的
-
jobhandler是代码中使用@bean方式注入的任务处理器
-
其他的cron表达式,还有处理方式和Spring提供的@Schedule一样
2.5.2 创建xxljob-demo项目，导入依赖
<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!--xxl-job--><dependency><groupId>com.xuxueli</groupId><artifactId>xxl-job-core</artifactId><version>2.3.1</version></dependency>
</dependencies>
2.5.3 application.yml配置
server:port: 8881xxl:job:admin:addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-adminexecutor://服务注册该执行器的端口 如果有多个服务需要执行器,保证执行器端口不同即可appname: xxl-job-executor-sampleport: 99992.5.4 新建配置类
package com.heima.xxljob.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.executor.appname}")private String appname;@Value("${xxl.job.executor.port}")private int port;@Beanpublic XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);xxlJobSpringExecutor.setPort(port);return xxlJobSpringExecutor;}}
2.5.4 任务代码，重要注解:@XxlJob(“JobHandler”)
注册任务执行器
package com.heima.xxljob.job;import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.springframework.stereotype.Component;@Component
public class HelloJob {@XxlJob("demoJobHandler")public void helloJob(){System.out.println("简单任务执行了。。。。");}
}
2.5.5 测试-单节点
-
启动微服务
-
在xxl-job的调度中心中启动任务
-成功过后日志可以查看详细
2.6 任务详解-执行器
-
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
-
不同类型任务给与不同执行器名字进行分组管理
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； |
自动注册和手动注册的区别和配置
2.7 任务详解-基础配置
基础配置
-
执行器：每个任务必须绑定一个执行器, 方便给任务进行分组
-
任务描述：任务的描述信息，便于任务管理；
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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
调度配置
- 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；
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；
-
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；
阻塞处理策略
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(First Input First Output)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；
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；
2.8 路由策略(轮询)-案例
1.修改任务为轮询
2.启动多个微服务
修改yml配置文件
server:port: ${port:8881}xxl:job:admin:addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-adminexecutor:appname: xxl-job-executor-sampleport: ${executor.port:9999}
3.启动多个微服务
此时俩个服务轮流执行任务
执行器检查到俩个结点注册成功
每个微服务轮询的去执行任务
2.9 路由策略(分片广播)
2.9.1 分片逻辑
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
，XXL-Job中的分片广播（Sharding Broadcast）路由策略允许多个任务同时执行。在分片广播策略中，一个任务可以被分成多个子任务，每个子任务被称为一个分片。这些分片可以并行执行，以提高任务的执行效率。
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
2.9.2 路由策略(分片广播)-案例
需求：让两个节点同时执行10000个任务，每个节点分别执行5000个任务
①：创建分片执行器
②：创建任务，路由策略为分片广播
③：分片广播代码
分片参数
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；
修改yml配置
server:port: ${port:8881}xxl:job:admin:addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-adminexecutor:appname: xxl-job-sharding-executorport: ${executor.port:9999}
代码
@XxlJob("shardingJobHandler")
public void shardingJobHandler() {// 获取分片的参数int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();// 获取任务数据List<Integer> list = getList();// 遍历任务数据，根据分片参数执行相应的任务项for (Integer integer : list) {if (integer % shardTotal == shardIndex) {System.out.println("当前第" + shardIndex + "分片执行了，任务项为：" + integer);}}
}// 生成任务数据列表 假设1w的任务
public List<Integer> getList() {
//这里的i表示当前任务索引List<Integer> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 10000; i++) {list.add(i);}return list;
}因为total就俩台机器,所以任务数量索引取模就可以实现各处理5000的逻辑,当然这是轮询应该做的事情,这里演示的是其并发同时进行的特点
