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定时任务框架 xxl-job

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文章目录

  • 前言
  • 一、 什么是XXL-JOB?
  • 二、XXL-JOB的调度中心搭建
    • 2.1 环境搭建
    • 2.2 配置部署调度中心
      • 2.2.1 本地启动
      • 2.2.2 docker启动
  • 三、XXL-JOB使用
    • 3.1新建任务
    • 3.2 导入依赖
    • 3.3 application.yml配置
    • 3.4 创建配置类
    • 3.5 任务代码
    • 3.6 测试启动
  • 四、执行器
  • 五、任务详解-基础配置
  • 六、路由策略(分片广播)

前言

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

一、 什么是XXL-JOB?

文档地址:https://www.xuxueli.com/xxl-job/
源码地址:https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job

XXL-JOB是一个任务调度框架,通过引入XXL-JOB相关的依赖,按照相关格式撰写代码后,可在其可视化界面进行任务的 启动,执行,中止 以及包含了 日志记录与查询任务状态监控

在这里插入图片描述

二、XXL-JOB的调度中心搭建

2.1 环境搭建

  1. 下载官方源码 https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job
    在这里插入图片描述

  2. 将项目中 xxl-job/doc/db/ 目录下的 tables_xxl_job.sql 的数据库表导入数据库
    在这里插入图片描述

    - 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;
    

2.2 配置部署调度中心

2.2.1 本地启动

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。

修改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
在这里插入图片描述启动调度中心,访问地址:http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin/ ,默认登录账号 “admin/123456”, 登录后运行界面如下图所示。
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

2.2.2 docker启动

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:2.3.0

3.创建容器

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:2.3.0

三、XXL-JOB使用

3.1新建任务

登录调度中心,点击下图所示“新建任务”按钮,新建示例任务在这里插入图片描述

3.2 导入依赖

    <!--xxl-job--><dependency><groupId>com.xuxueli</groupId><artifactId>xxl-job-core</artifactId><version>2.3.0</version></dependency>

3.3 application.yml配置

xxl:job:admin:addresses: http://127.0.0.1:8080/xxl-job-adminexecutor:appname: xxl-job-executor-sampleport: 9999

解释如下:
在这里插入图片描述

3.4 创建配置类

注意 :新版本中accessToken参数必须填写,否则会报如下错误:
egistryResult:ReturnT [code=500, msg=The access token is wrong., content=null]

其实在更早期的版本中,这个参数不是必选项,但是在最新的版本中考虑到安全性的问题,token变成了默认选项,在不修改调度中心的情况下,执行器必须加上token。

package com.xing.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;@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("${xxl.job.executor.port}")private int port;@Value("${xxl.job.accessToken}")private String accessToken;//    @Value("${xxl.job.executor.ip}")
//    private String ip;
////
//    @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
//    private String logPath;
//
//    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
//    private int logRetentionDays;@Beanpublic XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.初始化");XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);xxlJobSpringExecutor.setPort(port);xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
//        xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
//        xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
//        xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);return xxlJobSpringExecutor;}/*** 针对多网卡、容器内部署等情况,可借助 "spring-cloud-commons" 提供的 "InetUtils" 组件灵活定制注册IP;**      1、引入依赖:*          <dependency>*             <groupId>org.springframework.cloud</groupId>*             <artifactId>spring-cloud-commons</artifactId>*             <version>${version}</version>*         </dependency>**      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();*/
}

3.5 任务代码

@Component
public class HelloJob {@XxlJob("demoJobHandler") public void helloJob(){System.out.println("简单任务执行了。。。。");}
}

在这里插入图片描述

3.6 测试启动

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

四、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

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
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
在这里插入图片描述

五、任务详解-基础配置

在这里插入图片描述

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;

  • 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
在这里插入图片描述

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
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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;

六、路由策略(分片广播)

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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

在这里插入图片描述

修改yml配置

server:port: ${port:8881}xxl:job:admin:addresses: http://127.0.0.1:8080/xxl-job-adminexecutor:appname: xxl-job-sharding-executorport: ${executor.port:9999}

在这里插入图片描述

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;

@Component
public class HelloJob {@Value("${server.port}")private String port;@XxlJob("demoJobHandler")public void helloJob(){System.out.println("简单任务执行了。。。。"+port);}@XxlJob("shardingJobHandler")public void shardingJobHandler(){//分片的参数int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();//业务逻辑List<Integer> list = getList();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);}}}public List<Integer> getList(){List<Integer> list = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 10000; i++) {list.add(i);}return list;}
}

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