定时任务调度框架XXL使用

一、XXL-JOB框架

XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台。其具体部署和使用方式如下。

1.1 服务端

配置项

### 调度中心JDBC链接
spring.datasource.url=jdbc:mysql://81.68.79.183:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=XX
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
### 报警邮箱
spring.mail.host=smtp.163.com
spring.mail.port=25
spring.mail.username=18851703029@163.com
spring.mail.password=LHTMRTHQDDHALIXX
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=30

创建数据库表

#
# XXL-JOB v2.2.1-SNAPSHOT
# Copyright (c) 2015-present, xuxueli.

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_cron` varchar(128) NOT NULL COMMENT '任务执行CRON',
  `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',
  `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',
  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` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '执行器地址列表，多地址逗号分隔',
  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`) VALUES (1, 'xxl-job-executor-sample', '示例执行器', 0, NULL);
INSERT INTO `xxl_job_info`(`id`, `job_group`, `job_cron`, `job_desc`, `add_time`, `update_time`, `author`, `alarm_email`, `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, '0 0 0 * * ? *', '测试任务1', '2018-11-03 22:21:31', '2018-11-03 22:21:31', 'XXL', '', '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;

Docker搭建XXL框架

①拉取镜像

docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.2.0

②启动容器

docker run -p 8080:8080 --name xxl-job-admin -d \
-e PARAMS=" \
--spring.datasource.url=jdbc:mysql://81.68.79.183:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai \
--spring.datasource.username=root \
--spring.datasource.password=XX \
--spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver \
--spring.mail.host=smtp.163.com \
--spring.mail.port=25 \
--spring.mail.username=18851703029@163.com \
--spring.mail.password=LHTMRTHQDDHALIXX \
" xuxueli/xxl-job-admin:2.2.0

如需自定义 mysql 等配置，可通过 "-e PARAMS" 指定，参数格式 PARAMS="--key=value --key2=value2" ，如-e PARAMS='--spring.config.location=/application.properties'指定配置文件的位置；配置项参考文件：/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties；如需自定义 JVM内存参数 等配置，可通过 "-e JAVA_OPTS" 指定，参数格式 JAVA_OPTS="-Xmx512m" ；

UI页面访问

UI访问地址：http://81.68.79.183:8080/xxl-job-admin
账号：admin
密码：123456


1.2 客户端

依赖

<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>

配置文件

xxl:
  job:
    ### 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；
    admin:
      addresses: http://81.68.79.183:8080/xxl-job-admin
    ### 执行器通讯TOKEN [选填]：非空时启用；
    accessToken:
    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-test
      ### 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: 10010
      ### 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

配置类

@Configuration
public class XxlJobConfig {
    @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.setIp(ip);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
        xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
        xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
        return xxlJobSpringExecutor;
    }

}

注解

1、在Spring Bean实例中，开发Job方法，方式格式要求为 "public ReturnT<String> 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；

// 可参考Sample示例执行器中的 "com.xxl.job.executor.service.jobhandler.SampleXxlJob" ，如下：
@XxlJob("demoJobHandler")
public ReturnT<String> execute(String param) {
    XxlJobLogger.log("hello world.");
    return ReturnT.SUCCESS;
}

客户端配置完成XXL执行器后，启动服务会自动将执行器的注册到任务调度平台，@XxlJob("ScheduleDemo")唯一标识了执行器中的任务，在创建任务时指定执行器并选择执行器中的任务，就可以指定该任务的调度计划。
任务调度平台执行任务时，会查询执行器的地址。向执行器地址发送一个请求，读取到当前的jvm，在当前jvm查找当前注册class信息地址，使用class反射执行该方法。


创建任务

路由策略如下(包括容错规则)：


image.png


集群模式注意点

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。


二、其他方式实现定时

  • SpringBoot中定时任务注解@Scheduled(cron = "*/5 * * * * *")
  • 线程池 execute ScheduledExecutorService
  • 使用第三方框架 quartz

2.1 通过@Scheduled定时调度

@Scheduled(fixedRate = 1000 * 1)
public void fixedRate() throws Exception {
    System.out.println("执行测试fixedRate时间："+ new Date(System.currentTimeMillis()));
    Thread.sleep(2000);
}

@Schedule的属性如下：

  • cron属性：
    这是一个时间表达式，可以通过简单的配置就能完成各种时间的配置，我们通过CRON表达式几乎可以完成任意的时间搭配；
  • fixedRate属性：
    该属性的含义是上次调用开始后再次调用的时间间隔；
  • fixedDelay属性：
    该属性的含义是上次调用结束与下次调用开始之间的时间间隔；
  • initialDelay属性：
    该属性跟上面的fixedDelay、fixedRate有着密切的关系。该属性的作用是第一次执行延迟时间，只是做延迟的设定，并不会控制其他逻辑，所以要配合fixedDelay或者fixedRate来使用。

2.2 使用定时任务类

2.2.1 通过TimerTask类进行任务调度

public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        TimerTask timerTask = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000);
            }
        };

        Timer timer = new Timer();
        timer.schedule(timerTask,1000,2000); //第二个参数表示启动后1s开始执行任务，第三个参数表示每隔2s执行任务
    }
}

多线程并行处理定时任务时，Timer 运行多个 TimeTask 时，只要其中之一没有捕获抛出的异常，其它任务便会自动终止运行，使用 ScheduledExecutorService 则没有这个问题。

2.2.2 ScheduledExecutorService 定时任务线程池

public class Demo {
    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
        scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(()->{
            System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000);},1,2,TimeUnit.SECONDS);
    }
}

2.3 使用Quartz框架

依赖

        <dependency>
            <groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
            <artifactId>quartz</artifactId>
            <version>2.2.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.quartz-scheduler</groupId>
            <artifactId>quartz-jobs</artifactId>
            <version>2.2.1</version>
        </dependency>

Demo

public class QuartzJob implements Job {
    /**
     * 具体执行任务调度代码
     *
     * @param jobExecutionContext
     * @throws JobExecutionException
     */
    @Override
    public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException {
        System.out.println("quartz任务调度成功！");
    }

}

public class QuartzDemo {
    public static void main(String[] args) throws SchedulerException {
        //1.创建Scheduler的工厂
        StdSchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory();
        //2.从工厂中获取调度器实例
        Scheduler scheduler = sf.getScheduler();

        //3.创建JobDetail
        JobDetail jb = JobBuilder.newJob(QuartzJob.class)
                .withDescription("this is a ram job") //job的描述
                .withIdentity("ramJob", "ramGroup") //job的name和group
                .build();

        //任务运行时间，SimpleSchedule类型触发器有效
        long time = System.currentTimeMillis() + 3 * 1000L; //3秒后启动任务
        Date date = new Date(time);

        //4.创建trigger
        CronTrigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
                .withDescription("")
                .withIdentity("ramTrigger", "ramTriggerGroup")
                .startAt(date)
                .withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule("0/2 * * * * ?")) //两秒执行一次
                .build();

        //5.注册任务和定时器
        scheduler.scheduleJob(jb, trigger);

        //6.启动调度器
        scheduler.start();
    }
}


三、总结对比

常用的调度框架有Xxl-Job、Azkaban与Airflow，这三者目标定位有所不同，Xxl-Job是一个轻量级分布式的任务调度框架，Azkaban则是为了解决Hadoop的任务依赖关系问题，而Airflow则是通用的批量数据处理。

  • Xxl-Job依赖于Xxl-Rpc，可以认为是一个微服务系统，调度中心是服务消费者，调度器是服务提供者，只是服务调用不是通过访问而是通过定时触发而已。

  • Azkaban重心则在工作流调度，通过DSL语法定义工作流，同时支持子工作流，子工作流可以在主工作流中调度，也可单独调度。

  • Airflow基于Dag也可以定义复杂的工作流，属于Python技术栈。 总体来说，如果是简单的定时任务调度，可以选择Xxl-Job，与主流Java框架Spring结合很好，上手简单快捷，功能够用；如果调度任务有明确的workflow，需要对workflow状态进行监控分析，则建议使用Azkaban，之所以不选择Airflow，是因为它的管理界面确实太不好用了。


四、参考

官方文档 https://www.xuxueli.com/xxl-job/#

最后编辑于 ：
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