一、前言

针对分布式任务调度的需求，市场上出现了很多的产品：

1） 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。

2）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。

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；

二、环境搭建

基于docker搭建和部署

• 拉取镜像

docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

• 创建容器

docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.200.130:3306/leadnews_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

• 访问管理端页面

http://101.42.152.102:8888/xxl-job-admin/

账号：admin

密码：123456

三、入门案例

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

2、创建xxljob-demo项目

• 引入依赖

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

• 修改application.yml配置

server:
  port: ${port:8881}
xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://101.42.152.102:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: test-executor #执行器名称
      port: ${executor.port:9991} #执行器端口

3、创建xxljob配置类

/**
 * xxl-job 配置
 * @author xuxueli 2022-09-15
 */
@Configuration
public class XxlJobConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);

    /**
     * 读取xxl-job地址
     */
    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;

    /**
     * 读取执行器名称
     */
    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appname;

    /**
     * 读取执行器端口
     */
    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;

    /**
     * 初始化执行器
     */
    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        return xxlJobSpringExecutor;
    }
}

4、任务代码，重要注解:@XxlJob(“JobHandler”)

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。。。。");

    }
}

四、任务详解

1、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

以下是执行器的属性说明：

自动注册和手动注册的区别和配置

2、配置

2.1 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

2.2 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；

2.3 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；

2.4 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；

2.5 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；

五、路由策略(轮询)-案例

• 1.修改任务为轮询

• 2.启动多个微服务

• 3.修改yml配置文件

server:
  port: ${port:8881}

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-executor-sample
      port: ${executor.port:9999}

• 4.启动多个微服务

每个微服务轮询的去执行任务

六、路由策略(分片广播)

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

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、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application.yml配置

server:
  port: ${port:8881}


xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-sharding-executor
      port: ${executor.port:9999}

• 代码实现

package com.heima.xxljob.job;

import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

@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;
    }
}