一文搞懂java中的定时任务框架-分布式(xxl-job)

阅读收获

✔️1. 了解常用的分布式应用定时任务框架

✔️2. 掌握xxl-job定时任务框架搭建及使用

常用的分布式任务调度系统

• 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。
• Quartz：Java事实上的定时任务标准。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（E-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，目前是版本2.15，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。

• 共同点：
  • E-Job和X-job都有广泛的用户基础和完整的技术文档，都能满足定时任务的基本功能需求。
• 不同点
  • X-Job 侧重的业务实现的简单和管理的方便，学习成本简单，失败策略和路由策略丰富。推荐使用在“用户基数相对少，服务器数量在一定范围内”的情景下使用
  • E-Job 关注的是数据，增加了弹性扩容和数据分片的思路，以便于更大限度的利用分布式服务器的资源。但是学习成本相对高些，推荐在“数据量庞大，且部署服务器数量较多”时使用

xxl-job

设计思想：

• 将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台，而平台自身并不承担业务逻辑，“调度中心”负责发起调度请求。
• 将任务抽象成分散的JobHandler，交由“执行器”统一管理，“执行器”负责接收调度请求并执行对应的JobHandler中业务逻辑。
• 因此，“调度”和“任务”两部分可以相互解耦，提高系统整体稳定性和扩展性；
• 本文使用版本为2.3.0

1.下载源码

• github下载地址
• gitee下载地址

2. 初始化数据库

• 执行tables_xxl_job.sql文件初始化
• 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;
  • 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_log_report：调度日志报表：用户存储XXL-JOB任务调度日志的报表，调度中心报表功能页面会用到；
  • 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；

3. 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。

3.1 主要修改配置：

• 修改数据源
• 修改报警邮箱
• 调度中心通讯TOKEN

### xxl-job, data