Quartz中时间表达式的设置-----corn表达式

本文详细介绍了Quartz中时间表达式的设置方法,特别是corn表达式,并与UNIX cron表达式进行了对比。通过实例,阐述了特殊字符在Cron表达式中的作用,包括星号、问号、逗号、斜杠、中划线和字母L的使用场景。文章还提供了简单的Cron表达式模板,以帮助快速创建基于时间的计划任务。

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Quartz中时间表达式的设置-----corn表达式

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Quartz中时间表达式的设置-----corn表达式

 

时间格式: <!-- s m h d m w(?) y(?) -->,   分别对应: 秒>分>小时>日>月>周>年, 

举例:

1.每天什么时候执行:

       <value>0 59 23 * * ?</value>: 如下为每天23:59:00开始执行

      <value>0 1,2,3 11,12 * * ? </value>: 每天11:01,11:02,11:03; 12:01,12:02,12:03分执行任务

 

2.每隔多久执行:

 

汇总说明:

Cron表达式的时间字段除允许设置数值外,还可使用一些特殊的字符,提供列表、范围、通配符等功能,细说如下:

●星号(*):可用在所有字段中,表示对应时间域的每一个时刻,例如,*在分钟字段时,表示“每分钟”;

●问号(?):该字符只在日期和星期字段中使用,它通常指定为“无意义的值”,相当于点位符;

●减号(-):表达一个范围,如在小时字段中使用“10-12”,则表示从10到12点,即10,11,12;

●逗号(,):表达一个列表值,如在星期字段中使用“MON,WED,FRI”,则表示星期一,星期三和星期五;

●斜杠(/):x/y表达一个等步长序列,x为起始值,y为增量步长值。如在分钟字段中使用0/15,则表示为0,15,30和45秒,而5/15在分钟字段中表示5,20,35,50,你也可以使用*/y,它等同于0/y;

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Quartz cron 表达式的格式十分类似于 UNIX cron 格式,但还是有少许明显的区别。区别之一就是 Quartz 的格式向下支持到秒级别的计划,而 UNIX cron 计划仅支持至分钟级。许多我们的触发计划要基于秒级递增的(例如,每45秒),因此这是一个非常好的差异。

在 UNIX cron 里,要执行的作业(或者说命令)是存放在 cron 表达式中的,在第六个域位置上。Quartz 用 cron 表达式存放执行计划。引用了 cron 表达式的CronTrigger 在计划的时间里会与 job 关联上。

另一个与 UNIX cron 表达式的不同点是在表达式中支持域的数目。UNIX 给出五个域(分、时、日、月和周),Quartz 提供七个域。表 5.1 列出了 Quartz cron 表达式支持的七个域。

 

表 5.1. Quartz Cron 表达式支持到七个域
名称是否必须允许值特殊字符
0-59, - * /
0-59, - * /
0-23, - * /
1-31, - * ? / L W C
1-12 或 JAN-DEC, - * /
1-7 或 SUN-SAT, - * ? / L C #
空 或 1970-2099, - * /


月份和星期的名称是不区分大小写的。FRI 和 fri 是一样的。

域之间有空格分隔,这和 UNIX cron 一样。无可争辩的,我们能写的最简单的表达式看起来就是这个了:

* * * ? * *

这个表达会每秒钟(每分种的、每小时的、每天的)激发一个部署的 job。

·理解特殊字符

同 UNIX cron 一样,Quartz cron 表达式支持用特殊字符来创建更为复杂的执行计划。然而,Quartz 在特殊字符的支持上比标准 UNIX cron 表达式更丰富了。

* 星号

使用星号(*) 指示着你想在这个域上包含所有合法的值。例如,在月份域上使用星号意味着每个月都会触发这个 trigger。

表达式样例:

0 * 17 * * ?

意义:每天从下午5点到下午5:59中的每分钟激发一次 trigger。它停在下午 5:59 是因为值 17 在小时域上,在下午 6 点时,小时变为 18 了,也就不再理会这个 trigger,直到下一天的下午5点。

在你希望 trigger 在该域的所有有效值上被激发时使用 * 字符。

? 问号

? 号只能用在日和周域上,但是不能在这两个域上同时使用。你可以认为? 字符是 "我并不关心在该域上是什么值。" 这不同于星号,星号是指示着该域上的每一个值。? 是说不为该域指定值。

不能同时这两个域上指定值的理由是难以解释甚至是难以理解的。基本上,假定同时指定值的话,意义就会变得含混不清了:考虑一下,如果一个表达式在日域上有值11,同时在周域上指定了WED。那么是要 trigger 仅在每个月的11号,且正好又是星期三那天被激发?还是在每个星期三的11号被激发呢?要去除这种不明确性的办法就是不能同时在这两个域上指定值。

只要记住,假如你为这两域的其中一个指定了值,那就必须在另一个字值上放一个 ?。

表达式样例:

0 10,44 14 ? 3 WEB

意义:在三月中的每个星期三的下午 2:10 和 下午 2:44 被触发。

, 逗号

逗号 (,) 是用来在给某个域上指定一个值列表的。例如,使用值 0,15,30,45 在秒域上意味着每15秒触发一个 trigger。

表达式样例:

0 0,15,30,45 * * * ?

意义:每刻钟触发一次 trigger。

/ 斜杠

斜杠 (/) 是用于时间表的递增的。我们刚刚用了逗号来表示每15分钟的递增,但是我们也能写成这样0/15。

表达式样例:

0/15 0/30 * * * ?

意义:在整点和半点时每15秒触发 trigger。

- 中划线

中划线 (-) 用于指定一个范围。例如,在小时域上的 3-8 意味着 "3,4,5,6,7 和 8 点。" 域的值不允许回卷,所以像 50-10 这样的值是不允许的。

表达式样例:

0 45 3-8 ? * *

意义:在上午的3点至上午的8点的45分时触发 trigger。

L 字母

L 说明了某域上允许的最后一个值。它仅被日和周域支持。当用在日域上,表示的是在月域上指定的月份的最后一天。例如,当月域上指定了JAN 时,在日域上的L会促使 trigger 在1月31号被触发。假如月域上是SEP,那么 L 会预示着在9月30号触发。换句话说,就是不管指定了哪个月,都是在相应月份的时最后一天触发 trigger。

表达式 0 0 8 L * ? 意义是在每个月最后一天的上午 8:00 触发 trigger。在月域上的 * 说明是 "每个月"。

当 L 字母用于周域上,指示着周的最后一天,就是星期六 (或者数字7)。所以如果你需要在每个月的最后一个星期六下午的 11:59 触发 trigger,你可以用这样的表达式0 59 23 ? * L。

当使用于周域上,你可以用一个数字与 L 连起来表示月份的最后一个星期 X。例如,表达式 0 0 12 ? * 2L 说的是在每个月的最后一个星期一触发 trigger。

 

不要让范围和列表值与 L 连用

虽然你能用星期数(1-7)与 L 连用,但是不允许你用一个范围值和列表值与 L 连用。这会产生不可预知的结果。


W 字母

W 字符代表着平日 (Mon-Fri),并且仅能用于日域中。它用来指定离指定日的最近的一个平日。大部分的商业处理都是基于工作周的,所以 W 字符可能是非常重要的。例如,日域中的15W 意味着 "离该月15号的最近一个平日。" 假如15号是星期六,那么 trigger 会在14号(星期五)触发,因为星期四比星期一(这个例子中是17号)离15号更近。(译者Unmi注:不会在17号触发的,如果是15W,可能会是在14号(15号是星期六)或者15号(15号是星期天)触发,也就是只能出现在邻近的一天,如果15号当天为平日直接就会当日执行)。W只能用在指定的日域为单天,不能是范围或列表值。

# 井号

# 字符仅能用于周域中。它用于指定月份中的第几周的哪一天。例如,如果你指定周域的值为6#3,它意思是某月的第三个周五 (6=星期五,#3意味着月份中的第三周)。另一个例子2#1意思是某月的第一个星期一 (2=星期一,#1意味着月份中的第一周)。注意,假如你指定#5,然而月份中没有第 5 周,那么该月不会触发。

此处的 Cron 表达式 cookbook 旨在为常用的执行需求提供方案。尽管不可能列举出所有的表达式,但下面的应该为满足你的业务需求提供了足够的例子。

·分钟的 Cron 表达式

 

表 5.1. 包括了分钟频度的任务计划 Cron 表达式
用法表达式
每天的从 5:00 PM 至 5:59 PM 中的每分钟触发0 * 17 * * ?
每天的从 11:00 PM 至 11:55 PM 中的每五分钟触发0 0/5 23 * * ?
每天的从 3:00 至 3:55 PM 和 6:00 PM 至 6:55 PM 之中的每五分钟触发0 0/5 15,18 * * ?
每天的从 5:00 AM 至 5:05 AM 中的每分钟触发0 0-5 5 * * ?


·日上的 Cron 表达式


表 5.2. 基于日的频度上任务计划的 Cron 表达式
用法表达式
每天的 3:00 AM0 0 3 * * ?
每天的 3:00 AM (另一种写法)0 0 3 ? * *
每天的 12:00 PM (中午)0 0 12 * * ?
在 2005 中每天的 10:15 AM0 15 10 * * ? 2005


·周和月的 Cron 表达式

表 5.3. 基于周和/或月的频度上任务计划的 Cron 表达式
用法表达式
在每个周一,二, 三和周四的 10:15 AM0 15 10 ? * MON-FRI
每月15号的 10:15 AM0 15 10 15 * ?
每月最后一天的 10:15 AM0 15 10 L * ?
每月最后一个周五的 10:15 AM0 15 10 ? * 6L
在 2002, 2003, 2004, 和 2005 年中的每月最后一个周五的 10:15 AM0 15 10 ? * 6L 2002-2005
每月第三个周五的 10:15 AM0 15 10 ? * 6#3
每月从第一天算起每五天的 12:00 PM (中午)0 0 12 1/5 * ?
每一个 11 月 11 号的 11:11 AM0 11 11 11 11 ?
三月份每个周三的 2:10 PM 和 2:44 PM0 10,44 14 ? 3 WED


八. 创建一个即刻触发的 Trigger

有时候,你需要立即执行一个 job。例如,想像一下,你正在构建一个 GUI 程序并允许用户能立刻执行。另一个例子,你或许已经检测到了某个 Job 未执行成功,因此你想要即刻重跑一次。在 Quartz 1.5,有几个方法被加入到了TriggerUtils 类中,使得实现那些事很容易了。代码 5.4 展示了如何部署一个 job,只让它立即执行一次。

 
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标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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