Spring下使用Quartz任务调度

本文介绍Spring框架下使用Quartz进行任务调度的方法,包括Job、Trigger、Scheduler的概念及配置,并提供两种实现方式的示例代码。

Spring下使用Quartz任务调度

先介绍一下Quartz
Quartz是一个功能强大的任务调度器,可以任意指定周期性的任务,还可以支持将任务存储到数据库中.
Quartz实现任务调度的几个关键概念:
(1) Job:定义一个任务,Job只管执行,不管什么时候执行,也不管执行多少次;
(2) Trigger:定义一个触发器,表示应当如何触发一个Job的执行,Quartz提供了许多简单的Trigger,可以实现某一时刻触发,周期性触发等多种触发方式,并且一个Job可以和多个Trigger关联,这样能更加灵活地执行Job.
(3) Scheduler:真正调度任务的调度器,通过scheduleJob(Job,Trigger)方法就把一个关联了Trigger的Job对象放入了调度器中执行.


在IDE中创建测试例子,本例子是实现日志发送
要导入spring.jar,quartz-1.6.4.jar包中;

Spring提供了两种方式来封装Quartz的Job
一种是直接派生自QuartzJobBean;
另一种是完全用最简单的POJO实现;



实现方式一:

我们先来看看直接派生自QuartzJobBean如何实现

实现方式一中的 步骤一
定义一个Report对象,如下:

package example.chapter9;

import java.util.Date;

import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;

public class Report extends QuartzJobBean {

    private String name;

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        System.out.println("Send report to " + name + " at " + new Date());
        try {
            Thread.sleep(1000);
        }
        catch(InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

实现方式一中的 步骤二
在XML配置文件中将Report包装为JobDetailBean,如下:
    <bean id="reportJob" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean">
        <property name="jobClass" value="example.chapter9.Report" />
        <property name="jobDataAsMap">
            <map>
                <entry key="name" value="Micheal" />
            </map>
        </property>
    </bean>

    Spring会自动将jobDataMap属性中注入的Map按照key注入到Report对象的相应属性中


实现方式二:
再来看看另一种完全用最简单的POJO如何实现:

实现方式二中的 步骤一
设计一个检查磁盘空间的CheckDiskFreeSpace对象:

package example.chapter9;

import java.util.Date;

public class CheckDiskFreeSpace {

    public void check() {
        // get disk free space:
        long freeSpace = Math.random() > 0.5 ? 100000000 : 200000000;
        System.out.println("Check disk free space at " + new Date());
        if(freeSpace<100*1024*1024) { // <100MB
            System.out.println("Warning! Low disk free space...");
        }
    }
}

实现方式二 步骤二
其中check()方法是执行方法,下一步是在XML配置中将其也包装为JobDetailBean,如下:
    <bean id="checkDiskFreeSpace" class="example.chapter9.CheckDiskFreeSpace" />

    <bean id="checkDiskJob" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean">
        <property name="targetObject" ref="checkDiskFreeSpace" />
        <property name="targetMethod" value="check" />
        <property name="concurrent" value="false" />
    </bean>

    其中concurrent属性指定了这个checkDiskJob是否能同时执行,默认为true.若设置为false,如果当前有一个checkDiskJob正在执行,则不启动相同的checkDiskJob.如果一个Job执行时间较长,执行频率高,定义为false可以避免多个相同的Job同时执行.


步骤三
    下一步是定义Trigger,它定义了在何时触发Job的执行.
    Spring封装了两种常用的TriggerBean:
        一种是SimpleTriggerBean,可以周期性地执行Job;
        另一种是CronTriggerBean功能更为强大,能指定何时执行Job.
   
    为了让CheckDiskJob能每隔5分钟执行一次,配置如下
        <!-- 周期性运行checkDiskJob -->
        <bean id="repeatTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean">
        <property name="jobDetail" ref="checkDiskJob" />
        <!-- 1分钟后启动 -->
        <property name="startDelay" value="60000" />
        <!-- 5分钟检查一次 -->
        <property name="repeatInterval" value="300000" />
        </bean>


    为了让reportJob能在周一到周五中午12:00执行,配置如下:
        <!-- 定时运行reportJob -->
        <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean">
        <property name="jobDetail" ref="reportJob" />
        <!-- 每周周一至周五中午12:00执行 -->
        <property name="cronExpression" value="0 0 12 ? * MON-FRI" />
        </bean>

步骤四
    在配置文件中加一下Scheduler,如下
        <!-- 启动调度器 -->

        <bean id="scheduler" class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean">
        <property name="triggers">
            <list>
            <ref bean="repeatTrigger" />
            <ref bean="cronTrigger" />
            </list>
        </property>
        </bean>


最后,编写一下main()文件启动测试
package example.chapter9;

import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        new ClassPathXmlApplicationContext("config.xml");
    }

}


config.xml配置文件完整内容如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
       http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd"
>
    <!-- Job -->

    <bean id="reportJob" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean">
        <property name="jobClass" value="example.chapter9.Report" />
        <property name="jobDataAsMap">
            <map>
                <entry key="name" value="Micheal" />
            </map>
        </property>
    </bean>

    <bean id="checkDiskFreeSpace" class="example.chapter9.CheckDiskFreeSpace" />

    <bean name="checkDiskJob" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean">
        <property name="targetObject" ref="checkDiskFreeSpace" />
        <property name="targetMethod" value="check" />
        <property name="concurrent" value="false" />
    </bean>

    <!-- Trigger -->

    <!-- 周期性运行checkDiskJob -->
    <bean id="repeatTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean">
        <property name="jobDetail" ref="checkDiskJob" />
        <!-- 1分钟后启动 -->
        <property name="startDelay" value="60000" />
        <!-- 5分钟检查一次 -->
        <property name="repeatInterval" value="300000" />
    </bean>

    <!-- 定时运行reportJob -->
    <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean">
        <property name="jobDetail" ref="reportJob" />
        <!-- 每周周一至周五中午12:00执行 -->
        <property name="cronExpression" value="0 0 12 ? * MON-FRI" />
    </bean>

    <!-- 启动调度器 -->

    <bean id="scheduler" class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean">
        <property name="triggers">
            <list>
                <ref bean="repeatTrigger" />
                <ref bean="cronTrigger" />
            </list>
        </property>
    </bean>

</beans>




介绍一下cronExpression表达示的写法

一个cronExpression表达式是一个由六至七个字段组成由空格分隔的字符串,其中6个字段是必须的而一个是可选的,如下:
字段名         允许的值         允许的特殊字符
秒         0-59         , - * /
分         0-59         , - * /
小时         0-23         , - * /
日         1-31         , - * ? / L W C
月         1-12 or JAN-DEC         , - * /
周几         1-7 or SUN-SAT         , - * ? / L C #
年 (可选字段)         empty, 1970-2099         , - * /

'*' 字符可以用于所有字段,在“分”字段中设为"*"表示"每一分钟"的含义。

'?' 字符可以用在“日”和“周几”字段. 它用来指定 '不明确的值'. 这在你需要指定这两个字段中的某一个值而不是另外一个的时候会被用到。在后面的例子中可以看到其含义。

'-' 字符被用来指定一个值的范围,比如在“小时”字段中设为"10-12"表示"10点到12点".

',' 字符指定数个值。比如在“周几”字段中设为"MON,WED,FRI"表示"the days Monday, Wednesday, and Friday".

'/' 字符用来指定一个值的的增加幅度. 比如在“秒”字段中设置为"0/15"表示"第0, 15, 30, 和 45秒"。而 "5/15"则表示"第5, 20, 35, 和 50". 在'/'前加"*"字符相当于指定从0秒开始. 每个字段都有一系列可以开始或结束的数值。对于“秒”和“分”字段来说,其数值范围为0到59,对于“小时”字段来说其为0到23, 对于“日”字段来说为0到31, 而对于“月”字段来说为1到12。"/"字段仅仅只是帮助你在允许的数值范围内从开始"第n"的值。 因此对于“月”字段来说"7/6"只是表示7月被开启而不是“每六个月”, 请注意其中微妙的差别。

'L'字符可用在“日”和“周几”这两个字段。它是"last"的缩写, 但是在这两个字段中有不同的含义。例如,“日”字段中的"L"表示"一个月中的最后一天" —— 对于一月就是31号对于二月来说就是28号(非闰年)。而在“周几”字段中, 它简单的表示"7" or "SAT",但是如果在“周几”字段中使用时跟在某个数字之后, 它表示"该月最后一个星期×" —— 比如"6L"表示"该月最后一个周五"。当使用'L'选项时,指定确定的列表或者范围非常重要,否则你会被结果搞糊涂的。

'W' 可用于“日”字段。用来指定历给定日期最近的工作日(周一到周五) 。比如你将“日”字段设为"15W",意为: "离该月15号最近的工作日"。因此如果15号为周六,触发器会在14号即周五调用。如果15号为周日, 触发器会在16号也就是周一触发。如果15号为周二,那么当天就会触发。然而如果你将“日”字段设为"1W", 而一号又是周六, 触发器会于下周一也就是当月的3号触发,因为它不会越过当月的值的范围边界。'W'字符只能用于“日”字段的值为单独的一天而不是一系列值的时候。

'L'和'W'可以组合用于“日”字段表示为'LW',意为"该月最后一个工作日"。

'#' 字符可用于“周几”字段。该字符表示“该月第几个周×”,比如"6#3"表示该月第三个周五( 6表示周五而"#3"该月第三个)。再比如: "2#1" = 表示该月第一个周一而 "4#5" = 该月第五个周三。注意如果你指定"#5"该月没有第五个“周×”,该月是不会触发的。

'C' 字符可用于“日”和“周几”字段,它是"calendar"的缩写。它表示为基于相关的日历所计算出的值(如果有的话)。如果没有关联的日历, 那它等同于包含全部日历。“日”字段值为"5C"表示"日历中的第一天或者5号以后",“周几”字段值为"1C"则表示"日历中的第一天或者周日以后"。

对于“月份”字段和“周几”字段来说合法的字符都不是大小写敏感的。

下面是一些完整的例子:
表达式                 含义
"0 0/5 * * * ?"            每隔5分钟执行一次
"10 0/5 * * * ?"        每隔5分钟,在10秒时执行一次,如00:10,05:10
"0 30 10-12 ? * WED,FRI"    每周三和每五在10:30,11:30,12:30执行
"0 0/30 9-17 1-5,10 * ?"    每月1号到5号,以及10号这几天,每天从9:00到17:00每隔30分钟执行一次
"0 0 12 * * ?"             每天中午十二点触发
"0 15 10 ? * *"         每天早上10:15触发
"0 15 10 * * ?"         每天早上10:15触发
"0 15 10 * * ? *"         每天早上10:15触发
"0 15 10 * * ? 2005"         2005年的每天早上10:15触发
"0 * 14 * * ?"             每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发
"0 0/5 14 * * ?"         每天从下午2点开始到2:55分结束每5分钟一次触发
"0 0/5 14,18 * * ?"         每天的下午2点至2:55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发
"0 0-5 14 * * ?"         每天14:00至14:05每分钟一次触发
"0 10,44 14 ? 3 WED"         三月的每周三的14:10和14:44触发
"0 15 10 ? * MON-FRI"         每个周一、周二、周三、周四、周五的10:15触发
"0 15 10 15 * ?"         每月15号的10:15触发
"0 15 10 L * ?"         每月的最后一天的10:15触发
"0 15 10 ? * 6L"         每月最后一个周五的10:15触发
"0 15 10 ? * 6L"         每月最后一个周五的10:15触发
"0 15 10 ? * 6L 2002-2005"     2002年至2005年的每月最后一个周五的10:15触发
"0 15 10 ? * 6#3"         每月的第三个周五的10:15触发

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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