Quartz

博客介绍了Quartz这个调度解决方案工具,它将Trigger和Job严格分开,但JobDetail使用较麻烦,作者对其进行了封装以屏蔽JobDetail。Quartz支持集群和故障转移,通过对数据库持久化的支持实现,不过对于中小型项目,作者认为提供“对象序列化到文件”的方式更方便。

<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />

终于不用自己去实现Timer了,发现了Quartz这个scheduling solution tool。又是OpenSymphony的东东。

Quartz的划分还是不错的,将TriggerJob严格的分开了,但是其JobDetail,就有些不论不累了。当然,如果按照job所依赖的执行状态和执行体分开的思路,这样处理倒是无可厚非,只是用起来就又有些麻烦了。

所以,自己又封装了了一下,至少可以在外部将JobDetail屏蔽。其实,这种屏蔽的思路,我更喜欢osworkflowfunction的,或jBpmaction的处理思路。

public abstract class QuartzJob implements Job {

public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {

exe(context.getJobDetail().getJobDataMap().getWrappedMap());

System.out.print("trigger "+context.getTrigger().getName()+" executed");

}

public abstract void exe(Map map);

}

当然,Quartz支持clustering and failover,它的这种支持,是通过其对db persistence的支持而提供的。当然对于大型项目来说,Quartz的这种处理方式是不错的,但是对于很多中小型的项目来说,个人觉得,如果Quartz提供对“对象序列化到文件”的方式,似乎更方便些。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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