本文详细介绍了XXL-JOB框架中的任务调度模式，包括单机单任务、集群单任务、单机多任务分片和集群任务分片，以及如何通过端口号和分片策略在不同场景下实现任务的并发执行。
一 调度模式分类
1.1 调度模式
1.单个任务：一个任务实例便可完成
a)单机单任务：单机模式下任何路由模式都只有一个实例执行
b)集群单任务：由路由策略(广播模式除外)选择其中一个实例完成
2.集群部署：每个实例都同时执行一部分数据。分片方式：取模分片，范围分片。现使用xxljob进行分片任务执行，有两种解决思路。
a)单机多任务分片：单机模式下，创建同类型任务多个任务计划，手工分片数据作为参数。
1.自定义业务规则，配置多个xxl任务，来实现分片功能。
2.每个任务指定不同的参数,但使用相同的jobhanlder:
b)集群任务分片：只有广播模式会通知所有实例都会运行，每个节点取模执行任务
注意：单机模式：只启动一个任务执行器实例，修改路由模式即便是广播模式依然只有一个实例运行job
集群模式：启动多个任务实例，这里可以把每个实例的端口号都改为不同，可以看到同一个任务类有多个机器。除了广播模式，其他模式都只会选择机器列表中的一个执行job。
3.流程截图如下：
1.2 案例说明
1.2.1 需求说明
假设有5个地市，每个地市有10个订单执行，总共50个订单，而每个订单中又有一个字段体现出地市信息。
1.3 同一实例并行运行的设置
1.同一个实例，通过修改服务端口，并行启动的设置。
二 案例模式1单机模式
2.1 思路
单机单任务：单机模式下任何路由模式都只有一个实例执行
2.1 编写代码
package com.ljf.xxl.job.task;
import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
import java.util.*;
import static com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT.FAIL_CODE;
/**
* @ClassName: SingleTask
* @Description: TODO
* @Author: admin
* @Date: 2023/10/13 20:52:26
* @Version: V1.0
**/
@Component
public class SingleTask {
private Logger log = LoggerFactory.getLogger( SingleTask.class);
@XxlJob(value = "singleTasks", init = "init", destroy = "destroy")
public ReturnT<String> execute(String cities) {
String param = XxlJobHelper.getJobParam();
System.out.println("v2 param=" + param);
XxlJobHelper.log("v2 param=" + param);
System.out.println("获取cities 参数:==================="+cities);
if (StringUtils.isEmpty(param)) {
return new ReturnT(FAIL_CODE, "latnIds不能为空");
}
//处理
if (param != null && param.length() > 0) {
String cityArray[] = param.split(",");
for (int k = 0; k < cityArray.length; k++) {
// Integer cityId = Integer.parseInt(cityArray[k]);
String cityId= cityArray[k];
List<String> infoList = dbMap.get(cityId);
infoList.stream().forEach((x) -> {
// System.out.println("【"+Thread.currentThread().getName()+"】执行【{"+cityId+"}】，任务内容为：{"+x+"}" );
log.info("【"+Thread.currentThread().getName()+"】执行【{"+cityId+"}】，任务内容为：{"+x+"}");
// XxlJobHelper.log("【"+Thread.currentThread().getName()+"】执行【{"+cityId+"}】，任务内容为：{"+x+"}");
});
}
}
return ReturnT.SUCCESS;
}
private void init() {
log.info("init 方法调用成功");
}
private void destroy() {
log.info("destroy 方法调用成功");
}
static List<String> cityNoList=null;
static int cityTaskNum=0;
//数据库
static Map<String,List<String>> dbMap=null;
static {
dbMap=new HashMap<>();
//城市编号
cityNoList= Arrays.asList("010","0755","0371","0373","0375");
//任务数
cityTaskNum=10;
for(int k=0;k<cityNoList.size();k++){
List<String> tasksList = new ArrayList<>();
for(int m=1;m<=cityTaskNum;m++){
tasksList.add("执行任务"+m);
}
dbMap.put(cityNoList.get(k)+"",tasksList);
}
}
}
2.2 配置单机模式
2.2.1 配置执行器
执行器设置为：xxl-single-dingsi
2.2.2 配置调度任务
1.选择任务管理
2.进行任务的配置
2.3 启动服务查看效果
2.3.1 程序配置启动
server.port=8083; job.port=9993 ；执行器设置为：xxl-single-dingsi；(填写系统页面配置的执行器名称)，然后进行启动
2.3.2 查看log日志
所有的任务都指在一个任务实例中执行。
三 案例模式2单机多分片任务
3.1 思路
单机多任务分片：单机模式下，创建同类型任务多个任务计划，手工分片数据作为参数。
1.自定义业务规则，配置多个xxl任务，来实现分片功能。
2.每个任务指定不同的参数,但使用相同的jobhanlder:
3.2 调度配置规则
1.自定义业务规则，配置多个xxl任务，来实现分片功能。这里配置两个任务，使用相同的执行器【单机多任务分片】，两个job任务使用相同 jobhandler： singleTasks
2.任务id为6的配置：路由策略手动分配为：第一个；jobhandler为：singleTasks；配置参数为：0371,0373,0375
3.任务id为8的配置： 路由策略手动分配为：最后一个；jobhandler为：singleTasks；配置参数为：010,0755
3.2 查看效果
分别启动两个任务，查看执行日志：
3.2.1 端口8084任务1
1.在idea中服务端口设置：server.port=8084; job.port=9994 ；执行器设置为：xxl-single-dingsi，(填写系统页面配置的执行器名称)，然后进行启动
2.执行结果如下： 分配到的任务是 【010，0755】
3.2.2 端口8083任务2
1.在idea中服务端口设置：server.port=8083; job.port=9993 ；执行器设置为：xxl-single-dingsi，(填写系统页面配置的执行器名称)，然后进行启动
2.执行结果如下： 分配到的任务是 【0371，0373，0375】
3.2.3 查看执行器的执行实例
四 案例模式3多机分片任务
4.1 思路
采用多机器取模的方式，来为不同的机器指定各自服务的城市列表。
4.2 编写多机分片代码
1.编写代码
package com.ljf.xxl.job.task;
import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.StringUtils;
import java.util.*;
import static com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT.FAIL_CODE;
/**
* @ClassName: BatchTask
* @Description: TODO
* @Author: admin
* @Date: 2023/10/14 11:09:10
* @Version: V1.0
**/
@Component
public class BatchTask {
private Logger log = LoggerFactory.getLogger(BatchTask.class);
@XxlJob(value = "batchTasks", init = "init", destroy = "destroy")
public ReturnT<String> execute(String cities) {
String param = XxlJobHelper.getJobParam();
System.out.println("进来了param:"+param);
//当前的执行器编号
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
//总的分片数，就是执行器的集群数量
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
log.info("分片总数:{},当前分片数{}",shardTotal,shardIndex);
//处理
for(int m=0;m<cityNoList.size();m++){
if(m%shardTotal==shardIndex){
String cityId=cityNoList.get(m);
List<String> infoList = dbMap.get(cityId);
final int n=m;
infoList.stream().forEach((x) -> {
log.info("任务索引编号"+n+"【"+Thread.currentThread().getName()+"】执行【{"+cityId+"}】，任务内容为：{"+x+"}");
});
}
else{
log.info("========不在本分片执行的任务序号m:{},当前分片索引:{}",m,shardIndex);
}
}
return ReturnT.SUCCESS;
}
private void init() {
log.info("init 方法调用成功");
}
private void destroy() {
log.info("destroy 方法调用成功");
}
static List<String> cityNoList=null;
static int cityTaskNum=0;
//数据库
static Map<String,List<String>> dbMap=null;
static {
dbMap=new HashMap<>();
//城市编号
cityNoList= Arrays.asList("010","0755","0371","0373","0375");
//任务数
cityTaskNum=10;
for(int k=0;k<cityNoList.size();k++){
List<String> tasksList = new ArrayList<>();
for(int m=1;m<=cityTaskNum;m++){
tasksList.add("执行任务"+m);
}
dbMap.put(cityNoList.get(k)+"",tasksList);
}
}
}
4.3 配置执行器
4.4 配置调度任务
1.这里的路由模式为： 分片广播，jobhhandler为：BatchTask
如图
4.5 启动实例任务
4.5.1 分片0号端口8085任务1
1.在idea中服务端口设置：server.port=8085; job.port=9995 ；执行器设置为：xxl-batch-dingsi
，(填写系统页面配置的执行器名称)，然后进行启动
2.执行结果如下： 0号分片分配到的任务是：编号0，编号3，不满足是：编号1，编号2，编号4；
4.5.2 分片1端口8086任务2
1.在idea中服务端口设置：server.port=8086; job.port=9996 ；执行器设置为：xxl-batch-dingsi
，(填写系统页面配置的执行器名称)，然后进行启动
2.执行结果如下： 1号分片分配到的任务是：编号1，编号4，不满足是：编号0，编号2，编号3；
4.5.3 分片2端口8087任务3
1.在idea中服务端口设置：server.port=8086; job.port=9996 ；执行器设置为：xxl-batch-dingsi
，(填写系统页面配置的执行器名称)，然后进行启动
2.执行结果如下： 2号分片分配到的任务是：编号2，不满足是：编号0，编号1，编号3，编号4；
4.5.4 任务启动先后对分片数影响
实例1，实例2，实例3 这3个不同的任务实例，陆续启动，可以通过log日志看到，分片总数在动态变化，实现动态监控加载。
初始监控到2个分片
后续等3个都启动起来后，监控到3个分片 ：
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