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README.md

《分布式任务调度平台XXL-JOB》

一、简介

1.1 概述

XXL-JOB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。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。

1.2 特性

  • 1、简单:支持通过Web页面对任务进行CRUD操作,操作简单,一分钟上手;
  • 2、动态:支持动态修改任务状态、暂停/恢复任务,以及终止运行中任务,即时生效;
  • 3、调度中心HA(中心式):调度采用中心式设计,“调度中心”基于集群Quartz实现,可保证调度中心HA;
  • 4、执行器HA(分布式):任务分布式执行,任务"执行器"支持集群部署,可保证任务执行HA;
  • 5、任务Failover:执行器集群部署时,任务路由策略选择"故障转移"情况下调度失败时将会平滑切换执行器进行Failover;
  • 6、一致性:“调度中心”通过DB锁保证集群分布式调度的一致性, 一次任务调度只会触发一次执行;
  • 7、自定义任务参数:支持在线配置调度任务入参,即时生效;
  • 8、调度线程池:调度系统多线程触发调度运行,确保调度精确执行,不被堵塞;
  • 9、弹性扩容缩容:一旦有新执行器机器上线或者下线,下次调度时将会重新分配任务;
  • 10、邮件报警:任务失败时支持邮件报警,支持配置多邮件地址群发报警邮件;
  • 11、状态监控:支持实时监控任务进度;
  • 12、Rolling执行日志:支持在线查看调度结果,并且支持以Rolling方式实时查看执行器输出的完整的执行日志;
  • 13、GLUE:提供Web IDE,支持在线开发任务逻辑代码,动态发布,实时编译生效,省略部署上线的过程。支持30个版本的历史版本回溯。
  • 14、数据加密:调度中心和执行器之间的通讯进行数据加密,提升调度信息安全性;
  • 15、任务依赖:支持配置子任务依赖,当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔;
  • 16、推送maven中央仓库: 将会把最新稳定版推送到maven中央仓库, 方便用户接入和使用;
  • 17、任务注册: 执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行。同时,也支持手动录入执行器地址;
  • 18、路由策略:执行器集群部署时提供丰富的路由策略,包括:第一个、最后一个、轮询、随机、一致性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移;
  • 19、运行报表:支持实时查看运行数据,如任务数量、调度次数、执行器数量等;以及调度报表,如调度日期分布图,调度成功分布图等;
  • 20、脚本任务:支持以GLUE模式开发和运行脚本任务,包括Shell、Python等类型脚本;
  • 21、阻塞处理策略:调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略,策略包括:单机串行(默认)、丢弃后续调度、覆盖之前调度;
  • 22、失败处理策略;调度失败时的处理策略,策略包括:失败告警(默认)、失败重试;

1.3 发展

于2015年中,我在github上创建XXL-JOB项目仓库并提交第一个commit,随之进行系统结构设计,UI选型,交互设计……

于2015-11月,XXL-JOB终于REALEASE了第一个大版本V1.0, 随后我将之发布到OSCHINA,XXL-JOB在OSCHINA上获得了@红薯的热门推荐,同期分别达到了OSCHINA的“热门动弹”排行第一和git.oschina的开源软件月热度排行第一,在此特别感谢红薯,感谢大家的关注和支持。

于2015-12月,我将XXL-JOB发表到我司内部知识库,并且得到内部同事认可。

于2016-01月,我司展开XXL-JOB的内部接入和定制工作,在此感谢袁某和尹某两位同事的贡献,同时也感谢内部其他给与关注与支持的同事。

于2017-05-13,在上海举办的 "第62期开源中国源创会" 的 "放码过来" 环节,我登台对XXL-JOB做了演讲,台下五百位在场观众反响热烈(图文回顾 )。

我司大众点评目前已接入XXL-JOB,内部别名《Ferrari》(Ferrari基于XXL-JOB的V1.1版本定制而成,新接入应用推荐升级最新版本)。

据最新统计, 自2016-01-21接入至2017-04-27期间,该系统已调度约45万余次,表现优异。新接入应用推荐使用最新版本,因为经过数个大版本的更新,系统的任务模型、UI交互模型以及底层调度通讯模型都有了较大的优化和提升,核心功能更加稳定高效。

至今,XXL-JOB已接入多家公司的线上产品线,接入场景如电商业务,O2O业务和大数据作业等,截止2016-07-19为止,XXL-JOB已接入的公司包括不限于:

- 1、大众点评;
- 2、山东学而网络科技有限公司;
- 3、安徽慧通互联科技有限公司;
- 4、人人聚财金服;
- 5、上海棠棣信息科技股份有限公司
- 6、运满满
- 7、米其林 (中国区)
- 8、妈妈联盟
- 9、九樱天下(北京)信息技术有限公司
- 10、万普拉斯科技有限公司(一加手机)
- 11、上海亿保健康管理有限公司
- 12、海尔馨厨 (海尔)
- 13、河南大红包电子商务有限公司
- 14、成都顺点科技有限公司
- 15、深圳市怡亚通
- 16、深圳麦亚信科技股份有限公司
- 17、上海博莹科技信息技术有限公司
- 18、中国平安科技有限公司
- 19、杭州知时信息科技有限公司
- 20、博莹科技(上海)有限公司
- 21、成都依能股份有限责任公司
- 22、湖南高阳通联信息技术有限公司
- 23、深圳市邦德文化发展有限公司
- 24、福建阿思可网络教育有限公司
- 25、优信二手车
- 26、上海悠游堂投资发展股份有限公司
- ……

欢迎大家的关注和使用,XXL-JOB也将拥抱变化,持续发展。

1.4 下载

源码地址 (将会在两个git仓库同步发布最新代码)

中央仓库地址 (最新Release版本)

<!-- http://repo1.maven.org/maven2/com/xuxueli/xxl-job-core/ -->
<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>1.7.2</version>
</dependency>

博客地址 (将会在两个博客同步更新文档)

技术交流群 (仅作技术交流)

  • 群4:464762661 image
  • 群3:242151780 (群即将满,请加群4)
  • 群2:438249535 (群即将满,请加群4)
  • 群1:367260654 (群即将满,请加群4)

Download: 历史Release版本下载位置如下图所示,请自行前往进行选择和下载。

输入图片说明

1.5 环境

  • JDK:1.7+
  • Servlet/JSP Spec:3.1/2.3
  • Tomcat:8.5.x/Jetty9.2
  • Spring-boot:1.3.8/Spring4.x
  • Mysql:5.6+
  • Maven:3+

二、快速入门

2.1 初始化“调度数据库”

请下载项目源码并解压,获取 "调度数据库初始化SQL脚本"(脚本文件为: 源码解压根目录\xxl-job\db\tables_xxl_job.sql) 并执行即可。正常情况下,应该生成16张表;

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;

2.2 编译源码

解压源码,按照maven格式将源码导入IDE, 使用maven进行编译即可,源码结构如下图所示:

输入图片说明

xxl-job-admin:调度中心
xxl-job-core:公共依赖
xxl-job-executor-example:执行器Example(可直接使用执行器Example,也可以将现有项目改造成执行器使用)
xxl-job-executor-springboot-example:执行器Example,springboot版本

2.3 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。

调度中心配置:

配置文件以及配置属性如下图所示。

输入图片说明

### 调度中心JDBC链接:链接地址请保持和 2.1章节 所创建的调度数据库的地址一致
xxl.job.db.driverClass=com.mysql.jdbc.Driver
xxl.job.db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/xxl-job?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8
xxl.job.db.user=root
xxl.job.db.password=root_pwd

### 报警邮箱
xxl.job.mail.host=smtp.163.com
xxl.job.mail.port=25
xxl.job.mail.username=ovono802302@163.com
xxl.job.mail.password=asdfzxcv
xxl.job.mail.sendFrom=ovono802302@163.com
xxl.job.mail.sendNick=《任务调度平台XXL-JOB》

# 登录账号
xxl.job.login.username=admin
xxl.job.login.password=123456

部署项目:

如果已经正确进行上述配置,可将项目编译打war包并部署到tomcat中。 访问链接:http://localhost:8080/xxl-job-admin/ ,登录后运行界面如下图所示

输入图片说明

至此“调度中心”项目已经部署成功。

2.4 配置部署“执行器项目”

“执行器”项目:xxl-job-executor-example
作用:负责接收“调度中心”的调度并执行;

执行器配置:

配置文件以及配置属性如下图所示。

输入图片说明

### xxl-job admin address list:调度中心部署跟地址:如调度中心集群部署存在多个地址则用逗号分隔。执行器将会使用该地址进行"执行器心跳注册"和"任务结果回调"。
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin

### xxl-job executor address:执行器"AppName"和地址信息配置:AppName执行器心跳注册分组依据;地址信息用于"调度中心请求并触发任务"和"执行器注册"。执行器默认端口为9999,执行器IP默认为空表示自动获取IP,多网卡时可手动设置指定IP。单机部署多个执行器时,注意要配置不同执行器端口;
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-example
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999

### xxl-job log path:执行器运行日志文件存储的磁盘位置
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler/

组件配置:

配置内容如下图所示。

输入图片说明

1、JobHandler 扫描路径:自动扫描容器中JobHandler;
2、执行器注册器:执行器核心配置;

部署项目:

如果已经正确进行上述配置,可将执行器项目编译打部署,系统提供两个执行器example项目,选择其中一个即可,各自的部署方式如下。

xxl-job-executor-example:项目编译打包成WAR包,并部署到tomcat中。
xxl-job-executor-springboot-example:项目编译打包成springboot类型的可执行JAR包,命令启动即可;

至此“执行器”项目已经部署结束。

2.5 开发第一个任务“Hello World”

本示例以新建一个 “GLUE模式(Java)” 运行模式的任务为例。更多有关任务的详细配置,请查看“章节三:任务详解”。 ( “GLUE模式(Java)”的执行代码托管到调度中心在线维护,相比“Bean模式任务”需要在执行器项目开发部署上线,更加简便轻量)

前提:请确认“调度中心”和“执行器”项目已经成功部署并启动;

步骤一:新建任务:

登录调度中心,点击下图所示“新建任务”按钮,新建示例任务。然后,参考下面截图中任务的参数配置,点击保存。

输入图片说明

输入图片说明

步骤二:“GLUE模式(Java)” 任务开发:

请点击任务右侧 “GLUE” 按钮,进入 “GLUE编辑器开发界面” ,见下图。“GLUE模式(Java)” 运行模式的任务默认已经初始化了示例任务代码,即打印Hello World。 ( “GLUE模式(Java)” 运行模式的任务实际上是一段继承自IJobHandler的Java类代码,它在执行器项目中运行,可使用@Resource/@Autowire注入执行器里中的其他服务,详细介绍请查看第三章节)

输入图片说明

输入图片说明

步骤三:触发执行:

请点击任务右侧 “执行” 按钮,可手动触发一次任务执行(通常情况下,通过配置Cron表达式进行任务调度出发)。

步骤四:查看日志:

请点击任务右侧 “日志” 按钮,可前往任务日志界面查看任务日志。 在任务日志界面中,可查看该任务的历史调度记录以及每一次调度的任务调度信息、执行参数和执行信息。运行中的任务点击右侧的“执行日志”按钮,可进入日志控制台查看实时执行日志。

输入图片说明

在日志控制台,可以Rolling方式实时查看任务在执行器一侧运行输出的日志信息,实时监控任务进度;

输入图片说明

三、任务详解

配置属性详细说明:

- 执行器:任务的绑定的执行器,任务触发调度时将会自动发现注册成功的执行器, 实现任务自动发现功能; 另一方面也可以方便的进行任务分组。每个任务必须绑定一个执行器, 可在 "执行器管理" 进行设置;
- 描述:任务的描述信息,便于任务管理;
- 路由策略:当执行器集群部署时,执行器路由规则;
    FIRST(第一个):固定选择第一个执行器;
    LAST(最后一个):固定选择最后一个执行器;
    ROUND(轮询):;
    RANDOM(随机):随机选择在线的执行器;
    CONSISTENT_HASH(一致性HASH):分组下机器地址相同,不同JOB均匀散列在不同机器上,保证分组下机器分配JOB平均;且每个JOB固定调度其中一台机器;
    LEAST_FREQUENTLY_USED(最不经常使用):单个JOB对应的每个执行器,使用频率最低的优先被选举;
    LEAST_RECENTLY_USED(最近最久未使用):单个JOB对应的每个执行器,最久为使用的优先被选举;
    FAILOVER(故障转移):按照顺序依次进行心跳检测,第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度;
- Cron:触发任务执行的Cron表达式;
- 运行模式:
    BEAN模式:任务以JobHandler方式维护在执行器端;需要结合 "JobHandler" 属性匹配执行器中任务;
    GLUE模式(Java):任务以源码方式维护在调度中心;该模式的任务实际上是一段继承自IJobHandler的Java类代码并 "groovy" 源码方式维护,它在执行器项目中运行,可使用@Resource/@Autowire注入执行器里中的其他服务;
    GLUE模式(Shell):任务以源码方式维护在调度中心;该模式的任务实际上是一段 "shell" 脚本;
    GLUE模式(Python):任务以源码方式维护在调度中心;该模式的任务实际上是一段 "python" 脚本;
- JobHandler:运行模式为 "BEAN模式" 时生效,对应执行器中新开发的JobHandler类“@JobHander”注解自定义的value值;
- 子任务Key:每个任务都拥有一个唯一的任务Key(任务Key可以从任务列表获取),当本任务执行结束并且执行成功时,将会触发子任务Key所对应的任务的一次主动调度。
- 阻塞处理策略:调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略;
    单机串行(默认):调度请求进入单机执行器后,调度请求进入FIFO队列并以串行方式运行;
    丢弃后续调度:调度请求进入单机执行器后,发现执行器存在运行的调度任务,本次请求将会被丢弃并标记为失败;
    覆盖之前调度:调度请求进入单机执行器后,发现执行器存在运行的调度任务,将会终止运行中的调度任务并清空队列,然后运行本地调度任务;
- 失败处理策略;调度失败时的处理策略;
    失败告警(默认):调度失败时,将会触发失败报警,如发送报警邮件;
    失败重试:调度失败时,将会主动进行一次失败重试调度,重试调度后仍然失败将会触发一失败告警。注意当任务以failover方式路由时,每次失败重试将会触发新一轮路由。
- 执行参数:任务执行所需的参数,多个参数时用逗号分隔,任务执行时将会把多个参数抓换成数组传入;
- 报警邮件:任务调度失败时邮件通知的邮箱地址,支持配置多邮箱地址,配置多个邮箱地址时用逗号分隔;
- 负责人:任务的负责人;

3.1 BEAN模式

任务逻辑以JobHandler的形式存在于“执行器”所在项目中,开发流程如下:

步骤一:执行器项目中,开发JobHandler:

- 1、 新建一个继承com.xxl.job.core.handler.IJobHandler的Java类;
- 2、 该类被Spring容器扫描为Bean实例,如加“@Service注解”;
- 3、 添加 “@JobHander(value="自定义jobhandler名称")”注解,注解的value值为自定义的JobHandler名称,该名称对应的是调度中心新建任务的JobHandler属性的值。
(可参考xxl-job-executor-example项目中的DemoJobHandler,见下图)

输入图片说明

步骤二:调度中心,新建调度任务

参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 "BEAN模式",JobHandler属性填写任务注解@JobHander中定义的值;

输入图片说明

3.2 GLUE模式(Java)

任务以源码方式维护在调度中心,支持通过Web IDE在线更新,实时编译和生效,因此不需要指定JobHandler。开发流程如下:

步骤一:调度中心,新建调度任务:

参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 "GLUE模式(Java)";

输入图片说明

步骤二:开发任务代码:

选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发(也可以在IDE中开发完成后,复制粘贴到编辑中)。

版本回溯功能(支持30个版本的版本回溯):在GLUE任务的Web IDE界面,选择右上角下拉框“版本回溯”,会列出该GLUE的更新历史,选择相应版本即可显示该版本代码,保存后GLUE代码即回退到对应的历史版本;

输入图片说明

3.3 GLUE模式(Shell)

步骤一:调度中心,新建调度任务

参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 "GLUE模式(Shell)";

步骤二:开发任务代码:

选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发(也可以在IDE中开发完成后,复制粘贴到编辑中)。

该模式的任务实际上是一段 "shell" 脚本;

输入图片说明

3.4 GLUE模式(Python)

步骤一:调度中心,新建调度任务

参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 "GLUE模式(Python)";

步骤二:开发任务代码:

选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发(也可以在IDE中开发完成后,复制粘贴到编辑中)。

该模式的任务实际上是一段 "python" 脚本;

输入图片说明

四、任务管理

4.0 配置执行器

点击进入"执行器管理"界面, 如下图: 输入图片说明

1、"调度中心OnLine:"右侧显示在线的"调度中心"列表, 任务执行结束后, 将会以failover的模式进行回调调度中心通知执行结果, 避免回调的单点风险;
2、"执行器列表" 中显示在线的执行器列表, 可通过"OnLine 机器"查看对应执行器的集群机器。

点击按钮 "+新增执行器" 弹框如下图, 可新增执行器配置: 输入图片说明

执行器属性说明

AppName: 是每个执行器集群的唯一标示AppName, 执行器会周期性以AppName为对象进行自动注册。可通过该配置自动发现注册成功的执行器, 供任务调度时使用;
名称: 执行器的名称, 因为AppName限制字母数字等组成,可读性不强, 名称为了提高执行器的可读性;
排序: 执行器的排序, 系统中需要执行器的地方,如任务新增, 将会按照该排序读取可用的执行器列表;
注册方式:调度中心获取执行器地址的方式;
    自动注册:执行器自动进行执行器注册,调度中心通过底层注册表可以动态发现执行器机器地址;
    手动录入:人工手动录入执行器的地址信息,多地址逗号分隔,供调度中心使用;
机器地址:"注册方式"为"手动录入"时有效,支持人工维护执行器的地址信息;

4.1 新建任务

进入任务管理界面,点击“新增任务”按钮,在弹出的“新增任务”界面配置任务属性后保存即可。详情页参考章节 "三、任务详解"。

4.2 编辑任务

进入任务管理界面,选中指定任务。点击该任务右侧“编辑”按钮,在弹出的“编辑任务”界面更新任务属性后保存即可,可以修改设置的任务属性信息:

4.3 编辑GLUE代码

该操作仅针对GLUE任务。

选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发。可参考章节 "3.2 GLUE模式(Java)"。

4.4 暂停/恢复任务

可对任务进行“暂停”和“恢复”操作。 需要注意的是,此处的暂停/恢复仅针对任务的后续调度触发行为,不会影响到已经触发的调度任务,如需终止已经触发的调度任务,可查看“4.8 终止运行中的任务”

输入图片说明

4.5 手动触发一次调度

点击“执行”按钮,可手动触发一次任务调度,不影响原有调度规则。

输入图片说明

4.6 查看调度日志

点击“日志”按钮,可以查看任务历史调度日志。在历史调入日志界面可查看每次任务调度的调度结果、执行结果等,点击“执行日志”按钮可查看执行器完整日志。

输入图片说明

输入图片说明

调度时间:"调度中心"触发本次调度并向"执行器"发送任务执行信号的时间;
调度结果:"调度中心"触发本次调度的结果,200表示成功,500或其他表示失败;
调度备注:"调度中心"触发本次调度的日志信息;
执行器地址:本次任务执行的机器地址
运行模式:触发调度时任务的运行模式,运行模式可参考章节 "三、任务详解";
任务参数:本地任务执行的入参
执行时间:"执行器"中本次任务执行结束后回调的时间;
执行结果:"执行器"中本次任务执行的结果,200表示成功,500或其他表示失败;
执行备注:"执行器"中本次任务执行的日志信息;
操作:
    "执行日志"按钮:点击可查看本地任务执行的详细日志信息;详见“4.7 查看执行日志”;
    "终止任务"按钮:点击可终止本地调度对应执行器上本任务的执行线程,包括未执行的阻塞任务一并被终止;

4.7 查看执行日志

点击执行日志右侧的 “执行日志” 按钮,可跳转至执行日志界面,可以查看业务代码中打印的完整日志,如下图;

输入图片说明

4.8 终止运行中的任务

仅针对执行中的任务。 在任务日志界面,点击右侧的“终止任务”按钮,将会向本次任务对应的执行器发送任务终止请求,将会终止掉本次任务,同时会清空掉整个任务执行队列。

输入图片说明

任务终止时通过 "interrupt" 执行线程的方式实现, 将会触发 "InterruptedException" 异常。因此如果JobHandler内部catch到了该异常并消化掉的话, 任务终止功能将不可用。

因此, 如果遇到上述任务终止不可用的情况, 需要在JobHandler中应该针对 "InterruptedException" 异常进行特殊处理 (向上抛出) , 正确逻辑如下:

try{
    // TODO
} catch (Exception e) {
    if (e instanceof InterruptedException) {
        throw e;
    }
    logger.warn("{}", e);
}

而且,在JobHandler中开启子线程时,子线程也不可catch处理"InterruptedException",应该主动向上抛出。

4.9 删除执行日志

在任务日志界面,选中执行器和任务之后,点击右侧的"删除"按钮将会出现"日志清理"弹框,弹框中支持选择不同类型的日志清理策略,选中后点击"确定"按钮即可进行日志清理操作; 输入图片说明

输入图片说明

4.10 删除任务

点击删除按钮,可以删除对应任务。

输入图片说明

五、总体设计

5.1 源码目录介绍

- /doc :文档资料
- /db :“调度数据库”建表脚本
- /xxl-job-admin :调度中心,项目源码
- /xxl-job-core :公共Jar依赖
- /xxl-job-executor-example :执行器,Demo项目源码(大家可以在该项目上进行开发,也可以将现有项目改造生成执行器项目)

5.2 “调度数据库”配置

XXL-JOB调度模块基于Quartz集群实现,其“调度数据库”是在Quartz的11张集群mysql表基础上扩展而成。

XXL-JOB首先定制了Quartz原生表结构前缀(XXL_JOB_QRTZ_)。

输入图片说明

然后,在此基础上新增了几张张扩展表,如下: - XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_GROUP:执行器信息表,维护任务执行器信息; - XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_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_QRTZ_TRIGGER_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_QRTZ_TRIGGER_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_QRTZ_TRIGGER_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;

因此,XXL-JOB调度数据库共计用于16张数据库表。

5.3 架构设计

5.3.1 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;

5.3.2 系统组成
  • 调度模块(调度中心): 负责管理调度信息,按照调度配置发出调度请求,自身不承担业务代码。调度系统与任务解耦,提高了系统可用性和稳定性,同时调度系统性能不再受限于任务模块; 支持可视化、简单且动态的维管理调度信息,包括任务新建,更新,删除,GLUE开发和任务报警等,所有上述操作都会实时生效,同时支持监控调度结果以及执行日志,支持执行器Failover。
  • 执行模块(执行器): 负责接收调度请求并执行任务逻辑。任务模块专注于任务的执行等操作,开发和维护更加简单和高效; 接收“调度中心”的执行请求、终止请求和日志请求等。
5.3.3 架构图

输入图片说明

5.4 调度模块剖析

5.4.1 quartz的不足

Quartz作为开源作业调度中的佼佼者,是作业调度的首选。但是集群环境中Quartz采用API的方式对任务进行管理,从而可以避免上述问题,但是同样存在以下问题: - 问题一:调用API的的方式操作任务,不人性化; - 问题二:需要持久化业务QuartzJobBean到底层数据表中,系统侵入性相当严重。 - 问题三:调度逻辑和QuartzJobBean耦合在同一个项目中,这将导致一个问题,在调度任务数量逐渐增多,同时调度任务逻辑逐渐加重的情况加,此时调度系统的性能将大大受限于业务; XXL-JOB弥补了quartz的上述不足之处。

5.4.2 RemoteHttpJobBean

常规Quartz的开发,任务逻辑一般维护在QuartzJobBean中,耦合很严重。XXL-JOB中“调度模块”和“任务模块”完全解耦,调度模块中的所有调度任务使用同一个QuartzJobBean,即RemoteHttpJobBean。不同的调度任务将各自参数维护在各自扩展表数据中,当触发RemoteHttpJobBean执行时,将会解析不同的任务参数发起远程调用,调用各自的远程执行器服务。

这种调用模型类似RPC调用,RemoteHttpJobBean提供调用代理的功能,而执行器提供远程服务的功能。

5.4.3 调度中心HA(集群)

基于Quartz的集群方案,数据库选用Mysql;集群分布式并发环境中使用QUARTZ定时任务调度,会在各个节点会上报任务,存到数据库中,执行时会从数据库中取出触发器来执行,如果触发器的名称和执行时间相同,则只有一个节点去执行此任务。

# for cluster
org.quartz.jobStore.tablePrefix = XXL_JOB_QRTZ_
org.quartz.scheduler.instanceId: AUTO
org.quartz.jobStore.class: org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
org.quartz.jobStore.isClustered: true
org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval: 1000
5.4.4 调度线程池

默认线程池中线程的数量为10个,避免单线程因阻塞而引起任务调度延迟。

org.quartz.threadPool.class: org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.threadCount: 10
org.quartz.threadPool.threadPriority: 5
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread: true

XXL-JOB系统中业务逻辑在远程执行器执行,调度中心每次调度仅仅负责一次调度请求,执行器会将请求存入执行队列并且立即响应调度中心;相比直接在quartz的QuartzJobBean中执行业务逻辑,差别就像大象和羽毛;

XXL-JOB调度中心中每个JOB逻辑非常 “轻”,单个JOB一次运行平均耗时基本在 "100ms" 之内(基本是网络开销);因此,可以保证使用有限的线程支撑大量的JOB并发运行;上面配置的10个线程至少可以支撑100个JOB正常运行;

5.4.5 @DisallowConcurrentExecution

XXL-JOB调度模块的“调度中心”默认不使用该注解,即默认开启并行机制,因为RemoteHttpJobBean为公共QuartzJobBean,这样在多线程调度的情况下,调度模块被阻塞的几率很低,大大提高了调度系统的承载量。

XXL-JOB的每个调度任务虽然在调度模块是并行调度执行的,但是任务调度传递到任务模块的“执行器”确实串行执行的,同时支持任务终止。

5.4.6 misfire

错过了触发时间,处理规则。 可能原因:服务重启;调度线程被QuartzJobBean阻塞,线程被耗尽;某个任务启用了@DisallowConcurrentExecution,上次调度持续阻塞,下次调度被错过;

quartz.properties中关于misfire的阀值配置如下,单位毫秒:

org.quartz.jobStore.misfireThreshold: 60000

Misfire规则: withMisfireHandlingInstructionDoNothing:不触发立即执行,等待下次调度; withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires:以错过的第一个频率时间立刻开始执行; withMisfireHandlingInstructionFireAndProceed:以当前时间为触发频率立刻触发一次执行;

XXL-JOB默认misfire规则为:withMisfireHandlingInstructionDoNothing

CronScheduleBuilder cronScheduleBuilder = CronScheduleBuilder.cronSchedule(jobInfo.getJobCron()).withMisfireHandlingInstructionDoNothing();
CronTrigger cronTrigger = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity(triggerKey).withSchedule(cronScheduleBuilder).build();
5.4.7 日志回调服务

调度模块的“调度中心”作为Web服务部署时,一方面承担调度中心功能,另一方面页为执行器提供API服务。

调度中心提供的"日志回调服务API服务"代码位置如下:

xxl-job-admin#com.xxl.job.admin.controller.JobApiController.callback

“执行器”在接收到任务执行请求后,执行任务,在执行结束之后会将执行结果回调通知“调度中心”,代码位置为:

5.4.8 任务HA(Failover)

执行器如若集群部署,调度中心将会感知到在线的所有执行器,如“127.0.0.1:9997, 127.0.0.1:9998, 127.0.0.1:9999”。

当任务"路由策略"选择"故障转移(FAILOVER)"时,当调度中心每次发起调度请求时,会按照顺序对执行器发出心跳检测请求,第一个检测为存活状态的执行器将会被选定并发送调度请求。 输入图片说明

调度成功后,可在日志监控界面查看“调度备注”,如下; 输入图片说明

“调度备注”可以看出本地调度运行轨迹,执行器的"注册方式"、"地址列表"和任务的"路由策略"。"故障转移(FAILOVER)"路由策略下,调度中心首先对第一个地址进行心跳检测,心跳失败因此自动跳过,第二个依然心跳检测失败…… 直至心跳检测第三个地址“127.0.0.1:9999”成功,选定为“目标执行器”;然后对“目标执行器”发送调度请求,调度流程结束,等待执行器回调执行结果。

5.4.9 调度日志

调度中心每次进行任务调度,都会记录一条任务日志,任务日志主要包括以下三部分内容:

  • 任务信息:包括“执行器地址”、“JobHandler”和“执行参数”等属性,根据这些参数,可以精确的定位任务执行的具体机器和任务代码;
  • 调度信息:包括“调度时间”、“调度结果”和“调度日志”等,根据这些参数,可以了解“调度中心”发起调度请求时具体情况。
  • 执行信息:包括“执行时间”、“执行结果”和“执行日志”等,根据这些参数,可以了解在“执行器”端任务执行的具体情况;

输入图片说明

调度日志,针对单次调度,属性说明如下:

  • 执行器地址:任务执行的机器地址;
  • JobHandler:Bean模式表示任务执行的JobHandler名称;
  • 任务参数:任务执行的入参;
  • 调度时间:调度中心,发起调度的时间;
  • 调度结果:调度中心,发起调度的结果,SUCCESS或FAIL;
  • 调度备注:调度中心,发起调度的备注信息,如地址心跳检测日志等;
  • 执行时间:执行器,任务执行结束后回调的时间;
  • 执行结果:执行器,任务执行的结果,SUCCESS或FAIL;
  • 执行备注:执行器,任务执行的备注信息,如异常日志等;
  • 执行日志:任务执行过程中,业务代码中打印的完整执行日志,见“4.7 查看执行日志”;
5.4.10 任务依赖

原理:XXL-JOB中每个任务都对应有一个任务Key,同时,每个任务支持设置属性“子任务Key”,因此,通过“任务Key”可以匹配任务依赖关系。

当父任务执行结束并且执行成功时,将会根据“子任务Key”匹配子任务依赖,如果匹配到子任务,将会主动触发一次子任务的执行。

在任务日志界面,点击任务的“执行备注”的“查看”按钮,可以看到匹配子任务以及触发子任务执行的日志信息,如无信息则表示未触发子任务执行,可参考下图。

输入图片说明

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5.5 任务 "运行模式" 剖析

5.5.1 "Bean模式" 任务

开发步骤:可参考 "章节三" ; 原理:每个Bean模式任务都是一个Spring的Bean类实例,它被维护在“执行器”项目的Spring容器中。任务类需要加“@JobHander(value="名称")”注解,因为“执行器”会根据该注解识别Spring容器中的任务。任务类需要继承统一接口“IJobHandler”,任务逻辑在execute方法中开发,因为“执行器”在接收到调度中心的调度请求时,将会调用“IJobHandler”的execute方法,执行任务逻辑。

5.5.2 "GLUE模式(Java)" 任务

开发步骤:可参考 "章节三" ; 原理:每个 "GLUE模式(Java)" 任务的代码,实际上是“一个继承自“IJobHandler”的实现类的类代码”,“执行器”接收到“调度中心”的调度请求时,会通过Groovy类加载器加载此代码,实例化成Java对象,同时注入此代码中声明的Spring服务(请确保Glue代码中的服务和类引用在“执行器”项目中存在),然后调用该对象的execute方法,执行任务逻辑。

5.5.3 GLUE模式(Shell) + GLUE模式(Python)

开发步骤:可参考 "章节三" ; 原理:脚本任务的源码托管在调度中心,脚本逻辑在执行器运行。当触发脚本任务时,执行器会加载脚本源码在执行器机器上生成一份脚本文件,然后通过Java代码调用该脚本;并且实时将脚本输出日志写到任务日志文件中,从而在调度中心可以实时监控脚本运行情况;脚本返回码为0时表示执行成功,其他标示执行失败。

目前支持的脚本类型如下:

- shell脚本:任务运行模式选择为 "GLUE模式(Shell)"时支持 "shell" 脚本任务;
- python脚本:任务运行模式选择为 "GLUE模式(Python)"时支持 "python" 脚本任务;
5.5.4 执行器

执行器实际上是一个内嵌的Jetty服务器,默认端口9999,如下图配置文件所示(参数:xxl.job.executor.port)。

输入图片说明

在项目启动时,执行器会通过“@JobHander”识别Spring容器中“Bean模式任务”,以注解的value属性为key管理起来。

“执行器”接收到“调度中心”的调度请求时,如果任务类型为“Bean模式”,将会匹配