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@ -968,7 +968,7 @@ xxl.job.admin.timeout=3
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xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-sample
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### 执行器注册 [选填]：优先使用该配置作为注册地址，为空时使用内嵌服务 ”IP:PORT“ 作为注册地址。从而更灵活的支持容器类型执行器动态IP和动态映射端口问题。
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xxl.job.executor.address=
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### 执行器IP [选填]：默认为空表示自动获取IP，多网卡时可手动设置指定IP，该IP不会绑定Host仅作为通讯实用；地址信息用于 "执行器注册" 和 "调度中心请求并触发任务"；
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### 执行器IP [选填]：默认为空表示自动获取IP，多网卡时可手动设置指定IP，该IP不会绑定Host仅作为通讯使用；地址信息用于 "执行器注册" 和 "调度中心请求并触发任务"；
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xxl.job.executor.ip=
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### 执行器端口号 [选填]：小于等于0则自动获取；默认端口为9999，单机部署多个执行器时，注意要配置不同执行器端口；
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xxl.job.executor.port=9999
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@ -1167,7 +1167,7 @@ public void demoJobHandler() throws Exception {
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#### 原生内置Bean模式任务
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为方便用户参考与快速实用，示例执行器内原生提供多个Bean模式任务Handler，可以直接配置实用，如下：
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为方便用户参考与快速使用，示例执行器内原生提供多个Bean模式任务Handler，可以直接配置使用，如下：
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- demoJobHandler：简单示例任务，任务内部模拟耗时任务逻辑，用户可在线体验Rolling Log等功能；
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- shardingJobHandler：分片示例任务，任务内部模拟处理分片参数，可参考熟悉分片任务；
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@ -1402,7 +1402,7 @@ XXL-JOB调度模块基于自研调度组件并支持集群部署，调度数据
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#### 5.4.1 quartz的不足
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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：
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- 问题一：调用API的的方式操作任务，不人性化；
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- 问题一：调用API的方式操作任务，不人性化；
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- 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。
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- 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下，此时调度系统的性能将大大受限于业务；
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- 问题四：quartz底层以“抢占式”获取DB锁并由抢占成功节点负责运行任务，会导致节点负载悬殊非常大；而XXL-JOB通过执行器实现“协同分配式”运行任务，充分发挥集群优势，负载各节点均衡。
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@ -2216,7 +2216,7 @@ Tips: 历史版本(V1.3.x)目前已经Release至稳定版本, 进入维护阶段
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- 6、任务状态优化，仅运行状态"NORMAL"任务关联至quartz，降低quartz底层数据存储与调度压力；
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- 7、任务状态规范：新增任务默认停止状态，任务更新时保持任务状态不变；
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- 8、IP获取逻辑优化，优先遍历网卡来获取可用IP；
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- 9、任务新增的API服务接口返回任务ID，方便调用方实用；
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- 9、任务新增的API服务接口返回任务ID，方便调用方使用；
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- 10、组件化优化，移除对 spring 的依赖：非spring应用选用 "XxlJobExecutor" 、spring应用选用 "XxlJobSpringExecutor" 作为执行器组件；
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- 11、任务RollingLog展示逻辑优化，修复超时任务无法查看的问题；
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- 12、多项UI组件升级到最新版本，如：CodeMirror、Echarts、Jquery 等；
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许雪里
8 months ago
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