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@ -35,6 +35,7 @@ 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
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- 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;
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- 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;
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- 23、分片广播任务:执行器集群部署时,任务路由策略选择"分片广播"情况下,一次任务调度将会广播触发集群中所有执行器执行一次任务,可根据分片参数开发分片任务;
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- 24、动态分片:分片广播任务以执行器为维度进行分片,支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量,协同进行业务处理;在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。
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### 1.3 发展
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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……
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@ -687,10 +688,10 @@ XXL-JOB会为每次调度请求生成一个单独的日志文件,需要通过
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当返回值符合 "ReturnT.code == ReturnT.SUCCESS_CODE" 时表示任务执行成功,否则表示任务执行失败,而且可以通过 "ReturnT.msg" 回调错误信息给调度中心;
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从而,在任务逻辑中可以方便的控制任务执行结果;
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#### 5.9 "分片广播" 特性
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#### 5.9 分片广播 & 动态分片
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执行器集群部署时,任务路由策略选择"分片广播"情况下,一次任务调度将会广播触发对应集群中所有执行器执行一次任务,同时传递分片参数;可根据分片参数开发分片任务;
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"分片广播" 是以执行器集群进行分片,每个执行器属于一片,集群中多个执行器可协同分片处理大数据量任务;
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"分片广播" 以执行器为维度进行分片,支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量,协同进行业务处理;在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。
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"分片广播" 和普通任务开发流程一致,不同之处在于可以可以获取分片参数,获取分片参数对象的代码如下(可参考example执行器中的示例任务"ShardingJobHandler" ):
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@ -897,7 +898,8 @@ 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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#### 6.18 版本 V1.8.1 特性[快照版本]
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- 1、分片广播任务:执行器集群部署时,任务路由策略选择"分片广播"情况下,一次任务调度将会广播触发集群中所有执行器执行一次任务,可根据分片参数处理分片任务;
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- 2、执行器JobHandler禁止命名冲突;
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- 2、动态分片:分片广播任务以执行器为维度进行分片,支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量,协同进行业务处理;在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。
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- 3、执行器JobHandler禁止命名冲突;
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#### TODO LIST
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- 1、任务权限管理:执行器为粒度分配权限,核心操作校验权限;
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