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xxl-job/doc/XXL-JOB1.3.x博客.MD

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一 简介

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。

1.1 下载

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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HA“调度中心”基于集群Quartz实现可保证调度中心HA
  • 4、任务HA任务支持多地址配置可保证任务HAFailover
  • 5、一致性“调度中心”通过DB锁保证集群分布式调度的一致性
  • 6、自定义任务参数支持在线配置调度任务入参即时生效
  • 7、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
  • 8、执行日志支持在线查看调度结果并且查看完整的执行日志
  • 9、邮件报警任务失败时支持邮件报警同时可自定义失败次数阀值
  • 10、支持登录验证
  • 11、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。

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OSCHINAXXL-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。

目前我司大众点评已接入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V1.3。自2016-01-21接入至2016-05-20为止该系统已调度40000余次表现优异。

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2016-05-20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
- ……

欢迎大家的关注和使用XXL-JOB也将拥抱变化持续发展。

1.4 接入登记

更多接入公司,欢迎在https://github.com/xuxueli/xxl-job/issues/1 登记。

1.5 报告问题

XXL-JOB托管在Github上如有问题可在ISSUES上提问也可以加入技术交流群(仅作技术交流)367260654 。

二 总体设计

2.1 架构图

XXL-JOB架构图

2.2 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;

2.3 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;

支持接收“调度中心”的执行请求、终止请求和日志请求等。

三 实现原理

3.1 》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的调度中心基于Quartz实现弥补了quartz的上述不足之处。

3.2 》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。

3.3 》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。

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3.4 》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。

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3.5 》@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。

3.6 》日志回调服务

调度模块的“调度中心”作为Web服务单独部署除此之外内部嵌入jetty服务器提供日志回调服务。

“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”,如下图所示。

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3.7 》任务HAFailover

如下图所示任务“执行器地址”支持配置多个用逗号分隔如“127.0.0.1:9998,127.0.0.1:9999”。如果任务配置多个执行器地址当调度中心每次发起调度请求时会按照地址配置的顺序依次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。

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调度成功后,可在日志监控界面查看执行日志;

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调度日志显示任务配置的地址“227.0.0.1:9999,127.0.0.1:9999”首先对第一个执行器地址“227.0.0.1:9999”进行心跳检测心跳失败因此跳过然后对第二个执行器地址“127.0.0.1:9999”进行心跳检测心跳检测成功选定为“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。

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3.8 》调度日志组成

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: - A、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 - B、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。 - C、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

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3.9 》Bean模式任务

开发步骤:     - 1、开发一个继承“IJobHandler”的实现类任务逻辑写在execute方法中     - 2、将任务类装配到Spring中例如加 “@Service” 注解;     - 3、在任务类上加 “@JobHander” 注解定义注解的name属性值     步骤3中定义的name属性值在配置Bean模式任务时会用到

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(name="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。

3.10 》GLUE模式任务

开发步骤GLUE模式任务的开发步骤比较简单进入GLUE编辑界面在Demo任务代码的execute方法中写入任务逻辑即可可使用@Resource或@Autoward注解注入“执行器”项目中的Spring服务

原理每个Glue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。

3.11 》执行器

执行器实际上是一个内嵌的Jetty服务器默认端口9999。

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name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Spring容器中的“Bean模式任务”然后调用其execute方法执行任务逻辑。如果任务类型为“GLUE模式”将会加载GLue代码实例化Java对象注入依赖的Spring服务注意Glue代码中注入的Spring服务必须存在与该“执行器”项目的Spring容器中然后调用execute方法执行任务逻辑。

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3.12 》任务日志

XXL-JOB会为每次调度请求生成一个单独的日志文件通过重写LOG4J的Appender实现如下图的数据1处“调度中心”查看执行日志时将会加载对应的日志文件。

需要注意的是“执行器”中日志Appender上配置的包名如下图数据3处需要覆盖到所有任务Bean模式 + GLUE模式的包名否则覆盖不到的任务将不会生成日志文件。

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单独日志文件存放的位置可在“执行器”的log.xml文件进行自定义如上图中的数字2的位置所示默认位置为项目磁盘根目录下“/logs/xxl-job/”;

目录格式为:/logs/xxl-job/ “格式化日期”/“数据库调度日志记录的主键ID . log”。

3.13 》系统截图

登陆截图:

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任务列表:

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任务配置截图:

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在线开发任务GLUE代码Wed IDE截图

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更多​详情:https://github.com/xuxueli/xxl-job