分布式任务调度平台XXL-JOB，不了解一下？

2019-12-04 15:15:56

来源于公众号我没有三颗心脏，
作者我没有三颗心脏

分布式任务调度概述

什么是任务调度平台

任务调度是指基于给定的时间点，给定的时间间隔又或者给定执行次数自动的执行任务。我们可以思考一下在以下场景中，我们应该怎么实现：

支付系统每天凌晨 1 点，进行一天清算，每月 1 号进行上个月清算；

电商整点抢购，商品价格8点整开始优惠

12306 购票系统，超过 30 分钟没有成功支付订单的，进行回收处理

为什么需要任务调度平台

定时任务是程序员不可避免的话题，很多业务场景需要我们某一特定的时刻去做某件任务。一般来说，系统可以使用消息传递代替部分定时任务（比如商品成功发货后，需要向客户发送短信提醒），两者有很多相似之处，一些场景下也可以相互替换，但是有一些不能：

时间驱动/ 事件驱动：内部系统一般可以通过事件来驱动，但如果涉及到外部系统，则只能使用时间驱动。如爬取外部网站价格，每小时爬一次。

批量处理/ 逐条处理：批量处理堆积的数据更加高效，在不需要实时性的情况下比消息中间件更有优势。而且有的业务逻辑只能批量处理，如移动每个月结算我们的花费。

实时性/ 非实时性：消息中间件能够做到实时处理数据，但是有些情况下并不需要实时，比如：vip 升级。

系统内部/ 系统解耦：定时任务调度一般是在系统内部，而消息中间件可用于两个系统间

并且对于分布式系统来说，如果处理不当，会存在同一系统不同节点之间定时任务相互影响的问题，再考虑上监控、日志、信息面板，加上不同系统之间管理维护的问题，自己实现一套的成本又上来了..所以我们可以考虑一些比较成熟的任务调度平台来使用。

任务调度框架选型

Java 领域主要分布式调度系统如下：

xxl-job：是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。

Elastic-Job：当当开源的分布式调度解决方案，由两个相互独立的子项目Elastic-Job-Lite和Elastic-Job-Cloud组成；Elastic-Job-Lite定位为轻量级无中心化解决方案，使用jar包的形式提供分布式任务的协调服务；Elastic-Job-Cloud采用自研Mesos Framework的解决方案，额外提供资源治理、应用分发以及进程隔离等功能；

Saturn：是唯品会开源的一个分布式任务调度平台，在当当开源的Elastic Job基础上，取代传统的Linux Cron/Spring Batch Job的方式，做到全域统一配置，统一监控，任务高可用以及分片并发处理；

light-task-scheduler：阿里员工开源的个人项目,主要用于解决分布式任务调度问题，支持实时任务，定时任务和Cron任务。有较好的伸缩性，扩展性，健壮稳定性

Quartz: Java定时任务的标配。利用数据库的锁机制实现集群调度，业务代码需要考虑调度的逻辑，对业务代码有入侵。

在这之前，我是一个都不知道的..有很多文章对他们进行对比，我们就参考其中一篇（下 2），选择热门且成熟的 XXL-JOB 来上手研究一下。

XXL-JOB

概述

官方中文文档：http://www.xuxueli.com/xxl-job/

XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，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。

快速入门 - 本地运行

先定个小目标，先把它在本地跑起来先。

步：下载代码到本地

找一个合适的目录，然后执行下列语句把代码下载到本地：

$ git clone https://github.com/xuxueli/xxl-job.git

第二步：执行初始化 SQL，再用 IDEA 打开

找到 /xxl-job/doc/db/table_xxl_job.sql 初始化 SQL 脚本，并在本地执行。

然后按照 Maven 格式将源码导入 IDEA，源码结构如下：

xxl-job-admin：调度中心

xxl-job-core：公共依赖

xxl-job-executor-samples：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用，也可以参考其并将现有项目改造成执行器）

：xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot管理执行器，推荐这种方式；

：xxl-job-executor-sample-spring：Spring版本，通过Spring容器管理执行器，比较通用；

：xxl-job-executor-sample-frameless：无框架版本；

：xxl-job-executor-sample-jfinal：JFinal版本，通过JFinal管理执行器；

：xxl-job-executor-sample-nutz：Nutz版本，通过Nutz管理执行器；

第三步：配置并启动 "调度中心"

调度中心配置文件地址：

/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/xxl-job-admin.properties

调度中心配置内容说明：

在次启动的项目的时候可能会遇到找不到 log 文件的错误（Failed to create），我们只需要自己手动创建一下就好了，具体可以参照这篇文章：https://blog.csdn.net/leeue/article/details/100779424，记得之后再手动把当前目录权限置为可写状态哦：sudo chmod 777 xxl-job

当一切配置好了之后，我们就可以启动项目了，调度中心访问地址：http://localhost:8080/xxl-job-admin（该地址执行期将会使用到，作为回调地址），默认登录账号 "admin/123456"，登录后运行界面如下图所示：

至此，「调度中心」项目已经部署成功了，调度中心集群（可选）配置可参考官方文档。

第四步：配置启动"执行器"

执行器配置，配置文件地址：

/xxl-job/xxl-job-executor-samples/xxl-job-executor-sample-springboot/src/main/resources/application.properties

执行器配置，配置内容说明：

### 调度中心部署跟地址 [选填]：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"；为空则关闭自动注册；

xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin

### 执行器AppName [选填]：执行器心跳注册分组依据；为空则关闭自动注册

xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-sample

### 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"；

xxl.job.executor.ip=

### 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；

xxl.job.executor.port=9999

### 执行器通讯TOKEN [选填]：非空时启用；(注意与调度中心保持一致)

xxl.job.accessToken=

### 执行器运行日志文件存储磁盘路径 [选填] ：需要对该路径拥有读写权限；为空则使用默认路径；

xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler

### 执行器日志保存天数 [选填] ：值大于3时生效，启用执行器Log文件定期清理功能，否则不生效；

xxl.job.executor.logretentiondays=-1

同样，也要注意一下日志文件的创建和权限问题，解决方法同上。

当配置完成之后运行起来，我们就可以在刚才的任务调度中心的主页，在右上角的「执行器的数量」上 + 1 了。

第五步：开发个任务

当「调度中心」和「执行器」都启动之后，我们可以直接在「调度中心」的任务管理界面新增一条配置如下图所示（参考）的任务：

我们点击「操作」按钮下的「GLUE IDE」可以手动编写我们要执行的脚本，我们可以把我们的任务代码改写成如下的样子：

点击「保存」，然后继续在「操作」按钮下点击「执行一次」的操作，就可以在「调度日志」中看到我们的任务执行情况啦：

、

可以看到默认执行器中的日志输出了：

回头理解一下过程

到目前为止，我们整个搭建运行的过程都比较顺滑，没有出现什么阻碍，现在我们稍微来理解一下这个过程。

首先我们在本地初始化了框架提供的 SQL 语句，里面定义的结构足够我们不管是单机还是分布式的任务管理需求。然后我们简单配置了一下连接的数据库、报警邮件、token 等信息成功启动了「调度中心」项目。这个时候项目中默认注册一个名字为 xxl-job-exectutor-sample 的执行器（名字同默认执行器的 AppName），并且采用的是自动注册的方式。

等我们把执行器配置项里的 xxl,job.admin.addresses 填写上「调度中心」实际的地址，然后 token 保持与「调度中心」一致，启动执行器时，执行器就会把自身的一些基础信息发送给「调度中心」，这时候「调度中心」会把接收到的注册信息与自身注册列表里的 AppName 进行对比（AppName 是每一个执行器的标示），有匹配时就会把 ip 自动填写上（多个节点就写多个地址），并在 xxl_job_registry 表上更新信息。执行器可以简单理解为项目内嵌了端口为 9999（默认端口）的一个 Server。（架构图如下）

任务 "运行模式"

在刚才的「快速入门」中，我们新建了一个「GLUE模式(Java)」模式的任务，我们在新建任务时可以直接在「调度中心」上编辑代码，然后让我们的 ”执行器“ 执行，这样的一种模式是把代码直接放在「调度中心」的做法，它的原理是：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。

另外一种方式是你提前把代码写进「执行器」程序中，这样的模式在 XXL-JOB 中叫做「Bean模式」：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 “@JobHandler(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。

例如在 XXL-JOB 提供的实例代码中就有下面这么一段儿：