一文带你使用xxl-job定时任务
Posted 小黄鸡1992
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了一文带你使用xxl-job定时任务相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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；
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。
架构图
3.部署和与原有业务项目整合
1.初始化调度数据库
位置：/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql
2.代码结构
xxl-job-admin：调度中心（个人理解为服务端 提供定时任务服务调度）
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；（个人理解就是负责保存定时任务数据 此模块也业务代码整合）
：xxl-job-executor-sample-frameless：无框架版本；
3.配置调度中心（xxl-job-admin）
1.修改配置文件
老生常谈，修改/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties配置文件。
### 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
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root_pwd
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
### 报警邮箱
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=25
spring.mail.username=xxx@qq.com
spring.mail.password=xxx
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true
spring.mail.properties.mail.smtp.socketFactory.class=javax.net.ssl.SSLSocketFactory
### 调度中心通讯TOKEN [选填]：非空时启用；
xxl.job.accessToken=
### 调度中心国际化配置 [必填]： 默认为 "zh_CN"/中文简体, 可选范围为 "zh_CN"/中文简体, "zh_TC"/中文繁体 and "en"/英文；
xxl.job.i18n=zh_CN
## 调度线程池最大线程配置【必填】
xxl.job.triggerpool.fast.max=200
xxl.job.triggerpool.slow.max=100
### 调度中心日志表数据保存天数 [必填]：过期日志自动清理；限制大于等于7时生效，否则, 如-1，关闭自动清理功能；
xxl.job.logretentiondays=30
注意：因为定时任务频率原因，日志特别大，请注意自动清除日志的配置 xxl.job.logretentiondays=1 不会生效。
2.Docker 镜像方式搭建调度中心（可选）
下载镜像
docker pull xuxueli/xxl-job-admin
执行容器
docker run -p 8080:8080 -v /tmp:/data/applogs --name xxl-job-admin -d xuxueli/xxl-job-admin:{指定版本}
/**
* 如需自定义 mysql 等配置，可通过 "-e PARAMS" 指定，参数格式 PARAMS="--key=value --key2=value2" ；
* 配置项参考文件：/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties
* 如需自定义 JVM内存参数 等配置，可通过 "-e JAVA_OPTS" 指定，参数格式 JAVA_OPTS="-Xmx512m" ；
*/
docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai" -p 8080:8080 -v /tmp:/data/applogs --name xxl-job-admin -d xuxueli/xxl-job-admin:{指定版本}
3.调度中心集群（可选）：
调度中心支持集群部署，提升调度系统容灾和可用性。调度中心集群部署时，几点要求和建议：
- DB配置保持一致；
- 集群机器时钟保持一致（单机集群忽视）；
建议：推荐通过nginx为调度中心集群做负载均衡，分配域名。调度中心访问、执行器回调配置、调用API服务等操作均通过该域名进行。
4.配置部署“执行器项目”
“执行器”项目：xxl-job-executor-sample-springboot (提供多种版本执行器供选择，现以 springboot 版本为例，可直接使用，也可以参考其并将现有项目改造成执行器)
作用：负责接收“调度中心”的调度并执行；可直接部署执行器，也可以将执行器集成到现有业务项目中。
可以将该项目加入为聚合工程，也可以独立为服务，如果接入权限需要修改源码。
1.maven依赖
确认pom文件中引入了 “xxl-job-core” 的maven依赖；
2.执行器配置
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，如果没有特别需求可以不修改：
### 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
### 执行器通讯TOKEN [选填]：非空时启用；
xxl.job.accessToken=
### 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。
xxl.job.executor.address=
### 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
### 执行器日志文件保存天数 [选填] ： 过期日志自动清理, 限制值大于等于3时生效; 否则, 如-1, 关闭自动清理功能；
xxl.job.executor.logretentiondays=30
3.执行器组件配置（无特别需求不需要更改）
执行器组件，配置文件地址：
/xxl-job/xxl-job-executor-samples/xxl-job-executor-sample-springboot/src/main/java/com/xxl/job/executor/core/config/XxlJobConfig.java
该类就是获取上文application.properties中的配置，并加入执行器：
@Bean
public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
return xxlJobSpringExecutor;
}
4.部署执行器项目：
如果已经正确进行上述配置，可将执行器项目编译打部署，系统提供多种执行器Sample示例项目，选择其中一个即可，各自的部署方式如下。
- xxl-job-executor-sample-springboot：项目编译打包成springboot类型的可执行JAR包，命令启动即可；
- xxl-job-executor-sample-frameless：项目编译打包成JAR包，命令启动即可；
至此“执行器”项目已经部署结束。
5.执行器集群（可选）：
执行器支持集群部署，提升调度系统可用性，同时提升任务处理能力。
执行器集群部署时，几点要求和建议：
- 执行器回调地址（xxl.job.admin.addresses）需要保持一致；执行器根据该配置进行执行器自动注册等操作。
- 同一个执行器集群内AppName（xxl.job.executor.appname）需要保持一致；调度中心根据该配置动态发现不同集群的在线执行器列表。
5.验证
我们也可以使用源码直接启动，同时启动以上两个服务后。
访问：http://localhost:8080/xxl-job-admin/jobinfo 账号/密码 admin/123456。
出现以下画面代表成功。
4.xxl-job操作详解
定时任务的数据方面的处理需要在xxl-job-executor-sample-springboot项目中（业务代码），以下操作都是在这个项目中。
1.设置定时任务（重要）
1.BEAN模式（类形式，很少使用，且官网没有示例。）
Bean模式任务，支持基于类的开发方式，每个任务对应一个Java类。
- 优点：不限制项目环境，兼容性好。即使是无框架项目，如main方法直接启动的项目也可以提供支持，可以参考示例项目 “xxl-job-executor-sample-frameless”；
- 缺点：每个任务需要占用一个Java类，造成类的浪费；不支持自动扫描任务并注入到执行器容器，需要手动注入。
1.执行器项目中，开发Job类：
- 开发一个继承自"com.xxl.job.core.handler.IJobHandler"的JobHandler类，实现其中任务方法。
- 手动通过如下方式注入到执行器容器。
XxlJobExecutor.registJobHandler("demoJobHandler", new DemoJobHandler());
2.BEAN模式（方法形式 常用！）
Bean模式任务，支持基于方法的开发方式，每个任务对应一个方法。
- 优点：每个任务只需要开发一个方法，并添加”@XxlJob”注解即可，更加方便、快速。支持自动扫描任务并注入到执行器容器。
- 缺点：要求Spring容器环境；
基于方法开发的任务，底层会生成JobHandler代理，和基于类的方式一样，任务也会以JobHandler的形式存在于执行器任务容器中。
以下是bean模式例子
1.执行器项目中，开发Job方法：
- 任务开发：在Spring Bean实例中，开发Job方法；
- 注解配置：为Job方法添加注解 “@XxlJob(value=“自定义jobhandler名称”, init = “JobHandler初始化方法”, destroy = “JobHandler销毁方法”)”，注解value值对应的是调度中心新建任务的JobHandler属性的值。
- 执行日志：需要通过 “XxlJobHelper.log” 打印执行日志；
- 任务结果：默认任务结果为 “成功” 状态，不需要主动设置；如有诉求，比如设置任务结果为失败，可以通过 “XxlJobHelper.handleFail/handleSuccess” 自主设置任务结果；
// 可参考Sample示例执行器中的 "com.xxl.job.executor.service.jobhandler.SampleXxlJob" ，如下：
@XxlJob("demoJobHandler")
public void demoJobHandler() throws Exception {
XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");
}
2.在页面设置定时任务规则
配置项说明：
基础配置：
- 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;
- 任务描述：任务的描述信息，便于任务管理；
- 负责人：任务的负责人；
- 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；
触发配置：
- 调度类型：
无：该类型不会主动触发调度；
CRON：该类型将会通过CRON，触发任务调度；
固定速度：该类型将会以固定速度，触发任务调度；按照固定的间隔时间，周期性触发；
固定延迟：该类型将会以固定延迟，触发任务调度；按照固定的延迟时间，从上次调度结束后开始计算延迟时间，到达延迟时间后触发下次调度；
- CRON：触发任务执行的Cron表达式；
- 固定速度：固件速度的时间间隔，单位为秒；
- 固定延迟：固件延迟的时间间隔，单位为秒；
任务配置：
- 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；
GLUE模式(php)：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 "php" 脚本；
GLUE模式(NodeJS)：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 "nodejs" 脚本；
GLUE模式(PowerShell)：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 "PowerShell" 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“@JobHandler”注解自定义的value值；
- 执行参数：任务执行所需的参数；
高级配置：
- 路由策略：当执行器集群部署时，提供丰富的路由策略，包括；
FIRST（第一个）：固定选择第一个机器；
LAST（最后一个）：固定选择最后一个机器；
ROUND（轮询）：；
RANDOM（随机）：随机选择在线的机器；
CONSISTENT_HASH（一致性HASH）：每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器，且所有任务均匀散列在不同机器上。
LEAST_FREQUENTLY_USED（最不经常使用）：使用频率最低的机器优先被选举；
LEAST_RECENTLY_USED（最近最久未使用）：最久未使用的机器优先被选举；
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；
BUSYOVER（忙碌转移）：按照顺序依次进行空闲检测，第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；
SHARDING_BROADCAST(分片广播)：广播触发对应集群中所有机器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务；
- 子任务：每个任务都拥有一个唯一的任务ID(任务ID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ID所对应的任务的一次主动调度。
- 调度过期策略：
- 忽略：调度过期后，忽略过期的任务，从当前时间开始重新计算下次触发时间；
- 立即执行一次：调度过期后，立即执行一次，并从当前时间开始重新计算下次触发时间；
- 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；
- 任务超时时间：支持自定义任务超时时间，任务运行超时将会主动中断任务；
- 失败重试次数；支持自定义任务失败重试次数，当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试；
上文中JobHandler具体解释，很少用。
JobHandler：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：
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；
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；
httpJobHandler：通用HTTP任务Handler；业务方只需要提供HTTP链接等信息即可，不限制语言、平台。示例任务入参如下：
url: http://www.xxx.com
method: get 或 post
data: post-data
commandJobHandler：通用命令行任务Handler；业务方只需要提供命令行即可；如 “pwd”命令；
上文示例
@Component
public class SampleXxlJob {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
/**
* 1、简单任务示例（Bean模式）
*/
@XxlJob("demoJobHandler")
public void demoJobHandler() throws Exception {
XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");
System.out.println("11");
for (int i = 0; i < 5; i++) {
XxlJobHelper.log("beat at:" + i);
}
// default success
}
/**
* 2、分片广播任务
*/
@XxlJob("shardingJobHandler")
public void shardingJobHandler() throws Exception {
// 分片参数
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
XxlJobHelper.log("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardIndex, shardTotal);
// 业务逻辑
for (int i = 0; i < shardTotal; i++) {
if (i == shardIndex) {
XxlJobHelper.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", i);
} else {
XxlJobHelper.log("第 {} 片, 忽略", i);
}
}
}
/**
* 3、命令行任务
*/
@XxlJob("commandJobHandler")
public void commandJobHandler() throws Exception {
String command = XxlJobHelper.getJobParam();
int exitValue = -1;
BufferedReader bufferedReader = null;
try {
// command process
ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder();
processBuilder.command(command);
processBuilder.redirectErrorStream(true);
Process process = processBuilder.start();
//Process process = Runtime.getRuntime().exec(command);
BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(process.getInputStream());
bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(bufferedInputStream));
// command log
String line;
while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
XxlJobHelper.log(line);
}
// command exit
process.waitFor();
exitValue = process.exitValue();
} catch (Exception e) {
XxlJobHelper.log(e);
} finally {
if (bufferedReader != null) {
bufferedReader.close();
}
}
if (exitValue == 0) {
// default success
} else {
XxlJobHelper.handleFail("command exit value("+exitValue+") is failed");
}
}
/**
* 4、跨平台Http任务
* 参数示例：
* "url: http://www.baidu.com\\n" +
* "method: get\\n" +
* "data: content\\n";
*/
@XxlJob("httpJobHandler")
public void httpJobHandler() throws Exception {
// param parse
String param = XxlJobHelper.getJobParam();
if (param==null || param.trim().length()==0) {
XxlJobHelper.log("param["+ param +"] invalid.");
XxlJobHelper.handleFail();
return;
}
String[] httpParams = param.split("\\n");
String url = null;
String method = null;
String data = null;
for (String httpParam: httpParams) {
if (httpParam.startsWith("url:")) {
url = httpParam.substring(httpParam.indexOf("url:") + 4).trim();
}
if (httpParam.startsWith("method:")) {
method = httpParam.substring(httpParam.indexOf("method:") + 7).trim().toUpperCase();
}
if (httpParam.startsWith("data:")) {
data = httpParam.substring(httpParam.indexOf("data:") + 5).trim();
}
}
// param valid
if (url==null || url.trim().length()==0) {
XxlJobHelper.log("url["+ url +"] invalid.");
XxlJobHelper.handleFail();
return;
}
if (method==null || !Arrays.asList("GET", "POST").contains(method)) {
XxlJobHelper.log("method["+ method +"] invalid.");
XxlJobHelper.handleFail();
return;
}
boolean isPostMethod = method.equals("POST");
// request
HttpURLConnection connection = null;
BufferedReader bufferedReader = null;
try {
// connection
URL realUrl = new URL(url);
connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection();
// connection setting
connection.setRequestMethod(method);
connection.setDoOutput(isPostMethod);
connection.setDoInput(true);
connection.setUseCaches(false);
connection.setReadTimeout(5 * 1000);
connection.setConnectTimeout(3 * 1000);
connection.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive");
connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
connection.setRequestProperty("Accept-Charset", "application/json;charset=UTF-8");
// do connection
connection.connect();
// data
if (isPostMethod && data!=null && data.trim().length()>0) {
DataOutputStream dataOutputStream = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());
dataOutputStream.write(data.getBytes("UTF-8"));
dataOutputStream.flush();
dataOutputStream.close();
}
// valid StatusCode
int statusCode = connection.getResponseCode();
if (statusCode != 200) {
throw new RuntimeException("Http Request StatusCode(" + statusCode + ") Invalid.");
}
// result
bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream(), "UTF-8"));
StringBuilder result = new StringBuilder();
String line;
while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
result.append(line);
}
String responseMsg = result.toString();
XxlJobHelper.log(responseMsg);
return;
} catch (Exception e) {
XxlJobHelper.log(e);
XxlJobHelper.handleFail();
return;
} finally {
try {
if (bufferedReader != null) {
bufferedReader.close();
}
if (connection != null) {
connection.disconnect以上是关于一文带你使用xxl-job定时任务的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章