[XXL-JOB] 分布式调度XXL-JOB快速上手
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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[XXL-JOB] 分布式调度XXL-JOB快速上手相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1.概述
1.1什么是任务调度
我们可以思考一下下面业务场景的解决方案:
-
某电商平台需要每天上午10点，下午3点，晚上8点发放一批优惠券
-
某银行系统需要在信用卡到期还款日的前三天进行短信提醒
-
某财务系统需要在每天凌晨0:10分结算前一天的财务数据，统计汇总
以上场景就是任务调度所需要解决的问题
任务调度是为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程
1.2 为什么需要分布式调度
使用Spring中提供的注解@Scheduled，也能实现调度的功能
在业务类中方法中贴上这个注解,然后在启动类上贴上@EnableScheduling注解
@Scheduled(cron = "0/20 * * * * ? ") public void doWork() //doSomething
感觉Spring给我们提供的这个注解可以完成任务调度的功能，好像已经完美解决问题了，为什么还需要分布式呢?
主要有如下这几点原因:
-
高可用：单机版的定式任务调度只能在一台机器上运行，如果程序或者系统出现异常就会导致功能不可用。
-
防止重复执行: 在单机模式下，定时任务是没什么问题的。但当我们部署了多台服务，同时又每台服务又有定时任务时，若不进行合理的控制在同一时间，只有一个定时任务启动执行，这时，定时执行的结果就可能存在混乱和错误了
-
单机处理极限：原本1分钟内需要处理1万个订单，但是现在需要1分钟内处理10万个订单；原来一个统计需要1小时，现在业务方需要10分钟就统计出来。你也许会说，你也可以多线程、单机多进程处理。的确，多线程并行处理可以提高单位时间的处理效率，但是单机能力毕竟有限（主要是CPU、内存和磁盘），始终会有单机处理不过来的情况。
1.3 XXL-JOB介绍
XXL-Job：是大众点评的分布式任务调度平台，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
大众点评目前已接入XXL-JOB，该系统在内部已调度约100万次，表现优异。
目前已有多家公司接入xxl-job，包括比较知名的大众点评，京东，优信二手车，360金融 (360)，联想集团 (联想)，易信 (网易)等等
官网地址 https://www.xuxueli.com/xxl-job/
系统架构图
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.快速入门
2.1 下载源码
源码下载地址:
https://github.com/xuxueli/xxl-job
https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job
2.1 初始化调度数据库
请下载项目源码并解压，获取 “调度数据库初始化SQL脚本” 并执行即可。
“调度数据库初始化SQL脚本” 位置为:
/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql
2.2 编译源码
解压源码,按照maven格式将源码导入IDE, 使用maven进行编译即可，源码结构如下：
2.3 配置部署调度中心
2.3.1 调度中心配置
修改xxl-job-admin项目的配置文件application.properties,把数据库账号密码配置上
### web server.port=8080 server.servlet.context-path=/xxl-job-admin ### actuator management.server.servlet.context-path=/actuator management.health.mail.enabled=false ### resources spring.mvc.servlet.load-on-startup=0 spring.mvc.static-path-pattern=/static/** spring.resources.static-locations=classpath:/static/ ### freemarker spring.freemarker.templateLoaderPath=classpath:/templates/ spring.freemarker.suffix=.ftl spring.freemarker.charset=UTF-8 spring.freemarker.request-context-attribute=request spring.freemarker.settings.number_format=0.########## ### mybatis mybatis.mapper-locations=classpath:/mybatis-mapper/*Mapper.xml #mybatis.type-aliases-package=com.xxl.job.admin.core.model ### xxl-job, datasource spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.202.200:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai spring.datasource.username=root spring.datasource.password=WolfCode_2017 spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver ### datasource-pool spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource spring.datasource.hikari.minimum-idle=10 spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=30 spring.datasource.hikari.auto-commit=true spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000 spring.datasource.hikari.pool-name=HikariCP spring.datasource.hikari.max-lifetime=900000 spring.datasource.hikari.connection-timeout=10000 spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1 spring.datasource.hikari.validation-timeout=1000 ### xxl-job, email spring.mail.host=smtp.qq.com spring.mail.port=25 spring.mail.username=xxx@qq.com spring.mail.from=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 ### xxl-job, access token xxl.job.accessToken=default_token ### xxl-job, i18n (default is zh_CN, and you can choose "zh_CN", "zh_TC" and "en") xxl.job.i18n=zh_CN ## xxl-job, triggerpool max size xxl.job.triggerpool.fast.max=200 xxl.job.triggerpool.slow.max=100 ### xxl-job, log retention days xxl.job.logretentiondays=30
2.3.2 部署项目
运行XxlJobAdminApplication程序即可.
调度中心访问地址: http://localhost:8080/xxl-job-admin
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。
2.4 配置部署执行器项目
2.4.1 添加Maven依赖
创建SpringBoot项目并且添加如下依赖:
<dependency> <groupId>com.xuxueli</groupId> <artifactId>xxl-job-core</artifactId> <version>2.3.1</version> </dependency>
2.4.2 执行器配置
在配置文件中添加如下配置:
### 调度中心部署根地址 [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=default_token
### 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=127.0.0.1
### 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
2.4.3 添加执行器配置
创建XxlJobConfig配置对象:
@Configuration public class XxlJobConfig @Value("$xxl.job.admin.addresses") private String adminAddresses; @Value("$xxl.job.accessToken") private String accessToken; @Value("$xxl.job.executor.appname") private String appname; @Value("$xxl.job.executor.address") private String address; @Value("$xxl.job.executor.ip") private String ip; @Value("$xxl.job.executor.port") private int port; @Value("$xxl.job.executor.logpath") private String logPath; @Value("$xxl.job.executor.logretentiondays") private int logRetentionDays; @Bean public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor(); xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses); xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname); xxlJobSpringExecutor.setAddress(address); xxlJobSpringExecutor.setIp(ip); xxlJobSpringExecutor.setPort(port); xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken); xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath); xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays); return xxlJobSpringExecutor;
2.4.4 添加任务处理类
添加任务处理类，交给Spring容器管理，在处理方法上贴上@XxlJob注解
@Component public class SimpleXxlJob @XxlJob("demoJobHandler") public void demoJobHandler() throws Exception System.out.println("执行定时任务,执行时间:"+new Date());
2.5 运行HelloWorld程序
2.5.1 任务配置&触发执行
登录调度中心,在任务管理中新增任务,配置内容如下:
新增后界面如下:
接着启动定时调度任务
2.5.2 查看日志
在调度中心的调度日志中就可以看到，任务的执行结果.
管控台也可以看到任务的执行信息.
2.6 GLUE模式(Java)
任务以源码方式维护在调度中心，支持通过Web IDE在线更新，实时编译和生效，因此不需要指定JobHandler。
（ “GLUE模式(Java)” 运行模式的任务实际上是一段继承自IJobHandler的Java类代码，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.
添加Service
@Service public class HelloService public void methodA() System.out.println("执行MethodA的方法"); public void methodB() System.out.println("执行MethodB的方法");
添加任务配置
通过GLUE IDE在线编辑代码
编写内容如下:
package com.xxl.job.service.handler; import cn.wolfcode.xxljobdemo.service.HelloService; import com.xxl.job.core.handler.IJobHandler; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; public class DemoGlueJobHandler extends IJobHandler @Autowired private HelloService helloService; @Override public void execute() throws Exception helloService.methodA();
启动并执行程序
2.6 执行器集群
2.6.1 集群环境搭建
在IDEA中设置SpringBoot项目运行开启多个集群
启动两个SpringBoot程序,需要修改Tomcat端口和执行器端口
- Tomcat端口8090程序的命令行参数如下:
-Dserver.port=8090 -Dxxl.job.executor.port=9998
- Tomcat端口8090程序的命令行参数如下:
-Dserver.port=8091 -Dxxl.job.executor.port=9999
在任务管理中，修改路由策略，修改成轮询
重新启动,我们可以看到效果是,定时任务会在这两台机器中进行轮询的执行
- 8090端口的控制台日志如下:
- 8091端口的控制台日志如下:
2.6.2 调度路由算法讲解
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）：依次的选择在线的机器发起调度 -
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；
3. 分片功能讲解
3.1 案例需求讲解
需求:我们现在实现这样的需求，在指定节假日，需要给平台的所有用户去发送祝福的短信.
3.1.1 初始化数据
在数据库中导入xxl_job_demo.sql数据
3.1.2 集成Druid&MyBatis
添加依赖
<!--MyBatis驱动--> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.0</version> </dependency> <!--mysql驱动--> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <!--lombok依赖--> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <scope>provided</scope> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid</artifactId> <version>1.1.10</version> </dependency>
添加配置
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/xxl_job_demo?serverTimezone=GMT%2B8&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 spring.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource spring.datasource.username=root spring.datasource.password=WolfCode_2017
添加实体类
@Setter @Getter public class UserMobilePlan private Long id;//主键 private String username;//用户名 private String nickname;//昵称 private String phone;//手机号码 private String info;//备注
添加Mapper处理类
@Mapper public interface UserMobilePlanMapper @Select("select * from t_user_mobile_plan") List<UserMobilePlan> selectAll();
3.1.3 业务功能实现
任务处理方法实现
@XxlJob("sendMsgHandler")
public void sendMsgHandler() throws Exception
List<UserMobilePlan> userMobilePlans = userMobilePlanMapper.selectAll();
System.out.println("任务开始时间:"+new Date()+",处理任务数量:"+userMobilePlans.size());
Long startTime = System.currentTimeMillis();
userMobilePlans.forEach(item->
try
//模拟发送短信动作
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
catch (InterruptedException e)
e.printStackTrace();
);
System.out.println("任务结束时间:"+new Date());
System.out.println("任务耗时:"+(System.currentTimeMillis()-startTime)+"毫秒");
任务配置信息
3.2 分片概念讲解
比如我们的案例中有2000+条数据，如果不采取分片形式的话，任务只会在一台机器上执行，这样的话需要20+秒才能执行完任务.
如果采取分片广播的形式的话，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，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务；
获取分片参数方式:
// 可参考Sample示例执行器中的示例任务"ShardingJobHandler"了解试用 int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex(); int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
通过这两个参数，我们可以通过求模取余的方式，分别查询，分别执行，这样的话就可以提高处理的速度.
之前2000+条数据只在一台机器上执行需要20+秒才能完成任务，分片后，有两台机器可以共同完成2000+条数据，每台机器处理1000+条数据，这样的话只需要10+秒就能完成任务
3.3 案例改造成任务分片
Mapper增加查询方法
@Mapper public interface UserMobilePlanMapper @Select("select * from t_user_mobile_plan where mod(id,#shardingTotal)=#shardingIndex") List<UserMobilePlan> selectByMod(@Param("shardingIndex") Integer shardingIndex,@Param("shardingTotal")Integer shardingTotal); @Select("select * from t_user_mobile_plan") List<UserMobilePlan> selectAll();
任务类方法
@XxlJob("sendMsgShardingHandler")
public void sendMsgShardingHandler() throws Exception
System.out.println("任务开始时间:"+new Date());
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
List<UserMobilePlan> userMobilePlans = null;
if(shardTotal==1)
//如果没有分片就直接查询所有数据
userMobilePlans = userMobilePlanMapper.selectAll();
else
userMobilePlans = userMobilePlanMapper.selectByMod(shardIndex,shardTotal);
System.out.println("处理任务数量:"+userMobilePlans.size());
Long startTime = System.currentTimeMillis();
userMobilePlans.forEach(item->
try
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
catch (InterruptedException e)
e.printStackTrace();
);
System.out.println("任务结束时间:"+new Date());
System.out.println("任务耗时:"+(System.currentTimeMillis()-startTime)+"毫秒");
任务设置
分布式任务调度平台XXL-JOB快速搭建教程
1. XXL-JOB简介
XXL-JOB是一个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。它的有两个核心模块，一个模块叫做调度中心，另外一个模块叫做执行器，它把任务调度和任务执行分成两个部分。这样调度模块只需要负责任务的调度属性，触发调度信号。执行模块只需要接收调度信号，去执行具体的业务逻辑，两者可以各自的进行扩容和缩容。图1是一张来自官方的架构图。
2. XXL-JOB搭建
既然是一个分布式调度平台，肯定会有一个调度中心，当然执行器（被调度者）也是必不可少的，可以参考架构图。所以，使用xxl-job搭建一个demo，也必须有两个端，下面本文分别从准备工作、搭建“调度中心”、搭建“执行器”三个部分进行说明。
2.1 准备工作
2.1.1 下载源码
源码地址：https://github.com/xuxueli/xxl-job
我使用的源码是2.2.0版本，这是目前最新的release版本。
源码包含了文档（数据库初始化脚本、官方文档、架构图等）、调度中心源码、核心core、各个版本的执行器源码。如图2所示：
2.1.2 数据库准备
数据库脚本在doc路径下，将其执行之后可以创建一个数据库，如图3所示：
2.2 搭建调度中心
2.2.1 配置调度中心
将数据库连接信息和报警信息配置成自己的，配置文件如下：
### web
server.port=8080
server.servlet.context-path=/xxl-job-admin
### actuator
management.server.servlet.context-path=/actuator
management.health.mail.enabled=false
### resources
spring.mvc.servlet.load-on-startup=0
spring.mvc.static-path-pattern=/static/**
spring.resources.static-locations=classpath:/static/
### freemarker
spring.freemarker.templateLoaderPath=classpath:/templates/
spring.freemarker.suffix=.ftl
spring.freemarker.charset=UTF-8
spring.freemarker.request-context-attribute=request
spring.freemarker.settings.number_format=0.##########
### mybatis
mybatis.mapper-locations=classpath:/mybatis-mapper/*Mapper.xml
#mybatis.type-aliases-package=com.xxl.job.admin.core.model
### xxl-job, datasource
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=123456
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
### datasource-pool
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=30
spring.datasource.hikari.auto-commit=true
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
spring.datasource.hikari.pool-name=HikariCP
spring.datasource.hikari.max-lifetime=900000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=10000
spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1
### xxl-job, email
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
### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=
### xxl-job, i18n (default is zh_CN, and you can choose "zh_CN", "zh_TC" and "en")
xxl.job.i18n=zh_CN
## xxl-job, triggerpool max size
xxl.job.triggerpool.fast.max=200
xxl.job.triggerpool.slow.max=100
### xxl-job, log retention days
xxl.job.logretentiondays=30
2.2.2 启动调度中心
在IDEA里面直接运行，如果使用的是macOS系统的话，可能会出现错误：Failed to create parent directories for [/data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log]，如图4所示：
解决办法是：将logback.xml中的“/data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log”改为“./data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log”，如图5所示。后续在测试运行的时候，执行器端会抛出类似异常，用同样的方式可以解决。
启动之后浏览器访问http://localhost:8080/xxl-job-admin，使用默认的用户名（admin）和密码（123456）登陆之后，可以看到如图6所示页面：
2.3 搭建“执行器”
2.3.1 新建执行器项目
使用IDEA新建一个Spring Boot项目：xxl-job-executor
2.3.2 添加相关依赖和配置执行器
Maven依赖：
<dependency>
<groupId>com.xuxueli</groupId>
<artifactId>xxl-job-core</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
主要需要配置xxl-job的调度中心地址信息、xxl-job执行器相关信息。配置文件如下：
# web port
server.port=8081
# no web
#spring.main.web-environment=false
# log config
logging.config=classpath:logback.xml
### xxl-job admin address list, such as "http://address" or "http://address01,http://address02"
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=
### xxl-job executor appname
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-test
### xxl-job executor registry-address: default use address to registry , otherwise use ip:port if address is null
xxl.job.executor.address=
### xxl-job executor server-info
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
### xxl-job executor log-path
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
### xxl-job executor log-retention-days
xxl.job.executor.logretentiondays=30
还要创建一个XxlJobConfig.java配置执行器。代码如下：
@Configuration
public class XxlJobConfig {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);
@Value("${xxl.job.admin.addresses}")
private String adminAddresses;
@Value("${xxl.job.accessToken}")
private String accessToken;
@Value("${xxl.job.executor.appname}")
private String appname;
@Value("${xxl.job.executor.address}")
private String address;
@Value("${xxl.job.executor.ip}")
private String ip;
@Value("${xxl.job.executor.port}")
private int port;
@Value("${xxl.job.executor.logpath}")
private String logPath;
@Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
private int logRetentionDays;
@Bean
public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
xxlJobSpringExecutor.setAddress(address);
xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
return xxlJobSpringExecutor;
}
}
当然还要添加logback.xml文件。
2.3.3 编写执行器
- 在Spring Bean实例中，开发Job方法，方式格式要求为 "public ReturnT
execute(String param)" - 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。之前的2.1.0版本中不支持在方法上面添加注解，需要在类上面添加@JobHandler注解，并继承IJobHandler。
- 执行日志：需要通过 "XxlJobLogger.log" 打印执行日志；
代码如下：
@Component
public class TestXxlJobHandler {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TestXxlJobHandler.class);
/**
* 1、简单任务示例（Bean模式）
*/
@XxlJob("testJobHandler")
public ReturnT<String> demoJobHandler(String param) throws Exception {
System.out.println(new Date() + "Test Xxl-Job~");
return ReturnT.SUCCESS;
}
}
完成之后的整个代码结构如图8所示：
3. 测试
在本机运行调度中心和执行器。
3.1 新增执行器
在调度中心新增一个测试执行器，AppName为xxl-job-executor-test，名称为测试执行器，注册方式选择自行注册即可，如图9所示：
3.2 新增任务
3.2.1 新增任务
新增一个任务，名称与代码中名称一致，配置为每2分钟执行一次，路由策略为一致性HASH，运行模式为BEAN，阻塞处理策略为单机串行，配置如图10所示：
3.2.2 配置属性
详细配置属性可以参考：
● 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；
● 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；
● Cron：触发任务执行的Cron表达式；
● 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；
● 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；
● 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。
● 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；
● 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；
● 负责人：任务的负责人；
● 执行参数：任务执行所需的参数；
3.3 启动任务测试
启动调度任务，如图11所示：
可以查看日志或者控制台信息，运行结果满意，如图12所示：
在控制台运行报表界面也可以看到调度和执行情况，如图13所示。图中那一次调度失败是由于执行器重启，造成了调度中心调度任务的时候发现调度地址为空，所以执行失败。
参考文档：官方中文文档
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