SpringTask实现的任务调度与XXL-job实现的分布式任务调度【XXL-Job工作原理】

分布式：在微服务架构下一个微服务实例具有多个实现，即集群模式。【分布式和微服务并不是一个概念，微服务强调的是将单个服务根据不同的业务逻辑进行拆分，而分布式强调的是针对具体的拆分的某个实例创建多个同样的服务以集群的方式存在。】
分布式任务调度：本质仍然是上面提到的任务调度，唯一不同的是此时针对的是一个服务实例的多个实现进行的调度。

分布式任务调度存在的问题以及解决方案

由于分布式将某个业务服务创建多个相同的服务，故在每一个服务中均存在相同的任务调度程序，此时在相同时刻多个服务中的任务调度程序均会执行，从而造成业务故障。如：电商系统定期发放优惠券，就可能重复发放优惠券，对公司造成损失，信用卡还款提醒就会重复执行多次，给用户造成烦恼，所以我们需要控制相同的任务在多个运行实例上只执行一次。

解决方案的出发点：控制相同的任务在多个运行实例上只执行一次。可以采用分布式锁、Zoopeeper选举的方式实现。

分布式锁：多个实例在任务执行前首先需要获取锁，如果获取失败那么就证明有其他服务已经在运行，如果获取成功那么证明没有服务在运行定时任务，那么就可以执行。

Zookeeper选举：利用ZooKeeper对Leader实例执行定时任务，执行定时任务的时候判断自己是否是Leader，如果不是则不执行，如果是则执行业务逻辑。

使用SpringTask实现单体服务的任务调度

添加Maven坐标。
启动类添加@EnableScheduling开启任务调度。
方法上添加@Scheduled注解，并设置cron表达式。

XXL-job分布式任务调度系统工作原理

XXL-job系统组成

在XXL-Job的设计思路中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。

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，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。

XXL-job工作原理

任务执行器根据配置的调度中心的地址，启动注册线程向调度中心的执行器管理发起自动注册。执行器管理中保存着注册执行器，后续会根据这个注册信息给执行器下发任务。

如果此时有需要执行的任务，任务管理模块会根据执行器管理中注册的执行器信息，向任务执行器下发任务。任务执行器中的任务执行服务接受到任务以后会将任务发送到待执行任务的队列中，队列中的任务会由执行线程JobHandler依次获取并且执行。这里会维护一个任务执行的线程池，池中就是一个个JobHandler线程，它们是执行任务的主力军。

JobHandler执行器基于线程池执行任务，并把执行结果放入执行结果队列中，同时会把执行日志写入任务日志文件中，以供日志查询。然后通知毁掉线程，告知任务执行完毕，回调线程会通知调度中心的监控运维模块，任务执行完毕。

用户可以在调度中心查看任务日志，其过程是通过发送日志查询请求给任务执行器中的日志服务，然后查询任务日志文件实现的。

使用XXL-job实现分布式任务调度

配置调度中心XXL-job

下载源码，解压并利用Maven编译。

在/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties文件中将数据库连接信息修改为自己的数据库。

启动调用中心192.168.200.130:8888/xxl-job-admin，并使用 “admin/123456”默认账号登陆。

登录调度中心创建执行器和任务

在pom文件中加入XXL-job依赖

    <dependency>
        <groupId>com.xuxueli</groupId>
        <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
        <version>2.3.0</version>
    </dependency>

在application.yml中设置参数配置

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://192.168.200.130:8888/xxl-job-admin
    executor:
      appname: xxl-job-executor-sample
      port: 9999

配置文件中的参数在创建配置类的时候需要使用到。

创建配置类并交给Spring容器的Bean进行管理

package com.heima.xxljob.config;

import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * xxl-job config
 *
 * @author xuxueli 2017-04-28
 */
@Configuration
public class XxlJobConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);

    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;

    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appname;

    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;


    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        return xxlJobSpringExecutor;
    }


}

创建任务代码并通过@XxlJob注解指定处理器

package com.heima.xxljob.job;

import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class HelloJob {

    //在创建任务的时候指定的处理器，可以按照指定的频率进行处理
    @XxlJob("demoJobHandler")    
    public void helloJob(){
        System.out.println("简单任务执行了。。。。");

    }
}

参考链接

扫盲篇-什么是分布式任务调度 - 知乎 (zhihu.com)

深度解析分布式任务调度及实现方案_分布式调度实现-CSDN博客

xxl-job工作原理解析 - 梨花压不压海棠 - 博客园 (cnblogs.com)

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_45863010/article/details/136716496 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1769430515200430080.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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