分布式任务调度平台XXL-JOB

By | 2018年11月20日
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一、简介

1.1 概述

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。

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、启动/停止任务,以及终止运行中任务,即时生效;
  • 3、调度中心HA(中心式):调度采用中心式设计,“调度中心”基于集群Quartz实现并支持集群部署,可保证调度中心HA;
  • 4、执行器HA(分布式):任务分布式执行,任务”执行器”支持集群部署,可保证任务执行HA;
  • 5、注册中心: 执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行。同时,也支持手动录入执行器地址;
  • 6、弹性扩容缩容:一旦有新执行器机器上线或者下线,下次调度时将会重新分配任务;
  • 7、路由策略:执行器集群部署时提供丰富的路由策略,包括:第一个、最后一个、轮询、随机、一致性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等;
  • 8、故障转移:任务路由策略选择”故障转移”情况下,如果执行器集群中某一台机器故障,将会自动Failover切换到一台正常的执行器发送调度请求。
  • 9、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,策略包括:单机串行(默认)、丢弃后续调度、覆盖之前调度;
  • 10、任务超时控制: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;
  • 11、任务失败重试: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;其中分片任务支持分片粒度的失败重试;
  • 12、任务失败告警;默认提供邮件方式失败告警,同时预留扩展接口,可方面的扩展短信、钉钉等告警方式;
  • 13、分片广播任务:执行器集群部署时,任务路由策略选择”分片广播”情况下,一次任务调度将会广播触发集群中所有执行器执行一次任务,可根据分片参数开发分片任务;
  • 14、动态分片:分片广播任务以执行器为维度进行分片,支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量,协同进行业务处理;在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。
  • 15、事件触发:除了”Cron方式”和”任务依赖方式”触发任务执行之外,支持基于事件的触发任务方式。调度中心提供触发任务单次执行的API服务,可根据业务事件灵活触发。
  • 16、任务进度监控:支持实时监控任务进度;
  • 17、Rolling实时日志:支持在线查看调度结果,并且支持以Rolling方式实时查看执行器输出的完整的执行日志;
  • 18、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。支持30个版本的历史版本回溯。
  • 19、脚本任务:支持以GLUE模式开发和运行脚本任务,包括Shell、Python、NodeJS、PHP、PowerShell等类型脚本;
  • 20、命令行任务:原生提供通用命令行任务Handler(Bean任务,”CommandJobHandler”);业务方只需要提供命令行即可;
  • 21、任务依赖:支持配置子任务依赖,当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔;
  • 22、一致性:“调度中心”通过DB锁保证集群分布式调度的一致性, 一次任务调度只会触发一次执行;
  • 23、自定义任务参数:支持在线配置调度任务入参,即时生效;
  • 24、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;
  • 25、数据加密:调度中心和执行器之间的通讯进行数据加密,提升调度信息安全性;
  • 26、邮件报警:任务失败时支持邮件报警,支持配置多邮件地址群发报警邮件;
  • 27、推送maven中央仓库: 将会把最新稳定版推送到maven中央仓库, 方便用户接入和使用;
  • 28、运行报表:支持实时查看运行数据,如任务数量、调度次数、执行器数量等;以及调度报表,如调度日期分布图,调度成功分布图等;
  • 29、全异步:任务调度流程全异步化设计实现,如异步调度、异步运行、异步回调等,有效对密集调度进行流量削峰,理论上支持任意时长任务的运行;
  • 30、跨平台:原生提供通用HTTP任务Handler(Bean任务,”HttpJobHandler”);业务方只需要提供HTTP链接即可,不限制语言、平台;
  • 31、国际化:调度中心支持国际化设置,提供中文、英文两种可选语言,默认为中文;
  • 32、容器化:提供官方docker镜像,并实时更新推送dockerhub,进一步实现产品开箱即用;

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RELEASE了第一个大版本V1.0, 随后我将之发布到OSCHINA,XXL-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。

于2017-05-13,在上海举办的 “第62期开源中国源创会” 的 “放码过来” 环节,我登台对XXL-JOB做了演讲,台下五百位在场观众反响热烈(图文回顾 )。

于2017-10-22,又拍云 Open Talk 联合 Spring Cloud 中国社区举办的 “进击的微服务实战派上海站“,我登台对XXL-JOB做了演讲,现场观众反响热烈并在会后与XXL-JOB用户热烈讨论交流。

于2017-12-11,XXL-JOB有幸参会《InfoQ ArchSummit全球架构师峰会》,并被拍拍贷架构总监”杨波老师”在专题 “微服务原理、基础架构和开源实践” 中现场介绍。

于2017-12-18,XXL-JOB参与”2017年度最受欢迎中国开源软件“评比,在当时已录入的约九千个国产开源项目中角逐,最终进入了前30强。

于2018-01-15,XXL-JOB参与”2017码云最火开源项目“评比,在当时已录入的约六千五百个码云项目中角逐,最终进去了前20强。

于2018-04-14,iTechPlus在上海举办的 “2018互联网开发者大会“,我登台对XXL-JOB做了演讲,现场观众反响热烈并在会后与XXL-JOB用户热烈讨论交流。

于2018-05-27,在上海举办的 “第75期开源中国源创会” 的 “架构” 主题专场,我登台进行“基础架构与中间件图谱”主题演讲,台下上千位在场观众反响热烈(图文回顾 )。

我司大众点评目前已接入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)。 据最新统计, 自2016-01-21接入至2017-12-01期间,该系统已调度约100万次,表现优异。新接入应用推荐使用最新版本,因为经过数十个版本的更新,系统的任务模型、UI交互模型以及底层调度通讯模型都有了较大的优化和提升,核心功能更加稳定高效。

 ……

欢迎大家的关注和使用,XXL-JOB也将拥抱变化,持续发展。

1.4 下载

文档地址

源码仓库地址

源码仓库地址 Release Download
https://github.com/xuxueli/xxl-job Download
http://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job Download

中央仓库地址

<!-- http://repo1.maven.org/maven2/com/xuxueli/xxl-job-core/ -->
<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>${最新稳定版本}</version>
</dependency>

技术交流

1.5 环境

  • JDK:1.7+
  • Servlet/JSP Spec:3.1/2.3
  • Tomcat:8.5.x/Jetty9.2.x
  • Spring-boot:1.5.x/Spring4.x
  • Mysql:5.6+
  • Maven:3+

二、快速入门

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,正常情况下应该生成16张表。

“调度数据库初始化SQL脚本” 位置为:

/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql

调度中心支持集群部署,集群情况下各节点务必连接同一个mysql实例;

如果mysql做主从,调度中心集群节点务必强制走主库;

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:

xxl-job-admin:调度中心
xxl-job-core:公共依赖
xxl-job-executor: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-spring:Spring版本,通过Spring容器管理执行器,比较通用,推荐这种方式;
    :xxl-job-executor-sample-springboot:Springboot版本,通过Springboot管理执行器;
    :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;

2.3 配置部署“调度中心”

调度中心项目:xxl-job-admin
作用:统一管理任务调度平台上调度任务,负责触发调度执行,并且提供任务管理平台。

步骤一:调度中心配置:

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:

### 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?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8
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

### 登录账号
xxl.job.login.username=admin
xxl.job.login.password=123456

### 调度中心通讯TOKEN,非空时启用
xxl.job.accessToken=

### 调度中心国际化设置,默认为中文版本,值设置为“en”时切换为英文版本
xxl.job.i18n=

步骤二:部署项目:

如果已经正确进行上述配置,可将项目编译打包部署。 调度中心访问地址:http://localhost:8080/xxl-job-admin (该地址执行器将会使用到,作为回调地址),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。

步骤三: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;
  • 登陆账号配置保持一致;
  • 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。

其他:Docker 镜像方式搭建调度中心:

  • 下载镜像
// Docker地址:https://hub.docker.com/r/xuxueli/xxl-job-admin/
docker pull xuxueli/xxl-job-admin
  • 创建容器并运行
docker run -p 8080:8080 -v /tmp:/data/applogs --name xxl-job-admin  -d xuxueli/xxl-job-admin

/**
* 如需自定义 mysql 等配置,可通过 "PARAMS" 指定;
* 配置项参考文件:/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties
*/
docker run -e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl-job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8" -p 8080:8080 -v /tmp:/data/applogs --name xxl-job-admin  -d xuxueli/xxl-job-admin

2.4 配置部署“执行器项目”

“执行器”项目:xxl-job-executor-sample-spring (提供多种版本执行器供选择,现以Spring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。

步骤一:maven依赖

确认pom文件中引入了 “xxl-job-core” 的maven依赖;

步骤二: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-spring/src/main/resources/xxl-job-executor.properties

执行器配置,配置内容说明:

### xxl-job admin address list:调度中心部署跟地址: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"。
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin

### xxl-job executor address:执行器"AppName"和地址信息配置:AppName执行器心跳注册分组依据;地址信息用于"调度中心请求并触发任务"和"执行器注册"。执行器默认端口为9999,执行器IP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。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.appname=xxl-job-executor-sample
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999

### xxl-job, access token:执行器通讯TOKEN,非空时启用
xxl.job.accessToken=
    
### xxl-job log path:执行器运行日志文件存储的磁盘位置,需要对该路径拥有读写权限
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler/

### xxl-job log retention days:执行器Log文件定期清理功能,指定日志保存天数,日志文件过期自动删除。限制至少保持3天,否则功能不生效;
xxl.job.executor.logretentiondays=-1

步骤三:执行器组件配置

执行器组件,配置文件地址:

/xxl-job/xxl-job-executor-samples/xxl-job-executor-sample-spring/src/main/resources/applicationcontext-xxl-job.xml

执行器组件,配置内容说明:

<!-- 配置01、JobHandler 扫描路径:自动扫描容器中JobHandler -->
<context:component-scan base-package="com.xxl.job.executor.service.jobhandler" />

<!-- 配置02、执行器 -->
<bean id="xxlJobExecutor" class="com.xxl.job.core.executor.XxlJobExecutor" init-method="start" destroy-method="destroy" >
    <!-- 执行器注册中心地址[选填],为空则关闭自动注册 -->
    <property name="adminAddresses" value="${xxl.job.admin.addresses}" />
    <!-- 执行器AppName[选填],为空则关闭自动注册 -->
    <property name="appName" value="${xxl.job.executor.appname}" />
    <!-- 执行器IP[选填],为空则自动获取 -->
    <property name="ip" value="${xxl.job.executor.ip}" />
    <!-- 执行器端口号[选填],小于等于0则自动获取 -->
    <property name="port" value="${xxl.job.executor.port}" />
    <!-- 访问令牌[选填],非空则进行匹配校验 -->
    <property name="accessToken" value="${xxl.job.accessToken}" />
    <!-- 执行器日志路径[选填],为空则使用默认路径 -->
    <property name="logPath" value="${xxl.job.executor.logpath}" />
    <!-- 日志保存天数[选填],值大于3时生效 -->
    <property name="logRetentionDays" value="${xxl.job.executor.logretentiondays}" />
</bean>

步骤四: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-spring:项目编译打包成WAR包,并部署到tomcat中。
xxl-job-executor-sample-jfinal:同上
xxl-job-executor-sample-nutz:同上

至此“执行器”项目已经部署结束。

步骤五: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。

2.5 开发第一个任务“Hello World”

本示例以新建一个 “GLUE模式(Java)” 运行模式的任务为例。更多有关任务的详细配置,请查看“章节三:任务详解”。 ( “GLUE模式(Java)”的执行代码托管到调度中心在线维护,相比“Bean模式任务”需要在执行器项目开发部署上线,更加简便轻量)

前提:请确认“调度中心”和“执行器”项目已经成功部署并启动;

步骤一:新建任务:

登录调度中心,点击下图所示“新建任务”按钮,新建示例任务。然后,参考下面截图中任务的参数配置,点击保存。

步骤二:“GLUE模式(Java)” 任务开发:

请点击任务右侧 “GLUE” 按钮,进入 “GLUE编辑器开发界面” ,见下图。“GLUE模式(Java)” 运行模式的任务默认已经初始化了示例任务代码,即打印Hello World。 ( “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,详细介绍请查看第三章节)

步骤三:触发执行:

请点击任务右侧 “执行” 按钮,可手动触发一次任务执行(通常情况下,通过配置Cron表达式进行任务调度出发)。

步骤四:查看日志:

请点击任务右侧 “日志” 按钮,可前往任务日志界面查看任务日志。 在任务日志界面中,可查看该任务的历史调度记录以及每一次调度的任务调度信息、执行参数和执行信息。运行中的任务点击右侧的“执行日志”按钮,可进入日志控制台查看实时执行日志。

在日志控制台,可以Rolling方式实时查看任务在执行器一侧运行输出的日志信息,实时监控任务进度;

三、任务详解

配置属性详细说明:

- 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):最久为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,多个参数时用逗号分隔,任务执行时将会把多个参数转换成数组传入;

3.1 BEAN模式

任务逻辑以JobHandler的形式存在于“执行器”所在项目中,开发流程如下:

步骤一:执行器项目中,开发JobHandler:

 - 1、继承"IJobHandler":“com.xxl.job.core.handler.IJobHandler”;
 - 2、注册到Spring容器:添加“@Component”注解,被Spring容器扫描为Bean实例;
 - 3、注册到执行器工厂:添加“@JobHandler(value="自定义jobhandler名称")”注解,注解value值对应的是调度中心新建任务的JobHandler属性的值。
 - 4、执行日志:需要通过 "XxlJobLogger.log" 打印执行日志;
(可参考Sample示例执行器中的DemoJobHandler,见下图)

步骤二:调度中心,新建调度任务

参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 “BEAN模式”,JobHandler属性填写任务注解“@JobHandler”中定义的值;

原生内置Bean模式任务

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链接即可,不限制语言、平台;
  • 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;

3.2 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。开发流程如下:

步骤一:调度中心,新建调度任务:

参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 “GLUE模式(Java)”;

步骤二:开发任务代码:

选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发(也可以在IDE中开发完成后,复制粘贴到编辑中)。

版本回溯功能(支持30个版本的版本回溯):在GLUE任务的Web IDE界面,选择右上角下拉框“版本回溯”,会列出该GLUE的更新历史,选择相应版本即可显示该版本代码,保存后GLUE代码即回退到对应的历史版本;

3.3 GLUE模式(Shell)

步骤一:调度中心,新建调度任务

参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 “GLUE模式(Shell)”;

步骤二:开发任务代码:

选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发(也可以在IDE中开发完成后,复制粘贴到编辑中)。

该模式的任务实际上是一段 “shell” 脚本;

3.4 GLUE模式(Python)

步骤一:调度中心,新建调度任务

参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 “GLUE模式(Python)”;

步骤二:开发任务代码:

选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发(也可以在IDE中开发完成后,复制粘贴到编辑中)。

该模式的任务实际上是一段 “python” 脚本;

3.5 GLUE模式(NodeJS)

步骤一:调度中心,新建调度任务

参考上文“配置属性详细说明”对新建的任务进行参数配置,运行模式选中 “GLUE模式(NodeJS)”;

步骤二:开发任务代码:

选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发(也可以在IDE中开发完成后,复制粘贴到编辑中)。

该模式的任务实际上是一段 “nodejS” 脚本;

3.6 GLUE模式(PHP)

同上

3.7 GLUE模式(PowerShell)

同上

四、任务管理

4.0 配置执行器

点击进入”执行器管理”界面, 如下图: 

1、"调度中心OnLine:"右侧显示在线的"调度中心"列表, 任务执行结束后, 将会以failover的模式进行回调调度中心通知执行结果, 避免回调的单点风险;
2、"执行器列表" 中显示在线的执行器列表, 可通过"OnLine 机器"查看对应执行器的集群机器。

点击按钮 “+新增执行器” 弹框如下图, 可新增执行器配置:

执行器属性说明

AppName: 是每个执行器集群的唯一标示AppName, 执行器会周期性以AppName为对象进行自动注册。可通过该配置自动发现注册成功的执行器, 供任务调度时使用;
名称: 执行器的名称, 因为AppName限制字母数字等组成,可读性不强, 名称为了提高执行器的可读性;
排序: 执行器的排序, 系统中需要执行器的地方,如任务新增, 将会按照该排序读取可用的执行器列表;
注册方式:调度中心获取执行器地址的方式;
    自动注册:执行器自动进行执行器注册,调度中心通过底层注册表可以动态发现执行器机器地址;
    手动录入:人工手动录入执行器的地址信息,多地址逗号分隔,供调度中心使用;
机器地址:"注册方式"为"手动录入"时有效,支持人工维护执行器的地址信息;

4.1 新建任务

进入任务管理界面,点击“新增任务”按钮,在弹出的“新增任务”界面配置任务属性后保存即可。详情页参考章节 “三、任务详解”。

4.2 编辑任务

进入任务管理界面,选中指定任务。点击该任务右侧“编辑”按钮,在弹出的“编辑任务”界面更新任务属性后保存即可,可以修改设置的任务属性信息:

4.3 编辑GLUE代码

该操作仅针对GLUE任务。

选中指定任务,点击该任务右侧“GLUE”按钮,将会前往GLUE任务的Web IDE界面,在该界面支持对任务代码进行开发。可参考章节 “3.2 GLUE模式(Java)”。

4.4 启动/停止任务

可对任务进行“启动”和“停止”操作。 需要注意的是,此处的启动/停止仅针对任务的后续调度触发行为,不会影响到已经触发的调度任务,如需终止已经触发的调度任务,可查看“4.8 终止运行中的任务”

4.5 手动触发一次调度

点击“执行”按钮,可手动触发一次任务调度,不影响原有调度规则。

4.6 查看调度日志

点击“日志”按钮,可以查看任务历史调度日志。在历史调入日志界面可查看每次任务调度的调度结果、执行结果等,点击“执行日志”按钮可查看执行器完整日志。

调度时间:"调度中心"触发本次调度并向"执行器"发送任务执行信号的时间;
调度结果:"调度中心"触发本次调度的结果,200表示成功,500或其他表示失败;
调度备注:"调度中心"触发本次调度的日志信息;
执行器地址:本次任务执行的机器地址
运行模式:触发调度时任务的运行模式,运行模式可参考章节 "三、任务详解";
任务参数:本地任务执行的入参
执行时间:"执行器"中本次任务执行结束后回调的时间;
执行结果:"执行器"中本次任务执行的结果,200表示成功,500或其他表示失败;
执行备注:"执行器"中本次任务执行的日志信息;
操作:
    "执行日志"按钮:点击可查看本地任务执行的详细日志信息;详见“4.7 查看执行日志”;
    "终止任务"按钮:点击可终止本地调度对应执行器上本任务的执行线程,包括未执行的阻塞任务一并被终止;

4.7 查看执行日志

点击执行日志右侧的 “执行日志” 按钮,可跳转至执行日志界面,可以查看业务代码中打印的完整日志,如下图;

4.8 终止运行中的任务

仅针对执行中的任务。 在任务日志界面,点击右侧的“终止任务”按钮,将会向本次任务对应的执行器发送任务终止请求,将会终止掉本次任务,同时会清空掉整个任务执行队列。

任务终止时通过 “interrupt” 执行线程的方式实现, 将会触发 “InterruptedException” 异常。因此如果JobHandler内部catch到了该异常并消化掉的话, 任务终止功能将不可用。

因此, 如果遇到上述任务终止不可用的情况, 需要在JobHandler中应该针对 “InterruptedException” 异常进行特殊处理 (向上抛出) , 正确逻辑如下:

try{
    // TODO
} catch (Exception e) {
    if (e instanceof InterruptedException) {
        throw e;
    }
    logger.warn("{}", e);
}

而且,在JobHandler中开启子线程时,子线程也不可catch处理”InterruptedException”,应该主动向上抛出。

4.9 删除执行日志

在任务日志界面,选中执行器和任务之后,点击右侧的”删除”按钮将会出现”日志清理”弹框,弹框中支持选择不同类型的日志清理策略,选中后点击”确定”按钮即可进行日志清理操作; 

4.10 删除任务

点击删除按钮,可以删除对应任务。

五、总体设计

5.1 源码目录介绍

- /doc :文档资料
- /db :“调度数据库”建表脚本
- /xxl-job-admin :调度中心,项目源码
- /xxl-job-core :公共Jar依赖
- /xxl-job-executor-samples :执行器,Sample示例项目(大家可以在该项目上进行开发,也可以将现有项目改造生成执行器项目)

5.2 “调度数据库”配置

XXL-JOB调度模块基于Quartz集群实现,其“调度数据库”是在Quartz的11张集群mysql表基础上扩展而成。

XXL-JOB首先定制了Quartz原生表结构前缀(XXL_JOB_QRTZ_)。

然后,在此基础上新增了几张张扩展表,如下: – XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_GROUP:执行器信息表,维护任务执行器信息; – XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_REGISTRY:执行器注册表,维护在线的执行器和调度中心机器地址信息; – XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_INFO:调度扩展信息表: 用于保存XXL-JOB调度任务的扩展信息,如任务分组、任务名、机器地址、执行器、执行入参和报警邮件等等; – XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_LOG:调度日志表: 用于保存XXL-JOB任务调度的历史信息,如调度结果、执行结果、调度入参、调度机器和执行器等等; – XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_LOGGLUE:任务GLUE日志:用于保存GLUE更新历史,用于支持GLUE的版本回溯功能;

因此,XXL-JOB调度数据库共计用于16张数据库表。

5.3 架构设计

5.3.1 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;

5.3.2 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。

5.3.3 架构图

5.4 调度模块剖析

5.4.1 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;
  • 问题四:quartz底层以“抢占式”获取DB锁并由抢占成功节点负责运行任务,会导致节点负载悬殊非常大;而XXL-JOB通过执行器实现“协同分配式”运行任务,充分发挥集群优势,负载各节点均衡。

XXL-JOB弥补了quartz的上述不足之处。

5.4.2 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。

5.4.3 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。

# for cluster
org.quartz.jobStore.tablePrefix = XXL_JOB_QRTZ_
org.quartz.scheduler.instanceId: AUTO
org.quartz.jobStore.class: org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
org.quartz.jobStore.isClustered: true
org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval: 1000

5.4.4 调度线程池

调度采用线程池方式实现,避免单线程因阻塞而引起任务调度延迟。

org.quartz.threadPool.class: org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.threadCount: 50
org.quartz.threadPool.threadPriority: 5
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread: true

5.4.5 @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。

5.4.6 misfire

错过了触发时间,处理规则。 可能原因:服务重启;调度线程被QuartzJobBean阻塞,线程被耗尽;某个任务启用了@DisallowConcurrentExecution,上次调度持续阻塞,下次调度被错过;

quartz.properties中关于misfire的阀值配置如下,单位毫秒:

org.quartz.jobStore.misfireThreshold: 60000

Misfire规则: withMisfireHandlingInstructionDoNothing:不触发立即执行,等待下次调度; withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires:以错过的第一个频率时间立刻开始执行; withMisfireHandlingInstructionFireAndProceed:以当前时间为触发频率立刻触发一次执行;

XXL-JOB默认misfire规则为:withMisfireHandlingInstructionDoNothing

CronScheduleBuilder cronScheduleBuilder = CronScheduleBuilder.cronSchedule(jobInfo.getJobCron()).withMisfireHandlingInstructionDoNothing();
CronTrigger cronTrigger = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity(triggerKey).withSchedule(cronScheduleBuilder).build();

5.4.7 日志回调服务

调度模块的“调度中心”作为Web服务部署时,一方面承担调度中心功能,另一方面也为执行器提供API服务。

调度中心提供的”日志回调服务API服务”代码位置如下:

xxl-job-admin#com.xxl.job.admin.controller.JobApiController.callback

“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”:

5.4.8 任务HA(Failover)

执行器如若集群部署,调度中心将会感知到在线的所有执行器,如“127.0.0.1:9997, 127.0.0.1:9998, 127.0.0.1:9999”。

当任务”路由策略”选择”故障转移(FAILOVER)”时,当调度中心每次发起调度请求时,会按照顺序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并发送调度请求。

调度成功后,可在日志监控界面查看“调度备注”,如下; 

“调度备注”可以看出本地调度运行轨迹,执行器的”注册方式”、”地址列表”和任务的”路由策略”。”故障转移(FAILOVER)”路由策略下,调度中心首先对第一个地址进行心跳检测,心跳失败因此自动跳过,第二个依然心跳检测失败…… 直至心跳检测第三个地址“127.0.0.1:9999”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。

5.4.9 调度日志

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:

  • 任务信息:包括“执行器地址”、“JobHandler”和“执行参数”等属性,点击任务ID按钮可查看,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;
  • 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。
  • 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;

调度日志,针对单次调度,属性说明如下:

  • 执行器地址:任务执行的机器地址;
  • JobHandler:Bean模式表示任务执行的JobHandler名称;
  • 任务参数:任务执行的入参;
  • 调度时间:调度中心,发起调度的时间;
  • 调度结果:调度中心,发起调度的结果,SUCCESS或FAIL;
  • 调度备注:调度中心,发起调度的备注信息,如地址心跳检测日志等;
  • 执行时间:执行器,任务执行结束后回调的时间;
  • 执行结果:执行器,任务执行的结果,SUCCESS或FAIL;
  • 执行备注:执行器,任务执行的备注信息,如异常日志等;
  • 执行日志:任务执行过程中,业务代码中打印的完整执行日志,见“4.7 查看执行日志”;

5.4.10 任务依赖

原理:XXL-JOB中每个任务都对应有一个任务ID,同时,每个任务支持设置属性“子任务ID”,因此,通过“任务ID”可以匹配任务依赖关系。

当父任务执行结束并且执行成功时,将会根据“子任务ID”匹配子任务依赖,如果匹配到子任务,将会主动触发一次子任务的执行。

在任务日志界面,点击任务的“执行备注”的“查看”按钮,可以看到匹配子任务以及触发子任务执行的日志信息,如无信息则表示未触发子任务执行,可参考下图。

5.4.11 全异步化 & 轻量级

  • 全异步化设计:XXL-JOB系统中业务逻辑在远程执行器执行,触发流程全异步化设计。相比直接在quartz的QuartzJobBean中执行业务逻辑,极大的降低了调度线程占用时间;
    • 异步调度:调度中心每次任务触发时仅发送一次调度请求,该调度请求首先推送“异步调度队列”,然后异步推送给远程执行器
    • 异步执行:执行器会将请求存入“异步执行队列”并且立即响应调度中心,异步运行。
  • 轻量级设计:XXL-JOB调度中心中每个JOB逻辑非常 “轻”,在全异步化的基础上,单个JOB一次运行平均耗时基本在 “10ms” 之内(基本为一次请求的网络开销);因此,可以保证使用有限的线程支撑大量的JOB并发运行;

得益于上述两点优化,理论上默认配置下的调度中心,单机能够支撑 5000 任务并发运行稳定运行;

实际场景中,由于调度中心与执行器网络ping延迟不同、DB读写耗时不同、任务调度密集程度不同,会导致任务量上限会上下波动。

如若需要支撑更多的任务量,可以通过 “调大调度线程数” 、”降低调度中心与执行器ping延迟” 和 “提升机器配置” 几种方式优化。

5.5 任务 “运行模式” 剖析

5.5.1 “Bean模式” 任务

开发步骤:可参考 “章节三” ; 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“@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。

5.5.2 “GLUE模式(Java)” 任务

开发步骤:可参考 “章节三” ; 原理: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。

5.5.3 GLUE模式(Shell) + GLUE模式(Python) + GLUE模式(NodeJS)

开发步骤:可参考 “章节三” ; 原理:脚本任务的源码托管在调度中心,脚本逻辑在执行器运行。当触发脚本任务时,执行器会加载脚本源码在执行器机器上生成一份脚本文件,然后通过Java代码调用该脚本;并且实时将脚本输出日志写到任务日志文件中,从而在调度中心可以实时监控脚本运行情况;

目前支持的脚本类型如下:

- shell脚本:任务运行模式选择为 "GLUE模式(Shell)"时支持 "shell" 脚本任务;
- python脚本:任务运行模式选择为 "GLUE模式(Python)"时支持 "python" 脚本任务;
- nodejs脚本:务运行模式选择为 "GLUE模式(NodeJS)"时支持 "nodejs" 脚本任务;

脚本任务通过 Exit Code 判断任务执行结果,状态码可参考章节 “5.15 任务执行结果说明”;

5.5.4 执行器

执行器实际上是一个内嵌的Jetty服务器,默认端口9999(配置项:xxl.job.executor.port)。

在项目启动时,执行器会通过“@JobHandler”识别Spring容器中“Bean模式任务”,以注解的value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。

5.5.5 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,需要通过 “XxlJobLogger.log” 打印执行日志,“调度中心”查看执行日志时将会加载对应的日志文件。

(历史版本通过重写LOG4J的Appender实现,存在依赖限制,该方式在新版本已经被抛弃)

日志文件存放的位置可在“执行器”配置文件进行自定义,默认目录格式为:/data/applogs/xxl-job/jobhandler/“格式化日期”/“数据库调度日志记录的主键ID.log”。

在JobHandler中开启子线程时,子线程将会将会把日志打印在父线程即JobHandler的执行日志中,方便日志追踪。

5.6 通讯模块剖析

5.6.1 一次完整的任务调度通讯流程

- 1、“调度中心”向“执行器”发送http调度请求: “执行器”中接收请求的服务,实际上是一台内嵌jetty服务器,默认端口9999;
- 2、“执行器”执行任务逻辑;
- 3、“执行器”http回调“调度中心”调度结果: “调度中心”中接收回调的服务,是针对执行器开放一套API服务;

5.6.2 通讯数据加密

调度中心向执行器发送的调度请求时使用RequestModel和ResponseModel两个对象封装调度请求参数和响应数据, 在进行通讯之前底层会将上述两个对象对象序列化,并进行数据协议以及时间戳检验,从而达到数据加密的功能;

5.7 任务注册, 任务自动发现

自v1.5版本之后, 任务取消了”任务执行机器”属性, 改为通过任务注册和自动发现的方式, 动态获取远程执行器地址并执行。

AppName: 每个执行器机器集群的唯一标示, 任务注册以 "执行器" 为最小粒度进行注册; 每个任务通过其绑定的执行器可感知对应的执行器机器列表;
注册表: 见"XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_REGISTRY"表, "执行器" 在进行任务注册时将会周期性维护一条注册记录,即机器地址和AppName的绑定关系; "调度中心" 从而可以动态感知每个AppName在线的机器列表;
执行器注册: 任务注册Beat周期默认30s; 执行器以一倍Beat进行执行器注册, 调度中心以一倍Beat进行动态任务发现; 注册信息的失效时间被三倍Beat; 
执行器注册摘除:执行器销毁时,将会主动上报调度中心并摘除对应的执行器机器信息,提高心跳注册的实时性;

为保证系统”轻量级”并且降低学习部署成本,没有采用Zookeeper作为注册中心,采用DB方式进行任务注册发现;

5.8 任务执行结果

自v1.6.2之后,任务执行结果通过 “IJobHandler” 的返回值 “ReturnT” 进行判断; 当返回值符合 “ReturnT.code == ReturnT.SUCCESS_CODE” 时表示任务执行成功,否则表示任务执行失败,而且可以通过 “ReturnT.msg” 回调错误信息给调度中心; 从而,在任务逻辑中可以方便的控制任务执行结果;

5.9 分片广播 & 动态分片

执行器集群部署时,任务路由策略选择”分片广播”情况下,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;

“分片广播” 以执行器为维度进行分片,支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量,协同进行业务处理;在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。

“分片广播” 和普通任务开发流程一致,不同之处在于可以可以获取分片参数,获取分片参数进行分片业务处理。

  • Java语言任务获取分片参数方式:BEAN、GLUE模式(Java)
// 可参考Sample示例执行器中的示例任务"ShardingJobHandler"了解试用 
ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();
  • 脚本语言任务获取分片参数方式:GLUE模式(Shell)、GLUE模式(Python)、GLUE模式(Nodejs)
// 脚本任务入参固定为三个,依次为:任务传参、分片序号、分片总数。以Shell模式任务为例,获取分片参数代码如下
echo "分片序号 index = $2"
echo "分片总数 total = $3"

分片参数属性说明:

index:当前分片序号(从0开始),执行器集群列表中当前执行器的序号;
total:总分片数,执行器集群的总机器数量;

该特性适用场景如:

  • 1、分片任务场景:10个执行器的集群来处理10w条数据,每台机器只需要处理1w条数据,耗时降低10倍;
  • 2、广播任务场景:广播执行器机器运行shell脚本、广播集群节点进行缓存更新等

5.10 访问令牌(AccessToken)

为提升系统安全性,调度中心和执行器进行安全性校验,双方AccessToken匹配才允许通讯;

调度中心和执行器,可通过配置项 “xxl.job.accessToken” 进行AccessToken的设置。

调度中心和执行器,如果需要正常通讯,只有两种设置;

  • 设置一:调度中心和执行器,均不设置AccessToken;关闭安全性校验;
  • 设置二:调度中心和执行器,设置了相同的AccessToken;

5.11 调度中心API服务

调度中心提供了API服务,主要分为两种类型:

5.11.1 提供给执行器的API服务:

1、任务结果回调服务;
2、执行器注册服务;
3、执行器注册摘除服务;
4、触发任务单次执行服务,支持任务根据业务事件触发;

API服务位置:com.xxl.job.core.biz.AdminBiz.java
API服务请求参考代码:com.xxl.job.adminbiz.AdminBizTest.java

5.11.2 提供给业务的API服务:

1、任务列表查询;
2、任务新增;
3、任务更新;
4、任务删除;
5、任务启动;
6、任务停止;
7、任务触发;

API服务位置:com.xxl.job.admin.controller.JobInfoController.java
API服务请求参考代码:可参考任务界面操作的ajax请求。任何ajax接口均可配置成为API服务,只需在待启用的API服务上添加 “@PermessionLimit(limit = false)” 注解取消登陆态拦截即可;

5.12 执行器API服务

执行器提供了API服务,供调度中心选择使用,目前提供的API服务有:

1、心跳检测:调度中心使用
2、忙碌检测:调度中心使用
3、触发任务执行:调度中心使用;本地进行任务开发时,可使用该API服务模拟触发任务;
4、获取Rolling Log:调度中心使用
5、终止任务:调度中心使用

API服务位置:com.xxl.job.core.biz.ExecutorBiz
API服务请求参考代码:com.xxl.job.executor.ExecutorBizTest

5.13 故障转移 & 失败重试

一次完整任务流程包括”调度(调度中心) + 执行(执行器)”两个阶段。

  • “故障转移”发生在调度阶段,在执行器集群部署时,如果某一台执行器发生故障,该策略支持自动进行Failover切换到一台正常的执行器机器并且完成调度请求流程。
  • “失败重试”发生在”调度 + 执行”两个阶段,支持通过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;

5.14 执行器灰度上线

调度中心与业务解耦,只需部署一次后常年不需要维护。但是,执行器中托管运行着业务作业,作业上线和变更需要重启执行器,尤其是Bean模式任务。 执行器重启可能会中断运行中的任务。但是,XXL-JOB得益于自建执行器与自建注册中心,可以通过灰度上线的方式,避免因重启导致的任务中断的问题。

步骤如下:

  • 1、执行器改为手动注册,下线一半机器列表(A组),线上运行另一半机器列表(B组);
  • 2、等待A组机器任务运行结束并编译上线;执行器注册地址替换为A组;
  • 3、等待B组机器任务运行结束并编译上线;执行器注册地址替换为A组+B组; 操作结束;

5.15 任务执行结果说明

系统根据以下标准判断任务执行结果,可参考之。

Bean/Glue(Java) Glue(Shell) 等脚本任务
成功 IJobHandler.SUCCESS 0
失败 IJobHandler.FAIL -1(非0状态码)

5.16 任务超时控制

支持设置任务超时时间,任务运行超时的情况下,将会主动中断任务;

需要注意的是,任务超时中断时与任务终止机制(可查看“4.8 终止运行中的任务”)类似,也是通过 “interrupt” 中断任务,因此业务代码需要将 “InterruptedException” 外抛,否则功能不可用。

5.17 跨平台 & 跨语言

跨平台、跨语言主要体现在以下两个方面:

  • 1、提供Java、Python、PHP……等十来种任务模式,可参考章节 “5.5 任务 “运行模式” ”;理论上可扩展任意语言任务模式;
  • 2、提供基于HTTP的任务Handler(Bean任务,JobHandler=”HttpJobHandler”);业务方只需要提供HTTP链接即可,不限制语言、平台;

5.18 任务失败告警

默认提供邮件失败告警,可扩展短信、钉钉等方式,扩展代码位置为 “JobFailMonitorHelper.failAlarm”;

5.19 调度中心Docker镜像构建

可以通过以下命令快速构建调度中心,并启动运行;

mvn clean package
docker build -t xuxueli/xxl-job-admin ./xxl-job-admin
docker run --name xxl-job-admin -p 8080:8080 -d xuxueli/xxl-job-admin

5.20 避免任务重复执行

调度密集或者耗时任务可能会导致任务阻塞,集群情况下调度组件小概率情况下会重复触发; 针对上述情况,可以通过结合 “单机路由策略(如:第一台、一致性哈希)” + “阻塞策略(如:单机串行、丢弃后续调度)” 来规避,最终避免任务重复执行。

5.21 命令行任务

原生提供通用命令行任务Handler(Bean任务,”CommandJobHandler”);业务方只需要提供命令行即可; 如任务参数 “pwd” 将会执行命令并输出数据;

 

6.0 开源协议和版权

产品开源免费,并且将持续提供免费的社区技术支持。个人或企业内部可自由的接入和使用。

  • Licensed under the GNU General Public License (GPL) v3.
  • Copyright (c) 2015-present, xuxueli.
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