分布式任务调度系统：xxl-job

任务调度，通俗来说实际上就是“定时任务”，分布式任务调度系统，翻译一下就是“分布式环境下定时任务系统”。

xxl-job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。

gitee地址：https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job

中文文档地址：https://www.xuxueli.com/xxl-job/

文档就已经说得足够详细，接下来就我的使用体验上来说说使用方法和出现的问题（本篇文章基于2.2.0版本讲解，2.2.0和最新的2.3.0版本使用上有些差异，可以参考源代码中的example项目进行修改）。

一、为何选用xxl-job

需求：服务有两个实例，要求做一个定时任务，每隔一个小时更新一批数据。听起来挺简单的一个需求，但是要考虑的事情挺多

• 如何保证两个服务同时间只有一个实例在运行跑批程序
• 如果程序一个小时未执行完任务，那到了下一次跑批的时间，改如何处理下一次跑批请求
• 每次跑批是否需要随机选择一个实例运行跑批程序
• 如果任务失败了，该如何处理
• ......

如果我们自己来做这个事情，可能需要redis或者数据库锁以保证同时间只有一个实例运行跑批程序；同时，如果锁未释放，表示跑批程序未执行完毕，如果这时候又来了一个跑批请求，可以选择丢弃掉，也可以选择将其放入跑批队列，这时候可能需要一个消息队列，可以选择数据库或者redis作为存储；如果没有服务端协调处理跑批，那么每次跑批如何选择实例做跑批任务是比较困难的；如果跑批失败，可以选择重试或者不重试直接发送失败邮件通知，或者两者兼而有之。

上述解决方案是比较常用的第一时间能想到的解决方案，可以看到还是要做挺多开发任务的。现在有了xxl-job，这些工作都被它做掉了，使用者只需要关心跑批的业务逻辑即可。

二、运行xxl-job-admin

在当前时间2021-04-21时间点上，最新版本的xxl-job版本号是2.3.0，而公司使用的版本是2.2.0，所以这里我使用2.2.0为例进行说明。

首先下载完xxl-job的源代码，可以看到该项目是maven项目

├── doc
│   ├── db
│   ├── images
│   ├── XXL-JOB官方文档.md
│   ├── XXL-JOB架构图.pptx
│   └── XXL-JOB-English-Documentation.md
├── LICENSE
├── NOTICE
├── pom.xml
├── README.md
├── xxl-job-admin
│   ├── Dockerfile
│   ├── Dockerfile1
│   ├── pom.xml
│   ├── src
│   └── target
├── xxl-job-core
│   ├── pom.xml
│   ├── src
│   └── target
└── xxl-job-executor-samples
    ├── pom.xml
    ├── xxl-job-executor-sample-frameless
    ├── xxl-job-executor-sample-jboot
    ├── xxl-job-executor-sample-jfinal
    ├── xxl-job-executor-sample-nutz
    ├── xxl-job-executor-sample-spring
    └── xxl-job-executor-sample-springboot

包含着三个模块

• xxl-job-admin：xxl-job服务端
• xxl-job-core：xxl-job客户端依赖
• xxl-job-executor-samples：提供了一些使用样例

xxl-job-admin的安装很简单，推荐使用docker安装的方式

0.运行数据库脚本

xxl-job-admin运行依赖于数据库，先运行xxl-job/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql脚本，这个脚本创建了xxl_job数据库以及一些表，这是xxl-job-admin运行的基础。

1.下载docker镜像并运行

https://www.xuxueli.com/xxl-job/#其他：Docker 镜像方式搭建调度中心：

下载镜像

docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.2.0

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:{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:2.2.0

2.自己打包docker镜像

下载完xxl-job-admin源代码后，切换到2.2.0 的tag

git checkout 2.2.0

然后切换到xxl-job-admin根目录，执行打包命令

mvn clean package

修改xxl-job-admin目录下的Dockerfile文件，添加PARAMS参数

ENV PARAMS="--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=passwod"

在Dockerfile所在目录执行以下打镜像命令

docker build . -t xxl-job-admin:v1

这样就打包好了镜像，创建容器的命令也很简单

docker run -p 8080:8080 -v /tmp:/data/applogs --name xxl-job-admin  -d xxl-job-admin:v1

运行成功后，浏览器输入http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin/ 链接，进入登录页，使用admin/123456账号密码即可登录成功。

三、xxl-job的基本概念

运行xxl-job之后，打开 http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin/ 链接，可以进入登录页，输入admin/123456登录成功后看到以下页面

1.用户管理

可以创建修改、删除用户并且可以授权可以管理哪些执行器

2.执行器管理

所谓的执行器，就是客户端，任务调度要执行器也就是客户端去执行具体的任务，执行器可以通过自动注册和手动注册两种方式注册到xxl-job-admin

3.任务管理

任务管理页面管理着所有调度任务，每个任务都属于某个执行器，在这里可以对任务进行CRUD操作，接下来单独说下新建任务页面

四、新建任务

在任务管理页面点击新建会跳出该页面。

1.执行器

该任务属于哪个执行器，在新建任务前就要存在。

2.任务描述

略

3.路由策略

路由策略有很多，最经常使用的是第一个、轮询、随机策略

4.阻塞处理策略

单击串行表示队列阻塞，前一个未完成则先放到队列中；丢弃后续调度表示前一个任务未完成，如果新的调度任务又开启了，则丢弃新的任务调度。

我最经常使用的是丢弃后续调度这个阻塞处理策略，一般跑批都没有严格的实时性要求，多一次少一次都无妨。

5.Cron

参考linux下crontab的写法。

6.JobHandler

执行器执行的handler，需要和java客户端的jobName保持一致。

7.运行模式

这里有很多中运行模式，但是最经常使用的是BEAN模式，这种模式下可以指定JobHandler，其它模式下均不可以。

五、实战

需求：每隔一个小时执行一次任务，更新所有用户的信息

1.创建执行器

执行器也就是客户端，这里假设有个服务update-server作为执行器

则appName使用update-server，名称则使用更新服务，注册方式使用自动注册

2.新建任务

Cron，每个小时的零分零秒执行任务：0 0 * * * ?

运行模式：BEAN

JobHandler：UpdateUserHandler

阻塞处理策略：丢弃后续调度

3.客户端配置

也就是执行器的配置了

客户端一般是java客户端，如何使用呢，在 源代码中有个sample模块，可以参考里面的使用方法，比如我在springboot中的使用，就可以参考xxl-job-executor-sample-springboot 模块。

3.1 配置文件配置xxl-job-admin

配置文件格式如下：

xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
    accessToken:
    executor:
      appname: update-server
      logpath: ./logs
      logretentiondays: 30

如何读取配置文件可以参考我的另外一篇文章：SpringBoot自定义配置以及IDEA配置提示

3.2添加maven依赖

        <dependency>
            <groupId>com.xuxueli</groupId>
            <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
			<version>2.2.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-commons</artifactId>
            <version>2.1.2.RELEASE</version>
        </dependency>

3.3创建XxlJobSpringExecutor单例对象

@Configuration
@Slf4j
@AllArgsConstructor
public class XxlJobConfiguration {

    private InetUtils inetUtils;

    private Environment environment;

    private static final String PROFILE_DEV = "dev";

    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor myXxlJobExecutor(XxlJobProperty xxlJobProperty) {
        log.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(xxlJobProperty.getAdmin().getAddresses());
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(xxlJobProperty.getExecutor().getAppname());
        xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(xxlJobProperty.getAccessToken());
        xxlJobSpringExecutor.setLogPath(xxlJobProperty.getExecutor().getLogpath());
        xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(xxlJobProperty.getExecutor().getLogretentiondays());
        if(isDevEnv()){
            String ipAddress = inetUtils.findFirstNonLoopbackHostInfo().getIpAddress();
            xxlJobSpringExecutor.setIp(ipAddress);
            if(Objects.nonNull(xxlJobProperty.getExecutor().getPort())){
                xxlJobSpringExecutor.setPort(xxlJobProperty.getExecutor().getPort());
            }else{
                xxlJobSpringExecutor.setPort(9999);
            }
        }
        return xxlJobSpringExecutor;
    }

    private boolean isDevEnv() {
        String[] activeProfiles = environment.getActiveProfiles();
        return Arrays.asList(activeProfiles).contains(PROFILE_DEV);
    }
}

3.4 创建任务

这里的XxlJob注解中的value值要和xxl-job-admin中创建的Job名字保持一致

@Component
@Slf4j
public class CronTest {
    @XxlJob("UpdateUserHandler")
    public ReturnT<String> test(String param) throws Exception {
        log.info("Hlelo,world");
        XxlJobLogger.log("跑批结束，本次跑批共新增10条数据");
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}

4.测试

完成上述操作之后启动服务，如果没有报错信息，则到xxl-job-admin查看执行器注册情况

可以看到已经注册成功

在任务管理中执行一次任务调度

在客户端可以看到执行日志

同时，在xxl-job-admin端也能看到执行结果日志

六、xxl-job的不足之处

xxl-job在客户端会单独开一个接口给xxl-job-admin使用，默认是9999端口号，如果9999端口号被占用，端口号会依次+1重试。我认为这里单独开一个端口号是完全没有必要的，浪费执行器资源先不谈，开两个端口号感觉就挺扯，像是swagger ui集成到spring-boot程序中也没有单独开一个端口号啊。。

最重要的是多开一个端口号没问题，问题是这个端口号都是9999，这里假设几个场景，看看怎么做

1. 所有服务都使用了xxl-job，部署在同一个ECS机器上。每个服务都想占用默认的9999端口号，第一个占用成功了，第二个端口号10000，第三个依次增加1。。。。在这个场景下没问题，每个java程序共享ECS资源，可以探知端口号占用情况，无端口号冲突。
2. 所有服务都使用了xxl-job，都使用docker部署，部署在同一个ECS机器上。这时候就不好办了，运行在docker中的java程序无法知道其他docker中的java程序运行情况，因为docker把环境隔离了，只能由docker开放指定端口号和容器内运行的java程序端口号映射。这就极大增加了运维成本。

我认为正确的做法就是复用原来的端口号，这样一个端口号就能解决问题。

实际上已经有人提了PR：改造在SpringBoot环境下，直接使用SpringBoot端口 但是迟迟没有被合并，实际上这个开源项目下的issue已经多达五百多个，PR数量也已经近四十个，其实这个项目还是有人继续维护的，最近的2.3.0版本release在两个月以前，但是这么多issue和pr都没人管，说明作者实际上不关心使用者的感受，只能这么认为了。

如果想定制化某些功能，那就去修改源代码吧，God bless you~

分布式任务调度系统：xxl-job

原文：https://www.cnblogs.com/kuangdaoyizhimei/p/14685276.html