xueli.xue 416c7489c8 修复一处queue.poll导致的cpu占满的问题 (该问题在v1.4版本于7月份已经修复, v1.3版本仍然遗留该问题,现在同步修复掉, 推荐更新最新版本保证逻辑实时稳定) | 8 éve | |
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db | 8 éve | |
doc | 8 éve | |
xxl-job-admin | 8 éve | |
xxl-job-core | 8 éve | |
xxl-job-executor-example | 8 éve | |
.gitignore | 8 éve | |
LICENSE | 9 éve | |
README.md | 8 éve | |
pom.xml | 8 éve |
XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架,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。
源码地址
博客地址
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REALEASE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。
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V1.3)。自2016-01-21接入至2016-05-20为止进行统计,该系统已调度40000余次,表现优异。新接入应用推荐使用最新版本V1.3,因为经过两个大版本的更新,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提升,核心功能更加稳定高效。
至今,XXL-JOB已接入多家公司的线上产品线,接入场景如电商业务,O2O业务和大数据作业等,截止2016-05-20为止,XXL-JOB已接入的公司包括不限于:
- 1、大众点评;
- 2、山东学而网络科技有限公司;
- 3、安徽慧通互联科技有限公司;
- 4、人人聚财金服;
- 5、上海棠棣信息科技股份有限公司
- ……
欢迎大家的关注和使用,XXL-JOB也将拥抱变化,持续发展。
更多接入公司,欢迎在https://github.com/xuxueli/xxl-job/issues/1 登记。
XXL-JOB托管在Github上,如有问题可在ISSUES上提问,也可以加入技术交流群(仅作技术交流):367260654 。
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、简单且动态的维管理调度信息,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;
支持接收“调度中心”的执行请求、终止请求和日志请求等。
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;
XXL-JOB的调度中心基于Quartz实现,弥补了quartz的上述不足之处。
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。
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。
默认线程池中线程的数量为10个,避免单线程因阻塞而引起任务调度延迟。
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。
调度模块的“调度中心”作为Web服务单独部署,除此之外,内部嵌入jetty服务器提供日志回调服务。
“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”,如下图所示。
如下图所示,任务“执行器地址”支持配置多个,用逗号分隔,如“127.0.0.1:9998,127.0.0.1:9999”。如果任务配置多个执行器地址,当调度中心每次发起调度请求时,会按照地址配置的顺序依次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。
调度成功后,可在日志监控界面查看执行日志;
调度日志显示,任务配置的地址“227.0.0.1:9999,127.0.0.1:9999”,首先对第一个执行器地址“227.0.0.1:9999”进行心跳检测,心跳失败因此跳过;然后对第二个执行器地址“127.0.0.1:9999”进行心跳检测,心跳检测成功,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。
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:
- A、任务信息:包括“执行器地址”、“JobHandler”和“执行参数”等属性,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;
- B、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。
- C、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;
开发步骤: - 1、开发一个继承“IJobHandler”的实现类,任务逻辑写在execute方法中; - 2、将任务类装配到Spring中,例如加 “@Service” 注解; - 3、在任务类上加 “@JobHander” 注解,定义注解的name属性值; (步骤3中定义的name属性值,在配置Bean模式任务时会用到)
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“@JobHander(name="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。
开发步骤:GLUE模式任务的开发步骤比较简单,进入GLUE编辑界面,在Demo任务代码的execute方法中写入任务逻辑即可;可使用@Resource或@Autoward注解注入“执行器”项目中的Spring服务;
原理:每个Glue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。
执行器实际上是一个内嵌的Jetty服务器,默认端口9999。
在项目启动时,执行器会通过“@JobHander”识别Spring容器中“Bean模式任务”,以注解的name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。
XXL-JOB会为每次调度请求生成一个单独的日志文件,通过重写LOG4J的Appender实现如下图的数据1处,“调度中心”查看执行日志时将会加载对应的日志文件。
需要注意的是,“执行器”中日志Appender上配置的包名(如下图数据3处),需要覆盖到所有任务(Bean模式 + GLUE模式)的包名,否则覆盖不到的任务将不会生成日志文件。
单独日志文件存放的位置可在“执行器”的log.xml文件进行自定义,如上图中的数字2的位置所示,默认位置为项目磁盘根目录下“/logs/xxl-job/”;
目录格式为:/logs/xxl-job/ “格式化日期”/“数据库调度日志记录的主键ID . log”。
登陆截图:
任务列表:
任务配置截图:
在线开发任务GLUE代码,Wed IDE截图:
【于V1.1.x版本,XXL-JOB正式应用于我司,内部定制别名为 “Ferrari”,新接入应用推荐使用最新版本V1.3.x】
5、支持“串行执行”,并行执行;
说明:V1.2版本将系统架构按功能拆分为:
- 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;
- 执行模块(执行器):负责接收调度请求并执行任务逻辑;
- 通讯模块:负责调度模块和任务模块之间的信息通讯;
优点:
- 解耦:任务模块提供任务接口,调度模块维护调度信息,业务相互独立;
- 高扩展性;
- 稳定性;
4、【重要】“执行器”细分为:BEAN、GLUE两种开发模式,简介见下文:
“执行器” 模式简介:
- BEAN模式执行器:每个执行器都是Spring的一个Bean实例,XXL-JOB通过注解@JobHander识别和调度执行器;
-GLUE模式执行器:每个执行器对应一段代码,在线Web编辑和维护,动态编译生效,执行器负责加载GLUE代码和执行;