xxl-job使用(小白也看得懂)

news2024/10/7 14:23:08

分布式任务调度

在微服务架构体系中，服务之间通过网络交互来完成业务处理的，在分布式架构下，一个服务往往会部署多个实例来运行我们的业务，如果在这种分布式系统环境下运行任务调度，我们称之为分布式任务调度。

在当体项目中我们直接使用异步任务就可以实现发布任务的效果，但是在微服务中，每个服务是独立的，任务和任务之间是无法协调的，所以我们需要使用xxl-job。

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。

xxl-job架构图

安装xxl-job

通过docker安装xxl-job

在云服务器中创建目录 /data/applogs，该目录用于挂载xxl-job-admin-applogs。设置对应的数据库信息，设置开机自启动，映射端口，并进行挂载。

1.在搭建之前我们需要先要在云服务器中准备好xxl-job的数据库xxl_job，并初始化数据库。

初始化数据库的sql脚本为:数据库初始化脚本

 2.拖取xxl-job的镜像。

docker pull xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

3.创建目录。

mkdir /data/applogs

 4.启动xxl-job的容器(在此之前需要开放对应的端口)。

docker run -d \
-e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://139.9.214.176:3306/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8 \
--spring.datasource.username=xxl_job \
--spring.datasource.password=12356" \
--restart=always \
-p 28080:8080 \
-v xxl-job-admin-applogs:/data/applogs \
--name xxl-job-admin \
xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0


docker run -d \
-e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://139.9.214.176:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=UTC \
--spring.datasource.username=xxl_job \
--spring.datasource.password=123456 \
--spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver" \
-p  28080:8080 \
-v xxl-job-admin-applogs:/data/applogs \
--name my-xxl-job-admin-2.3.0  \
-d xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

效果图为下:

输入定时任务的管理界面的地址为: 139.9.567.564:28080/xxl-job-admin（IP根据自己修改）

初始的账号: admin 密码:123456
效果图为下:

数据库中表的信息

  • xxl_job_lock：任务调度锁表；
  • xxl_job_group：执行器信息表，维护任务执行器信息；
  • xxl_job_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_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_log_report：调度日志报表：用户存储XXL-JOB任务调度日志的报表，调度中心报表功能页面会用到；
  • xxl_job_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；
  • xxl_job_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_user：系统用户表；

xxl-job的使用

使用方式：在服务中编写好执行器(也就是执行的方法)将其注册到xxl-job中，在xxl-job的控制面板中设置定时任务去调用执行器，最终实现定时任务。

xxl-job支持的路由策略非常丰富：

  • 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）：在线的机器按照顺序一次执行一个
  • 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； 

 xxl-job使用格式

引入对应的依赖

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

创建配置类XxlJobConfig用于配置必要信息

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
 */
@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:0}")
    private int port;

    @Value("${xxl.job.executor.logpath:}")
    private String logPath;

    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays:}")
    private int logRetentionDays;


//自动配置到ioc中
    @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;
    }


}

编写执行器JobHandler(例子)

import cn.hutool.core.util.RandomUtil;
import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 任务处理器
 */
@Component
public class JobHandler {

    private List<Integer> dataList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

    /**
     * 普通任务
     */
    @XxlJob("firstJob")
    public void firstJob() throws Exception {
        System.out.println("firstJob执行了.... " + LocalDateTime.now());
        for (Integer data : dataList) {
            System.out.println("data= {}" + data);
            Thread.sleep(RandomUtil.randomInt(100, 500));
        }
        System.out.println("firstJob执行结束了.... " + LocalDateTime.now());
    }
}

在@XxlJob中配置的属性就是执行器的名字。

进入任务调度中心发布定时任务，设置执行器的AppName也就是当前微服务的application.name

选择执行器，新建任务。

 在新建任务中JobHandler就是我们在微服务中编写的任务处理器的名称，该名称就是对应的@XxlJob中属性的值。

进行测试，点击执行一次，弹出窗口直接迪点击确认。

该测试处理器中，就是将属性dataList遍历一遍。

这是单个xxl-job的情况，接下来我吗们需要实现xxl-job集群的使用。

在Handler中编写一个处理器（通过取模的方式，让每个xxl-job都可以处理到任务，例如:三个集群，我们就以三取模，每个xxl-job就分别处理值为 0,1 ,2的任务）

import cn.hutool.core.util.RandomUtil;
import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 任务处理器
 */
@Component
public class JobHandler {

    private List<Integer> dataList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);

        /**
     * 分片式任务
     */
    @XxlJob("shardingJob")
    public void shardingJob() throws Exception {
        // 分片参数
        // 分片节点总数
        int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
        // 当前节点下标，从0开始
        int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();

        System.out.println("shardingJob执行了.... " + LocalDateTime.now());
        for (Integer data : dataList) {
            if (data % shardTotal == shardIndex) {
                System.out.println("data= {}"+ data);
                Thread.sleep(RandomUtil.randomInt(100, 500));
            }
        }
        System.out.println("shardingJob执行结束了.... " + LocalDateTime.now());
    }
}

在任务管理中添加一个新的任务

进行测试，两个xxl-job都参与了任务的处理。

 真正意义上实现了轮询的效果，而在路由策略的轮询的效果则是每一个xxl-job按顺序单独处理一次任务，这样任务还是没有达到负载均衡的效果。

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