XXL-JOB中间件【实现分布式任务调度】

1：XXL-JOB介绍

2：搭建XXL-JOB

2.1：调度中心

2.2：执行器

2.3：执行任务

3：分片广播

1：XXL-JOB介绍

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。

官网：https://www.xuxueli.com/xxl-job/

文档：https://www.xuxueli.com/xxl-job

XXL-JOB主要有调度中心、执行器、任务：

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；

主要职责为执行器管理、任务管理、监控运维、日志管理等

任务执行器：

负责接收调度请求并执行任务逻辑；

只要职责是注册服务、任务执行服务（接收到任务后会放入线程池中的任务队列）、执行结果上报、日志服务等

任务：负责执行具体的业务处理。

调度中心与执行器之间的工作流程如下：

执行流程：

1.任务执行器根据配置的调度中心的地址，自动注册到调度中心

2.达到任务触发条件，调度中心下发任务

3.执行器基于线程池执行任务，并把执行结果放入内存队列中、把执行日志写入日志文件中

4.执行器消费内存队列中的执行结果，主动上报给调度中心

5.当用户在调度中心查看任务日志，调度中心请求任务执行器，任务执行器读取任务日志文件并返回日志详情

2：搭建XXL-JOB

2.1：调度中心

首先下载XXL-JOB

GitHub：GitHub - xuxueli/xxl-job: A distributed task scheduling framework.（分布式任务调度平台XXL-JOB）

码云：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。

项目使用2.3.1版本： https://github.com/xuxueli/xxl-job/releases/tag/2.3.1

也可从课程资料目录获取，解压xxl-job-2.3.1.zip

使用IDEA打开解压后的目录

xxl-job-admin：调度中心

xxl-job-core：公共依赖

xxl-job-executor-samples：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用）

：xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot管理执行器，推荐这种方式；

：xxl-job-executor-sample-frameless：无框架版本；

doc :文档资料，包含数据库脚本

在下发的虚拟机的MySQL中已经创建了xxl_job_2.3.1数据库

如下图：

账号和密码：admin/123456

如果无法使用虚拟机运行xxl-job可以在本机idea运行xxl-job调度中心。

2.2：执行器

下边配置执行器，执行器负责与调度中心通信接收调度中心发起的任务调度请求。

1、下边进入调度中心添加执行器

点击新增，填写执行器信息，appname是前边在nacos中配置xxl信息时指定的执行器的应用名。

添加成功：2：在你项目中需要使用任务调度的模块中添加相关依赖

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

3：在yaml配置文件中添加相关配置

xxl:
  job:
    admin: 
      addresses: http://192.168.101.65:8088/xxl-job-admin
    executor:
      appname: media-process-service
      address: 
      ip: 
      port: 9999
      logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandler
      logretentiondays: 30
    accessToken: default_token

注意配置中的appname这是执行器的应用名，port是执行器启动的端口，如果本地启动多个执行器注意端口不能重复。

4、配置xxl-job的执行器

将xxl-job示例工程下配置类拷贝到媒资管理的service工程下

拷贝至：自己项目需要用到任务调度的模块

到此完成媒资管理模块service工程配置xxl-job执行器，在xxl-job调度中心添加执行器，下边准备测试执行器与调度中心是否正常通信，因为接口工程依赖了service工程，所以启动媒资管理模块的接口工程。

启动后观察日志，出现下边的日志表示执行器在调度中心注册成功

同时观察调度中心中的执行器界面

在线机器地址处已显示1个执行器。

2.3：执行任务

下边编写任务，参考示例工程中任务类的编写方法，如下图：

下边在调度中心添加任务，进入任务管理

点击新增，填写任务信息

注意红色标记处：

调度类型：

固定速度指按固定的间隔定时调度。

Cron，通过Cron表达式实现更丰富的定时调度策略。

Cron表达式是一个字符串，通过它可以定义调度策略，格式如下：

{秒数} {分钟} {小时} {日期} {月份} {星期} {年份(可为空)}

xxl-job提供图形界面去配置：

一些例子如下：

30 10 1 * * ? 每天1点10分30秒触发

0/30 * * * * ? 每30秒触发一次

* 0/10 * * * ? 每10分钟触发一次

运行模式有BEAN和GLUE，bean模式较常用就是在项目工程中编写执行器的任务代码，GLUE是将任务代码编写在调度中心。

JobHandler即任务方法名，填写任务方法上边@XxlJob注解中的名称。

路由策略：当执行器集群部署时，调度中心向哪个执行器下发任务，这里选择第一个表示只向第一个执行器下发任务，路由策略的其它选项稍后在分片广播章节详细解释。

高级配置的其它配置项稍后在分片广播章节详细解释。

添加成功，启动任务

通过调度日志查看任务执行情况

下边启动媒资管理的service工程，启动执行器。

观察执行器方法的执行。

如果要停止任务需要在调度中心操作

任务跑一段时间注意清理日志

3：分片广播

掌握了xxl-job的基本使用，下边思考如何进行分布式任务处理呢？如下图，我们会启动多个执行器组成一个集群，去执行任务。

执行器在集群部署下调度中心有哪些路由策略呢？

查看xxl-job官方文档，阅读高级配置相关的内容：

高级配置：
    - 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；

    - 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，通过子任务可以实现一个任务执行完成去执行另一个任务。
    - 调度过期策略：
        - 忽略：调度过期后，忽略过期的任务，从当前时间开始重新计算下次触发时间；
        - 立即执行一次：调度过期后，立即执行一次，并从当前时间开始重新计算下次触发时间；
    - 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；
    - 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；

下边要重点说的是分片广播策略，分片是指是调度中心以执行器为维度进行分片，将集群中的执行器标上序号：0，1，2，3...，广播是指每次调度会向集群中的所有执行器发送任务调度，请求中携带分片参数。

如下图：

每个执行器收到调度请求同时接收分片参数。

xxl-job支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量，当有任务量增加可以部署更多的执行器到集群中，调度中心会动态修改分片的数量。

作业分片适用哪些场景呢？

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；

广播任务场景：广播执行器同时运行shell脚本、广播集群节点进行缓存更新等。

所以，广播分片方式不仅可以充分发挥每个执行器的能力，并且根据分片参数可以控制任务是否执行，最终灵活控制了执行器集群分布式处理任务。

使用说明：

"分片广播" 和普通任务开发流程一致，不同之处在于可以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"：

/**
 * 2、分片广播任务
 */
@XxlJob("shardingJobHandler")
public void shardingJobHandler() throws Exception {
    // 分片序号，从0开始
    int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
    // 分片总数
    int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
    ....

下边测试作业分片：

1、定义作业分片的任务方法

/**
  * 2、分片广播任务
  */
 @XxlJob("shardingJobHandler")
 public void shardingJobHandler() throws Exception {

  // 分片参数
  int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
  int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

log.info("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardIndex, shardTotal);
log.info("开始执行第"+shardIndex+"批任务");

 }

2、在调度中心添加任务

添加成功：

启动任务，观察日志

下边启动两个执行器实例，观察每个实例的执行情况

首先在nacos中配置media-service的本地优先配置：

#配置本地优先
spring:
 cloud:
  config:
    override-none: true

将media-service启动两个实例

两个实例的在启动时注意端口不能冲突：

实例1 在VM options处添加：-Dserver.port=63051 -Dxxl.job.executor.port=9998

实例2 在VM options处添加：-Dserver.port=63050 -Dxxl.job.executor.port=9999

例如：

启动两个实例

观察任务调度中心，稍等片刻执行器有两个

观察两个执行实例的日志：

另一实例的日志如下：

从日志可以看每个实例的分片序号不同。

如果其中一个执行器挂掉，只剩下一个执行器在工作，稍等片刻调用中心发现少了一个执行器将动态调整总分片数为1。

到此作业分片任务调试完成