1 xxl-job 快速入门

1.1 xxl-job是什么

xxl-job的功能可以联系Spring Task定时任务处理，其不同点在Spring Task不适于分布式中，而xxl-job适用于分布式系统中。

1.2 为什么需要xxl-job

一般在项目中实现定时任务主要有两种技术方案，分别是Spring Task和xxl-job，其中Spring Task适合单体项目，而xxl-job适合与分布式任务调度框架，更适合于在分布式项目中使用。

1.2.1 定时任务

在某一时间段，或者某一时间点定时处理某一任务。

1.2.2 分布式任务调度

分布式任务调度介绍：在微服务架构体系中，服务间通过网络交互来完成业务，在分布式框架下，一个服务需要部署多个实例来确保业务的可靠运行，在这种分布式环境下运行任务调度，称之为分布式任务调度。

1.2.3 分布式任务调度特点

特点	说明
并行任务调度	集群部署单个服务， 这样就可以使多台计算机共同去完成任务调度，将任务（方法）分割成若干分片，交由不同实例并行执行，以提高任务调度的处理效率
高可用	若某一个实例宕机，不影响其他实例来执行任务。
弹性扩容	当集群中增加实例就可以提高执行任务效率。
任务管理与监测	① 对系统中存在的所有定时任务进行统一管理与监测。②让开发人员能时刻了解任务执行情况，从而做出快速处理响应。

1.3 xxl-job简介

XXL-JOB：其是一个分布式调度平台，设计目的：开发迅速、学习简单、开箱即用。
官方网址：https://www.xuxueli.com/xxl-job/

官方架构图：

1.4 部署安装——基于docker

docker run \
-e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.150.101:3306/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8 \
--spring.datasource.username=root \
--spring.datasource.password=123" \
--restart=always \
-p 28080:8080 \
-v xxl-job-admin-applogs:/data/applogs \
--name xxl-job-admin \
-d \
xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

• 默认端口映射到28080
• 日志挂载到/var/lib/docker/volumes/xxl-job-admin-applogs
• 数据库脚本：https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job/blob/2.3.0/doc/db/tables_xxl_job.sql

1.5 xxl-job表介绍

表	说明
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调度任务调度信息，如：任务分组、任务名、机器地址、执行器、执行入参、报警邮键等。
xxl_job_log	调度日志表：用于保存XXL-JOB任务调度历史信息，如：调度任务、执行结果、调度入参等。
xxl_job_log_report	调度日志报表：用于存储XXL-JOB任务调度日志的报表，用于调度中心报表功能页面。
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	执行器注册器，维护在线执行器和调度中心机器地址信息。
xxl_job_user	系统用户表。

1.5 编写任务代码

1.5.1 xxl-job配置

package com.sl.xxljob.config;

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;


		@Bean
		public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
			logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
			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;
		}
	}

1.5.2 任务代码

package com.sl.xxljob.job;

import cn.hutool.core.util.NumberUtil;
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) {
            XxlJobHelper.log("data= {}", data);
            Thread.sleep(RandomUtil.randomInt(100, 500));
        }
        System.out.println("firstJob执行结束了.... " + LocalDateTime.now());
    }

    /**
     * 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) {
                XxlJobHelper.log("data= {}", data);
                Thread.sleep(RandomUtil.randomInt(100, 500));
            }
        }
        System.out.println("shardingJob执行结束了.... " + LocalDateTime.now());
    }
}

1.5.3 分布式任务测试

1.5.3.1 先把本地服务器跑起来

1.5.3.2 新增执行器管理

1.5.3.3 新增任务管理

1.5.3.4 启动任务

1.5.3.5 执行任务

1.6 调度流程

1.6.1 任务调度时序图

1.6.2 任务调度原理

原理：

• ① 首先，用户在开发者服务器想要执行的方法上使用 @XxlJob()，标识此是一个调度任务及其任务名，随后启动服务器，服务器就会把自己注册到xxl-job调度中心。
• ② 随后，用户在调度中心上创建定时任务及其任务启动规则，并启动此调度任务后，调度中心就会向开发者服务器，发送http请求。
• ③ 其次，开发者服务器在接受到调度中心发送的http请求后，便会根据调度中心中用户设置的服务器名称（开发者服务器配置文件中已经配置）和JobHandle（被开发者服务器上用@XxlJob("shardingJob")声明的方法），执行响应任务。
• ④然后，开发者服务器便会通过http请求向调度中心反馈任务执行结果，调度中心再接收到反馈后，便会记录日志，以便与用户查看日志。