开源框架分布式任务调度xxl-job
【摘要】 **官网**```javascripthttps://www.xuxueli.com/xxl-job/```**是什么**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**特点**弹性扩容缩容：一旦有新执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务；任务失败告警；默认提供邮件方式失败告警，同时预...
**官网**
```javascript
https://www.xuxueli.com/xxl-job/
```
**是什么**
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
**特点**
弹性扩容缩容：一旦有新执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务；
任务失败告警；默认提供邮件方式失败告警，同时预留扩展接口，可方便的扩展短信、钉钉等告警方式
后台界面可视化
**去哪下**
```javascript
https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job.git
```
中央仓库地址
```javascript
```
1. `<!-- http://repo1.maven.org/maven2/com/xuxueli/xxl-job-core/ -->`
2. `<dependency>`
3. `<groupId>com.xuxueli</groupId>`
4. `<artifactId>xxl-job-core</artifactId>`
5. `<version>${最新稳定版本}</version>`
6. `</dependency>`
**怎么玩**
### 1.0初始化“调度数据库”
请下载项目源码并解压，获取 “调度数据库初始化SQL脚本” 并执行即可。
“调度数据库初始化SQL脚本” 位置为:
```javascript
/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql
```
调度中心支持集群部署，集群情况下各节点务必连接同一个mysql实例;
如果mysql做主从,调度中心集群节点务必强制走主库;
官网demo部署非常简单，执行完sql后按着官网给出配置更改。然后用Maven下载组件jar包启动，支持docker部署
**后台页面**
### **架构设计**
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；
**架构图**
**xxl-job vs** quartz
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下，此时调度系统的性能将大大受限于业务；
- 问题四：quartz底层以“抢占式”获取DB锁并由抢占成功节点负责运行任务，会导致节点负载悬殊非常大；而XXL-JOB通过执行器实现“协同分配式”运行任务，充分发挥集群优势，负载各节点均衡。
XXL-JOB弥补了quartz的上述不足之处
详细功能请参考官网
**源码分析**
```javascript
package com.xxl.job.admin.core.trigger;
public static void trigger(int jobId,
TriggerTypeEnum triggerType,
int failRetryCount,
String executorShardingParam,
String executorParam,
String addressList) {
processTrigger(group, jobInfo, finalFailRetryCount, triggerType, shardingParam[0], shardingParam[1]);
}
```
看下processTrigger
```javascript
// 4、trigger remote executor
ReturnT<String> triggerResult = null;
if (address != null) {
triggerResult = runExecutor(triggerParam, address);
} else {
triggerResult = new ReturnT<String>(ReturnT.FAIL_CODE, null);
}
```
远程执行方法triggerResult = runExecutor(triggerParam, address);
初始化参数，获取执行策略分片广播
执行参数
```javascript
/**
* run executor
* @param triggerParam
* @param address
* @return
*/
public static ReturnT<String> runExecutor(TriggerParam triggerParam, String address){
ReturnT<String> runResult = null;
try {
ExecutorBiz executorBiz = XxlJobScheduler.getExecutorBiz(address);
runResult = executorBiz.run(triggerParam);
} catch (Exception e) {
logger.error(">>>>>>>>>>> xxl-job trigger error, please check if the executor[{}] is running.", address, e);
runResult = new ReturnT<String>(ReturnT.FAIL_CODE, ThrowableUtil.toString(e));
}
StringBuffer runResultSB = new StringBuffer(I18nUtil.getString("jobconf_trigger_run") + "：");
runResultSB.append("<br>address：").append(address);
runResultSB.append("<br>code：").append(runResult.getCode());
runResultSB.append("<br>msg：").append(runResult.getMsg());
runResult.setMsg(runResultSB.toString());
return runResult;
}
```
getExecutorBiz方法
以前版本的同样方法
```javascript
public static ExecutorBiz getExecutorBiz(String address) throws Exception {
// // valid
// if (address==null || address.trim().length()==0) {
// return null;
// }
//
// // load-cache
// address = address.trim();
// ExecutorBiz executorBiz = executorBizRepository.get(address);
// if (executorBiz != null) {
// return executorBiz;
// }
//
// // set-cache
// executorBiz = (ExecutorBiz) new XxlRpcReferenceBean(
// NetEnum.NETTY_HTTP,
// Serializer.SerializeEnum.HESSIAN.getSerializer(),
// CallType.SYNC,
// LoadBalance.ROUND,
// ExecutorBiz.class,
// null,
// 5000,
// address,
// XxlJobAdminConfig.getAdminConfig().getAccessToken(),
// null,
// null).getObject();
//
// executorBizRepository.put(address, executorBiz);
// return executorBiz;
// }
```
实例化bean时使用序列化协议
```javascript
Serializer.SerializeEnum.HESSIAN.getSerializer()
```
且使用NetEnum.NETTY\_HTTP,NETTY客户端
CallType.SYNC 采用同步的请求方式， LoadBalance.ROUND 负载使用轮询的方式
返回来我们接着看runExecutor执行run方法时
```javascript
/**
* run executor
* @param triggerParam
* @param address
* @return
*/
public static ReturnT<String> runExecutor(TriggerParam triggerParam, String address){
ReturnT<String> runResult = null;
try {
ExecutorBiz executorBiz = XxlJobScheduler.getExecutorBiz(address);
runResult = executorBiz.run(triggerParam);
} catch (Exception e) {
logger.error(">>>>>>>>>>> xxl-job trigger error, please check if the executor[{}] is running.", address, e);
runResult = new ReturnT<String>(ReturnT.FAIL_CODE, ThrowableUtil.toString(e));
}
StringBuffer runResultSB = new StringBuffer(I18nUtil.getString("jobconf_trigger_run") + "：");
runResultSB.append("<br>address：").append(address);
runResultSB.append("<br>code：").append(runResult.getCode());
runResultSB.append("<br>msg：").append(runResult.getMsg());
runResult.setMsg(runResultSB.toString());
return runResult;
}
```
不知道你们干没干过代码申诉的活，这让我想起了申诉时被周末加班支配的恐惧
这里封装了Netty的调用方法,把老版本的通过连接池获取 NettyHttpConnectClient 连接，调用其send方法发送请求进行了封装，不过老版本的代码只是注释了，还能看见，所以网上很多资料发现看不到代码，全局搜一下就可以了。
**总结**
xxl-job 底层就是通过封装quartz+netty http封装的rpc框架来完成每一次分布式定时任务的执行
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