xxl-Job基础入门

分布式任务调度

我们可以思考一下下面业务场景的解决方案:

• 某电商平台需要每天上午10点，下午3点，晚上8点发放一批优惠券
• 某银行系统需要在信用卡到期还款日的前三天进行短信提醒
• 某财务系统需要在每天凌晨0:10分结算前一天的财务数据，统计汇总

以上场景就是任务调度所需要解决的问题

任务调度是为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程

为什么需要分布式调度

使用Spring中提供的注解@Scheduled，也能实现调度的功能，在业务类中方法中贴上这个注解,然后在启动类上贴上@EnableScheduling注解

@Scheduled(cron = "0/20 * * * * ? ")
 public void doWork(){
 	//doSomething   
 }

但是这种方式：

• 只能在一台机器上运行，如果程序或者系统出现异常就会导致功能不可用
• 在单机模式下，定时任务是没什么问题的。但当我们部署了多台服务，同时又每台服务又有定时任务时，若不进行合理的控制在同一时间，只有一个定时任务启动执行，定时执行的结果就可能存在混乱和错误了
• 原本1分钟内需要处理1万个订单，但是现在需要1分钟内处理10万个订单；原来一个统计需要1小时，现在业务方需要10分钟就统计出来。也许可以多线程、单机多进程处理。的确，多线程并行处理可以提高单位时间的处理效率，但是单机能力毕竟有限（主要是CPU、内存和磁盘），始终会有单机处理不过来的情况

XXL-Job

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

设计思想

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

配置调度中心

1. 下载xxl的源码后，有一个调度数据库初始化的SQL脚本，首先需要把这个脚本导入到数据库中
2. 按照maven格式将源码导入到idea，使用maven进行编译后运行即可

3. 修改xxl-job-admin项目的配置文件application.properties,把数据库账号密码配置上

### web
server.port=8080
server.servlet.context-path=/xxl-job-admin

### actuator
management.server.servlet.context-path=/actuator
management.health.mail.enabled=false

### resources
spring.mvc.servlet.load-on-startup=0
spring.mvc.static-path-pattern=/static/**
spring.resources.static-locations=classpath:/static/

### freemarker
spring.freemarker.templateLoaderPath=classpath:/templates/
spring.freemarker.suffix=.ftl
spring.freemarker.charset=UTF-8
spring.freemarker.request-context-attribute=request
spring.freemarker.settings.number_format=0.##########

### mybatis
mybatis.mapper-locations=classpath:/mybatis-mapper/*Mapper.xml
#mybatis.type-aliases-package=com.xxl.job.admin.core.model

### xxl-job, datasource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://IP地址:端口号/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

### datasource-pool
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=30
spring.datasource.hikari.auto-commit=true
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
spring.datasource.hikari.pool-name=HikariCP
spring.datasource.hikari.max-lifetime=900000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=10000
spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1
spring.datasource.hikari.validation-timeout=1000

### xxl-job, email
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=25
spring.mail.username=xxx@qq.com
spring.mail.from=xxx@qq.com
spring.mail.password=xxx
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true
spring.mail.properties.mail.smtp.socketFactory.class=javax.net.ssl.SSLSocketFactory

### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=default_token

### xxl-job, i18n (default is zh_CN, and you can choose "zh_CN", "zh_TC" and "en")
xxl.job.i18n=zh_CN

## xxl-job, triggerpool max size
xxl.job.triggerpool.fast.max=200
xxl.job.triggerpool.slow.max=100

### xxl-job, log retention days
xxl.job.logretentiondays=30

4. 运行XxlJobAdminApplication程序，访问调度中心：http://localhost:8080/xxl-job-admin，默认登录账号 “admin/123456”

配置执行器

1. 添加Maven依赖

<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>2.3.1</version>
</dependency>

2. 执行器配置，在配置文件中添加配置

### 调度中心部署根地址 [选填]：如调度中心集群部署存在多个地址则用逗号分隔。执行器将会使用该地址进行"执行器心跳注册"和"任务结果回调"；为空则关闭自动注册；
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
### 执行器通讯TOKEN [选填]：非空时启用；
xxl.job.accessToken=default_token
### 执行器AppName [选填]：执行器心跳注册分组依据；为空则关闭自动注册
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-sample
### 执行器注册 [选填]：优先使用该配置作为注册地址，为空时使用内嵌服务 ”IP:PORT“ 作为注册地址。从而更灵活的支持容器类型执行器动态IP和动态映射端口问题。
xxl.job.executor.address=
### 执行器IP [选填]：默认为空表示自动获取IP，多网卡时可手动设置指定IP，该IP不会绑定Host仅作为通讯实用；地址信息用于 "执行器注册" 和 "调度中心请求并触发任务"；
xxl.job.executor.ip=127.0.0.1
### 执行器端口号 [选填]：小于等于0则自动获取；默认端口为9999，单机部署多个执行器时，注意要配置不同执行器端口；
xxl.job.executor.port=9999
### 执行器运行日志文件存储磁盘路径 [选填] ：需要对该路径拥有读写权限；为空则使用默认路径；
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
### 执行器日志文件保存天数 [选填] ： 过期日志自动清理, 限制值大于等于3时生效; 否则, 如-1, 关闭自动清理功能；
xxl.job.executor.logretentiondays=30

3. 创建XxlJobConfig配置对象

@Configuration
public class XxlJobConfig {
    @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}")
    private int port;
    @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
    private String logPath;
    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
    private int logRetentionDays;

    @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;
    }
}

4. 添加任务处理类，交给Spring容器管理，在处理方法上贴上@XxlJob注解

@Component
public class SimpleXxlJob {
    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void demoJobHandler() throws Exception {
        System.out.println("执行定时任务,执行时间:"+new Date());
    }
}

HelloWorld

登录调度中心,在任务管理中新增任务,配置内容如下：

然后启动定时调度任务，回到管控台，就可以看到任务已经执行

执行器集群

在IDEA中设置SpringBoot项目运行开启多个集群，启动两个SpringBoot程序,需要修改Tomcat端口和执行器端口

• Tomcat端口8090程序的命令行参数:

  -Dserver.port=8090 -Dxxl.job.executor.port=9998

• Tomcat端口8091程序的命令行参数：

  -Dserver.port=8091 -Dxxl.job.executor.port=9999

在任务管理中，修改路由策略，修改成轮询

重新启动,我们可以看到效果是,定时任务会在这两台机器中进行轮询的执行

调度路由算法

1. FIRST（第一个）：固定选择第一个机器

2. LAST（最后一个）：固定选择最后一个机器

3. ROUND（轮询）：依次的选择在线的机器发起调度

4. RANDOM（随机）：随机选择在线的机器

5. 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

6. LEAST_FREQUENTLY_USED（最不经常使用）：使用频率最低的机器优先被选举

7. LEAST_RECENTLY_USED（最近最久未使用）：最久未使用的机器优先被选举

8. 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

9. 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

10. 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

分片功能

需求:在指定节假日，需要给平台的所有用户去发送祝福的短信

初始化数据

在数据库中导入xxl_job_demo.sql数据

集成Druid&MyBatis

添加依赖

<!--MyBatis驱动-->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
</dependency>
<!--mysql驱动-->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<!--lombok依赖-->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.1.10</version>
</dependency>

添加配置

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/xxl_job_demo?serverTimezone=GMT%2B8&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456

添加实体类

@Setter
@Getter
public class UserMobilePlan {
    private Long id;//主键
    private String username;//用户名
    private String nickname;//昵称
    private String phone;//手机号码
    private String info;//备注
}

添加Mapper处理类

@Mapper
public interface UserMobilePlanMapper {
    @Select("select * from t_user_mobile_plan")
    List<UserMobilePlan> selectAll();
}

业务功能实现

@XxlJob("sendMsgHandler")
public void sendMsgHandler() throws Exception{
    List<UserMobilePlan> userMobilePlans = userMobilePlanMapper.selectAll();
    System.out.println("任务开始时间:"+new Date()+",处理任务数量:"+userMobilePlans.size());
    Long startTime = System.currentTimeMillis();
    userMobilePlans.forEach(item->{
        try {
            //模拟发送短信动作
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
    System.out.println("任务结束时间:"+new Date());
    System.out.println("任务耗时:"+(System.currentTimeMillis()-startTime)+"毫秒");
}

比如我们的案例中有2000+条数据，如果不采取分片形式的话，任务只会在一台机器上执行，这样的话需要20+秒才能执行完任务

如果采取分片广播的形式的话，一次任务调度将会广播触发对应集群中所有执行器执行一次任务，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

获取分片参数方式:

// 可参考Sample示例执行器中的示例任务"ShardingJobHandler"了解试用 
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

通过这两个参数，我们可以通过求模取余的方式，分别查询，分别执行，这样的话就可以提高处理的速度

之前2000+条数据只在一台机器上执行需要20+秒才能完成任务，分片后，有两台机器可以共同完成2000+条数据，每台机器处理1000+条数据，这样的话只需要10+秒就能完成任务

案例改造

Mapper增加查询方法

@Mapper
public interface UserMobilePlanMapper {
    @Select("select * from t_user_mobile_plan where mod(id,#{shardingTotal})=#{shardingIndex}")
    List<UserMobilePlan> selectByMod(@Param("shardingIndex") Integer shardingIndex,@Param("shardingTotal")Integer shardingTotal);
    @Select("select * from t_user_mobile_plan")
    List<UserMobilePlan> selectAll();
}

任务类方法

@XxlJob("sendMsgShardingHandler")
public void sendMsgShardingHandler() throws Exception{
    System.out.println("任务开始时间:"+new Date());
    int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
    int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
    List<UserMobilePlan> userMobilePlans = null;
    if(shardTotal==1){
        //如果没有分片就直接查询所有数据
        userMobilePlans = userMobilePlanMapper.selectAll();
    }else{
        userMobilePlans = userMobilePlanMapper.selectByMod(shardIndex,shardTotal);
    }
    Long startTime = System.currentTimeMillis();
    userMobilePlans.forEach(item->{
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
    System.out.println("任务结束时间:"+new Date());
    System.out.println("任务耗时:"+(System.currentTimeMillis()-startTime)+"毫秒");
}

把路由策略改成分片广播即可实现分片功能