xxl-job学习，基本测试1
原创
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xxl-job
- 写在前面
- 特别注意
- 一、环境搭建
- 1.1、部署
- 1.2、基于注册中心，自定义项目中引入xxl-job
- 2.1.1、执行器管理 > 新增执行器
- 2.1.2、任务管理>新增任务
写在前面
xxl-job是大众点评研发工程师许雪里，开源的任务调度系统，提供页面化操作，用于任务注册、发布、管理、监控、日志，以及集群环境中任务路由机制等等…详细可参照xxl官网介绍，这里只是记录一下学习过程，以及收获…
特别注意
参考学习时，一定要注意版本的区别…
后续版本，对任务定义，注册，进行了优化
我这里是 2.1.2 版本，就优化如下
方法任务支持：由原来基于JobHandler类任务开发方式，优化为支持基于方法的任务开发方式；因此，可以支持单个类中开发多个任务方法，进行类复用
一、环境搭建
1.1、部署
找到xxl-job，稳定版本，部署，或者本地启动测试，当作任务的注册中心，
设计基于Mysql存储的相关任务参数
这里贴一下，相关架构和配置
配置文件
1.2、基于注册中心，自定义项目中引入xxl-job
测试基本架构
配置文件
# web port
server.port=8081
# log config
logging.config=classpath:logback.xml
### xxl-job admin address list, such as "http://address" or "http://address01,http://address02"
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
### xxl-job executor address
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-sample
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=
### xxl-job log path
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
### xxl-job log retention days
xxl.job.executor.logretentiondays=30
参数简介
// 调度中心部署跟地址 [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=
// 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
// 执行器通讯TOKEN [选填]：非空时启用；
xxl.job.accessToken=
// 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
任务定义如下,官网示例中定义了四种参考使用方式
/**
* XxlJob开发示例（Bean模式）
*
* 开发步骤：
* 1、在Spring Bean实例中，开发Job方法，方式格式要求为 "public ReturnT<String> execute(String param)"
* 2、为Job方法添加注解 "@XxlJob(value="自定义jobhandler名称", init = "JobHandler初始化方法", destroy = "JobHandler销毁方法")"，注解value值对应的是调度中心新建任务的JobHandler属性的值。
* 3、执行日志：需要通过 "XxlJobLogger.log" 打印执行日志；
*
* @author xuxueli 2019-12-11 21:52:51
*/
@Component
public class SampleXxlJob {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
/**
* 1、简单任务示例（Bean模式）
*/
@XxlJob("demoJobHandler")
public ReturnT<String> demoJobHandler(String param) throws Exception {
XxlJobLogger.log("XXL-JOB, Hello World.");
for (int i = 0; i < 5; i++) {
XxlJobLogger.log("beat at:" + i);
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
}
return ReturnT.SUCCESS;
}
/**
* 2、分片广播任务
*/
@XxlJob("shardingJobHandler")
public ReturnT<String> shardingJobHandler(String param) throws Exception {
// 分片参数
ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();
XxlJobLogger.log("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardingVO.getIndex(), shardingVO.getTotal());
// 业务逻辑
for (int i = 0; i < shardingVO.getTotal(); i++) {
if (i == shardingVO.getIndex()) {
XxlJobLogger.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", i);
} else {
XxlJobLogger.log("第 {} 片, 忽略", i);
}
}
return ReturnT.SUCCESS;
}
/**
* 3、命令行任务
*/
@XxlJob("commandJobHandler")
public ReturnT<String> commandJobHandler(String param) throws Exception {
String command = param;
int exitValue = -1;
BufferedReader bufferedReader = null;
try {
// command process
Process process = Runtime.getRuntime().exec(command);
BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(process.getInputStream());
bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(bufferedInputStream));
// command log
String line;
while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
XxlJobLogger.log(line);
}
// command exit
process.waitFor();
exitValue = process.exitValue();
} catch (Exception e) {
XxlJobLogger.log(e);
} finally {
if (bufferedReader != null) {
bufferedReader.close();
}
}
if (exitValue == 0) {
return IJobHandler.SUCCESS;
} else {
return new ReturnT<String>(IJobHandler.FAIL.getCode(), "command exit value("+exitValue+") is failed");
}
}
/**
* 4、跨平台Http任务
*/
@XxlJob("httpJobHandler")
public ReturnT<String> httpJobHandler(String param) throws Exception {
// request
HttpURLConnection connection = null;
BufferedReader bufferedReader = null;
try {
// connection
URL realUrl = new URL(param);
connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection();
// connection setting
connection.setRequestMethod("GET");
connection.setDoOutput(true);
connection.setDoInput(true);
connection.setUseCaches(false);
connection.setReadTimeout(5 * 1000);
connection.setConnectTimeout(3 * 1000);
connection.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive");
connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
connection.setRequestProperty("Accept-Charset", "application/json;charset=UTF-8");
// do connection
connection.connect();
//Map<String, List<String>> map = connection.getHeaderFields();
// valid StatusCode
int statusCode = connection.getResponseCode();
if (statusCode != 200) {
throw new RuntimeException("Http Request StatusCode(" + statusCode + ") Invalid.");
}
// result
bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream(), "UTF-8"));
StringBuilder result = new StringBuilder();
String line;
while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
result.append(line);
}
String responseMsg = result.toString();
XxlJobLogger.log(responseMsg);
return ReturnT.SUCCESS;
} catch (Exception e) {
XxlJobLogger.log(e);
return ReturnT.FAIL;
} finally {
try {
if (bufferedReader != null) {
bufferedReader.close();
}
if (connection != null) {
connection.disconnect();
}
} catch (Exception e2) {
XxlJobLogger.log(e2);
}
}
}
/**
* 5、生命周期任务示例：任务初始化与销毁时，支持自定义相关逻辑；
*/
@XxlJob(value = "demoJobHandler2", init = "init", destroy = "destroy")
public ReturnT<String> demoJobHandler2(String param) throws Exception {
XxlJobLogger.log("XXL-JOB, Hello World.");
return ReturnT.SUCCESS;
}
public void init(){
logger.info("init");
}
public void destroy(){
logger.info("destory");
}
}
二、搭建完成，测试任务参数，执行机制等
2.1、页面配置任务，包括启动条件
2.1.1、执行器管理 > 新增执行器
待 解决一
这里appName理应就是我们客户端里的自研项目的appName，如果填写正确，自动注册后，可自动找到 online 机器地址，如果乱写，自动注册是不能找到机器地址的，需要手动添加正确的机器地址，但这会影响任务执行吗？
待 解决二
单应用多点部署时，确保的单点执行机制
2.1.2、任务管理>新增任务
这里几个很重要的参数说明
- 执行器：任务的绑定的执行器，任务触发调度时将会自动发现注册成功的执行器, 实现任务自动发现功能; 另一方面也可以方便的进行任务分组。每个任务必须绑定一个执行器, 可在 “执行器管理” 进行设置;
- 任务描述：任务的描述信息，便于任务管理；
- 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）：最久为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； - Cron：触发任务执行的Cron表达式；
- 运行模式：
BEAN模式：任务以JobHandler方式维护在执行器端；需要结合 “JobHandler” 属性匹配执行器中任务；
GLUE模式(Java)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段继承自IJobHandler的Java类代码并 “groovy” 源码方式维护，它在执行器项目中运行，可使用@Resource/@Autowire注入执行器里中的其他服务；
GLUE模式(Shell)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段 “shell” 脚本；
GLUE模式(Python)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段 “python” 脚本；
GLUE模式(PHP)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段 “php” 脚本；
GLUE模式(NodeJS)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段 “nodejs” 脚本；
GLUE模式(PowerShell)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段 “PowerShell” 脚本； - JobHandler：运行模式为 “BEAN模式” 时生效，对应执行器中新开发的JobHandler类“@JobHandler”注解自定义的value值；
- 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； - 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。
- 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；
- 报警邮件：任务调度失败时邮件通知的邮箱地址，支持配置多邮箱地址，配置多个邮箱地址时用逗号分隔；
- 负责人：任务的负责人；
- 执行参数：任务执行所需的参数；
三、监控和日志
查看 运行报表和调度日志即可看到相关的监控、日志
