浅谈分布式定时任务调度

在平时的业务场景中，经常有一些场景需要使用定时任务，而且对于现在快速消费的时代，每天都需要发送各种推送，消息都需要依赖定时任务去完成，应用非常广泛，这时候选择一个好的定时任务调度系统就显得尤为重要。

1.1 什么是定时任务

定时任务是按照指定时间周期运行任务。使用场景为在某个固定时间点执行，或者周期性的去执行某个任务，比如：每天晚上24点做数据汇总，定时发送短信等。

1.2 常见定时任务方案

While + Sleep : 通过循环加休眠的方式定时执行。

Timer和TimerTask实现 ：JDK自带的定时任务，可以实现简单的间隔执行任务（在指定时间点执行某一任务，也能定时的周期性执行），无法实现按日历去调度执行任务。

ScheduledExecutorService : Java并发包下，JDK1.5出现，是比较理想的定时任务实现方案。Eureka就使用的是它。

QuartZ :使用Quartz，它是一个异步任务调度框架，功能丰富，可以实现按日历调度,支持持久化。

使用Spring Task：Spring 3.0后提供Spring Task实现任务调度，支持按日历调度，相比Quartz功能稍简单，但是在开发基本够用，支持注解编程方式。

pringBoot中的Schedule ：通过@EnableScheduling+@Scheduled最实现定时任务，底层使用的是Spring Task。

1.3 分布式定时任务面临的问题

上述的定时任务都是集中式(单体项目使用)的定时任务，在分布式中将会面临一些问题或不足

业务量大，单机性能瓶颈需要扩展；

多台机器部署如何保证定时任务不重复执行；

定时任务时间需要可调整，可以暂停；

机器发生故障down机，定时任务依然可用，如何实现故障转移；

定时任务，执行日志是否可监控。

1.4 分布式定时任务面临的问题

执行器：批量运行程序，即实际运行作业逻辑的进程；

执行器组：逻辑概念，是多个执行器的集合。每个作业都需要绑定一个执行器组，根据作业所配置的路由策略进行派发；

作业JOB：作业是批量逻辑的载体，是批量运行的最小单位；在Java里，作业对应的就是一个方法函数；在shell里，作业对应的就是一个sh脚本。

任务Task：任务是作业编排的容器，是多个作业如何有序运行的工作流定义。

1.5 分布式定时任务xxl-job

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，于2015问世，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。其具备且不止如下能力:

简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；

动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；

调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”基于集群Quartz实现并支持集群部署，可保证调度中心HA；

执行器HA（分布式）：任务分布式执行，任务"执行器"支持集群部署，可保证任务执行HA；

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；

路由策略：执行器集群部署时提供丰富的路由策略，包括：第一个、最后一个、轮询、随机、一致- 性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等；

故障转移：任务路由策略选择"故障转移"情况下，如果执行器集群中某一台机器故障，将会自动Failover切换到一台正常的执行器发送调度请求。

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，可方面的扩展短信、钉钉等告警方式；

2、xxl-job架构设计

2.1 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；

2.2 架构设计图

xxl-job分为调度中心和执行器两大模块。

2.2.1 调度模块（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。调度系统与任务解耦，提高了系统可用性和稳定性，同时调度系统性能不再受限于任务模块；

支持可视化、简单且动态的管理调度信息，包括任务新建，更新，删除，GLUE开发和任务报警等，所有上述操作都会实时生效，同时支持监控调度结果以及执行日志，支持执行器Failover(故障转移)。

2.2.2 执行模块（执行器）

负责接收调度请求并执行任务逻辑。任务模块专注于任务的执行等操作，开发和维护更加简单和高效；

接收“调度中心”的执行请求、终止请求和日志请求等。

XXL-JOB架构图V2.1.0

2.2.3 调度中心高可用

基于数据库的集群方案，数据库选用Mysql；集群分布式并发环境中进行定时任务调度时，会在各个节点会上报任务，存到数据库中，执行时会从数据库中取出触发器来执行，如果触发器的名称和执行时间相同，则只有一个节点去执行此任务。

2.2.4并行调度

调度采用线程池方式实现，避免单线程因阻塞而引起任务调度延迟。XXL-JOB调度模块默认采用并行机制，在多线程调度的情况下，调度模块被阻塞的几率很低，大大提高了调度系统的承载量。

XXL-JOB的不同任务之间并行调度、并行执行。XXL-JOB的单个任务，针对多个执行器是并行运行的，针对单个执行器是串行执行的。同时支持任务终止。

2.2.5执行器(任务)高可用

执行器如若集群部署，调度中心将会感知到在线的所有执行器，如“127.0.0.1:9997, 127.0.0.1:9998, 127.0.0.1:9999”。多个执行器可以选择“路由策略”来采用轮询，随机等方式进行多机器调度。

当任务”路由策略”选择”故障转移(FAILOVER)”时，当调度中心每次发起调度请求时，会按照顺序对执行器发出心跳检测请求，第一个检测为存活状态的执行器将会被选定并发送调度请求。调度成功后，可在日志监控界面查看“调度备注”

3、xxl-job具体实践

3.1.下载源码
请下载项目源码并解压，使用IDEA工具导入项目
源码仓库地址

https://github.com/xuxueli/xxl-job

项目代码结构如下：

3.2. 导入数据库

打开项目代码，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:

xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql

数据库名：xxl_job

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调度任务的扩展信息，如任务分组、任务名、机器地址、执行器、执行入参和报警邮件等等；

xxl_job_log：调度日志表：用于保存XXL-JOB任务调度的历史信息，如调度结果、执行结果、调度入参、调度机器和执行器等等；

xxl_job_log_report：调度日志报表：用户存储XXL-JOB任务调度日志的报表，调度中心报表功能页面会用到；

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：执行器注册表，维护在线的执行器和调度中心机器地址信息；

xxl_job_user：系统用户表；

3.3. 启动调度中心

打开 xxl-job-admin 的配置文件，

xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties

对调度中心进行配置，重要配置如下：

server.port : 根据情况修改端口

spring.datasource.url ：指向刚才准备的数据库

spring.datasource.password : 记得修改成自己的数据库密码

spring.mail.username ：配置自己的邮件账号

spring.mail.password ：邮件的授权码

根据自己的情况进行修改，然后启动调度中心 ，执行XxlJobAdminApplication#main 方法 ，启动之后，浏览器访问

http://localhost:8080/xxl-job-admin；

注意URL中有个上下文路径。默认登录账号 admin/123456, 登录后运行界面如下图所示。