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什么是分布式任务调度？

       任务调度顾名思义，就是对任务的调度，它是指系统为了完成特定业务，基于给定时间点，给定时间间隔或者给定执行次数自动执行任务。通常任务调度的程序是集成在应用中的，比如：优惠卷服务中包括了定时发放优惠卷的的调度程序，结算服务中包括了定期生成报表的任务调度程序，由于采用分布式架构，一个服务往往会部署多个冗余实例来运行我们的业务，在这种分布式系统环境下运行任务调度，我们称之为分布式任务调度，如下图：

 

1、并行任务调度

        并行任务调度实现靠多线程，如果有大量任务需要调度，此时光靠多线程就会有瓶颈了，因为一台计算机CPU的处理能力是有限的。

        如果将任务调度程序分布式部署，每个结点还可以部署为集群，这样就可以让多台计算机共同去完成任务调度，我们可以将任务分割为若干个分片，由不同的实例并行执行，来提高任务调度的处理效率。

2、高可用

        若某一个实例宕机，不影响其他实例来执行任务。

3、弹性扩容

        当集群中增加实例就可以提高并执行任务的处理效率。

4、任务管理与监测

        对系统中存在的所有定时任务进行统一的管理及监测。让开发人员及运维人员能够时刻了解任务执行情况，从而做出快速的应急处理响应。

5、避免任务重复执行

        当任务调度以集群方式部署，同一个任务调度可能会执行多次，比如在上面提到的电商系统中到点发优惠券的例子，就会发放多次优惠券，对公司造成很多损失，所以我们需要控制相同的任务在多个运行实例上只执行一次。

XXL-JOB

主要有调度中心、执行器、任务

 

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；

        主要职责为执行器管理、任务管理、监控运维、日志管理等

任务执行器：

        负责接收调度请求并执行任务逻辑；

        只要职责是注册服务、任务执行服务（接收到任务后会放入线程池中的任务队列）、执行结果上报、日志服务等

任务：负责执行具体的业务处理。

 

执行流程：

        1.任务执行器根据配置的调度中心的地址，自动注册到调度中心

        2.达到任务触发条件，调度中心下发任务

        3.执行器基于线程池执行任务，并把执行结果放入内存队列中、把执行日志写入日志文件中

        4.执行器消费内存队列中的执行结果，主动上报给调度中心

        5.当用户在调度中心查看任务日志，调度中心请求任务执行器，任务执行器读取任务日志文件并返回日志详情

搭建XXL-JOB

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

码云：https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-jobhttps://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job

在本机已经安装完毕xxljob 

F:\javaSoftWare\xxl-job-2.3.1

1.使用idea已maven项目的方式，打开解压后的zip文件

 

xxl-job-admin：调度中心

xxl-job-core：公共依赖

xxl-job-executor-samples：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用）

    ：xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot管理执行器，推荐这种方式；

    ：xxl-job-executor-sample-frameless：无框架版本；

doc :文档资料，包含数据库脚本

2.创建数据库：xxl_job_2.3.1

 

首先修改doc下的tables_xxl_job.sql脚本内容：

Java CREATE database if NOT EXISTS `xxl_job_2.3.1` default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci; use `xxl_job_2.3.1`;

将tables_xxl_job.sql脚本导入xxl_job_2.3.1数据库，导入成功，刷新表，如下图：

修改xxl-job-admin任务调度中心下application.properties的配置文件内容，修改数据库链接地址：

Java spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.101.65:3306/xxl_job_2.3.1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai spring.datasource.username=root spring.datasource.password=mysql

3.然后启动xxl-job-admin任务调度中心，

运行com.xxl.job.admin.XxlJobAdminApplication

启动成功访问 http://localhost:8080/xxl-job-admin

账号和密码：admin/ 123456

 

虚拟机中已经创建的xxl-job调度中心的容器，后边调用使用docker容器运行xxl-job。

启动docker容器：docker start xxl-job-admin

访问：http://192.168.101.65:8088/xxl-job-admin/

账号和密码：admin/123456

4.执行器

4.1在对应模块添加依赖（在父工程中已经指定了版本号）

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

4.2在nacos中配置xxl-job

xxl:job:admin: addresses: http://localhost:8080/xxl-job-adminexecutor:appname: media-process-serviceaddress: ip: port: 9999logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandlerlogretentiondays: 30accessToken: default_token

完整nacos如下：

spring:datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://192.168.101.65:3306/xc148_media?serverTimezone=UTC&userUnicode=true&useSSL=false&username: rootpassword: mysqlcloud:config:override-none: trueminio:endpoint: http://192.168.101.65:9000accessKey: minioadminsecretKey: minioadminbucket:files: mediafilesvideofiles: video
xxl:job:admin: addresses: http://192.168.101.65:8088/xxl-job-adminexecutor:appname: media-process-serviceaddress: ip: port: 9999logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandlerlogretentiondays: 30accessToken: default_tokenvideoprocess:ffmpegpath: D:/soft/ffmpeg/ffmpeg.exe

appname这是执行器的应用名，稍后在调度中心配置执行器时要使用

4.3将示例文件拷贝到要使用的模块的配置文件目录中

4.4进入调度中心添加执行器

 

 

 

到此完成工程配置xxl-job执行器，在xxl-job调度中心添加执行器，下边准备测试执行器与调度中心是否正常通信，因为接口工程依赖了service工程，所以启动媒资管理模块的接口工程。

启动后观察日志，出现下边的日志表示执行器在调度中心注册成功

同时观察调度中心中的执行器界面

 

 5.下边编写任务，任务类的编写方法参考示例工程，如下图

/*** @description 测试执行器* @author Mr.M* @date 2022/9/13 20:32* @version 1.0*/@Component@Slf4j
public class SampleJob {/*** 1、简单任务示例（Bean模式）*/@XxlJob("testJob")public void testJob() throws Exception {log.info("开始执行.....");}}

 

下边在调度中心添加任务，进入任务管理

点击新增，填写任务信息

注意红色标记处：

调度类型选择Cron，并配置Cron表达式设置定时策略。

运行模式有BEAN和GLUE，bean模式较常用就是在项目工程中编写执行器的任务代码，GLUE是将任务代码编写在调度中心。

JobHandler任务方法名填写@XxlJob注解中的名称。

添加成功，启动任务

通过调度日志查看任务执行情况

下边启动媒资管理的service工程，启动执行器。

观察执行器方法的执行。

如果要停止任务需要在调度中心操作

任务跑一段时间注意清理日志

6.分片广播

掌握了xxl-job的基本使用，下边思考如何进行分布式任务处理呢？如下图，我们会启动多个执行器组成一个集群，去执行任务。

执行器在集群部署下调度中心有哪些调度策略呢？

查看xxl-job官方文档，阅读高级配置相关的内容：

SQL 高级配置：     - 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）：最久未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；     - 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。     - 调度过期策略：         - 忽略：调度过期后，忽略过期的任务，从当前时间开始重新计算下次触发时间；         - 立即执行一次：调度过期后，立即执行一次，并从当前时间开始重新计算下次触发时间；     - 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；     - 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；

第一个：每次调度选择集群中第一台执行器。

最后一个：每次调度选择集群中最后一台执行器。

轮询：按照顺序每次调度选择一台执行器去调度。

随机：每次调度随机选择一台执行器去调度。

CONSISTENT_HASH：按任务的hash值选择一台执行器去调度。

其它策略请自行阅读文档。

下边要重点说的是分片广播策略，分片是指是调度中心将集群中的执行器标上序号：0，1，2，3...，广播是指每次调度会向集群中所有执行器发送调度请求，请求中携带分片参数。

如下图：

每个执行器收到调度请求根据分片参数自行决定是否执行任务。

另外xxl-job还支持动态分片，当执行器数量有变更时，调度中心会动态修改分片的数量。

作业分片适用哪些场景呢？

• 分片任务场景：10个执行器的集群来处理10w条数据，每台机器只需要处理1w条数据，耗时降低10倍；

• 广播任务场景：广播执行器同时运行shell脚本、广播集群节点进行缓存更新等。

所以，广播分片方式不仅可以充分发挥每个执行器的能力，并且根据分片参数可以控制任务是否执行，最终灵活控制了执行器集群分布式处理任务。

使用说明：

"分片广播" 和普通任务开发流程一致，不同之处在于可以获取分片参数进行分片业务处理。

Java语言任务获取分片参数方式：

BEAN、GLUE模式(Java)，可参考Sample示例执行器中的示例任务"ShardingJobHandler"：

ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();

分片参数属性说明：

index：当前分片序号(从0开始)，执行器集群列表中当前执行器的序号；

total：总分片数，执行器集群的总机器数量；

下边测试作业分片：

1、定义作业分片的任务方法

Java /**   * 2、分片广播任务   */  @XxlJob("shardingJobHandler")  public void shardingJobHandler() throws Exception {   // 分片参数   int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();   int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal(); log.info("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardIndex, shardTotal); log.info("开始执行第"+shardIndex+"批任务");  }

2、在调度中心添加任务

高级配置说明：

Plain Text

添加成功：

启动任务，观察日志

在任务中通是开启两个节点，复制两份模块的具体方法如下：

在idea中的上方run处点击，然后进入到Edit Configuration，注意想要复制的是MediaApplication这个module，点击上方第三个按钮复制后，点击modify options，然后输入配置的文件，此时应该去nacos中找，在nacos中对应的api的配置文件是module运行的端口，但是此处要注意，我们要先将nacos配置为本地文件优先的模式，不然本地文件是不会生效的，具体的配置方式如下：

#配置本地优先
spring:cloud:config:override-none: true

然后我们要注意，根据nacos的配置文件来写要更爱的端口号的形式，在api的nacos配置文件中，port如下所示：可以看到，port的路径是server下的port，所以port在modify options中配置为以D开头的-Dserver.port=63051 （等号中间不要加空格）

 同时我们要避免执行器的端口冲突，执行器是mediaService所以要去对应的service的nacos的配置文件去配置。下图就是service的nacos配置文件，此处注意到，执行器的端口配置在xxl：executor：port下，所以modify options中在前面的Dserver.port=63051 后添加一个空格，然后加上

-Dxxl.job.executor.port=9998

spring:datasource:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://192.168.101.65:3306/xc148_media?serverTimezone=UTC&userUnicode=true&useSSL=false&username: rootpassword: mysqlcloud:config:override-none: trueminio:endpoint: http://192.168.101.65:9000accessKey: minioadminsecretKey: minioadminbucket:files: mediafilesvideofiles: video
xxl:job:admin: addresses: http://192.168.101.65:8088/xxl-job-adminexecutor:appname: media-process-serviceaddress: ip: port: 9999logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandlerlogretentiondays: 30accessToken: default_tokenvideoprocess:ffmpegpath: D:/soft/ffmpeg/ffmpeg.exe

 

 

下边启动两个执行器实例，观察每个实例的执行情况

首先在nacos中配置media-service的本地优先配置：

YAML #配置本地优先 spring:  cloud:   config:     override-none: true

将media-service启动两个实例

两个实例的在启动时注意端口不能冲突：

实例1 在VM options处添加：-Dserver.port=63051 -Dxxl.job.executor.port=9998

实例2 在VM options处添加：-Dserver.port=63050 -Dxxl.job.executor.port=9999

例如：

启动两个实例

观察任务调度中心，稍等片刻执行器有两个

观察两个执行实例的日志：

另一实例的日志如下：

从日志可以看每个实例的分片序号不同。

到此作业分片任务调试完成，此时我们可以思考：

当一次分片广播到来，各执行器如何根据分片参数去分布式执行任务，保证执行器之间执行的任务不重复呢？