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XXL-JOB分布式任务调度平台_xxl-job 调用远程接口

xxl-job 调用远程接口

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。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。

Gitee 地址下载:https://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job  或者 https://github.com/xuxueli/xxl-job

一、特性 

  1. ### 特性
  2. - 1、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;
  3. - 2、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;
  4. - 3、调度中心HA(中心式):调度采用中心式设计,“调度中心”自研调度组件并支持集群部署,可保证调度中心HA;
  5. - 4、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;
  6. - 5、注册中心: 执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行。同时,也支持手动录入执行器地址;
  7. - 6、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;
  8. - 7、触发策略:提供丰富的任务触发策略,包括:Cron触发、固定间隔触发、固定延时触发、API(事件)触发、人工触发、父子任务触发;
  9. - 8、调度过期策略:调度中心错过调度时间的补偿处理策略,包括:忽略、立即补偿触发一次等;
  10. - 9、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,策略包括:单机串行(默认)、丢弃后续调度、覆盖之前调度;
  11. - 10、任务超时控制: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;
  12. - 11、任务失败重试: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;其中分片任务支持分片粒度的失败重试;
  13. - 12、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;
  14. - 13、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;
  15. - 14、分片广播任务:执行器集群部署时,任务路由策略选择"分片广播"情况下,一次任务调度将会广播触发集群中所有执行器执行一次任务,可根据分片参数开发分片任务;
  16. - 15、动态分片:分片广播任务以执行器为维度进行分片,支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量,协同进行业务处理;在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。
  17. - 16、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。
  18. - 17、任务进度监控:支持实时监控任务进度;
  19. - 18、Rolling实时日志:支持在线查看调度结果,并且支持以Rolling方式实时查看执行器输出的完整的执行日志;
  20. - 19、GLUE:提供Web IDE,支持在线开发任务逻辑代码,动态发布,实时编译生效,省略部署上线的过程。支持30个版本的历史版本回溯。
  21. - 20、脚本任务:支持以GLUE模式开发和运行脚本任务,包括Shell、Python、NodeJS、PHP、PowerShell等类型脚本;
  22. - 21、命令行任务:原生提供通用命令行任务Handler(Bean任务,"CommandJobHandler");业务方只需要提供命令行即可;
  23. - 22、任务依赖:支持配置子任务依赖,当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔;
  24. - 23、一致性:“调度中心”通过DB锁保证集群分布式调度的一致性, 一次任务调度只会触发一次执行;
  25. - 24、自定义任务参数:支持在线配置调度任务入参,即时生效;
  26. - 25、调度线程池:调度系统多线程触发调度运行,确保调度精确执行,不被堵塞;
  27. - 26、数据加密:调度中心和执行器之间的通讯进行数据加密,提升调度信息安全性;
  28. - 27、邮件报警:任务失败时支持邮件报警,支持配置多邮件地址群发报警邮件;
  29. - 28、推送maven中央仓库: 将会把最新稳定版推送到maven中央仓库, 方便用户接入和使用;
  30. - 29、运行报表:支持实时查看运行数据,如任务数量、调度次数、执行器数量等;以及调度报表,如调度日期分布图,调度成功分布图等;
  31. - 30、全异步:任务调度流程全异步化设计实现,如异步调度、异步运行、异步回调等,有效对密集调度进行流量削峰,理论上支持任意时长任务的运行;
  32. - 31、跨语言:调度中心与执行器提供语言无关的 RESTful API 服务,第三方任意语言可据此对接调度中心或者实现执行器。除此之外,还提供了 “多任务模式”和“httpJobHandler”等其他跨语言方案;
  33. - 32、国际化:调度中心支持国际化设置,提供中文、英文两种可选语言,默认为中文;
  34. - 33、容器化:提供官方docker镜像,并实时更新推送dockerhub,进一步实现产品开箱即用;
  35. - 34、线程池隔离:调度线程池进行隔离拆分,慢任务自动降级进入"Slow"线程池,避免耗尽调度线程,提高系统稳定性;
  36. - 35、用户管理:支持在线管理系统用户,存在管理员、普通用户两种角色;
  37. - 36、权限控制:执行器维度进行权限控制,管理员拥有全量权限,普通用户需要分配执行器权限后才允许相关操作;

1.1、架构 

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;

  • 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。

  • 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。

 1.2、弥补quartz的不足

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。

1.3、自研调度模块

XXL-JOB最终选择自研调度组件(早期调度组件基于Quartz);一方面是为了精简系统降低冗余依赖,另一方面是为了提供系统的可控度与稳定性;

XXL-JOB中“调度模块”和“任务模块”完全解耦,调度模块进行任务调度时,将会解析不同的任务参数发起远程调用,调用各自的远程执行器服务。这种调用模型类似RPC调用,调度中心提供调用代理的功能,而执行器提供远程服务的功能。

二、xxl-job-admin 搭建

2.1、拉取代码

代码结构如下:

运行 SQL 文件至本地数据库:

修改 xxl-job-admin 模块的 yml 文件:

2.2、启动任务调度中心

如下图:

浏览器访问默认地址:http://localhost:8080/xxl-job-admin

账号:admin 密码:123456 (初始状态下)。

2.3、 登录成功

如下图:

到此为止,第一阶段 xxl-job-admin 模块的部署就完成啦。

2.4、整合 SpringBoot 项目

此部分官方已经给出具体案例,我们只需对赶方案例进行整合或修改即可。

接下来就是如何整合到自己的 SpringBoot 项目中。

2.5、引入 maven 依赖

如下图:

注意:此处版本要与 xxl-job-admin 中版本保持一致。

2.6、引入配置类

如下图:

只需引入 XxlJobConfig 配置类即可,其他配置类为该项目其他配置类,与此无关!

可以直接从拉取的项目中复制过来,无需任何修改!!!复制此类到你的项目中即可!

  1. @Configuration
  2. public class XxlJobConfig {
  3.     private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);
  4.     @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
  5.     private String adminAddresses;
  6.     @Value("${xxl.job.accessToken}")
  7.     private String accessToken;
  8.     @Value("${xxl.job.executor.appname}")
  9.     private String appname;
  10.     @Value("${xxl.job.executor.address}")
  11.     private String address;
  12.     @Value("${xxl.job.executor.ip}")
  13.     private String ip;
  14.     @Value("${xxl.job.executor.port}")
  15.     private int port;
  16.     @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
  17.     private String logPath;
  18.     @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
  19.     private int logRetentionDays;
  20.     @Bean
  21.     public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
  22.         logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
  23.         XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
  24.         xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
  25.         xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
  26.         xxlJobSpringExecutor.setAddress(address);
  27.         xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
  28.         xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
  29.         xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
  30.         xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
  31.         xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
  32.         return xxlJobSpringExecutor;
  33.     }
  34.     /**
  35.      * 针对多网卡、容器内部署等情况,可借助 "spring-cloud-commons" 提供的 "InetUtils" 组件灵活定制注册IP;
  36.      *
  37.      *      1、引入依赖:
  38.      *          <dependency>
  39.      *             <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  40.      *             <artifactId>spring-cloud-commons</artifactId>
  41.      *             <version>${version}</version>
  42.      *         </dependency>
  43.      *
  44.      *      2、配置文件,或者容器启动变量
  45.      *          spring.cloud.inetutils.preferred-networks: 'xxx.xxx.xxx.'
  46.      *
  47.      *      3、获取IP
  48.      *          String ip_ = inetUtils.findFirstNonLoopbackHostInfo().getIpAddress();
  49.      */
  50. }

2.7、修改 yml 配置文件

代码如下:

  1. xxl:
  2.   job:
  3.     admin:
  4.       # 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。
  5.       # 执行器将会使用该地址进行"执行器心跳注册""任务结果回调";为空则关闭自动注册;
  6.       addresses: http://127.0.0.1:8086/xxl-job-admin
  7.     # 执行器通讯TOKEN [选填]:非空时启用;
  8.     accessToken:
  9.     executor:
  10.       # 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
  11.       appname: xxl-job-executor-mileage
  12.       # 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。
  13.       #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。
  14.       address:
  15.       # 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;
  16.       # 地址信息用于 "执行器注册" 和 "调度中心请求并触发任务"
  17.       ip:
  18.       # 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;
  19.       port: 8088
  20.       # 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;
  21.       logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandler
  22.       # 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;
  23.       logretentiondays: 30
  24. logging:
  25.   config: classpath:logback.xml      

2.8、编写测试类

代码如下:
  1. @Component
  2. public class MileageXxlJob {
  3.     private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
  4.     /**
  5.      * 1、简单任务示例(Bean模式)
  6.      */
  7.     @XxlJob("mileageJobHandler")
  8.     public void mileageJobHandler() throws Exception {
  9.         XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");
  10.         for (int i = 0; i < 5; i++) {
  11.             XxlJobHelper.log("beat at:" + i);
  12.             System.out.println("ok");
  13.             TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
  14.         }
  15.         // default success
  16.     }
  17. }    
项目目录如下:

编写完成后,启动服务!(注意启动顺序,先启动 xxl-job-admin 模块,再启动您的 springboot 服务)

三、 任务调度中心,配置服务

3.1、新增执行器

3.2、新增任务

3.3、执行任务

注:测试选择执行一次即可,如需项目保持运行,选择启动。

3.4、查看运行结果

参考:XXL-JOB分布式任务调度平台(真·保姆级教程)_MarkerHub的博客-CSDN博客

四、FAQ:xxljob时任务调度报表显示所有数据为0的bug

查看源码发现:类JobLogReportHelper下有调用方法:findLogReport,而这个方法返回的查询结果map的key是小写的,不是驼峰命名的,导致map通过驼峰命名的key取数据的时候取不到:

修改取值的key的名称全部为小写,重启xxl-job-admin 即可 。

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