xxljob-spring-boot-starter
XXL-JOB是一个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。
Features
- 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”自研调度组件并支持集群部署，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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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。
- 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。
- 任务进度监控：支持实时监控任务进度；
- 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；
- 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。
- 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;
- 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；
- 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；
- 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；
- 自定义任务参数：支持在线配置调度任务入参，即时生效；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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;
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
- 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；
组件简介
- 基于 xxljob 的API封装，提供了更加简单的使用方式
- 通过 @XxlJobCron 注解，自动注册定时任务，无需手动添加
使用说明
1、Spring Boot 项目添加 Maven 依赖
<dependency>
<groupId>com.github.hiwepy</groupId>
<artifactId>xxljob-spring-boot-starter</artifactId>
<version>${project.version}</version>
</dependency>2、增加如下配置
在application.properties文件中增加如下配置
##########################XXL-JOB执行器参数定义##################################
### 调度中心部署跟地址 [必填]：如调度中心集群部署存在多个地址则用逗号分隔。执行器将会使用该地址进行"执行器心跳注册"和"任务结果回调"；为空则关闭自动注册；
xxl.job.admin.addresses=http://localhost:8091/xxl-job-admin
### 调度中心登录用户名 [必填]
xxl.job.admin.username=admin
### 调度中心登录密码 [必填]
xxl.job.admin.password=123456
xxl.job.admin.cookie.maximum-size=1000
xxl.job.admin.cookie.expire-after-write=5s
xxl.job.admin.cookie.refresh-after-write=5s
### 执行器AppName [选填]：执行器心跳注册分组依据；为空则关闭自动注册
xxl.job.executor.appname=${spring.application.name}
xxl.job.executor.title=任务执行器
### 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=-1
### 执行器通讯TOKEN [选填]：非空时启用；
xxl.job.accessToken=default_token
### 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
### 执行器日志保存天数 [选填] ：值大于3时生效，启用执行器Log文件定期清理功能，否则不生效；
xxl.job.executor.logretentiondays=30或者在application.yaml文件中增加如下配置
xxl:
job:
accessToken: default_token
admin:
addresses: http://localhost:8091/xxl-job-admin
username: admin
password: 123456
cookie:
maximum-size: 1000
expire-after-write: 5s
refresh-after-write: 5s
executor:
ip:
appname: default-job-executor
title: 任务执行器
port: 31734
logpath: /logs/xxl-job/jobhandler
logretentiondays: 30如果是使用了K8s部署服务，且需要外部调用该执行节点的话，可参考如下配置：
xxl:
job:
executor:
ip: [使用k8s主节点IP]
appname: default-job-executor
title: 任务执行器
port: 31734
logpath: /logs/xxl-job/jobhandler
logretentiondays: 30指定xxl-job执行器端口，并配置宿主服务的Service对外暴露端口与xxl-job执行器端口相同！
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-xxx-job-svc
labels:
app: my-xxx-job
annotations:
kubesphere.io/alias-name: xxx-定时任务服务
kubesphere.io/description: xxx-定时任务服务
spec:
ports:
- name: tcp-6011
port: 6011
protocol: TCP
targetPort: 6011
- name: tcp-31734
protocol: TCP
port: 31734
targetPort: 31734
nodePort: 31734
selector:
app: my-xxx-job
type: NodePort3、使用示例
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import com.xxl.job.core.context.XxlJobContext;
import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.handler.IJobHandler;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import com.xxl.job.spring.boot.annotation.XxlJobCron;
/**
* XxlJob开发示例（Bean模式）
*
* 开发步骤：
* 1、任务开发：在Spring Bean实例中，开发Job方法；
* 2、注解配置：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 "XxlJobHelper.log" 打印执行日志；
* 4、任务结果：默认任务结果为 "成功" 状态，不需要主动设置；如有诉求，比如设置任务结果为失败，可以通过 "XxlJobHelper.handleFail/handleSuccess" 自主设置任务结果；
*
* @author xuxueli 2019-12-11 21:52:51
*/
@Component
@Slf4j
public class SampleXxlJob {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
/**
* 1、简单任务示例（Bean模式）
*/
@XxlJob("demoJobHandler")
@XxlJobCron(cron = "* * 0 * * ?", desc = "简单任务示例（Bean模式）", author = "hiwepy")
public void demoJobHandler() throws Exception {
XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");
for (int i = 0; i < 5; i++) {
XxlJobHelper.log("beat at:" + i);
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
}
// default success
}
/**
* 2、分片广播任务
*/
@XxlJob("shardingJobHandler")
@XxlJobCron(cron = "* * 0 * * ?", desc = "分片广播任务", author = "hiwepy")
public void shardingJobHandler() throws Exception {
// 分片参数
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
XxlJobHelper.log("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardIndex, shardTotal);
// 业务逻辑
for (int i = 0; i < shardTotal; i++) {
if (i == shardIndex) {
XxlJobHelper.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", i);
} else {
XxlJobHelper.log("第 {} 片, 忽略", i);
}
}
}
/**
* 3、命令行任务
*/
@XxlJob("commandJobHandler")
@XxlJobCron(cron = "* * 0 * * ?", desc = "命令行任务", author = "hiwepy")
public void commandJobHandler() throws Exception {
String command = XxlJobHelper.getJobParam();
int exitValue = -1;
BufferedReader bufferedReader = null;
try {
// command process
ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder();
processBuilder.command(command);
processBuilder.redirectErrorStream(true);
Process process = processBuilder.start();
//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) {
XxlJobHelper.log(line);
}
// command exit
process.waitFor();
exitValue = process.exitValue();
} catch (Exception e) {
XxlJobHelper.log(e);
} finally {
if (bufferedReader != null) {
bufferedReader.close();
}
}
if (exitValue == 0) {
// default success
} else {
XxlJobHelper.handleFail("command exit value("+exitValue+") is failed");
}
}
/**
* 4、跨平台Http任务
* 参数示例：
* "url: http://www.baidu.com\n" +
* "method: get\n" +
* "data: content\n";
*/
@XxlJob("httpJobHandler")
@XxlJobCron(cron = "* * 0 * * ?", desc = "跨平台Http任务", author = "hiwepy")
public void httpJobHandler() throws Exception {
// param parse
String param = XxlJobHelper.getJobParam();
if (param==null || param.trim().length()==0) {
XxlJobHelper.log("param["+ param +"] invalid.");
XxlJobHelper.handleFail();
return;
}
String[] httpParams = param.split("\n");
String url = null;
String method = null;
String data = null;
for (String httpParam: httpParams) {
if (httpParam.startsWith("url:")) {
url = httpParam.substring(httpParam.indexOf("url:") + 4).trim();
}
if (httpParam.startsWith("method:")) {
method = httpParam.substring(httpParam.indexOf("method:") + 7).trim().toUpperCase();
}
if (httpParam.startsWith("data:")) {
data = httpParam.substring(httpParam.indexOf("data:") + 5).trim();
}
}
// param valid
if (url==null || url.trim().length()==0) {
XxlJobHelper.log("url["+ url +"] invalid.");
XxlJobHelper.handleFail();
return;
}
if (method==null || !Arrays.asList("GET", "POST").contains(method)) {
XxlJobHelper.log("method["+ method +"] invalid.");
XxlJobHelper.handleFail();
return;
}
boolean isPostMethod = method.equals("POST");
// request
HttpURLConnection connection = null;
BufferedReader bufferedReader = null;
try {
// connection
URL realUrl = new URL(url);
connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection();
// connection setting
connection.setRequestMethod(method);
connection.setDoOutput(isPostMethod);
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();
// data
if (isPostMethod && data!=null && data.trim().length()>0) {
DataOutputStream dataOutputStream = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());
dataOutputStream.write(data.getBytes("UTF-8"));
dataOutputStream.flush();
dataOutputStream.close();
}
// 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();
XxlJobHelper.log(responseMsg);
return;
} catch (Exception e) {
XxlJobHelper.log(e);
XxlJobHelper.handleFail();
return;
} finally {
try {
if (bufferedReader != null) {
bufferedReader.close();
}
if (connection != null) {
connection.disconnect();
}
} catch (Exception e2) {
XxlJobHelper.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")
@XxlJobCron(cron = "* * 0 * * ?", desc = "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", author = "hiwepy")
public void demoJobHandler2() throws Exception {
XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");
}
public void init(){
logger.info("init");
}
public void destroy(){
logger.info("destroy");
}
}4、指标采集
项目中引入 micrometer-prometheus 依赖
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>在application.properties文件中增加如下配置
### 执行器日志保存天数 [选填] ：值大于3时生效，启用执行器Log文件定期清理功能，否则不生效；
xxl.job.metrics.enabled=true或者在application.yaml文件中增加如下配置
xxl:
job:
metrics:
enabled: truexxl-job 组件的指标采集如下：
# HELP xxl_job_duration_seconds_max
# TYPE xxl_job_duration_seconds_max gauge
xxl_job_duration_seconds_max{application="app-test",executor="app-job-executor",} 0.18
# HELP xxl_job_duration_seconds
# TYPE xxl_job_duration_seconds summary
xxl_job_duration_seconds_count{application="app-test",executor="app-job-executor",} 2.0
xxl_job_duration_seconds_sum{application="app-test",executor="app-job-executor",} 0.192
# HELP xxl_job_running_total
# TYPE xxl_job_running_total counter
xxl_job_running_total{application="app-test",executor="app-job-executor",} 2.0
# HELP xxl_job_queue_size_total the size of job callBack Queue
# TYPE xxl_job_queue_size_total counter
xxl_job_queue_size_total{application="app-test",} 0.0
# HELP xxl_job_submitted_total
# TYPE xxl_job_submitted_total counter
xxl_job_submitted_total{application="app-test",executor="app-job-executor",} 2.0
# HELP xxl_job_completed_total
# TYPE xxl_job_completed_total counter
xxl_job_completed_total{application="app-test",executor="app-job-executor",} 2.0
# HELP xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds
# TYPE xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds summary
xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds_count{application="app-test",executor="app-job-executor",job="cleanExpireTaskHandler",} 2.0
xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds_sum{application="app-test",executor="app-job-executor",job="cleanExpireTaskHandler",} 0.192
# HELP xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds_max
# TYPE xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds_max gauge
xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds_max{application="app-test",executor="app-job-executor",job="cleanExpireTaskHandler",} 0.18
Jeebiz 技术社区
Jeebiz 技术社区 微信公共号、小程序，欢迎关注反馈意见和一起交流，关注公众号回复「Jeebiz」拉你入群。
| 公共号 | 小程序 |
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作者：Jeebiz 创建时间：2023-03-21 00:22
最后编辑：Jeebiz 更新时间：2024-10-05 00:01
最后编辑：Jeebiz 更新时间：2024-10-05 00:01
