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xxl-job分布式任务调度

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。

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

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

xxl-job: 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。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。

xxl-job-admin:调度中心,需要在配置文件中修改数据库地址

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

启动程序后,即可访问

访问:http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin/toLogin

账号和密码:admin/123456

运行成功

新建执行器

 创建执行器 media-process-service

在service模块中添加

<dependency><groupId>com.xuxueli</groupId><artifactId>xxl-job-core</artifactId><version>2.3.1</version>
</dependency>

xxl:job:admin: addresses: http://127.0.0.1:8080/xxl-job-adminexecutor:appname: media-process-service #执行器名称address: ip: port: 9999logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandlerlogretentiondays: 30accessToken: default_tokenvideoprocess:ffmpegpath: F:\\environment\\ffmpeg-7.0.2-full_build\\bin\\ffmpeg.exe

注意配置中的appname这是执行器的应用名(与上面创建的执行器一致),port是执行器启动的端口,如果本地启动多个执行器注意端口不能重复。

4、配置xxl-job的执行器

将xxl-job示例工程下配置类拷贝到需要使用的sevice工程下

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

在线机器地址处已显示1个执行器。

在媒资服务service包下新建jobhandler存放任务类

新建任务

JobHandler中的任务名,在方法中通过@XxlJob("testJob")引用

路由策略:第一个。同时运行两个服务时,第一个生效

import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;/*** @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.....");}}

Cron表达式是一个字符串,通过它可以定义调度策略,格式如下:

{秒数} {分钟} {小时} {日期} {月份} {星期} {年份(可为空)}

30 10 1 * * ?  每天1点10分30秒触发

0/30 * * * * ? 每30秒触发一次

* 0/10 * * * ? 每10分钟触发一次

重启服务

在调度日志中查看到日志状态

分片广播策略

分片广播策略是指是调度中心以执行器为维度进行分片,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的所有执行器发送任务调度,请求中携带分片参数。

 

路由策略:分片广播。同时运行两个服务,连个服务都会调动该任务

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;


        - 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;

 这里我们选择忽略,如果立即执行一次就可能重复执行相同的任务

其次,再看阻塞处理策略,阻塞处理策略就是当前执行器正在执行任务还没有结束时调度中心进行任务调度,此时该如何处理。

  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;

这里如果选择覆盖之前调度则可能重复执行任务,这里选择 丢弃后续调度或单机串行方式来避免任务重复执行。

    /*** 2、分片广播任务*/@XxlJob("shardingJobHandler")public void shardingJobHandler() throws Exception {// 分片参数int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex(); //分片序号从0开始int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal(); //总分片数,是指运行服务的个数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");}

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

只做这些配置可以保证任务不会重复执行吗?

做不到,还需要保证任务处理的幂等性

什么是幂等性?

它描述了一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的结果。

幂等性是为了解决重复提交问题,比如:恶意刷单,重复支付等。

解决幂等性常用的方案:

1)数据库约束,比如:唯一索引,主键。

2)乐观锁,常用于数据库,更新数据时根据乐观锁状态去更新。

3)唯一序列号,操作传递一个唯一序列号,操作时判断与该序列号相等则执行。

上边两个执行器实例那么分片总数为2,序号为0、1,从任务1开始,如下:

1  %  2 = 1    执行器2执行

2  %  2 =  0    执行器1执行

3  %  2 =  1     执行器2执行

以此类推.

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