分布式任务调度xxl
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2022-08-16
Quartz高可用定时任务的快速上手指南
目录定时任务使用指南1、引入依赖2、快速上手3、手动触发定时任务4、带参数任务5、任务并发6、持久化总结
定时任务使用指南
如果你想做定时任务,有高可用方面的需求,或者仅仅想入门快,上手简单,那么选用它准没错。
定时任务模块是对Quartz框架进一步封装,使用更加简洁。
1、引入依赖
2、快速上手
实现org.quartz.Job接口;使用注解CronExp添加任务的调度策略;使用注解Component将任务注入容器中。
启动项目,定时任务便处于监听与运行中。
@Component
@DisallowConcurrentExecution
@Chttp://ronExp(cron = "0/5 * * * * ?")
public class DemoJob implements Job {
@Override
public void execute(JobExecutionContext context) {
System.out.println("任务1:" + LocalDateTime.now());
}
}
3、手动触发定时任务
定时任务除了以既有频率周期性运行外,还有通过接口手动被触发的能力。
调用如下接口,可手动触发任务ID编号为jobId的任务。
http://localhost:8080/cms-api/quartz/job/{jobId}
如果有手动触发定时任务的需求,则需要任务ID唯一并且已知,因此需要在编写定时任务时手动指定。
@CronExp(id = 1, cron = "0/5 * * * * ?")
通过注解CronExp的id属性可指定任务ID,不显示指定则使用随机ID,不满足已知的条件,因此无法手动触发。
4、带参数任务
尽管大多数任务不需要注入参数,但仍有少量的场景需要向定时任务注入参数。
public void execute(JobExecutionContext context) {
/* 如果在调用任务时传入了参数,则能够从Map中获取 */
Map
/* 比如从Map中获取一个键值对,一般来说参数均为基本数据类型 */
Object key = dataMap.get("key");
SXuCQBeVhZystem.out.println("任务2:" + LocalDateTime.now() + ": " + key);
}
在编写定时任务时,可从JobExecutionContext对象中解析一个Map,从而完成参数的注入。
http://localhost:8080/cmXuCQBeVhZs-api/quartz/job/1?key=a
上述http调用的含义是手动触发任务ID为【1】的任务,并且向其传递参数为【key】值为【a】的参数。
5、任务并发
本框架不支持任务并发,换句话说并发对定时任务不利,因此需要手动禁止。
需要注意的是Quartz的并发是指当任务执行耗时超过任务调度周期时,上一个任务未执行完,新任务是否执行。http://
一般来说需要显示禁止并发,在任务类上添加注解DisallowConcurrentExecution即可禁止任务并发。
6、持久化
如果定时任务有高可用的需求,那么需要对任务进行持久化。定时任务数据持久化到数据库中后,支持应用程序多开。定时任务持久化多节点部署后,集群中单节点故障不影响定时任务的执行。
定时任务持久化,仅需修改yml文件配置即可达到目标,无需修改代码。一般而言使用mysql做持久化的容器。
spring:
quartz:
properties:
org.quartz.jobStore.isClustered: true
org.quartz.jobStore.class: org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
org.quartz.jobStore.driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
org.quartz.jobStore.dataSource: qzDS
org.quartz.dataSource.qzDS.driver: com.mysql.cj.jdbc.Driver
org.quartz.dataSource.qzDS.URL: jdbc:mysql://localhost:3306/quartz-demo
org.quartz.dataSource.qzDS.user: root
org.quartz.dataSource.qzDS.password: 123456
除了修改主机、端口、数据库名、用户名、密码五个参数外,其余参数使用默认值即可。
配置完数据库连接后,使用SQL脚本,注意初始化数据库
总结
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