Quartz集群原理以及配置应用的方法详解

Quartz集群原理以及配置应用的方法详解

1、Quartz任务调度的基本实现原理

Quartz是OpenSymphony开源组织在任务调度领域的一个开源项目，完全基于java实现。作为一个优秀的开源调度框架，Quartz具有以下特点：

（1）强大的调度功能，例如支持丰富多样的调度方法，可以满足各种常规及特殊需求；

（2）灵活的应用方式，例如支持任务和调度的多种组合方式，支持调度数据的多种存储方式；

（3）分布式和集群能力，Terracotta收购后在原来功能基础上作了进一步提升。本文将对该部分相加阐述。

1.1 Quartz 核心元素

Quartz任务调度的核心元素为：Scheduler——任务调度器、Trigger——触发器、Job——任务。其中trigger和job是任务调度的元数据，scheduler是实际执行调度的控制器。

Trigger是用于定义调度时间的元素，即按照什么时间规则去执行任务。Quartz中主要提供了四种类型的trigger：SimpleTrigger，CronTirgger，DateIntervalTrigger，和NthIncludedDayTrigger。这四种trigger可以满足企业应用中的绝大部分需求。

Job用于表示被调度的任务。主要有两种类型的job：无状态的（stateless）和有状态的（stateful）。对于同一个trigger来说，有状态的job不能被并行执行，只有上一次触发的任务被执行完之后，才能触发下一次执行。Job主要有两种属性：volatility和durability，其中volatility表示任务是否被持久化到数据库存储，而durability表示在没有trigger关联的时候任务是否被保留。两者都是在值为true的时候任务被持久化或保留。一个job可以被多个trigger关联，但是一个trigger只能关联一个job。

Scheduler由scheduler工厂创建：DirectSchedulerFactory或者StdSchedulerFactory。第二种工厂StdSchedulerFactory使用较多，因为DirectSchedulerFactory使用起来不够方便，需要作许多详细的手工编码设置。Scheduler主要有三种：RemoteMBeanScheduler，RemoteScheduler和StdScheduler。

Quartz核心元素之间的关系如图1.1所示：

图1.1 核心元素关系图

1.2 Quartz 线程视图

在Quartz中，有两类线程，Scheduler调度线程和任务执行线程，其中任务执行线程通常使用一个线程池维护一组线程。

图1.2 Quartz线程视图

Scheduler调度线程主要有两个：执行常规调度的线程，和执行misfiredtrigger的线程。常规调度线程轮询存储的所有trigger，如果有需要触发的trigger，即到达了下一次触发的时间，则从任务执行线程池获取一个空闲线程，执行与该trigger关联的任务。Misfire线程是扫描所有的trigger，查看是否有misfiredtrigger，如果有的话根据misfire的策略分别处理(fire now OR wait for the next fire)。

1.3 Quartz Job数据存储

Quartz中的trigger和job需要存储下来才能被使用。Quartz中有两种存储方式：RAMJobStore,JobStoreSupport，其中RAMJobStore是将trigger和job存储在内存中，而JobStoreSupport是基于jdbc将trigger和job存储到数据库中。RAMJobStore的存取速度非常快，但是由于其在系统被停止后所有的数据都会丢失，所以在集群应用中，必须使用JobStoreSupport。

2、Quartz集群原理2.1 Quartz 集群架构

一个Quartz集群中的每个节点是一个独立的Quartz应用，它又管理着其他的节点。这就意味着你必须对每个节点分别启动或停止。Quartz集群中，独立的Quartz节点并不与另一其的节点或是管理节点通信，而是通过相同的数据库表来感知到另一Quartz应用的，如图2.1所示。

图2.1 Quartz集群架构

2.2 Quartz集群相关数据库表

因为Quartz集群依赖于数据库，所以必须首先创建Quartz数据库表，Quartz发布包中包括了所有被支持的数据库平台的SQL脚本。这些SQL脚本存放于/docs/dbTables 目录下。这里采用的Quartz 1.8.4版本，总共12张表，不同版本，表个数可能不同。数据库为mysql，用tables_mysql.sql创建数据库表。全部表如图2.2所示，对这些表的简要介绍如图2.3所示。

图2.2 Quartz 1.8.4在mysql数据库中生成的表

图2.3 Quartz数据表简介

2.2.1 调度器状态表（QRTZ_SCHEDULER_STATE）

说明：集群中节点实例信息，Quartz定时读取该表的信息判断集群中每个实例的当前状态。

instance_name：配置文件中org.quartz.scheduler.instanceId配置的名字，如果设置为AUTO,quartz会根据物理机名和当前时间产生一个名字。

last_checkin_time：上次检入时间

checkin_interval：检入间隔时间

2.2.2 触发器与任务关联表（qrtz_fired_triggers）

存储与已触发的Trigger相关的状态信息，以及相联Job的执行信息。

2.2.3 触发器信息表（qrtz_triggers)

trigger_name：trigger的名字,该名字用户自己可以随意定制,无强行要求

trigger_group：trigger所属组的名字,该名字用户自己随意定制,无强行要求

job_name：qrtz_job_details表job_name的外键

job_group：qrtz_job_details表job_group的外键

trigger_state：当前trigger状态设置为ACQUIRED,如果设为WAITING,则job不会触发

trigger_cron：触发器类型,使用cron表达式

2.2.4 任务详细信息表（qrtz_job_details）

说明：保存job详细信息,该表需要用户根据实际情况初始化

job_name：集群中job的名字,该名字用户自己可以随意定制,无强行要求。

job_group：集群中job的所属组的名字,该名字用户自己随意定制,无强行要求。

job_class_name：集群中job实现类的完全包名,quartz就是根据这个路径到classpath找到该job类的。

is_durable：是否持久化,把该属性设置为1，quartz会把job持久化到数据库中

job_data：一个blob字段，存放持久化job对象。

2.2.5权限信息表（qrtz_locks）

说明：tables_oracle.sql里有相应的dml初始化，如图2.4所示。

图2.4 Quartz权限信息表中的初始化信息

2.3 Quartz Scheduler在集群中的启动流程

Quartz Scheduler自身是察觉不到被集群的，只有配置给Scheduler的JDBC JobStore才知道。当Quartz Scheduler启动时，它调用JobStore的schedulerStarted()方法，它告诉JobStore Scheduler已经启动了。schedulerStarted() 方法是在JobStoreSupport类中实现的。JobStoreSupport类会根据quartz.properties文件中的设置来确定Scheduler实例是否参与到集群中。假如配置了集群，一个新的ClusterManager类的实例就被创建、初始化并启动。ClusterManager是在JobStoreSupport类中的一个内嵌类，继承了java.lang.Thread，它会定期运行，并对Scheduler实例执行检入的功能。Scheduler也要查看是否有任何一个别的集群节点失败了。检入操作执行周期在quartz.properties中配置。

2.4 侦测失败的Scheduler节点

当一个Scheduler实例执行检入时，它会查看是否有其他的Scheduler实例在到达他们所预期的时间还未检入。这是通过检查SCHEDULER_STATE表中Scheduler记录在LAST_CHEDK_TIME列的值是否早于org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval来确定的。如果一个或多个节点到了预定时间还没有检入，那么运行中的Scheduler就假定它(们) 失败了。

2.5 从故障实例中恢复Job

当一个Sheduler实例在执行某个Job时失败了，有可能由另一正常工作的Scheduler实例接过这个Job重新运行。要实现这种行为，配置给JobDetail对象的Job可恢复属性必须设置为true（job.setRequestsRecovery(true)）。如果可恢复属性被设置为false(默认为false)，当某个Scheduler在运行该job失败时，它将不会重新运行；而是由另一个Scheduler实例在下一次触发时间http://触发。Scheduler实例出现故障后多快能被侦测到取决于每个Scheduler的检入间隔（即2.3中提到的org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval）。

3、Quartz集群实例(Quartz+Spring)

3.1 Spring不兼容Quartz问题

Spring从2.0.2开始便不再支持Quartz。具体表现在Quartz+Spring把Quartz的Task实例化进入数据库时，会产生：Serializable的错误：

　　　　execute

这个MethodInvokingJobDetailFactoryBean类中的methodInvoking方法，是不支持序列化的，因此在把QUARTZ的TASK序列化进入数据库时就会抛错。

首先解决MethodInvokingJobDetailFactoryBean的问题，在不修改Spring源码的情况下，可以避免使用这个类，直接调用JobDetail。但是使用JobDetail实现，需要自己实现MothodInvoking的逻辑，可以使用JobDetail的jobClass和JobDataAsMap属性来自定义一个Factory(Manager)来实现同样的目的。例如，本示例中新建了一个MyDetailQuartzJobBean来实现这个功能。

3.2 MyDetailQuartzJobBean.java文件

package org.lxh.mvc.jobbean;

import java.lang.reflect.Method;

import org.apache.commons.logging.Log;

import org.apache.commons.logging.LogFactory;

import org.quartz.JobExecutionContext;

import org.quartz.JobExecutionException;

import org.springframework.context.ApplicationContext;

import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;

public class MyDetailQuartzJobBean extends QuartzJobBean {

protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass());

private String targetObject;

private String targetMethod;

private ApplicationContext ctx;

protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {

try {

logger.info("execute [" + targetObject + "] at once>>>>>>");

Object otargetObject = ctx.getBean(targetObject);

Method m = null;

try {

m = otargetObject.getClass().getMethod(targetMethod, new Class[] {});

m.invoke(otargetObject, new Object[] {});

} catch (SecurityException e) {

logger.error(e);

} catch (NoSuchMethodException e) {

logger.error(e);

}

} catch (Exception e) {

throw new JobExecutionException(e);

}

}

public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext){

this.ctx=applicationContext;

}

public void setTargetObject(String targetObject) {

this.targetObject = targetObject;

}

public void setTargetMethod(String targetMethod) {

this.targetMethod = targetMethod;

}

}

3.3真正的Job实现类

在Test类中，只是简单实现了打印系统当前时间的功能。

package org.lxh.mvc.job;

import java.io.Serializable;

import java.util.Date;

import org.apache.commons.logging.Log;

import org.apache.commons.logging.LogFactory;

public class Test implements Serializable{

private Log logger = LogFactory.getLog(Test.class);

private static final long serialVersionUID = -2073310586499744415L;

public void execute () {

Date date=new Date();

System.out.println(date.toLocaleString());

}

}

3.4 配置quartz.xml文件

org.lxh.mvc.jobbean.MyDetailQuartzJobBean

class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean">

class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean">

3.5 测试

ServerA、ServerB的代码、配置完全一样，先启动ServerA，后启动ServerB，当Server关断之后，ServerB会监测到其关闭，并将ServerA上正在执行的Job接管，继续执行。

4、Quartz集群实例（单独Quartz）

尽管我们已经实现了Spring+Quartz的集群配置，但是因为Spring与Quartz之间的兼容问题还是不建议使用该方式。在本小节中，我们实现了单独用Quartz配置的集群，相对Spring+Quartz的方式来说，简单、稳定。

4.1 工程结构

我们采用单独使用Quartz来实现其集群功能，代码结构及所需的第三方jar包如图3.1所示。其中，Mysql版本：5.1.52，Mysql驱动版本：mysql-connector-java-5.1.5-bin.jar（针对于5.1.52，建议采用该版本驱动，因为Quartz存在BUG使得其与某些Mysql驱动结合时不能正常运行）。

图4.1 Quartz集群工程结构及所需第三方jar包

其中quartz.properties为Quartz配置文件，放在src目录下，若无该文件，Quartz将自动加载jar包中的quartz.properties文件；SimpleRecoveryJob.java、SimpleRecoveryStatefulJob.java为两个Job；ClusterExample.java中编写了调度信息、触发机制及相应的测试main函数。

4.2 配置文件quartz.properties

默认文件名称quartz.properties，通过设置"org.quartz.jobStore.isClustered"属性为"true"来激活集群特性。在集群中的每一个实例都必须有一个唯一的"instance id" ("org.quartz.scheduler.instanceId" 属性), 但是应该有相同的"scheduler instance name" ("org.quartz.scheduler.instanceName")，也就是说集群中的每一个实例都必须使用相同的quartz.properties 配置文件。除了以下几种例外，配置文件的内容其他都必须相同：

a.线程池大小。

b.不同的"org.quartz.scheduler.instanceId"属性值（通过设定为"AUTO"即可）。

#==============================================================

#Configure Main Scheduler Properties

#==============================================================

org.quartz.scheduler.instanceName = quartzScheduler

org.quartz.scheduler.instanceId = AUTO

#==============================================================

#Configure JobStore

#==============================================================

org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX

org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate

org.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_

org.quartz.jobStore.isClustered = true

org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval = 10000

org.quartz.jobStore.dataSource = myDS

#==============================================================

#Configure DataSource

#==============================================================

org.quartz.dataSource.myDS.driver = com.mysql.jdbc.Driver

org.quartz.dataSource.myDS.URL = jdbc:mysql://192.168.31.18:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8

org.quartz.dataSource.myDS.user = root

org.quartz.dataSource.myDS.password = 123456

org.quartz.dataSource.myDS.maxConnections = 30

#==============================================================

#Configure ThreadPool

#==============================================================

org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool

org.quartz.threadPool.threadCount = 5

org.quartz.threadPool.threadPriority = 5

org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = true

4.3 ClusterExample.java文件

package cluster;

import java.util.Date;

import org.quartz.JobDetail;

import org.quartz.Scheduler;

import org.quartz.SchedulerFactory;

import org.quartz.SimpleTrigger;

import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;

public class http://ClusterExample {

public void cleanUp(Scheduler inScheduler) throws Exception {

System.out.println("***** Deleting existing jobs/triggers *****");

// unschedule jobs

String[] groups = inScheduler.getTriggerGroupNames();

for (int i = 0; i < groups.length; i++) {

String[] names = inScheduler.getTriggerNames(groups[i]);

for (int j = 0; j < names.length; j++) {

inScheduler.unscheduleJob(names[j], groups[i]);

}

}

// delete jobs

groups = inScheduler.getJobGroupNames();

for (int i = 0; i < groups.length; i++) {

String[] names = inScheduler.getJobNames(groups[i]);

for (int j = 0; j < names.length; j++) {

inScheduler.deleteJob(names[j], groups[i]);

}

}

}

public void run(boolean inClearJobs, boolean inScheduleJobs)

throws Exception {

// First we must get a reference to a scheduler

SchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory();

Scheduler sched = sf.getScheduler();

if (inClearJobs) {

cleanUp(sched);

}

System.out.println("------- Initialization Complete -----------");

if (inScheduleJobs) {

System.out.println("------- Scheduling Jobs ------------------");

String schedId = sched.getSchedulerInstanceId();

int count = 1;

JobDetail job = new JobDetail("job_" + count, schedId, SimpleRecoveryJob.class);

// ask scheduler to re-execute this job if it was in progress when

// the scheduler went down...

job.setRequestsRecovery(true);

SimpleTrigger trigger =

new SimpleTrigger("triger_" + count, schedId, 200, 1000L);

trigger.setStartTime(new Date(System.currentTimeMillis() + 1000L));

System.out.println(job.getFullName() +

" will run at: " + trigger.getNextFireTime() +

" and repeat: " + trigger.getRepeatCount() +

" times, every " + trigger.getRepeatInterval() / 1000 + " seconds");

sched.scheduleJob(job, trigger);

count++;

job = new JobDetail("job_" + count, schedId,

SimpleRecoveryStatefulJob.class);

// ask scheduler to re-execute this job if it was in progress when

// the scheduler went down...

job.setRequestsRecovery(false);

trigger = new SimpleTrigger("trig_" + count, schedId, 100, 2000L);

trigger.setStartTime(new Date(System.currentTimeMillis() + 2000L));

System.out.println(job.getFullName() +

" will run at: " + trigger.getNextFireTime() +

" and repeat: " + trigger.getRepeatCount() +

" times, every " + trigger.getRepeatInterval() / 1000 + " seconds");

sched.scheduleJob(job, trigger);

}

// jobs don't start firing until start() has been called...

System.out.println("------- Starting Scheduler ---------------");

sched.start();

System.out.println("------- Started Scheduler ----------------");

System.out.println("------- Waiting for one hour... ----------");

try {

Thread.sleep(3600L * 1000L);

} catch (Exception e) {

}

System.out.println("------- Shutting Down --------------------");

sched.shutdown();

System.out.println("------- Shutdown Complete ----------------");

}

public static void main(String[] args) throws Exception {

boolean clearJobs = true;

boolean scheduleJobs = true;

for (int i = 0; i < args.length; i++) {

if (args[i].equalsIgnoreCase("clearJobs")) {

clearJobs = true;

} else if (args[i].equalsIgnoreCase("dontScheduleJobs")) {

scheduleJobs = false;

}

}

ClusterExample example = new ClusterExample();

example.run(clearJobs, scheduleJobs);

}

}

4.4 SimpleRecoveryJob.java

package cluster;

import java.io.Serializable;

import java.util.Date;

import org.apache.commons.logging.Log;

import org.apache.commons.logging.LogFactory;

import org.quartz.Job;

import org.quartz.JobExecutionContext;

import org.quartz.JobExecutionException;

//如果有想反复执行的动作，作业，任务就把相关的代码写在execute这个方法里，前提：实现Job这个接口

//至于SimpleJob这个类什么时候实例化，execute这个方法何时被调用，我们不用关注，交给Quartz

public clashttp://s SimpleRecoveryJob implements Job, Serializable {

private static Log _log = LogFactory.getLog(SimpleRecoveryJob.class);

public SimpleRecoveryJob() {

}

public void execute(JobExecutionContext context)

throws JobExecutionException {

//这个作业只是简单的打印出作业名字和此作业运行的时间

String jobName = context.getJobDetail().getFullName();

System.out.println("JOB 1111111111111111111 SimpleRecoveryJob says: " + jobName + " executing at " + new Date());

}

}

4.5 运行结果

Server A与Server B中的配置和代码完全一样。运行方法：运行任意主机上的ClusterExample.java，将任务加入调度，观察运行结果：

运行ServerA，结果如图4.2所示。

图4.2 ServerA运行结果1

开启ServerB后，ServerA与ServerB的输出如图4.3、4.4所示。

图4.3 ServerA运行结果2

图4.4 ServerB运行结果1

从图4.3、4.4可以看出，ServerB开启后，系统自动实现了负责均衡，ServerB接手Job1。关断ServerA后，ServerB的运行结果如图4.5所示。

图4.5 ServerB运行结果2

从图4.5中可以看dVSJN出，ServerB可以检测出ServerA丢失，将其负责的任务Job2接手，并将ServerA丢失到Server检测出这段异常时间中需要执行的Job2重新执行了。

5、注意事项

5.1 时间同步问题

Quartz实际并不关心你是在相同还是不同的机器上运行节点。当集群放置在不同的机器上时，称之为水平集群。节点跑在同一台机器上时，称之为垂直集群。对于垂直集群，存在着单点故障的问题。这对高可用性的应用来说是无法接受的，因为一旦机器崩溃了，所有的节点也就被终止了。对于水平集群，存在着时间同步问题。

节点用时间戳来通知其他实例它自己的最后检入时间。假如节点的时钟被设置为将来的时间，那么运行中的Scheduler将再也意识不到那个结点已经宕掉了。另一方面，如果某个节点的时钟被设置为过去的时间，也许另一节点就会认定那个节点已宕掉并试图接过它的Job重运行。最简单的同步计算机时钟的方式是使用某一个Internet时间服务器(Internet Time Server ITS)。

5.2 节点争抢Job问题

因为Quartz使用了一个随机的负载均衡算法， Job以随机的方式由不同的实例执行。Quartz官网上提到当前，还不存在一个方法来指派(钉住) 一个 Job 到集群中特定的节点。

5.3 从集群获取Job列表问题

当前，如果不直接进到数据库查询的话，还没有一个简单的方式来得到集群中所有正在执行的Job列表。请求一个Scheduler实例，将只能得到在那个实例上正运行Job的列表。Quartz官网建议可以通过写一些访问数据库JDBC代码来从相应的表中获取全部的Job信息。

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对我们的支持。

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