1. xxl-job基本介绍

1.1 Quartz的体系结构

Quartz中最重要的三个对象:Job（作业）、Trigger（触发器）、Scheduler（调度器）。

xxl-job的调度原理:调度线程在一个while循环中不断地获取一定数量的即将触发的Trigger，拿到绑定的Job，包装成工作线程执行。

当然，不管在任何调度系统中，底层都是线程模型。如果要自己写一个调度系统，一定要对多线程并发这一块有比较深入的学习，比如线程怎么启动怎么wait，怎么notify ，怎么加锁等等。

1.1. Quartz的不足

Quartz有差不多二十年的历史，调度模型已经非常成熟了，而且很容易集成到Spring中去，用来执行业务任务是一个很好的选择。

但是还是会有一些问题，比如：

1、调度逻辑（Scheduler）和任务类耦合在同一个项目中，随着调度任务数量逐渐增多，同时调度任务逻辑逐渐加重，调度系统的整体性能会受到很大的影响；

2、Quartz集群的节点之间负载结果是随机的，谁抢到了数据库锁就由谁去执行任务，这就有可能出现旱的旱死，涝的涝死的情况，发挥不了机器的性能。

3、Quartz本身没有提供动态调度和管理界面的功能，需要自己根据API进行开发。

4、Quartz的日志记录、数据统计、监控不是特别完善。

所以xxl-job和Elastic-Job都是对Quartz进行了封装，让用起来更简单，功能更强大。

1.2. xxl-job发展历史

源码地址：https://github.com/xuxueli/xxl-job

中文文档：https://www.xuxueli.com/xxl-job/

2015年开源，一个大众点评的程序员的业余之作。众所周知，大众点评因为被美团收购了，现在是美团点评。

xxl是作者名字许雪里的首字母简写，除了xxl-job之外作者还开源了很多其他组件，现在一共有11个开源项目。

到目前为止使用xxl-job的公司有几百家，算上那些没有登记的公司，实际上应该有几千家。

在xxl-job早期的版本中，直接使用了Quartz的调度模型，直到2019年7月7日发布的7.27 版本才移除Quartz依赖。

实际上即使重构代码移除了Quartz的依赖，xxl-job中也到处是Quartz的影子。比如任务、调度器、触发器的三个维度设计，是非常经典的。

最新发布版本是：2.3.1。

但是后面自从2.2.0版本开始，版本更新几乎没有什么变化

1.3. xxl-job特性

跟老牌的Quartz相比，xxl-job拥有更加丰富的功能。

总体上可以分成三类：

性能的提升：可以调度更多的任务。

可靠性的提升：任务超时、失败、故障转移的处理。

运维更加便捷：提供操作界面、有用户权限、详细的日志、提供通知配置、自动生成报表等等。

2. Xxl-job快速入门

1.1. 下载源码

1.1.1. release页面下载

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

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

注意不要直接clone最新的master代码（SNAPSHOT版本），从发布界面下载稳定版本。

1.1.2. 在IDEA中打开

• /doc :文档资料，包括“调度数据库”建表脚本
• /xxl-job-admin :调度中心，项目源码，Spring Boot工程，可以直接启动
• /xxl-job-core :公共Jar依赖
• /xxl-job-executor-samples :执行器，Sample示例项目，其中的Spring Boot工程，可以直接启动。可以在该项目上进行开发，也可以将现有项目改造生成执行器项目。

1.2. 初始化数据库

数据库脚本在doc/db目录下：

生成8张表。

表名	作用
xxl_job_group	执行器信息表，维护任务执行器信息
xxl_job_info	调度扩展信息表：用于保存XXL-JOB调度任务的扩展信息，如任务分组、任务名、机器地址、执行器、执行入参和报警邮件等等
xxl_job_lock	任务调度锁表
xxl_job_log	调度日志表：用于保存XXL-JOB任务调度的历史信息，如调度结果、执行结果、调度入参、调度机器和执行器等等
xxl_job_log_report	调度日志报表：用户存储XXL-JOB任务调度日志的报表，调度中心报表功能页面会用到
xxl_job_logglue	任务GLUE日志：用于保存GLUE更新历史，用于支持GLUE的版本回溯功能
xxl_job_registry	执行器注册表，维护在线的执行器和调度中心机器地址信息
xxl_job_user	系统用户表

表初始化好以后，就可以配置代码工程了。这里先说一下总体概念。

xxl-job的调度器和业务执行是独立的。调度器（调度线程）决定任务的调度，并且通过HTTP的方式调用执行器接口执行任务。

所以在这里需要先配置至少一个调度中心，运行起来，也可以集群部署。然后再配置至少一个执行器，运行起来，同样可以集群部署。

1.3. 配置调度中心

调度中心是任务的指挥中心，可以有多个实例。

1.1.1. 修改配置

/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/application.properties

检查各项配置，主要是端口，数据库。

默认用户名admin，密码 123456。

可以显式加上一行配置：

xxl.job.login.username=admin
xxl.job.login.password=123456

1.1.2. 编译打包

如果通过jar包方式部署运行，需要先编译打包。在xxl-job-admin目录下执行命令：

mvn package -Dmaven.test.skip=true

1.1.3. 启动工程

运行调度中心，xxl-job\xxl-job-admin\target目录下

java -jar xxl-job-admin-2.2.1-SNAPSHOT.jar

或者直接运行Spring Boot根目录下的XxlJobAdminApplication启动类。调度器是带界面的，访问：http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin

主要功能：

为了保证可用性，调度中心可以做集群部署，需要满足几个条件：

· DB配置保持一致；

· 集群机器时钟保持一致（单机集群忽视）；

· 建议：推荐通过nginx为调度中心集群做负载均衡，分配域名。调度中心访问、执行器回调配置、调用API服务等操作均通过该域名进行。

1.4. 创建执行器

执行器负责任务的具体执行，分配线程。执行器需要注册到调度中心，这样调度器才知道怎么选择执行器，或者说做路由。执行器的执行结果，也需要通过回调的方式通知调度器。

xxl-job提供了6个执行器的demo，非常地贴心，这里选用Spring Boot。

1.1.1. 修改配置

/xxl-job/xxl-job-executor-samples/xxl-job-executor-sample-springboot/src/main/resources/application.properties

主要是修改了日志目录，还有admin的端口号。

xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:7391/xxl-job-admin
xxl.job.executor.logpath=E:/dev_logs/xxl-job/jobhandler

配置类会在com.xxl.job.executor.core.config.XxlJobConfig用到。

1.1.1. 编译打包

如果通过jar包方式部署运行，需要先编译打包。

在xxl-job\xxl-job-executor-samples\xxl-job-executor-sample-springboot目录下：

mvn package -Dmaven.test.skip=true

如果这个目录无法打包，就在根目录下打包。

1.1.2. 启动工程

运行执行器，上述路径的target目录下：

java -jar xxl-job-admin-2.2.1-SNAPSHOT.jar

或者直接运行XxlJobExecutorApplication启动类。

可以做集群部署, 这两项配置要一致:

xxl.job.admin.addresses=
xxl.job.executor.appname=

1.1. 添加任务

指挥官有了，工人也有了，下面就可以派事情给工人做了，也就是创建任务。

登录调度中心，打开任务管理界面，新增任务。

1.1.1. 路由策略

路由策略指的是一个任务选择哪个执行器去执行，Quartz只能随机负载。当执行器做集群部署的时候才有意义。Xxl-job提供了丰富的路由策略，包括：

策略	参数值	详细含义
第一个	FIRST	固定选择第一个机器
最后一个	LAST	固定选择最后一个机器
轮询	ROUND	依次选择执行
随机	RANDOM	随机选择在线的机器
一致性HASH	CONSISTENT_HASH	每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器，且所有任务均匀散列在不同机器上
最不经常使用	LEAST_FREQUENTLY_USED	使用频率最低的机器优先被选举
最近最久未使用	LEAST_RECENTLY_USED	最久未使用的机器优先被选举
故障转移	FAILOVER	按照顺序依次进行心跳检测，第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度
忙碌转移	BUSYOVER	按照顺序依次进行空闲检测，第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度
分片广播	SHARDING_BROADCAST	广播触发对应集群中所有机器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务

1.1.2. 运行模式

在xxl-job中，不仅支持运行预先编写好的任务类，还可以直接输入代码或者脚本运行（上代码都不用审核了？？）。

运行任务类，这种方式就叫做BEAN模式，需要指定任务类，这个任务类就叫做JobHandler，是在执行器端编写的。

运行代码或者脚本，叫做GLUE模式，支持Java、Shell、Python、PHP、Nodejs、PowerShell，这个时候代码是直接维护在调度器这边的。

1.1.3. 阻塞处理策略

阻塞处理策略，指的是任务的一次运行还没有结束的时候，下一次调度的时间又到了，这个时候怎么处理。

策略	参数值	详细含义
单机串行，默认	SERIAL_EXECUTION	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	DISCARD_LATER	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	COVER_EARLY	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

1、SERIAL_EXECUTION（单机串行，默认）：对当前线程不做任何处理，并在当前线程的队列里增加一个执行任务（一次只执行一个任务）。

2、DISCARD_LATER（丢弃后续调度）：如果当前线程阻塞，后续任务不再执行，直接返回失败（阻塞就不再执行了）。

3、COVER_EARLY（覆盖之前调度）：创建一个移除原因，新建一个线程去执行后续任务（杀掉当前线程）。

1.1.4. 子任务

如果需要在本任务执行结束并且执行成功的时候触发另外一个任务，那么就可以把另外的任务作为本任务的子任务运行。

因为每个任务都拥有一个唯一的任务ID(任务ID可以从任务列表获取)，只需要把JobId填上就可以了。

比如：下载对账文件的任务成功以后，开始解析文件入库。入库成功以后，开始对账。

这样，多个任务就实现了串行调度。

1.2. 任务操作

1. Xxl-job 任务详解

1.1. Spring Boot任务类型

com.xxl.job.executor.service.jobhandler.SampleXxlJob

开发步骤：

1、在Spring Bean实例中，开发Job方法，方式格式要求为 “public ReturnT<String> execute(String param)”

2、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 "XxlJobLogger.log" 打印执行日志；

**demoJobHandler：**简单示例任务，任务内部模拟耗时任务逻辑，用户可在线体验Rolling Log等功能；

**shardingJobHandler：**分片示例任务，任务内部模拟处理分片参数，可参考熟悉分片任务；

**commandJobHandler：**命令行任务；

**httpJobHandler：**通用HTTP任务Handler；业务方只需要提供HTTP链接等信息即可，不限制语言、平台。

/*** 分片广播任务* 直接由路由策略--> 分片广播* @author xuxueli 2017-07-25 20:56:50* 如果想实现分片策略可以在此业务类中进行实现逻辑*/
public class ShardingJobHandler extends IJobHandler {@Overridepublic ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {// 分片参数ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();XxlJobLogger.log("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardingVO.getIndex(), shardingVO.getTotal());// 业务逻辑for (int i = 0; i < shardingVO.getTotal(); i++) {if (i == shardingVO.getIndex()) {XxlJobLogger.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", i);} else {XxlJobLogger.log("第 {} 片, 忽略", i);}}return SUCCESS;}
}

/*** 命令行任务** @author xuxueli 2018-09-16 03:48:34*/
public class CommandJobHandler extends IJobHandler {@Overridepublic ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {String command = param;int exitValue = -1;BufferedReader bufferedReader = null;try {// command processProcess process = Runtime.getRuntime().exec(command);BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(process.getInputStream());bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(bufferedInputStream));// command logString line;while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {XxlJobLogger.log(line);}// command exitprocess.waitFor();exitValue = process.exitValue();} catch (Exception e) {XxlJobLogger.log(e);} finally {if (bufferedReader != null) {bufferedReader.close();}}if (exitValue == 0) {return IJobHandler.SUCCESS;} else {return new ReturnT<String>(IJobHandler.FAIL.getCode(), "command exit value("+exitValue+") is failed");}}
}

/*** 跨平台Http任务** @author xuxueli 2018-09-16 03:48:34*/
public class HttpJobHandler extends IJobHandler {@Overridepublic ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {// param parseif (param==null || param.trim().length()==0) {XxlJobLogger.log("param["+ param +"] invalid.");return ReturnT.FAIL;}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 validif (url==null || url.trim().length()==0) {XxlJobLogger.log("url["+ url +"] invalid.");return ReturnT.FAIL;}if (method==null || !Arrays.asList("GET", "POST").contains(method)) {XxlJobLogger.log("method["+ method +"] invalid.");return ReturnT.FAIL;}// requestHttpURLConnection connection = null;BufferedReader bufferedReader = null;try {// connectionURL realUrl = new URL(url);connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection();// connection settingconnection.setRequestMethod(method);connection.setDoOutput(true);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 connectionconnection.connect();// dataif (data!=null && data.trim().length()>0) {DataOutputStream dataOutputStream = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());dataOutputStream.write(data.getBytes("UTF-8"));dataOutputStream.flush();dataOutputStream.close();}// valid StatusCodeint statusCode = connection.getResponseCode();if (statusCode != 200) {throw new RuntimeException("Http Request StatusCode(" + statusCode + ") Invalid.");}// resultbufferedReader = 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();XxlJobLogger.log(responseMsg);return ReturnT.SUCCESS;} catch (Exception e) {XxlJobLogger.log(e);return ReturnT.FAIL;} finally {try {if (bufferedReader != null) {bufferedReader.close();}if (connection != null) {connection.disconnect();}} catch (Exception e2) {XxlJobLogger.log(e2);}}}
}

2. xxl-job架构设计

xxl-job跟Quartz特性和部署方式的不同，本质上是因为架构设计有着很大的区别。

1.1. 设计思想

1.1.1. 调度与任务解耦

在Quartz中，调度逻辑和任务代码是耦合在一起的。

而xxl-job把调度的动作抽象和独立出来，形成“调度中心”公共平台。调度中心只负责发起调度请求，平台自身并不承担业务逻辑。

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。

1.1.2. 全异步化& 轻量级

全异步化设计：XXL-JOB系统中业务逻辑在远程执行器执行，触发流程全异步化设计。相比直接在调度中心内部执行业务逻辑，极大的降低了调度线程占用时间；

异步调度：调度中心每次任务触发时仅发送一次调度请求，该调度请求首先推送“异步调度队列”，然后异步推送给远程执行器。

异步执行：执行器会将请求存入“异步执行队列”并且立即响应调度中心，异步运行。

轻量级设计：XXL-JOB调度中心中每个JOB逻辑非常 “轻”，在全异步化的基础上，单个JOB一次运行平均耗时基本在 “10ms” 之内（基本为一次请求的网络开销）；因此，可以保证使用有限的线程支撑大量的JOB并发运行；

得益于上述两点优化，理论上默认配置下的调度中心，单机能够支撑5000 任务并发运行稳定运行；

实际场景中，由于调度中心与执行器网络ping延迟不同、DB读写耗时不同、任务调度密集程度不同，会导致任务量上限会上下波动。

如若需要支撑更多的任务量，可以通过调大调度线程数、降低调度中心与执行器ping延迟和提升机器配置几种方式优化。

1.1.3. 均衡调度

调度中心在集群部署时会自动进行任务平均分配，触发组件每次获取与线程池数量（调度中心支持自定义调度线程池大小）相关数量的任务，避免大量任务集中在单个调度中心集群节点。

1.2. 系统组成

整体上分为两个模块：

1.1.4. 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；

调度中心支持可视化、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。

1.1.5. 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。

从整体来看，xxl-job架构依赖较少，功能强大，简约而不简单，方便部署，易于使用。

3. xxl-job原理分析

源码部分

当执行器集群部署的时候，调度器需要为任务执行选择执行器。所以，执行器在启动的时候，必须先注册到调度中心，保存在数据库。

1.1. 执行器启动与注册

https://blog.csdn.net/oushitian/article/details/87938682

https://blog.csdn.net/RabbitInTheGrass/article/details/106918236

执行器的注册与发现有两种方式：

1、一种是执行器启动的时候，主动到调度中心注册，并定时发送心跳，保持续约。执行器正常关闭时，也主动告知调度中心注销掉。这种方式叫做主动注册。（调度中心类似于注册中心eureka，nacos，rocketmq的namesrv）

2、如果执行器宕机或者网络出问题了，调度中心就不知道执行器的情况，如果把任务路由给一个不可用的执行器执行，就会导致任务执行失败。

所以，调度中心本身也需要不断地对执行器进行探活。调度中心会启动一个专门的后台线程，定时调用执行器接口，如果发现异常就下线掉。

下面从执行器的源码去验证一下。

首先，一个Spring Boot的项目启动从哪里入手？

从配置类XxlJobConfig出发，这里用到了配置的参数。

配置类定义了一个XxlJobSpringExecutor，会在启动扫描配置类的时候创建执行器。XxlJobSpringExecutor继承了XxlJobExecutor。

父类实现了SmartInitializingSingleton接口，在对象初始化的时候会调用afterSingletonsInstantiated()方法，这里面父类的start()方法。

这里面做了几件事：

// 初始化日志路径
XxlJobFileAppender.initLogPath(logPath);// 创建调度器的客户端
initAdminBizList(adminAddresses, accessToken);// 初始化日志清理线程
JobLogFileCleanThread.getInstance().start(logRetentionDays);// 初始化Trigger回调线程
TriggerCallbackThread.getInstance().start();// 初始化执行器服务器
initEmbedServer(address, ip, port, appname, accessToken);

initAdminBizList创建调度器客户端，是执行器用来连接调度器的。

Trigger回调线程用来处理任务执行完毕后的回调，为什么需要回调。

从initEmbedServer方法进入执行器的创建，到embedServer.start。叫做embedServer是因为Spring Boot里面是用的内置的Tomcat启动的。

embedServer = new EmbedServer();
embedServer.start(address, port, appname, accessToken);

在这个start方法里面，最后有一个thread.start()，也就是调用了线程的run方法。线程是上面new出来的。在run方法里面，创建了一个名字叫bizThreadPool 的ThreadPoolExecutor，也就是业务线程的线程池。

ThreadPoolExecutor bizThreadPool = new ThreadPoolExecutor(

然后启动了一个Netty包的ServerBootstrap，然后启动服务器。

ServerBootstrap bootstrap = new ServerBootstrap();

在这里面要把执行器注册到调度中心。

startRegistry(appname, address);

到了ExecutorRegistryThread，在start方法里面最后启动了这个线程：

ExecutorRegistryThread.getInstance().start(appname, address);

registryThread.start();也就是执行了这个创建的线程的run方法。

首先拿到调度器的列表，它有可能是集群部署的。

for (AdminBiz adminBiz: XxlJobExecutor.getAdminBizList()) {

然后挨个注册上去，调用的是AdminBizClient的registry方法（这个类是core包里面的）：

public ReturnT<String> registry(RegistryParam registryParam) {return XxlJobRemotingUtil.postBody(addressUrl + "api/registry", accessToken, timeout, registryParam, String.class);
}

调用了HTTP的接口，实际地址是：

http://127.0.0.1:7391/xxl-job-admin/ api/registry

在旧的版本中用的是XXL-RPC，后来改成了Restful的API。

请求的是com.xxl.job.admin.controller.JobApiController的api方法，这里有一个分支：

if ("registry".equals(uri)) {
RegistryParam registryParam = GsonTool.fromJson(data, RegistryParam.class);return adminBiz.registry(registryParam);
}

这个时候会调用到AdminBizImpl的registryUpdate方法：

//注册中心也是类似这么设计的
int ret = xxlJobRegistryDao.registryUpdate(registryParam.getRegistryGroup(), registryParam.getRegistryKey(), registryParam.getRegistryValue(), new Date());//小于1说明记录不存在，插入记录
xxlJobRegistryDao.registrySave(registryParam.getRegistryGroup(), registryParam.getRegistryKey(), registryParam.getRegistryValue(), new Date());

这个接口方法是没有实现类的——其实就是MyBatis的Mapper，把执行器保存到数据库。

XxlJobRegistryMapper.xml

<update id="registryUpdate" >UPDATE xxl_job_registry SET `update_time` = #{updateTime}WHERE `registry_group` = #{registryGroup}AND `registry_key` = #{registryKey}AND `registry_value` = #{registryValue}</update><insert id="registrySave" >INSERT INTO xxl_job_registry( `registry_group` , `registry_key` , `registry_value`, `update_time`)
VALUES( #{registryGroup} , #{registryKey} , #{registryValue}, #{updateTime})
</insert>

后台线程探活这一块，在调度器的代码中：

JobRegistryMonitorHelper.getInstance().start();

1.2. 调度器启动与任务执行（调度中心如何启动的）

执行器启动好以后，工人就准备干活了，接下来就看一下指挥官上岗以后是怎么指挥工人的。实际上是先启动调度器再启动执行器，但是因为调度的流程涉及到执行器，所以先分析执行器。

下面看看调度器是如何启动的，任务是如何得到执行的。

1.1.1. 从配置类入手

Spring Boot的工程，一样从配置类XxlJobAdminConfig入手。它实现了InitializingBean接口，会在初始化的时候调用afterPropertiesSet方法：

public void afterPropertiesSet() throws Exception {
adminConfig = this;
xxlJobScheduler = new XxlJobScheduler();
xxlJobScheduler.init();
}

init方法里面做了几件事情：

// 任务注册监控器
JobRegistryMonitorHelper.getInstance().start();// 任务调度失败的监控器，失败重试，失败邮件发送
JobFailMonitorHelper.getInstance().start();// 任务结果丢失处理
JobLosedMonitorHelper.getInstance().start();// trigger pool启动
JobTriggerPoolHelper.toStart();// log report启动
JobLogReportHelper.getInstance().start();// start-schedule
JobScheduleHelper.getInstance().start();

JobRegistryMonitorHelper做的事情是不停地更新注册表，把超时的执行器剔除。每隔30秒执行一次：

TimeUnit.SECONDS.sleep(RegistryConfig.BEAT_TIMEOUT);

JobTriggerPoolHelper创建了两个线程池，一个快的线程池，一个慢的线程池，作用后面就会讲到。

这里主要关注的是调度器（指挥官）如何启动的，进入JobScheduleHelper的start方法，这段方法总体上看起来是这样的：

public void start(){
// schedule thread
scheduleThread = new Thread(…...);
scheduleThread.setDaemon(true);
scheduleThread.setName("xxl-job, admin JobScheduleHelper#scheduleThread");
scheduleThread.start();// ring thread
ringThread = new Thread(…...);
ringThread.setDaemon(true);
ringThread.setName("xxl-job, admin JobScheduleHelper#ringThread");
ringThread.start();
}

也就是创建并且启动了两个后台线程，一个是调度线程，一个是时间轮线程。先从第一个线程开始说起。

1.1.2. 调度器线程

这里创建了一个scheduleThread线程，后面调用了start方法，也就是会进入run方法。

scheduleThread的run方法中，先随机睡眠4-5秒，为什么？为了防止执行器集中启动出现过多的资源竞争。

TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(5000 - System.currentTimeMillis()%1000 );

然后计算预读取的任务数，这里默认是6000个。

int preReadCount = (XxlJobAdminConfig.getAdminConfig().getTriggerPoolFastMax() + XxlJobAdminConfig.getAdminConfig().getTriggerPoolSlowMax()) * 20;

后面是一个while循环，也就是调度器重复不断地在做的事情。

1.1.3. 获取任务锁

第一步是获取数据库的排他锁，因为所有的节点连接到的数据库是同一个实例，所以这里是一个分布式环境的锁。也就是后面的过程是互斥的，如果有多个调度器的服务，同一时间只能有一个调度器在获取任务信息：

preparedStatement = conn.prepareStatement(  "select * from xxl_job_lock where lock_name = 'schedule_lock' for update" );

获取的是job_lock表的lock_name=schedule_lock这一行数据的行锁。

如果加锁没有成功，说明其他调度中心在加载任务了，只能等其他节点提交事务或者回滚事务，释放锁以后才能获取锁。

获取锁成功后查询任务：

<select id="scheduleJobQuery" parameterType="java.util.HashMap" resultMap="XxlJobInfo">
SELECT <include refid="Base_Column_List" />
FROM xxl_job_info AS t
WHERE t.trigger_status = 1
and t.trigger_next_time <![CDATA[ <= ]]> #{maxNextTime}
ORDER BY id ASC
LIMIT #{pagesize}
</select>

这个SQL的含义：从任务表查询状态是1，并且下次触发时间小于{maxNextTime}的任务；{maxNextTime}=nowTime（当前时间） + PRE_READ_MS（5秒），也就是说查询5秒钟之内需要触发的任务：

1.1.4. 调度任务

这里根据任务的触发时间分成了三种情况。

这里假设任务的下次触发时间（TriggerNextTime）是9点0分30秒，2秒钟触发一次。

第一种情况就是当前时间已经是9点0分35秒以后了。

如果nowTime > jobInfo.getTriggerNextTime() + PRE_READ_MS，也就是触发时间已经过期5秒以上，那就不能调度了（misfire了），让它到下次触发的时间再跑，这里只需要更新下次触发时间。

什么时候会超时？比如你的查询非常慢，或者你查询到等待触发的任务以后，debug停在上面很久才走到时间判断。

第二种情况（正常情况）：nowTime > jobInfo.getTriggerNextTime()，已经过了触发时间，但是没有超过5秒，时间是9点0分30秒到9点0分35秒之间。

这里要做的事情有四步：

1、触发任务

2、更新下次触发时间

一次触发完成之后，来一次预读，看看再下次的触发时间是不是满足：

nowTime + PRE_READ_MS > jobInfo.getTriggerNextTime()

下次触发时间是9点0分32秒，现在时间大于9点0分27秒（距离下次触发时间不足5秒了）：

3、丢入时间轮

4、触发完了再把时间更新为下次更新时间

这里重点有两个，触发的时候做了什么。丢入时间轮做了什么。

第三种情况：还没到9点0分30秒。

1、丢入时间轮

2、刷新一下下次触发时间，因为还没触发，实际上时间没变

所以，这里要重点关注一下，任务触发的时候，是怎么触发的。丢入时间轮，又是一个什么操作。

1.1.5. 任务触发

从JobTriggerPoolHelper的trigger方法进入，又到了JobTriggerPoolHelper的addTrigger方法。

这里设计了两个线程池：fastTriggerPool和slowTriggerPool，如果1分钟内过期了10次，就使用慢的线程池。

ThreadPoolExecutor triggerPool_ = fastTriggerPool;
AtomicInteger jobTimeoutCount = jobTimeoutCountMap.get(jobId);
if (jobTimeoutCount!=null && jobTimeoutCount.get() > 10) {      // job-timeout 10 times in 1 min
triggerPool_ = slowTriggerPool;
}

这里相当于做了一个线程池隔离，即使有很多慢的任务，也只能把慢任务的线程池耗光（秒啊！）。

什么样的任务会使用慢的线程池来执行呢？JobTriggerPoolHelper中addTrigger的末尾：如果这次执行超过了500ms，就给它标记一下，超过10次，它就要被丢到下等舱了。

if (cost > 500) {       // ob-timeout threshold 500ms
AtomicInteger timeoutCount = jobTimeoutCountMap.putIfAbsent(jobId, new AtomicInteger(1));
if (timeoutCount != null) {
timeoutCount.incrementAndGet();
}
}

线程池选择好以后，execute一下，也就是分配线程来执行触发任务。

进入XxlJobTrigger的trigger方法：

XxlJobTrigger.trigger(jobId, triggerType, failRetryCount, executorShardingParam, executorParam, addressList);

在XxlJobTrigger的trigger方法中，先拿到任务信息，如果方法参数failRetryCount>0，就用参数值，否则用Job定义的failRetryCount。这里传进来的是-1。

XxlJobInfo jobInfo = XxlJobAdminConfig.getAdminConfig().getXxlJobInfoDao().loadById(jobId);

拿到失败重试次数和组别：

int finalFailRetryCount = failRetryCount>=0?failRetryCount:jobInfo.getExecutorFailRetryCount();
XxlJobGroup group = XxlJobAdminConfig.getAdminConfig().getXxlJobGroupDao().load(jobInfo.getJobGroup());

先不考虑广播分片的情况，分片的原理后面再分析。直接走到末尾的else，processTrigger：

processTrigger(group, jobInfo, finalFailRetryCount, triggerType, shardingParam[0], shardingParam[1]);

前面是获取一些参数，然后记录日志，初始化Trigger参数。

然后获取路由，把结果放入routeAddressResult。如果是广播分片，所有的节点都要参与负载，否则要根据策略获取执行器地址。

不同的路由策略，获取路由的方式也不一样，这里是典型的策略模式：

routeAddressResult = executorRouteStrategyEnum.getRouter().route(triggerParam, group.getRegistryList());

回顾一下：

路由参数	翻译	详细含义
FIRST	第一个	固定选择第一个机器
LAST	最后一个	固定选择最后一个机器
ROUND	轮询	依次选择执行
RANDOM	随机	随机选择在线的机器
CONSISTENT_HASH	一致性HASH	每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器，且所有任务均匀散列在不同机器上
LEAST_FREQUENTLY_USED	LRU最不经常使用	使用频率最低的机器优先被选举
LEAST_RECENTLY_USED	LRU最近最久未使用	最久未使用的机器优先被选举
FAILOVER	故障转移	按照顺序依次进行心跳检测，第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度
BUSYOVER	忙碌转移	按照顺序依次进行空闲检测，第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度
SHARDING_BROADCAST	分片广播	广播触发对应集群中所有机器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务

如果没有启动执行器，那就拿不到执行器地址。

拿到执行器地址以后，runExecutor触发远程的执行器：

triggerResult = runExecutor(triggerParam, address);

这里调用的是ExecutorBizClient的run方法：

public ReturnT<String> run(TriggerParam triggerParam) {
return XxlJobRemotingUtil.postBody(addressUrl + "run", accessToken, timeout, triggerParam, String.class);
}

这里就调用了执行器的远程接口（http://192.168.44.1:9999/run），执行器接收到调用请求怎么处理后面再说。

参数内容：

TriggerParam{jobId=2, executorHandler='', executorParams='', executorBlockStrategy='SERIAL_EXECUTION', executorTimeout=0, logId=10337, logDateTime=1601783382002, glueType='GLUE_GROOVY', glueSource='package com.xxl.job.service.handler;import com.xxl.job.core.log.XxlJobLogger;
import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.handler.IJobHandler;public class DemoGlueJobHandler extends IJobHandler {@Override
public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
XxlJobLogger.log("qingshan job, Hello World.");
return ReturnT.SUCCESS;
}}
', glueUpdatetime=1601359733000, broadcastIndex=0, broadcastTotal=1}

回顾一下，这里说的是第二种情况：

一共四步，第一步结束了：

1、触发任务

2、更新下次触发时间

3、丢入时间轮

4、触发完了再把时间更新为下次更新时间

第二步和第四步非常简单，都是操作数据库。

第三步，丢入时间轮，什么是时间轮？为什么要丢入时间轮？

1.1.6. 时间轮

要回答这个问题，先从Java中最原始的任务调度的方法说起。

给你一批任务（假设有1000个任务），都是不同的时间执行的，时间精确到秒，你怎么实现对所有的任务的调度？

第一种思路是启动一个线程，每秒钟对所有的任务进行遍历，找出执行时间跟当前时间匹配的，执行它。如果任务数量太大，遍历和比较所有任务会比较浪费时间。

第二个思路，把这些任务进行排序，执行时间近（先触发）的放在前面。

用Java代码怎么实现呢？

JDK包里面自带了一个Timer工具类（java.util包下），可以实现延时任务（例如30分钟以后触发），也可以实现周期性任务（例如每1小时触发一次）。

它的本质是一个优先队列（TaskQueue），和一个执行任务的线程（TimerThread）。

public class Timer {private final TaskQueue queue = new TaskQueue();private final TimerThread thread = new TimerThread(queue);public Timer(String name, boolean isDaemon) {thread.setName(name);thread.setDaemon(isDaemon);thread.start();}
}

在这个优先队列中，最先需要执行的任务排在优先队列的第一个。然后 TimerThread 不断地拿第一个任务的执行时间和当前时间做对比。如果时间到了先看看这个任务是不是周期性执行的任务，如果是则修改当前任务时间为下次执行的时间，如果不是周期性任务则将任务从优先队列中移除。最后执行任务。

但是Timer是单线程的，在很多场景下不能满足业务需求。

在JDK1.5之后，引入了一个支持多线程的任务调度工具ScheduledThreadPoolExecutor用来替代TImer，它是几种常用的线程池之一。看看构造函数，里面是一个延迟队列DelayedWorkQueue，也是一个优先队列。

public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}

优先队列的插入和删除的时间复杂度是O(logn)，当数据量大的时候，频繁的入堆出堆性能不是很好。

这里先考虑对所有的任务进行分组，把相同执行时刻的任务放在一起。比如这里，数组里面的一个下标就代表1秒钟。它就会变成一个数组加链表的数据结构。分组以后遍历和比较的时间会减少一些。

但是还是有问题，如果任务数量非常大，而且时间都不一样，或者有执行时间非常遥远的任务，那这个数组长度是不是要非常地长？比如有个任务2个月之后执行，从现在开始计算，它的下标是5253120。

所以长度肯定不能是无限的，只能是固定长度的。比如固定长度是60，一个格子代表1秒（现在叫做一个bucket槽），一圈可以表示60秒。遍历的线程只要一个格子一个格子的获取任务，并且执行就OK了。

固定长度的数组怎么用来表示超出最大长度的时间呢？可以用循环数组。

比如一个循环数组长度60，可以表示60秒。60秒以后执行的任务怎么放进去？只要除以60，用得到的余数，放到对应的格子就OK了。比如90%60=30，它放在第30个格子。这里就有了轮次的概念，第90秒的任务是第二轮的时候才执行。

这时候，时间轮的概念已经出来了。

如果任务数量太多，相同时刻执行的任务很多，会导致链表变得非常长。这里可以进一步对这个时间轮做一个改造，做一个多层的时间轮。

比如：最内层60个格子，每个格子1秒；外层60个格子，每个格子1分；再外层24个格子，每个格子1小时。最内层走一圈，外层走一格。这时候时间轮就跟时钟更像了。随着时间流动，任务会降级，外层的任务会慢慢地向内层移动。

时间轮任务插入和删除时间复杂度都为O(1)，应用范围非常广泛，更适合任务数很大的延时场景。Dubbo、Netty、Kafka中都有实现。

xxl-job中的时间轮是怎么实现的？回到JobScheduleHelper的start方法：

放入时间轮有这么两步：

int ringSecond = (int)((jobInfo.getTriggerNextTime()/1000)%60);
pushTimeRing(ringSecond, jobInfo.getId());

ringSecond是0-59的秒数值（millionSeconds是毫秒数）。

把它想象成一个表盘的秒针指数。放入时间轮的这一段代码：

// push async ring
List<Integer> ringItemData = ringData.get(ringSecond);if (ringItemData == null) {ringItemData = new ArrayList<Integer>();ringData.put(ringSecond, ringItemData);}
ringItemData.add(jobId);

这个ringData是一个ConcurrentHashMap，key是Integer，放的是ringSecond（0-59）。Value是List<Integer>，里面放的是jobId。

到这里为止，JobScheduleHelper的start方法的前一半就分析完了。接下来是ringThread线程，看看时间轮的任务是怎么拿出来执行的。

1.1.7. 时间轮线程ringThread

在初始化的时候先对齐秒数：休眠当前秒数模以1000的余数，意思是下一个正秒运行。

TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000 - System.currentTimeMillis()%1000 );

然后进入一个while循环。获取当前秒数：

// 避免处理耗时太长，跨过刻度，向前校验一个刻度；

int nowSecond = Calendar.getInstance().get(Calendar.SECOND);

注释：根据当前秒数刻度和前一个刻度进行时间轮的任务获取

for (int i = 0; i < 2; i++) {List<Integer> tmpData = ringData.remove( (nowSecond+60-i)%60 );if (tmpData != null) {ringItemData.addAll(tmpData);}
}

(nowSecond+60-k)%60跟nowSecond-k的结果一模一样，也就是当前秒数，和前一秒。比如当前秒数是40，就获取40和39的任务。从ringData里面拿出来，放进ringItemData，这里面存的是这两秒需要触发的所有任务的jobId。

接下来就是触发任务了。

JobTriggerPoolHelper.trigger(jobId, TriggerTypeEnum.CRON, -1, null, null, null);

又调用了JobTriggerPoolHelper的addTrigger。

在XxlJobTrigger的trigger方法中，调用了processTrigger，又调用了runExecutor

runResult = executorBiz.run(triggerParam);

这里实现类是ExecutorBizClient，发起了一个HTTP的请求。

public ReturnT<String> run(TriggerParam triggerParam) {
return XxlJobRemotingUtil.postBody(addressUrl + "run", accessToken, timeout, triggerParam, String.class);
}

最终的URL地址是执行器的9999端口：http://192.168.44.1:9999/run

跟上面一样。也就是说，放进时间轮等待触发的任务，也会通过远程请求，让执行器执行任务。

1.1.8. 执行器处理远程调用，回调

在业务实例这边，执行器启动9999端口监听的时候，在EmbedHttpServerHandler的channelRead0方法中，会创建线程池bizThreadPool，process方法处理URI的访问。

if ("/run".equals(uri)) {
TriggerParam triggerParam = GsonTool.fromJson(requestData, TriggerParam.class);
return executorBiz.run(triggerParam);
}

这个时候调用的是core包的ExecutorBizImpl的run方法。

第一步，先拿到任务的JobThread（表示有没有线程正在执行这个JobId的任务）：

JobThread jobThread = XxlJobExecutor.loadJobThread(triggerParam.getJobId());
IJobHandler jobHandler = jobThread!=null?jobThread.getHandler():null;

如果有线程，再拿到jobHandler。什么是jobHandler？

在SpringBoot的工程里面，jobHandler就是加了@XxlJob注解的任务方法（一个任务一个方法）。其他的四个框架中的使用，需要自己编写Handler（任务类）继承IJobHandler。这个IjobHandler接口意思跟Quartz里面的Job接口是一样的，这里面必须要覆盖父类的execute方法。

中间是对于jobThread和jobHandler的判断。对于bean、GROOVY、其他脚本类型的任务，处理不一样。基本原则就是必须要有一个Handler，而且跟之前的Handler必须相同。

如果当前任务正在运行（根据JobId能够找到JobThread），需要根据配置的策略采取不同的措施，比如：

1、DISCARD_LATER（丢弃后续调度）：如果当前线程阻塞，后续任务不再执行，直接返回失败（阻塞就不再执行了）。

if (jobThread.isRunningOrHasQueue()) {
return new ReturnT<String>(ReturnT.FAIL_CODE, "block strategy effect："+ExecutorBlockStrategyEnum.DISCARD_LATER.getTitle());
}

2、COVER_EARLY（覆盖之前调度）：创建一个移除原因，新建一个线程去执行后续任务（杀掉当前线程）。

if (jobThread.isRunningOrHasQueue()) {
removeOldReason = "block strategy effect：" + ExecutorBlockStrategyEnum.COVER_EARLY.getTitle();jobThread = null;
}

3、SERIAL_EXECUTION（单机串行，默认）：对当前线程不做任何处理，并在当前线程的队列里增加一个执行任务（一次只执行一个任务）。

最后，调用JobThread的pushTriggerQueue方法把Trigger放入队列。

ReturnT<String> pushResult = jobThread.pushTriggerQueue(triggerParam);

这个队列是什么？TriggerQueue是什么？LinkedBlockingQueue。

执行器中单个任务处理线程一次只能执行一个任务。

JobThread在创建的时候就会启动，启动就会进入run方法的死循环，不断地从队列里面拿任务：

triggerParam = triggerQueue.poll(3L, TimeUnit.SECONDS);

最终调用到Handler（任务类）的execute方法：

return handler.execute(triggerParamTmp.getExecutorParams());

在finally方法中调用了回调方法，告知调度器执行结果：

if(triggerParam != null) {
// callback handler info
if (!toStop) {
// commonm
TriggerCallbackThread.pushCallBack(new HandleCallbackParam(triggerParam.getLogId(), triggerParam.getLogDateTime(), executeResult));
} else {
// is killed
ReturnT<String> stopResult = new ReturnT<String>(ReturnT.FAIL_CODE, stopReason + " [job running, killed]");
TriggerCallbackThread.pushCallBack(new HandleCallbackParam(triggerParam.getLogId(), triggerParam.getLogDateTime(), stopResult));
}
}

放入一个队列。在TriggerCallbackThread的后台线程的run方法里面，调用doCallback方法，连接到调度器，写入调度结果。

总结一下整体调度流程：

1、调度中心获取任务锁，查询任务，根据情况触发或者放入时间轮

2、触发任务需要先获取路由地址，然后调用执行器接口

3、执行器接收到调用请求，通过JobThread执行任务，并且回调（callback）调度器的接口

1.3. 任务分片原理

XxlJobTrigger的trigger方法：

int[] shardingParam = null;
if (executorShardingParam!=null){
String[] shardingArr = executorShardingParam.split("/");
if (shardingArr.length==2 && isNumeric(shardingArr[0]) && isNumeric(shardingArr[1])) {
shardingParam = new int[2];
shardingParam[0] = Integer.valueOf(shardingArr[0]);
shardingParam[1] = Integer.valueOf(shardingArr[1]);
}
}
if (ExecutorRouteStrategyEnum.SHARDING_BROADCAST==ExecutorRouteStrategyEnum.match(jobInfo.getExecutorRouteStrategy(), null)
&& group.getRegistryList()!=null && !group.getRegistryList().isEmpty()
&& shardingParam==null) {
for (int i = 0; i < group.getRegistryList().size(); i++) {
processTrigger(group, jobInfo, finalFailRetryCount, triggerType, i, group.getRegistryList().size());
}
}

然后拿到分片参数：sharding param。这个sharding param大家还记得是什么么？

最好是设计一个跟业务无关的分片字段，加上索引用它来获取数据的分片信息。

用/来分割。

如果只有两个，并且都是数字，把他们转换为整形。

如果是广播任务，则在所有节点上processTrigger。

1.4. 手动触发一次任务

com.xxl.job.admin.controller.JobInfoController

@RequestMapping("/trigger")
@ResponseBody
//@PermissionLimit(limit = false)
public ReturnT<String> triggerJob(int id, String executorParam, String addressList) {
// force cover job param
if (executorParam == null) {
executorParam = "";
}JobTriggerPoolHelper.trigger(id, TriggerTypeEnum.MANUAL, -1, null, executorParam, addressList);
return ReturnT.SUCCESS;
}

之后就跟调度器自动触发任务的流程一样了。

1.5. 任务H A & Failover

https://blog.csdn.net/Royal_lr/article/details/100113760

这里要解决两个关键的问题。第一个，调度器怎么知道任务执行失败了。第二个，执行失败以后，怎么处理。

XxlJobTrigger的processTrigger方法：

routeAddressResult = executorRouteStrategyEnum.getRouter().route(triggerParam, group.getRegistryList());

启动过程中，调度器将5s内的任务从数据库中获取出来，添加到触发器中，通过时间轮算法，添加进队列中（环形数组加上链表）然后触发执行

4. xxl-job二次开发

https://blog.csdn.net/m0_37527542/article/details/104468785