1.Springboot项目整合xxl -job
2.游戏原型（二）—— 扫雷
3.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的游b游调度和执行
4.JobIntentService源码解析
5.10. xxl-job 分布式任务调度
6.xxl-job定时任务触发实现分析

Springboot项目整合xxl -job

       搭建并启动xxl-job服务：

       前往github下载源码，选择与springboot版本匹配的戏源戏源分支，执行相关SQL至数据库。码g码若在创建xxl_job_registry表时遇到长度限制错误，游b游需调整索引长度或替换。戏源戏源

       配置数据库连接信息至application.properties文件，码g码呼死你php源码确保指定服务端口与上下文名称。游b游

       启动项目，戏源戏源或打包成jar文件。码g码

       访问后台管理页面，游b游地址为pletion code`更新trigger。戏源戏源job执行环境包含job对象、码g码trigger对象、游b游触发时间、戏源戏源上一次触发时间与下一次触发时间等数据。码g码Quartz通过线程池提供多线程服务，使用`SimpleThreadPool`实例化`WorkerThread`来执行job任务，最终调用`Job`的`execute`方法实现业务逻辑。

       综上所述，Quartz通过精心设计的线程调度与执行流程，确保了任务的高效与稳定执行，展示了其强大的任务管理能力。

JobIntentService源码解析

       Android 8.0引入了更严格的系统资源管控，包括后台限制规则。

       在Android 8.0中，禁止应用在后台运行时创建Service。

       若应用在后台运行，将会收到错误提示。

       JobIntentService是Android 8.0中新增的类，继承自Service。

       该类用于执行加入队列的pipelineredis源码任务。对于Android 8.0及以上系统，JobIntentService任务将通过JobScheduler.enqueue执行，而8.0以下系统则继续使用Context.startService。

       JobIntentService使用便捷，只需调用YourService.enqueueWork(context, new Intent())方法。

       相较于JobService，JobIntentService简化了操作，开发者无需关注其生命周期，避免了在后台运行时创建Service导致的crash问题，且通过静态方法即可启动。

       源码解析如下：首先记录几个关键变量的含义。

       在Android 8.0以上的系统中，执行流程如下。

       work的具体逻辑处理在何处？

       通过JobService的工作原理，查找onStartJob方法。

       最终，处理work的逻辑会流转至AsyncTask中，通过protected abstract void onHandleWork(@NonNull Intent intent)方法实现。

       子类需实现jobIntentService处理work，使用线程池的AsyncTask执行，无需考虑主线程阻塞问题。

       针对Android 8.0以下系统，流程如下：回到onStartCommand方法。

       同样，最终会流转至Asynctask任务执行onHandleWork。

. xxl-job 分布式任务调度

       xxl-job

       xxl-job是一个分布式任务调度平台，具备迅速开发、简单学习、轻量级、易扩展等核心设计目标。export 源码它已开放源代码，被多家公司纳入线上产品线，可开箱即用。

       使用xxl-job实现特定时间完成特定任务，例如每天早上9:定时发送营销短信给每个客户。

       访问官网xuxueli.com/xxl-job获取详细信息。

       xxl-job安装与配置

       下载源码、初始化数据库脚本，执行脚本生成xxl_job库。

       修改配置文件，包括application.properties和logback.xml。

       Maven编译打包，生成xxl-job-admin-2.4.0.jar。

       运行jar包，访问地址为localhost:/xxl-job，并使用默认账号admin/登录。

       集成xxl-job到SpringBoot

       在pom.xml中添加依赖、在application.properties中配置相关参数，注入XxlJobSpringExecutor。

       编写具体的任务执行方法SampleXxlJob。

       执行器、任务管理与调度日志

       使用Cron表达式设置任务执行频率，JobHandler与代码方法对应。

       记录调度日志，使用SpringBoot打印。

       总结

       xxl-job是一个功能强大、易于使用的分布式任务调度框架，适用于各种任务调度场景。提供任务调度、执行监控、winfile源码失败重试等功能，简化开发和管理，提升系统可靠性和稳定性。

       完整代码在仓库的sourcecode/spring-cloud-demo目录下，推荐访问gitee或github。

       关注微信公众号“小虎哥的技术博客”，一起成为更优秀的程序员。

xxl-job定时任务触发实现分析

       在深入探讨《调度中心启动流程分析》中的调度任务启动源码时，重点解析了JobScheduleHelper类的start方法。此方法启动了两个关键线程：scheduleThread和ringThread。具体而言，scheduleThread线程和ringThread线程的run方法包含调度任务执行的逻辑。在分析这两个线程的运行机制前，提出以下两个问题以加深理解：

       在xxl-job集群部署中，如何有效防止多个服务器同时调度任务？

       在xxl-job集群部署时，避免多个服务器同时调度任务通过使用MySQL的悲观锁实现分布式锁。这确保了在任何时候，只有一个服务器能够访问和更新xxl_job_info表，有效防止了并发调度冲突。

       如何实现定时任务触发机制？

       定时任务的实现流程主要涉及定时任务的存储与调度。xxl-job通过xxl_job_info表记录定时任务信息，特别是下一次执行的时间戳。定时任务每执行一次，数据库中的该时间戳更新，以确定下一次触发时间。任务调度过程如下：周期性地从数据库中读取5秒内的任务，根据下一次触发时间决定是否执行，同时任务被放入时间轮中，由ringThread线程进行任务调度。

       时间轮的pyter源码概念及其在xxl-job中的应用。时间轮将一段时间分割为等分时间段，每个时间段关联对应任务。具体实现中，ringData结构以秒数（1-）为key，任务ID列表为value。ringThread线程的run方法通过获取当前秒数及前两个秒数的任务列表，触发任务执行，并清空已执行任务列表。此设计旨在避免长时间任务处理导致错过调度时机。

       总结xxl-job的定时任务调度机制，核心在于时间轮的高效管理，结合数据库查询和线程调度策略，确保任务按计划有序执行。本文主要分析了定时任务的启动与调度流程，未来将会探讨任务执行的详细流程。通过解析上述内容，xxl-job提供了一种灵活、高效的任务调度解决方案，适用于大规模并发场景。

Xxl-Job中的概念和使用详解

       一、调度中心

       调度中心是独立的Web服务，专门用于触发定时任务执行。它提供管理界面，方便用户配置和控制定时任务的执行逻辑。调度中心依赖数据库存储数据，并支持集群模式，但集群内各实例间无直接通信，数据共享通过数据库实现。

       二、执行器

       执行器是执行具体任务的实体，与服务实例一一对应。每个执行器有自己的命名，通常推荐以服务名命名，以方便识别。

       三、任务

       任务就是定时执行的逻辑，一个执行器可以包含多个任务。调度中心负责管理任务的触发逻辑，执行器则负责实际执行任务。

       创建调度中心与执行器：

       1. 下载调度中心源码，调整数据库连接信息，执行指定的SQL脚本文件。

       2. 启动调度中心，可以打包成jar或直接运行，访问指定URL即可访问控制台。

       3. 添加执行器与任务：设置执行器名字，指定任务名称和选择任务执行模式。

       实现步骤：

       1. 引入依赖，配置XxlJobSpringExecutor，并在服务中使用@XxlJob注解定义任务。

       2. 任务执行：通过反射或动态修改代码实现任务逻辑，配置执行器与任务。

       核心原理：

       执行器启动时执行初始化操作，包括JobHandler初始化，创建Http服务器和注册到调度中心。JobHandler封装定时任务，负责执行任务。调度中心会计算任务触发时机，通过查询数据库获取任务信息，并按照预读时间决定执行哪些任务。

       任务触发流程：

       1. 调度中心启动后，开启调度线程，查询并调度任务执行。

       2. 调度线程将任务提交到线程池执行。

       3. 执行器根据路由策略选择执行器实例，执行任务并返回结果给调度中心。

       优化与路由策略：

       1. 使用线程池异步执行任务触发，避免阻塞调度效率。

       2. 实现快慢线程池，优化任务触发时间较长的任务处理。

       3. 路由策略多样，包括分片广播、一致性Hash、LRU等，确保任务均衡分配。

       执行与结果回调：

       执行器创建单独线程执行任务，并将结果异步回调给调度中心。至此，任务执行过程完成。

       总结：

       通过调度中心和执行器协同工作，实现灵活的定时任务管理。核心原理包括初始化、任务调度、路由选择以及执行结果回调，通过优化策略保证任务高效执行。Xxl-Job提供丰富功能和灵活配置，适用于各类定时任务场景。

一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

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       一、DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler，首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。

       1.1 分布式设计

       分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。

       1.1.1 中心化设计

       中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。

       1.1.2 去中心化设计

       去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。

       1.2 架构设计

       DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。

       1.3 容错问题

       容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。

       1.4 远程日志访问

       Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。

       二、源码分析

       2.1 工程模块介绍与配置文件

       2.1.1 工程模块介绍

       2.1.2 配置文件

       配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。

       2.2 API主要任务操作接口

       API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。

       2.3 Quaterz架构与运行流程

       Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。

       2.4 Master启动与执行流程

       Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。

       2.5 Worker启动与执行流程

       Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。

       2.6 RPC交互

       Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。

       2.7 负载均衡算法

       DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。

       2.8 日志服务

       日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。

       2.9 报警

       报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。

       本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。