1.任务调度平台XXL-JOB使用
2.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
3.10. xxl-job 分布式任务调度
4.定时任务轻松搞定：使用Cron表达式和Quartz库实现定时任务调度
5.Java中的调度调度Timer源码分析及缺陷
6.fsIO调度算法之NOOP

任务调度平台XXL-JOB使用

        分布式任务调度平台xxl-job是一个开源框架。

        2.1 application.yml的配置文件

        yml配置文件加上配置。

        其中的”@xxl.job.executor.appname@”等配置是在config_ local.properties 文件里，参数具体意思参考文档。通常yml里是写具体的参数值，这里用这种方式是如何实现和config_ local.properties 文件对应的，是通过maven的prefile配置吗？暂时不懂，还需去了解。

        编写XxlJobConfigç±»

        写一个任务类，继承IJobHandler。这个类需要在上面的XxlJobConfig里配置的包下？

        2.2 application.properties的配置文件

        application.properties配置文件加上配置。

        然后编写XxlJobConfig类、写一个任务类，继承IJobHandler，同上。到这里就把springboot的配置讲完了。源码里还有和spring整合的demo，也很简单，可以参考。

        任务管理添加任务

        到此，整合xxl-job就完成了，非常方便实用。

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一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析

       这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，编程编程对系统的源码源码性能影响进行简单分析。

       CPU调度程序运行队列中存放的调度调度是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的编程编程轻量级进程。如果准备运行的源码源码俱乐部棋牌源码轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，调度调度运行队列长表明系统负载可能已经饱和。编程编程

       代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的源码源码部分代码。

       在系统压力测试前后，调度调度使用压力测试工具stress-ng，编程编程可以看到运行队列长度的源码源码明显变化，从3左右变化到了左右。调度调度

       压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，编程编程观察系统在压力下的源码源码表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。

       在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的磁悬浮源码响应就会非常迟缓。

       解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。

       所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。

       在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。

       平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、分期java源码1.。

       总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。

. 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。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、共享协作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。cskin 源码下载提供任务调度、执行监控、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。

定时任务轻松搞定：使用Cron表达式和Quartz库实现定时任务调度

       概述：Cron表达式是强大的定时任务调度工具，通过配置不同字段实现灵活的时间规定。在.NET中，Quartz库提供简便方式配置Cron表达式，实现精准定时任务调度。这灵活性和可扩展性使得开发者轻松制定并管理定时任务，如每天备份系统日志或执行其他重要操作。

       Cron表达式详解：常用由6或7个字段组成的字符串格式，每个字段含义如下：

       特殊字符：常用特殊字符用于表示特定时间范围。如"-"表示连续时间范围，"*"表示所有时间点，"/"表示时间间隔。

       示例实际场景应用：每天定时备份系统日志场景，通过Cron表达式表示为：0 0 2 * * ?

       在.NET中使用Quartz配置Cron表达式：步骤与示例代码如下：

       最终效果：配置了一个每天定时备份系统日志的定时任务。根据需求修改Cron表达式和作业逻辑。

       源代码获取：/s/1mkxUviyvPmezGwRxKt3_VA?pwd=

Java中的Timer源码分析及缺陷

       使用Java中的Timer类执行定时任务简便易行，但其内部存在一些问题。首先，Timer仅在启动时创建一个执行线程，处理所有定时任务。若某个任务执行时间超过其周期时间，将会导致当前任务执行完毕后，下一个周期任务立即启动，引起任务执行顺序混乱。具体表现为两种情况：若使用schedule方法，过时的任务可能被忽略；若使用scheduleAtFixedRate方法，则过时任务将被丢弃。其次，若TimerTask抛出未捕获的异常，Timer线程将终止，已调度但未执行的TimerTask将不再运行，后续任务调度也将受影响。

       Timer源码分析揭示了上述问题的原因。Timer主要由两个内部类TaskQueue和TimerThread构成。TaskQueue作为最小堆，存放所有定时任务，按任务执行时间点排序。TimerThread作为执行线程，不断检查并执行堆顶任务。

       调度逻辑在TimerThread的run方法中的mainLoop中实现。方法从取出最早执行的任务开始，通过判断其执行时间与当前时间的关系，决定是否执行任务。若任务执行时间在当前时间之前，则任务可能过时，仅执行一次。当任务周期为负数时，任务执行时间被重置，导致任务可能丢失。周期为正数时，任务执行时间按原计划继续，但若执行时间先于当前时间，任务将迅速执行。

       对于异常处理，Timer线程仅捕获InterruptedException，这意味着线程可以在一段时间后被操作系统挂起。若抛出其他异常，线程将终止，已调度但未执行的TimerTask将不再执行，新任务也无法调度。在Android环境中，长连接问题可能导致定时任务执行异常，使用AlarmManager更为稳定。

       JDK5引入ThreadPoolExecutor，提供更灵活的线程池管理，建议用于实现定时任务。使用ThreadPoolExecutor能更好地控制线程资源，避免资源浪费和任务丢失，提升任务执行的稳定性和可靠性。

fsIO调度算法之NOOP

深入解析：IO调度算法NOOP背后的电梯机制

       NOOP，全称为No Operation，是Linux早期版本中最基础的I/O调度算法。这款算法以其简洁的FIFO队列机制，犹如电梯运作原理，巧妙地组织了I/O请求。在某些特定环境下，如嵌入式系统和闪存设备，NOOP展现出其独特的优势。

       电梯调度算法的核心原理在于，它倾向于优先处理写请求，而非读请求。写请求一旦进入文件系统缓存，便能立即执行下一轮操作，而读请求则需要等待前面所有读请求完成，这就形成了一个“饿死”读请求的现象。由于写操作的频繁和短暂性，读请求往往在等待过程中被新的写请求取代，导致读性能受限。

       让我们深入了解NOOP的内核实现。从kernel 3.0版本开始，NOOP算法的实现细节如下：

       static struct elevator_type elevator_noop = {

        .ops = {

        .elevator_merge_req_fn = noop_merged_requests, //合并请求

        .elevator_dispatch_fn = noop_dispatch, //调度请求

        .elevator_add_req_fn = noop_add_request, //添加请求到队列

        .elevator_former_req_fn = noop_former_request, //获取前一个请求

        .elevator_latter_req_fn = noop_latter_request, //获取后一个请求

        .elevator_init_fn = noop_init_queue, //初始化队列

        .elevator_exit_fn = noop_exit_queue, //退出队列

        },

        .elevator_name = "noop",

        .elevator_owner = THIS_MODULE,

       };

       static int __init noop_init(void) {

        elv_register(&elevator_noop);

        return 0;

       }

       static void __exit noop_exit(void) {

        elv_unregister(&elevator_noop);

       }

       module_init(noop_init);

       module_exit(noop_exit);

       关键的调度逻辑在noop_dispatch函数中得以体现，它负责从队列头部取出请求并进行处理。而noop_add_request则是将新的请求添加到队列尾部，等待调度。合并请求的处理函数noop_merged_requests则确保了新请求与现有请求的有序执行。

       尽管NOOP看似简单，但在特定场景下，如对性能要求不高的设备或对I/O延迟敏感的系统，它的效率和稳定性不容小觑。然而，对于读密集型应用，可能需要其他更为复杂的调度算法来优化读性能。参考阅读：io调度器NOOP与deadline的源码级分析（hiyachen-ChinaUnix博客）。

       总结来说，NOOP算法凭借其直观易懂的原理和高效性，在特定环境下成为了一种实用的选择，但同时也需根据应用需求权衡其对读写性能的影响。