1.Spark-Submit 源码剖析
2.xxjob有哪几种开发模式？
3.xxjob使用
4.JobIntentService源码解析
5.工作笔记（五十六）— xxl-job
6.JobScheduler的使用和原理

Spark-Submit 源码剖析

       直奔主题吧：

       常规Spark提交任务脚本如下：

       其中几个关键的源务源参数：

       再看下cluster.conf配置参数，如下：

       spark-submit提交一个job到spark集群中，码任码大致的源务源经历三个过程：

       代码总Main入口如下：

       Main支持两种模式CLI：SparkSubmit；SparkClass

       首先是checkArgument做参数校验

       而sparksubmit则是通过buildCommand来创建

       buildCommand核心是AbstractCommandBuilder类

       继续往下剥洋葱AbstractCommandBuilder如下：

       定义Spark命令创建的方法一个抽象类,SparkSubmitCommandBuilder刚好是实现类如下

       SparkSubmit种类可以分为以上6种。SparkSubmitCommandBuilder有两个构造方法有参数和无参数：

       有参数中根据参数传入拆分三种方式，码任码然后通过OptionParser解析Args，源务源构造参数创建对象后核心方法是码任码security源码解析通过buildCommand，而buildCommand又是源务源通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。

       buildSparkSubmitCommand会返回List的码任码命令集合，分为两个部分去创建此List,源务源

       第一个如下加入Driver_memory参数

       第二个是通过buildSparkSubmitArgs方法构建的具体参数是MASTER，DEPLOY_MODE，码任码FILES，源务源CLASS等等，码任码这些就和我们上面截图中是源务源BC平台源码对应上的。是码任码通过OptionParser方式获取到。

       那么到这里的源务源话buildCommand就生成了一个完成sparksubmit参数的命令List

       而生成命令之后执行的任务开启点在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.scala

       继续往下剥洋葱SparkSubmit.scala代码入口如下：

       SparkSubmit，kill，request都支持，后两个方法知识支持standalone和Mesos集群方式下。dosubmit作为函数入口，其中第一步是初始化LOG，然后初始化解析参数涉及到类

       SparkSubmitArguments作为参数初始化类，继承SparkSubmitArgumentsParser类

       其中env是测试用的,参数解析如下，parse方法继承了SparkSubmitArgumentsParser解析函数查找 args 中设置的--选项和值并解析为 name 和 value ，如 --master yarn-client 会被解析为值为 --master 的 name 和值为 yarn-client 的 value 。

       这之后调用SparkSubmitArguments#handle(MASTER,access 登录源码 "yarn-client")进行处理。

       这个函数也很简单，根据参数 opt 及 value，设置各个成员的值。接上例，parse 中调用 handle("--master", "yarn-client")后，在 handle 函数中，master 成员将被赋值为 yarn-client。

       回到SparkSubmit.scala通过SparkSubmitArguments生成了args，然后调用action来匹配动作是submit,kill,request_status,print_version。

       直接看submit的action，doRunMain执行入口

       其中prepareSubmitEnvironment初始化环境变量该方法返回一个四元 Tuple ，分别表示子进程参数、源码农场游戏子进程 classpath 列表、系统属性 map 、子进程 main 方法。完成了提交环境的准备工作之后，接下来就将启动子进程。

       runMain则是执行入口，入参则是执行参数SparkSubmitArguments

       Main执行非常的简单：几个核心步骤

       先是打印一串日志（可忽略），然后是创建了loader是把依赖包jar全部导入到项目中

       然后是MainClass的生成，异常处理是ClassNotFoundException和NoClassDeffoundError

       再者是生成Application，根据MainClass生成APP,最后调用start执行

       具体执行是SparkApplication.scala，那么继续往下剥~

       仔细阅读下SparkApplication还是挺深的，所以打算另外写篇继续深入研读~

xxjob有哪几种开发模式？

       XXL-Job支持两种模式的源码开箱论坛任务开发，BEAN和GLUE。

       GLUE是在WebIDE上进行开发，源码维护在调度中心，支持Java、Shell、Python、NodeJS、PHP、PowerShell。

       BEAN模式开发更多的还是在业务系统中

       BEAN模式有两种方式：类形式、方法形式。

       其中类型是就是继承IJobHandler，实现其中任务方法，并注入到执行器容器内即可。

       一个任务一个类，无需框架，直接用main函数调用即可。

xxjob使用

       å‚考文献 /p/fabeab

        源码版本 /xuxueli/xxl-job/releases

        1). springboot为例:复制源码xxl-job-executor-sample-springboot项目中com.xxl.job.executor.core.config.XxlJobConfig到自己项目

        2). 复制对应的配置文件到自己项目,xxljob依赖

        3). 编写定时任务demo

        补充:

        1. 报警邮件配置(发送者),需要在对应邮箱设置中开启SMTP获取授权码:

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。

工作笔记（五十六）— xxl-job

       xxl-job是一个专门用于处理分布式定时任务的高效任务调度框架，它由调度中心和执行器两个核心组件构成。调度中心作为可视化管理平台，负责管理和发出调度请求，管理调度信息；而执行器则负责接收这些请求并执行相应的任务逻辑。

       要使用xxl-job，首先进行安装和配置。从源码开始，解压后初始化数据库，并运行提供的SQL脚本创建相关表。调度中心配置主要包括配置文件设置，它是一个基于springBoot的项目，通过jar包启动。部署时，保持数据库配置一致性以及机器时钟同步至关重要。访问调度中心的默认地址是/googlearchive/android-JobScheduler

        JobScheduler是一个抽象类，它在系统框架的实现类是android.app.JobSchedulerImpl

        执行的入口是JobScheduler.scheduler，其实是调了JobSchedulerImpl中的schedule方法；然后再调了mBinder.schedule(job)。这个mBinder就是JobSchedulerService，通过Binder跨进程调用JobSchedulerService。

        最后调用到JobSchedulerService中的schedule方法:

        接着发送MSG_CHECK_JOB消息，消息处理的地方是

        接着执行JobHandler中的 maybeRunPendingJobsH 方法，处理相应的任务

        availableContext是JobServiceContext，即ServiceConnection，这个是进程间通讯ServiceConnection，通过调用availableContext.executeRunnableJob(nextPending)方法，会触发调用onServiceConnected，看到这里应该明白了，onServiceConnected方法中的service就是Jobservice，里面还用了WakeLock锁，防止手机休眠。

        接着，通过Handler发消息，调用了handleServiceBoundH()方法。

        从上面源码可以看出，最终是触发调用了JobService中的startJob方法。

        从源码看，设置的内容应用于 JobStatus ，例如网络限制

        而在JobSchedulerService类，相关的状态控制在其构造函数里:

        例如网络控制类ConnectivityControllerç±»

        当网络发生改变时，会调用updateTrackedJobs(userid)方法，在updateTrackedJobs方法中，会判断网络是否有改变，有改变的会调mStateChangedListener.onControllerStateChanged()方法；然后调用了JobSchedulerService类中onControllerStateChanged方法：

        接着也是处理MSG_CHECK_JOB 消息，和上文一样，最终触发调用了JobService中的startJob方法。

        JobSchedulerService是一个系统服务，即应该在SystemServer启动的。阅读SystemServer的源码：

        run 方法如下：

        接着看 startOtherServices()

        因此，在这里就启动了JobSchedulerService服务。

        1. android 性能优化JobScheduler使用及源码分析

        2. Android 9.0 JobScheduler(一) JobScheduler的使用

        3. Android 9.0 JobScheduler(二) JobScheduler框架结构简述及JobSchedulerService的启动

        4. Android 9.0 JobScheduler(三) 从Job的创建到执行

        5. Android 9.0 JobScheduler(四) Job约束条件的控制

        6. 理解JobScheduler机制