目录
1：XXL-JOB介绍
2：搭建XXL-JOB
2.1：调度中心
2.2：执行器
2.3：执行任务
3：分片广播
1：XXL-JOB介绍
XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。
官网：https://www.xuxueli.com/xxl-job/
文档：https://www.xuxueli.com/xxl-job
XXL-JOB主要有调度中心、执行器、任务：
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；
主要职责为执行器管理、任务管理、监控运维、日志管理等
任务执行器：
负责接收调度请求并执行任务逻辑；
只要职责是注册服务、任务执行服务（接收到任务后会放入线程池中的任务队列）、执行结果上报、日志服务等
任务：负责执行具体的业务处理。
调度中心与执行器之间的工作流程如下：
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-435045.html
执行流程：
1.任务执行器根据配置的调度中心的地址，自动注册到调度中心
2.达到任务触发条件，调度中心下发任务
3.执行器基于线程池执行任务，并把执行结果放入内存队列中、把执行日志写入日志文件中
4.执行器消费内存队列中的执行结果，主动上报给调度中心
5.当用户在调度中心查看任务日志，调度中心请求任务执行器，任务执行器读取任务日志文件并返回日志详情
2：搭建XXL-JOB
2.1：调度中心
首先下载XXL-JOB
GitHub：GitHub - xuxueli/xxl-job: A distributed task scheduling framework.（分布式任务调度平台XXL-JOB）
码云：xxl-job: 一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。
项目使用2.3.1版本： https://github.com/xuxueli/xxl-job/releases/tag/2.3.1
也可从课程资料目录获取，解压xxl-job-2.3.1.zip
使用IDEA打开解压后的目录
xxl-job-admin：调度中心
xxl-job-core：公共依赖
xxl-job-executor-samples：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用）
：xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot管理执行器，推荐这种方式；
：xxl-job-executor-sample-frameless：无框架版本；
doc :文档资料，包含数据库脚本
在下发的虚拟机的MySQL中已经创建了xxl_job_2.3.1数据库
如下图：
账号和密码：admin/123456
如果无法使用虚拟机运行xxl-job可以在本机idea运行xxl-job调度中心。
2.2：执行器
下边配置执行器，执行器负责与调度中心通信接收调度中心发起的任务调度请求。
1、下边进入调度中心添加执行器
点击新增，填写执行器信息，appname是前边在nacos中配置xxl信息时指定的执行器的应用名。
添加成功：
2： 在你项目中需要使用任务调度的模块中添加相关依赖
<dependency>
<groupId>com.xuxueli</groupId>
<artifactId>xxl-job-core</artifactId>
</dependency>3： 在yaml配置文件中添加相关配置
xxl:
job:
admin:
addresses: http://192.168.101.65:8088/xxl-job-admin
executor:
appname: media-process-service
address:
ip:
port: 9999
logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandler
logretentiondays: 30
accessToken: default_token注意配置中的appname这是执行器的应用名，port是执行器启动的端口，如果本地启动多个执行器注意端口不能重复。
4、配置xxl-job的执行器
将xxl-job示例工程下配置类拷贝到媒资管理的service工程下
拷贝至：自己项目需要用到任务调度的模块
到此完成媒资管理模块service工程配置xxl-job执行器，在xxl-job调度中心添加执行器，下边准备测试执行器与调度中心是否正常通信，因为接口工程依赖了service工程，所以启动媒资管理模块的接口工程。
启动后观察日志，出现下边的日志表示执行器在调度中心注册成功
同时观察调度中心中的执行器界面
在线机器地址处已显示1个执行器。
2.3：执行任务
下边编写任务，参考示例工程中任务类的编写方法，如下图：
下边在调度中心添加任务，进入任务管理
点击新增，填写任务信息
注意红色标记处：
调度类型：
固定速度指按固定的间隔定时调度。
Cron，通过Cron表达式实现更丰富的定时调度策略。
Cron表达式是一个字符串，通过它可以定义调度策略，格式如下：
{秒数} {分钟} {小时} {日期} {月份} {星期} {年份(可为空)}
xxl-job提供图形界面去配置：
一些例子如下：
30 10 1 * * ? 每天1点10分30秒触发
0/30 * * * * ? 每30秒触发一次
* 0/10 * * * ? 每10分钟触发一次
运行模式有BEAN和GLUE，bean模式较常用就是在项目工程中编写执行器的任务代码，GLUE是将任务代码编写在调度中心。
JobHandler即任务方法名，填写任务方法上边@XxlJob注解中的名称。
路由策略：当执行器集群部署时，调度中心向哪个执行器下发任务，这里选择第一个表示只向第一个执行器下发任务，路由策略的其它选项稍后在分片广播章节详细解释。
高级配置的其它配置项稍后在分片广播章节详细解释。
添加成功，启动任务
通过调度日志查看任务执行情况
下边启动媒资管理的service工程，启动执行器。
观察执行器方法的执行。
如果要停止任务需要在调度中心操作
任务跑一段时间注意清理日志
3：分片广播
掌握了xxl-job的基本使用，下边思考如何进行分布式任务处理呢？如下图，我们会启动多个执行器组成一个集群，去执行任务。
执行器在集群部署下调度中心有哪些路由策略呢？
查看xxl-job官方文档，阅读高级配置相关的内容：
高级配置：
- 路由策略：当执行器集群部署时，提供丰富的路由策略，包括；
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）：；
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（最不经常使用）：使用频率最低的机器优先被选举；
LEAST_RECENTLY_USED（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；
- 子任务：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)，当本任务执行结束并且执行成功时，将会触发子任务ID所对应的任务的一次主动调度，通过子任务可以实现一个任务执行完成去执行另一个任务。
- 调度过期策略：
- 忽略：调度过期后，忽略过期的任务，从当前时间开始重新计算下次触发时间；
- 立即执行一次：调度过期后，立即执行一次，并从当前时间开始重新计算下次触发时间；
- 阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略；
单机串行（默认）：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：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：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；
- 任务超时时间：支持自定义任务超时时间，任务运行超时将会主动中断任务；
- 失败重试次数；支持自定义任务失败重试次数，当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试；
下边要重点说的是分片广播策略，分片是指是调度中心以执行器为维度进行分片，将集群中的执行器标上序号：0，1，2，3...，广播是指每次调度会向集群中的所有执行器发送任务调度，请求中携带分片参数。
如下图：
每个执行器收到调度请求同时接收分片参数。
xxl-job支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量，当有任务量增加可以部署更多的执行器到集群中，调度中心会动态修改分片的数量。
作业分片适用哪些场景呢？
- 分片任务场景：10个执行器的集群来处理10w条数据，每台机器只需要处理1w条数据，耗时降低10倍；
- 广播任务场景：广播执行器同时运行shell脚本、广播集群节点进行缓存更新等。
所以，广播分片方式不仅可以充分发挥每个执行器的能力，并且根据分片参数可以控制任务是否执行，最终灵活控制了执行器集群分布式处理任务。
使用说明：
"分片广播" 和普通任务开发流程一致，不同之处在于可以获取分片参数进行分片业务处理。
Java语言任务获取分片参数方式：
BEAN、GLUE模式(Java)，可参考Sample示例执行器中的示例任务"ShardingJobHandler"：
/**
* 2、分片广播任务
*/
@XxlJob("shardingJobHandler")
public void shardingJobHandler() throws Exception {
// 分片序号，从0开始
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
// 分片总数
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
....
下边测试作业分片：
1、定义作业分片的任务方法
/**
* 2、分片广播任务
*/
@XxlJob("shardingJobHandler")
public void shardingJobHandler() throws Exception {
// 分片参数
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
log.info("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardIndex, shardTotal);
log.info("开始执行第"+shardIndex+"批任务");
}2、在调度中心添加任务
添加成功：
启动任务，观察日志
下边启动两个执行器实例，观察每个实例的执行情况
首先在nacos中配置media-service的本地优先配置：
#配置本地优先
spring:
cloud:
config:
override-none: true将media-service启动两个实例
两个实例的在启动时注意端口不能冲突：
实例1 在VM options处添加：-Dserver.port=63051 -Dxxl.job.executor.port=9998
实例2 在VM options处添加：-Dserver.port=63050 -Dxxl.job.executor.port=9999
例如：
启动两个实例
观察任务调度中心，稍等片刻执行器有两个
观察两个执行实例的日志：
另一实例的日志如下：
从日志可以看每个实例的分片序号不同。
如果其中一个执行器挂掉，只剩下一个执行器在工作，稍等片刻调用中心发现少了一个执行器将动态调整总分片数为1。
到此作业分片任务调试完成文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-435045.html
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