Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Docker-compose搭建xxl-job:2.2.0

1.目录结构

.
└── docker_xxl_job
	├── docker-compose.yml
	├── Dockerfile  # Dockerfile文件	
	├── requirements.txt
	├── xxl-job-executor-sample-springboot-2.2.0.jar
	├── xxl-job_init_sql.sql
	├── py_data
    ├── tmp	
    └── conf
    	└── application.properties

2. docker-compose.yml

注意:a.文件内IP替换成自己本机IP; b.数据库连接、用户密码根据自己情况修改;

version: '3.5'
services:
  admin:
    image: xuxueli/xxl-job-admin:2.2.0
    restart: always
    hostname: admin
    container_name: xxl_job
    ports:
      - 28888:8080
    volumes:
      - "./tmp:/data/applogs"
      - "./py_data:/data/py_data"
    network_mode: "bridge"
    environment:
      PARAMS: '--spring.datasource.url=jdbc:mysql://IP:33106/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8 --spring.datasource.username=root --spring.datasource.password=Abc123654'

  xxl-job-executor:
    build:
      context: ./
    restart: always
    ports:
      - 8089:8089
      - 9999:9999
    container_name: xxl-job-executor
    environment:
      PARAMS: "--xxl.job.admin.addresses=http://IP:28888/xxl-job-admin --server.port=8089 --xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler"
    image: kobedocker24/xxl-job-executor-sample-springboot:2.2.0
    volumes:
      - "./py_data:/data/py_data"
    depends_on:
      - admin
    network_mode: "bridge"

3. Dockerfile

# Get Linux
FROM centos:7

# Install Java
RUN yum update -y \
&& yum install java-1.8.0-openjdk -y \
&& yum clean all \
&& rm -rf /var/cache/yum

# Set JAVA_HOME environment var
ENV JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/jre-openjdk"

# Install Python
RUN yum install python3 -y \
&& pip3 install --upgrade pip setuptools wheel \
&& yum clean all \
&& ln -s pip3 /usr/bin/pip \
&& ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python \
&& rm -rf /var/cache/yum

ADD requirements.txt /requirements.txt
RUN pip install -r /requirements.txt

ENV PARAMS=""

ENV TZ=PRC
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone

ADD xxl-job-executor-sample-springboot-*.jar /app.jar

ENTRYPOINT ["sh","-c","java -jar $JAVA_OPTS /app.jar $PARAMS"]

4. requirements.txt

注意:根据自己Python脚本需要添加python3第三方包;

requests
PyMySQL
pybase64
lxml
qbittorrent-api
bs4
python-telegram-bot

5. xxl-job-executor-sample-springboot-2.2.0.jar

注意:xxl-job-executor-sample-springboot-2.2.0.jar 为xxl-job的执行器jar包
可从github上拉取源码打包成jar
这里提供该文件csdn下载地址:https://download.csdn.net/download/yqyn6/87607908

6. xxl-job_init_sql.sql

a. 执行下列进行xxl_job数据库初始化

CREATE database if NOT EXISTS `xxl_job` default character set utf8mb4 collate utf8mb4_unicode_ci;
use `xxl_job`;

SET NAMES utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_info` (
  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `job_group` int NOT NULL COMMENT '执行器主键ID',
  `job_cron` varchar(128) NOT NULL COMMENT '任务执行CRON',
  `job_desc` varchar(255) NOT NULL,
  `add_time` datetime DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  `author` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '作者',
  `alarm_email` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '报警邮件',
  `executor_route_strategy` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '执行器路由策略',
  `executor_handler` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务handler',
  `executor_param` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务参数',
  `executor_block_strategy` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '阻塞处理策略',
  `executor_timeout` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '任务执行超时时间,单位秒',
  `executor_fail_retry_count` int NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '失败重试次数',
  `glue_type` varchar(50) NOT NULL COMMENT 'GLUE类型',
  `glue_source` mediumtext COMMENT 'GLUE源代码',
  `glue_remark` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'GLUE备注',
  `glue_updatetime` datetime DEFAULT NULL COMMENT 'GLUE更新时间',
  `child_jobid` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '子任务ID,多个逗号分隔',
  `trigger_status` tinyint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '调度状态:0-停止,1-运行',
  `trigger_last_time` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '上次调度时间',
  `trigger_next_time` bigint NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '下次调度时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_log` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `job_group` int(11) NOT NULL COMMENT '执行器主键ID',
  `job_id` int(11) NOT NULL COMMENT '任务,主键ID',
  `executor_address` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '执行器地址,本次执行的地址',
  `executor_handler` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务handler',
  `executor_param` varchar(512) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务参数',
  `executor_sharding_param` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行器任务分片参数,格式如 1/2',
  `executor_fail_retry_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '失败重试次数',
  `trigger_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '调度-时间',
  `trigger_code` int(11) NOT NULL COMMENT '调度-结果',
  `trigger_msg` text COMMENT '调度-日志',
  `handle_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '执行-时间',
  `handle_code` int(11) NOT NULL COMMENT '执行-状态',
  `handle_msg` text COMMENT '执行-日志',
  `alarm_status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '告警状态:0-默认、1-无需告警、2-告警成功、3-告警失败',
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `I_trigger_time` (`trigger_time`),
  KEY `I_handle_code` (`handle_code`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_log_report` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `trigger_day` datetime DEFAULT NULL COMMENT '调度-时间',
  `running_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '运行中-日志数量',
  `suc_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '执行成功-日志数量',
  `fail_count` int(11) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '执行失败-日志数量',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `i_trigger_day` (`trigger_day`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_logglue` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `job_id` int(11) NOT NULL COMMENT '任务,主键ID',
  `glue_type` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT 'GLUE类型',
  `glue_source` mediumtext COMMENT 'GLUE源代码',
  `glue_remark` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'GLUE备注',
  `add_time` datetime DEFAULT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_registry` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `registry_group` varchar(50) NOT NULL,
  `registry_key` varchar(255) NOT NULL,
  `registry_value` varchar(255) NOT NULL,
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `i_g_k_v` (`registry_group`,`registry_key`,`registry_value`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_group` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `app_name` varchar(64) NOT NULL COMMENT '执行器AppName',
  `title` varchar(12) NOT NULL COMMENT '执行器名称',
  `address_type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '执行器地址类型:0=自动注册、1=手动录入',
  `address_list` text COMMENT '执行器地址列表,多地址逗号分隔',
  `update_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(50) NOT NULL COMMENT '账号',
  `password` varchar(50) NOT NULL COMMENT '密码',
  `role` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '角色:0-普通用户、1-管理员',
  `permission` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '权限:执行器ID列表,多个逗号分割',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `i_username` (`username`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `xxl_job_lock` (
  `lock_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '锁名称',
  PRIMARY KEY (`lock_name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

INSERT INTO `xxl_job_group`(`id`, `app_name`, `title`, `address_type`, `address_list`, `update_time`) VALUES (1, 'xxl-job-executor-sample', '示例执行器', 0, NULL, '2018-11-03 22:21:31' );
INSERT INTO `xxl_job_info`(`id`, `job_group`, `job_desc`, `add_time`, `update_time`, `author`, `alarm_email`, `schedule_type`, `schedule_conf`, `misfire_strategy`, `executor_route_strategy`, `executor_handler`, `executor_param`, `executor_block_strategy`, `executor_timeout`, `executor_fail_retry_count`, `glue_type`, `glue_source`, `glue_remark`, `glue_updatetime`, `child_jobid`) VALUES (1, 1, '测试任务1', '2018-11-03 22:21:31', '2018-11-03 22:21:31', 'XXL', '', 'CRON', '0 0 0 * * ? *', 'DO_NOTHING', 'FIRST', 'demoJobHandler', '', 'SERIAL_EXECUTION', 0, 0, 'BEAN', '', 'GLUE代码初始化', '2018-11-03 22:21:31', '');
INSERT INTO `xxl_job_user`(`id`, `username`, `password`, `role`, `permission`) VALUES (1, 'admin', 'e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e', 1, NULL);
INSERT INTO `xxl_job_lock` ( `lock_name`) VALUES ( 'schedule_lock');

7. 创建py_data、conf、tmp文件

8. 在conf文件夹下添加application.properties配置文件

### xxl-job admin address list, such as "http://address" or "http://address01,http://address02"
xxl.job.admin.addresses=http://IP:28888/xxl-job-admin

### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=default_token

### xxl-job executor appname
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-sample
### xxl-job executor registry-address: default use address to registry , otherwise use ip:port if address is null
xxl.job.executor.address=
### xxl-job executor server-info
xxl.job.executor.ip=
xxl.job.executor.port=9999
### xxl-job executor log-path
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
### xxl-job executor log-retention-days
xxl.job.executor.logretentiondays=30

8. 按照上述创建文件夹和文件如下图所示

Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器),Docker系列,docker,java,容器

9. 启动服务

# 进入docker_xxl_job目录下
cd /系统目录/docker_xxl_job
# 启动服务
docker compose up -d

备注:

a. http://localhost:28888/xxl-job-admin/ 输入 用户:admin 密码:123456 进入xxl-job管理 界面
Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器),Docker系列,docker,java,容器
b.新增GLUE(shell)脚本,保存
Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器),Docker系列,docker,java,容器
c.点击GLUE IDE
Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器),Docker系列,docker,java,容器
d.填写python3脚本所在容器内的绝对路径,按下图填写后,保存并关闭
Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器),Docker系列,docker,java,容器
e.在点击操作执行一次,然后查询日志,查看脚本执行情况
Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器),Docker系列,docker,java,容器
f. 点击e图中的操作,点击执行日志可看到python3脚本print输出的内容
Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器),Docker系列,docker,java,容器文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-622989.html

到了这里,关于Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • xxl-Job基础配置

    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。 几个特性: 1、简单:支持通过Web页面对任务进行CRUD操作,操作简单,一分钟上手; 2、动态:支持动态修改

    2024年02月09日
    浏览(26)
  • SpringCloud-搭建XXL-JOB任务调度平台教程

    XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架,旨在解决分布式系统中的任务调度问题,提高系统的处理效率和任务管理的便捷性。 1. XXL-JOB任务调度概念 XXL-JOB任务调度平台通过中心化管理方式,使得任务的调度更加高效和集中。平台不仅提供了丰富的任务调度功能,例如:CRON表

    2024年04月28日
    浏览(29)
  • XXL-Job的搭建&接入Springboot项目(详细)

    XXL-Job 是一款开源的分布式任务调度平台,由 Xuxueli(徐雪里)开发。它基于 Java 技术栈,提供了一套简单易用、高可靠性的任务调度解决方案。 XXL-Job 的主要作用是帮助开发者实现定时任务的调度和执行。它可以用于定时执行各种类型的任务,例如定时生成报表、定时发送邮

    2024年01月18日
    浏览(27)
  • XXL-JOB分布式任务调度平台搭建以及和SpringBoot整合应用

    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。 可以前往 Gitee 地址进行下载使用:   代码结构如下: 运行 SQL 文件至本地数据库: 修改 xxl-job-admin 模块的 yml 文件

    2023年04月21日
    浏览(35)
  • 【分布式任务调度】(一)XXL-JOB调度中心集群部署配置

    XXL-JOB是一款轻量级的分布式任务调度中间件,默认支持6000个定时任务,如果生产环境的任务数量在这个范围内,可以选择使用 XXL-JOB。 XXL-JOB由Quartz这款老牌的任务调度中间件演化而来,相对来说,具备以下优势: 操作更简单,学习成本更低 使用异步化调度,性能更好 有配

    2024年02月16日
    浏览(33)
  • 微服务: xxl-job的安装(docker),使用及springboot整合[完整版详解]

    XXL-JOB是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。 1.1.1 xxl-job作用 统一管理定时调度任务 相比于 springboot的@Scheduled , 这个表达式可以随意修改 也可以面对更加复杂的定时调度

    2024年02月08日
    浏览(25)
  • 用React给XXL-JOB开发一个新皮肤(一):环境搭建和项目初始化

    一. 简述 二. Fork 项目 三. 搭建开发环境 四. 初始化皮肤项目 五. 添加相关依赖 六. 预览 大名鼎鼎的 xxl-job 任务调度中心我们应该都使用过,项目地址:xxl-job。它是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。 该项目中的页面是使用

    2024年02月01日
    浏览(27)
  • 【 XXL-JOB】 XXL-JOB任务分片

    xxl-job 是一个分布式任务调度平台,支持定时任务和分片任务。其中,分片任务可以将一个大任务拆分成多个小任务,分布式地执行,提高任务的执行效率和可靠性。分片任务中,有一种特殊的任务类型叫做分片广播任务,可以将一个任务广播到所有的执行器节点上执行,本

    2024年02月09日
    浏览(30)
  • docker安装单机nacos、rocketmq、reids、xxl-job、minio、elasticsearch、kibana、gogs、nginx

    目录在右侧中部 启动容器报错 直接删除那个name后边的就可以 首先需要拉取对应的镜像文件: docker pull nacos/nacos-server 挂载目录: 修改custom.properties配置文件: 启动nacos容器: 浏览器登录:ip:8848/nacos 账号:nacos 密码:nacos 设置nacos自启动: docker update --restart=always nacos 拉取镜

    2024年02月07日
    浏览(35)
  • Xxl-job安装部署以及SpringBoot集成Xxl-job使用

    1、安装Xxl-job: 可以使用docker拉取镜像部署和源码编译两种方式,这里选择源码编译安装。 代码拉取地址: 官方开发文档: 2、打开项目 使用Maven打开项目,下载相关的jar包依赖。配置相关配置文件 这里可以参考官方开发文档进行配置。 3、初始化数据库 项目中包含数据库

    2023年04月25日
    浏览(32)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包