标签：php 功能 扩展 成功 temp 平台 它的 strip 测试
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。它的有两个核心模块，一个模块叫做调度中心，另外一个模块叫做执行器，它把任务调度和任务执行分成两个部分。这样调度模块只需要负责任务的调度属性，触发调度信号。执行模块只需要接收调度信号，去执行具体的业务逻辑，两者可以各自的进行扩容和缩容。图1是一张来自官方的架构图。
既然是一个分布式调度平台，肯定会有一个调度中心，当然执行器（被调度者）也是必不可少的，可以参考架构图。所以，使用xxl-job搭建一个demo，也必须有两个端，下面本文分别从准备工作、搭建“调度中心”、搭建“执行器”三个部分进行说明。
源码地址：https://github.com/xuxueli/xxl-job
我使用的源码是2.2.0版本，这是目前最新的release版本。
源码包含了文档（数据库初始化脚本、官方文档、架构图等）、调度中心源码、核心core、各个版本的执行器源码。如图2所示：
2.1.2 数据库准备
数据库脚本在doc路径下，将其执行之后可以创建一个数据库，如图3所示：
将数据库连接信息和报警信息配置成自己的，配置文件如下：
### web
server.port=8080
server.servlet.context-path=/xxl-job-admin
### actuator
management.server.servlet.context-path=/actuator
management.health.mail.enabled=false
### resources
spring.mvc.servlet.load-on-startup=0
spring.mvc.static-path-pattern=/static/**
spring.resources.static-locations=classpath:/static/
### freemarker
spring.freemarker.templateLoaderPath=classpath:/templates/
spring.freemarker.suffix=.ftl
spring.freemarker.charset=UTF-8
spring.freemarker.request-context-attribute=request
spring.freemarker.settings.number_format=0.##########
### mybatis
mybatis.mapper-locations=classpath:/mybatis-mapper/*Mapper.xml
#mybatis.type-aliases-package=com.xxl.job.admin.core.model
### xxl-job, datasource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=123456
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
### datasource-pool
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=30
spring.datasource.hikari.auto-commit=true
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
spring.datasource.hikari.pool-name=HikariCP
spring.datasource.hikari.max-lifetime=900000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=10000
spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1
### xxl-job, email
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=25
spring.mail.username=xxx@qq.com
spring.mail.password=xxx
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true
spring.mail.properties.mail.smtp.socketFactory.class=javax.net.ssl.SSLSocketFactory
### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=
### xxl-job, i18n (default is zh_CN, and you can choose "zh_CN", "zh_TC" and "en")
xxl.job.i18n=zh_CN
## xxl-job, triggerpool max size
xxl.job.triggerpool.fast.max=200
xxl.job.triggerpool.slow.max=100
### xxl-job, log retention days
xxl.job.logretentiondays=30
在IDEA里面直接运行，如果使用的是macOS系统的话，可能会出现错误：Failed to create parent directories for [/data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log]，如图4所示：
解决办法是：将logback.xml中的“/data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log”改为“./data/applogs/xxl-job/xxl-job-admin.log”，如图5所示。后续在测试运行的时候，执行器端会抛出类似异常，用同样的方式可以解决。
启动之后浏览器访问http://localhost:8080/xxl-job-admin，使用默认的用户名（admin）和密码（123456）登陆之后，可以看到如图6所示页面：
使用IDEA新建一个Spring Boot项目：xxl-job-executor
Maven依赖：
<dependency>
<groupId>com.xuxueli</groupId>
<artifactId>xxl-job-core</artifactId>
<version>2.2.0</version>
</dependency>
主要需要配置xxl-job的调度中心地址信息、xxl-job执行器相关信息。配置文件如下：
# web port
server.port=8081
# no web
#spring.main.web-environment=false
# log config
logging.config=classpath:logback.xml
### xxl-job admin address list, such as "http://address" or "http://address01,http://address02"
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin
### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=
### xxl-job executor appname
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-test
### 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
还要创建一个XxlJobConfig.java配置执行器。代码如下：
@Configuration
public class XxlJobConfig {
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);
@Value("${xxl.job.admin.addresses}")
private String adminAddresses;
@Value("${xxl.job.accessToken}")
private String accessToken;
@Value("${xxl.job.executor.appname}")
private String appname;
@Value("${xxl.job.executor.address}")
private String address;
@Value("${xxl.job.executor.ip}")
private String ip;
@Value("${xxl.job.executor.port}")
private int port;
@Value("${xxl.job.executor.logpath}")
private String logPath;
@Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
private int logRetentionDays;
@Bean
public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
xxlJobSpringExecutor.setAddress(address);
xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
return xxlJobSpringExecutor;
}
}
当然还要添加logback.xml文件。
代码如下：
@Component
public class TestXxlJobHandler {
private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TestXxlJobHandler.class);
/**
* 1、简单任务示例（Bean模式）
*/
@XxlJob("testJobHandler")
public ReturnT<String> demoJobHandler(String param) throws Exception {
System.out.println(new Date() + "Test Xxl-Job~");
return ReturnT.SUCCESS;
}
}
完成之后的整个代码结构如图8所示：
在本机运行调度中心和执行器。
在调度中心新增一个测试执行器，AppName为xxl-job-executor-test，名称为测试执行器，注册方式选择自行注册即可，如图9所示：
新增一个任务，名称与代码中名称一致，配置为每2分钟执行一次，路由策略为一致性HASH，运行模式为BEAN，阻塞处理策略为单机串行，配置如图10所示：
详细配置属性可以参考：
● 执行器：任务的绑定的执行器，任务触发调度时将会自动发现注册成功的执行器, 实现任务自动发现功能; 另一方面也可以方便的进行任务分组。每个任务必须绑定一个执行器, 可在 "执行器管理" 进行设置;
● 任务描述：任务的描述信息，便于任务管理；
● 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；
● Cron：触发任务执行的Cron表达式；
● 运行模式：
BEAN模式：任务以JobHandler方式维护在执行器端；需要结合 "JobHandler" 属性匹配执行器中任务；
GLUE模式(Java)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段继承自IJobHandler的Java类代码并 "groovy" 源码方式维护，它在执行器项目中运行，可使用@Resource/@Autowire注入执行器里中的其他服务；
GLUE模式(Shell)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段 "shell" 脚本；
GLUE模式(Python)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段 "python" 脚本；
GLUE模式(PHP)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段 "php" 脚本；
GLUE模式(NodeJS)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段 "nodejs" 脚本；
GLUE模式(PowerShell)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段 "PowerShell" 脚本；
● JobHandler：运行模式为 "BEAN模式" 时生效，对应执行器中新开发的JobHandler类“@JobHandler”注解自定义的value值；
● 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；
● 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。
● 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；
● 报警邮件：任务调度失败时邮件通知的邮箱地址，支持配置多邮箱地址，配置多个邮箱地址时用逗号分隔；
● 负责人：任务的负责人；
● 执行参数：任务执行所需的参数；
启动调度任务，如图11所示：
可以查看日志或者控制台信息，运行结果满意，如图12所示：
在控制台运行报表界面也可以看到调度和执行情况，如图13所示。图中那一次调度失败是由于执行器重启，造成了调度中心调度任务的时候发现调度地址为空，所以执行失败。
参考文档：官方中文文档
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原文地址：https://www.cnblogs.com/sgh1023/p/13289968.html
