Ecosyste.ms: Awesome
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https://github.com/hiwepy/xxljob-spring-boot-starter
xxljob-spring-boot-starter
https://github.com/hiwepy/xxljob-spring-boot-starter
Last synced: 23 days ago
JSON representation
xxljob-spring-boot-starter
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/hiwepy/xxljob-spring-boot-starter
- Owner: hiwepy
- License: apache-2.0
- Created: 2020-03-23T09:31:22.000Z (almost 5 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-03-06T10:31:48.000Z (10 months ago)
- Last Synced: 2024-03-07T11:04:18.520Z (10 months ago)
- Language: Java
- Size: 145 KB
- Stars: 7
- Watchers: 3
- Forks: 3
- Open Issues: 1
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# xxljob-spring-boot-starter
> 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。
- 官方文档:https://www.xuxueli.com/xxl-job/
- GitHub:https://github.com/xuxueli/xxl-job/Features
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:支持动态修改任务状态、启动/停止任务,以及终止运行中任务,即时生效;
3. 调度中心HA(中心式):调度采用中心式设计,“调度中心”自研调度组件并支持集群部署,可保证调度中心HA;
4. 执行器HA(分布式):任务分布式执行,任务"执行器"支持集群部署,可保证任务执行HA;
5. 注册中心: 执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行。同时,也支持手动录入执行器地址;
6. 弹性扩容缩容:一旦有新执行器机器上线或者下线,下次调度时将会重新分配任务;
7. 触发策略:提供丰富的任务触发策略,包括:Cron触发、固定间隔触发、固定延时触发、API(事件)触发、人工触发、父子任务触发;
8. 调度过期策略:调度中心错过调度时间的补偿处理策略,包括:忽略、立即补偿触发一次等;
9. 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,策略包括:单机串行(默认)、丢弃后续调度、覆盖之前调度;
10. 任务超时控制: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;
11. 任务失败重试: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;其中分片任务支持分片粒度的失败重试;
12. 任务失败告警;默认提供邮件方式失败告警,同时预留扩展接口,可方便的扩展短信、钉钉等告警方式;
13. 路由策略:执行器集群部署时提供丰富的路由策略,包括:第一个、最后一个、轮询、随机、一致性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等;
14. 分片广播任务:执行器集群部署时,任务路由策略选择"分片广播"情况下,一次任务调度将会广播触发集群中所有执行器执行一次任务,可根据分片参数开发分片任务;
15. 动态分片:分片广播任务以执行器为维度进行分片,支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量,协同进行业务处理;在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。
16. 故障转移:任务路由策略选择"故障转移"情况下,如果执行器集群中某一台机器故障,将会自动Failover切换到一台正常的执行器发送调度请求。
17. 任务进度监控:支持实时监控任务进度;
18. Rolling实时日志:支持在线查看调度结果,并且支持以Rolling方式实时查看执行器输出的完整的执行日志;
19. GLUE:提供Web IDE,支持在线开发任务逻辑代码,动态发布,实时编译生效,省略部署上线的过程。支持30个版本的历史版本回溯。
20. 脚本任务:支持以GLUE模式开发和运行脚本任务,包括Shell、Python、NodeJS、PHP、PowerShell等类型脚本;
21. 命令行任务:原生提供通用命令行任务Handler(Bean任务,"CommandJobHandler");业务方只需要提供命令行即可;
22. 任务依赖:支持配置子任务依赖,当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔;
23. 一致性:“调度中心”通过DB锁保证集群分布式调度的一致性, 一次任务调度只会触发一次执行;
24. 自定义任务参数:支持在线配置调度任务入参,即时生效;
25. 调度线程池:调度系统多线程触发调度运行,确保调度精确执行,不被堵塞;
26. 数据加密:调度中心和执行器之间的通讯进行数据加密,提升调度信息安全性;
27. 邮件报警:任务失败时支持邮件报警,支持配置多邮件地址群发报警邮件;
28. 推送maven中央仓库: 将会把最新稳定版推送到maven中央仓库, 方便用户接入和使用;
29. 运行报表:支持实时查看运行数据,如任务数量、调度次数、执行器数量等;以及调度报表,如调度日期分布图,调度成功分布图等;
30. 全异步:任务调度流程全异步化设计实现,如异步调度、异步运行、异步回调等,有效对密集调度进行流量削峰,理论上支持任意时长任务的运行;
31. 跨语言:调度中心与执行器提供语言无关的 RESTful API 服务,第三方任意语言可据此对接调度中心或者实现执行器。除此之外,还提供了 “多任务模式”和“httpJobHandler”等其他跨语言方案;
32. 国际化:调度中心支持国际化设置,提供中文、英文两种可选语言,默认为中文;
33. 容器化:提供官方docker镜像,并实时更新推送dockerhub,进一步实现产品开箱即用;
34. 线程池隔离:调度线程池进行隔离拆分,慢任务自动降级进入"Slow"线程池,避免耗尽调度线程,提高系统稳定性;
35. 用户管理:支持在线管理系统用户,存在管理员、普通用户两种角色;
36. 权限控制:执行器维度进行权限控制,管理员拥有全量权限,普通用户需要分配执行器权限后才允许相关操作;#### 组件简介
- 基于 [xxljob ](https://github.com/xuxueli/xxl-job/) 的API封装,提供了更加简单的使用方式
- 通过 @XxlJobCron 注解,自动注册定时任务,无需手动添加#### 使用说明
##### 1、Spring Boot 项目添加 Maven 依赖
``` xml
com.github.hiwepy
xxljob-spring-boot-starter
${project.version}```
##### 2、增加如下配置
在`application.properties`文件中增加如下配置
```properties
##########################XXL-JOB执行器参数定义##################################
### 调度中心部署跟地址 [必填]:如调度中心集群部署存在多个地址则用逗号分隔。执行器将会使用该地址进行"执行器心跳注册"和"任务结果回调";为空则关闭自动注册;
xxl.job.admin.addresses=http://localhost:8091/xxl-job-admin
### 调度中心登录用户名 [必填]
xxl.job.admin.username=admin
### 调度中心登录密码 [必填]
xxl.job.admin.password=123456
xxl.job.admin.cookie.maximum-size=1000
xxl.job.admin.cookie.expire-after-write=5s
xxl.job.admin.cookie.refresh-after-write=5s
### 执行器AppName [选填]:执行器心跳注册分组依据;为空则关闭自动注册
xxl.job.executor.appname=${spring.application.name}
xxl.job.executor.title=任务执行器
### 执行器IP [选填]:默认为空表示自动获取IP,多网卡时可手动设置指定IP,该IP不会绑定Host仅作为通讯实用;地址信息用于 "执行器注册" 和 "调度中心请求并触发任务";
xxl.job.executor.ip=
### 执行器端口号 [选填]:小于等于0则自动获取;默认端口为9999,单机部署多个执行器时,注意要配置不同执行器端口;
xxl.job.executor.port=-1
### 执行器通讯TOKEN [选填]:非空时启用;
xxl.job.accessToken=default_token
### 执行器运行日志文件存储磁盘路径 [选填] :需要对该路径拥有读写权限;为空则使用默认路径;
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler
### 执行器日志保存天数 [选填] :值大于3时生效,启用执行器Log文件定期清理功能,否则不生效;
xxl.job.executor.logretentiondays=30
```或者在`application.yaml`文件中增加如下配置
```yaml
xxl:
job:
accessToken: default_token
admin:
addresses: http://localhost:8091/xxl-job-admin
username: admin
password: 123456
cookie:
maximum-size: 1000
expire-after-write: 5s
refresh-after-write: 5s
executor:
ip:
appname: default-job-executor
title: 任务执行器
port: 31734
logpath: /logs/xxl-job/jobhandler
logretentiondays: 30
```如果是使用了`K8s部署服务`,且需要外部调用该执行节点的话,可参考如下配置:
```yaml
xxl:
job:
executor:
ip: [使用k8s主节点IP]
appname: default-job-executor
title: 任务执行器
port: 31734
logpath: /logs/xxl-job/jobhandler
logretentiondays: 30
```> 指定xxl-job执行器端口,并配置宿主服务的Service对外暴露端口与xxl-job执行器端口相同!
```yaml
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: my-xxx-job-svc
labels:
app: my-xxx-job
annotations:
kubesphere.io/alias-name: xxx-定时任务服务
kubesphere.io/description: xxx-定时任务服务
spec:
ports:
- name: tcp-6011
port: 6011
protocol: TCP
targetPort: 6011
- name: tcp-31734
protocol: TCP
port: 31734
targetPort: 31734
nodePort: 31734
selector:
app: my-xxx-job
type: NodePort
```##### 3、使用示例
```java
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.TimeUnit;import com.xxl.job.core.context.XxlJobContext;
import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.handler.IJobHandler;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import com.xxl.job.spring.boot.annotation.XxlJobCron;/**
* XxlJob开发示例(Bean模式)
*
* 开发步骤:
* 1、任务开发:在Spring Bean实例中,开发Job方法;
* 2、注解配置:为Job方法添加注解 "@XxlJob(value="自定义jobhandler名称", init = "JobHandler初始化方法", destroy = "JobHandler销毁方法")",注解value值对应的是调度中心新建任务的JobHandler属性的值。
* 3、执行日志:需要通过 "XxlJobHelper.log" 打印执行日志;
* 4、任务结果:默认任务结果为 "成功" 状态,不需要主动设置;如有诉求,比如设置任务结果为失败,可以通过 "XxlJobHelper.handleFail/handleSuccess" 自主设置任务结果;
*
* @author xuxueli 2019-12-11 21:52:51
*/
@Component
@Slf4j
public class SampleXxlJob {private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
/**
* 1、简单任务示例(Bean模式)
*/
@XxlJob("demoJobHandler")
@XxlJobCron(cron = "* * 0 * * ?", desc = "简单任务示例(Bean模式)", author = "hiwepy")
public void demoJobHandler() throws Exception {
XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");for (int i = 0; i < 5; i++) {
XxlJobHelper.log("beat at:" + i);
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
}
// default success
}/**
* 2、分片广播任务
*/
@XxlJob("shardingJobHandler")
@XxlJobCron(cron = "* * 0 * * ?", desc = "分片广播任务", author = "hiwepy")
public void shardingJobHandler() throws Exception {// 分片参数
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();XxlJobHelper.log("分片参数:当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardIndex, shardTotal);
// 业务逻辑
for (int i = 0; i < shardTotal; i++) {
if (i == shardIndex) {
XxlJobHelper.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", i);
} else {
XxlJobHelper.log("第 {} 片, 忽略", i);
}
}}
/**
* 3、命令行任务
*/
@XxlJob("commandJobHandler")
@XxlJobCron(cron = "* * 0 * * ?", desc = "命令行任务", author = "hiwepy")
public void commandJobHandler() throws Exception {
String command = XxlJobHelper.getJobParam();
int exitValue = -1;BufferedReader bufferedReader = null;
try {
// command process
ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder();
processBuilder.command(command);
processBuilder.redirectErrorStream(true);Process process = processBuilder.start();
//Process process = Runtime.getRuntime().exec(command);BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(process.getInputStream());
bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(bufferedInputStream));// command log
String line;
while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
XxlJobHelper.log(line);
}// command exit
process.waitFor();
exitValue = process.exitValue();
} catch (Exception e) {
XxlJobHelper.log(e);
} finally {
if (bufferedReader != null) {
bufferedReader.close();
}
}if (exitValue == 0) {
// default success
} else {
XxlJobHelper.handleFail("command exit value("+exitValue+") is failed");
}}
/**
* 4、跨平台Http任务
* 参数示例:
* "url: http://www.baidu.com\n" +
* "method: get\n" +
* "data: content\n";
*/
@XxlJob("httpJobHandler")
@XxlJobCron(cron = "* * 0 * * ?", desc = "跨平台Http任务", author = "hiwepy")
public void httpJobHandler() throws Exception {// param parse
String param = XxlJobHelper.getJobParam();
if (param==null || param.trim().length()==0) {
XxlJobHelper.log("param["+ param +"] invalid.");XxlJobHelper.handleFail();
return;
}String[] httpParams = param.split("\n");
String url = null;
String method = null;
String data = null;
for (String httpParam: httpParams) {
if (httpParam.startsWith("url:")) {
url = httpParam.substring(httpParam.indexOf("url:") + 4).trim();
}
if (httpParam.startsWith("method:")) {
method = httpParam.substring(httpParam.indexOf("method:") + 7).trim().toUpperCase();
}
if (httpParam.startsWith("data:")) {
data = httpParam.substring(httpParam.indexOf("data:") + 5).trim();
}
}// param valid
if (url==null || url.trim().length()==0) {
XxlJobHelper.log("url["+ url +"] invalid.");XxlJobHelper.handleFail();
return;
}
if (method==null || !Arrays.asList("GET", "POST").contains(method)) {
XxlJobHelper.log("method["+ method +"] invalid.");XxlJobHelper.handleFail();
return;
}
boolean isPostMethod = method.equals("POST");// request
HttpURLConnection connection = null;
BufferedReader bufferedReader = null;
try {
// connection
URL realUrl = new URL(url);
connection = (HttpURLConnection) realUrl.openConnection();// connection setting
connection.setRequestMethod(method);
connection.setDoOutput(isPostMethod);
connection.setDoInput(true);
connection.setUseCaches(false);
connection.setReadTimeout(5 * 1000);
connection.setConnectTimeout(3 * 1000);
connection.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive");
connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8");
connection.setRequestProperty("Accept-Charset", "application/json;charset=UTF-8");// do connection
connection.connect();// data
if (isPostMethod && data!=null && data.trim().length()>0) {
DataOutputStream dataOutputStream = new DataOutputStream(connection.getOutputStream());
dataOutputStream.write(data.getBytes("UTF-8"));
dataOutputStream.flush();
dataOutputStream.close();
}// valid StatusCode
int statusCode = connection.getResponseCode();
if (statusCode != 200) {
throw new RuntimeException("Http Request StatusCode(" + statusCode + ") Invalid.");
}// result
bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream(), "UTF-8"));
StringBuilder result = new StringBuilder();
String line;
while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) {
result.append(line);
}
String responseMsg = result.toString();XxlJobHelper.log(responseMsg);
return;
} catch (Exception e) {
XxlJobHelper.log(e);XxlJobHelper.handleFail();
return;
} finally {
try {
if (bufferedReader != null) {
bufferedReader.close();
}
if (connection != null) {
connection.disconnect();
}
} catch (Exception e2) {
XxlJobHelper.log(e2);
}
}}
/**
* 5、生命周期任务示例:任务初始化与销毁时,支持自定义相关逻辑;
*/
@XxlJob(value = "demoJobHandler2", init = "init", destroy = "destroy")
@XxlJobCron(cron = "* * 0 * * ?", desc = "生命周期任务示例:任务初始化与销毁时,支持自定义相关逻辑", author = "hiwepy")
public void demoJobHandler2() throws Exception {
XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");
}
public void init(){
logger.info("init");
}
public void destroy(){
logger.info("destroy");
}}
```##### 4、指标采集
项目中引入 micrometer-prometheus 依赖
```xml
io.micrometer
micrometer-registry-prometheus```
在`application.properties`文件中增加如下配置
```properties
### 执行器日志保存天数 [选填] :值大于3时生效,启用执行器Log文件定期清理功能,否则不生效;
xxl.job.metrics.enabled=true
```或者在`application.yaml`文件中增加如下配置
```yaml
xxl:
job:
metrics:
enabled: true
````xxl-job` 组件的指标采集如下:
```markdown
# HELP xxl_job_duration_seconds_max
# TYPE xxl_job_duration_seconds_max gauge
xxl_job_duration_seconds_max{application="app-test",executor="app-job-executor",} 0.18
# HELP xxl_job_duration_seconds
# TYPE xxl_job_duration_seconds summary
xxl_job_duration_seconds_count{application="app-test",executor="app-job-executor",} 2.0
xxl_job_duration_seconds_sum{application="app-test",executor="app-job-executor",} 0.192
# HELP xxl_job_running_total
# TYPE xxl_job_running_total counter
xxl_job_running_total{application="app-test",executor="app-job-executor",} 2.0
# HELP xxl_job_queue_size_total the size of job callBack Queue
# TYPE xxl_job_queue_size_total counter
xxl_job_queue_size_total{application="app-test",} 0.0
# HELP xxl_job_submitted_total
# TYPE xxl_job_submitted_total counter
xxl_job_submitted_total{application="app-test",executor="app-job-executor",} 2.0
# HELP xxl_job_completed_total
# TYPE xxl_job_completed_total counter
xxl_job_completed_total{application="app-test",executor="app-job-executor",} 2.0
# HELP xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds
# TYPE xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds summary
xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds_count{application="app-test",executor="app-job-executor",job="cleanExpireTaskHandler",} 2.0
xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds_sum{application="app-test",executor="app-job-executor",job="cleanExpireTaskHandler",} 0.192
# HELP xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds_max
# TYPE xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds_max gauge
xxl_cleanExpireTaskHandler_seconds_max{application="app-test",executor="app-job-executor",job="cleanExpireTaskHandler",} 0.18```
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