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基于spring+quartz的分布式定时任务框架实现

康弘义
2023-03-14
本文向大家介绍基于spring+quartz的分布式定时任务框架实现,包括了基于spring+quartz的分布式定时任务框架实现的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

问题背景

我公司是一个快速发展的创业公司,目前有200人,主要业务是旅游和酒店相关的,应用迭代更新周期比较快,因此,开发人员花费了更多的时间去更=跟上迭代的步伐,而缺乏了对整个系统的把控

没有集群之前,公司定时任务的实现方式

在初期应用的访问量并不是那么大,一台服务器完全满足使用,应用中有很多定时任务需要执行

有了集群之后,公司定时任务实现的方式

随着用户的增加,访问量也就随之增加,一台服务器满足不了高并发的要求,因此公司把应用给部署到集群中,前端通过nginx代理(应用服务器ip可能是用防火墙进行了隔离,避免了直接使用ip+端口+应用名访问的方式)。

在集群环境中,同样的定时任务,在集群中的每台机器都会执行,这样定时任务就会重复执行,不但会增加服务器的负担,还会因为定时任务重复执行造成额外的不可预期的错误,因此公司的解决方案是:根据集群的数量,来把定时任务中的任务平均分到集群中的每台机器上(这里的平均分是指以前一个定时任务本来是在一台机器上运行,先在人为的把这个任务分成几部分,让所有的机器都去执行这个人去)

 目前集群中定时任务实现方式的缺陷

目前公司在集群中处理定时任务的方式不是正真的分布式处理方式,而是一种伪分布式(公司内部俗称土方法),这种方式存在一个明显的缺陷就是当集群中机器宕机,那么整个定时任务就会挂掉或者不能一次性跑完,会对业务产生严重的影响

针对缺陷的解决方案(本文的重点之处)

利用spring+quartz构建一套真正的分布式定时任务系统,经过查阅相关资料得知:quartz框架是原生就支持分布式定时任务的

 开发IDE:Intellij IDEA

JDK版本:1.8

Spring版本:4.2.6

Quartz版本:2.2.1

Spring与Quartz集成配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
      http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd">

  <context:component-scan base-package="com.aaron.clusterquartz.job"/>

  <bean name="dataSource" class="org.springframework.jndi.JndiObjectFactoryBean">
    <!-- tomcat -->
    <!--<property name="jndiName" value="java:comp/env/jndi/mysql/quartz"/>-->

    <!-- jboss -->
    <property name="jndiName" value="jdbc/quartz"/>
  </bean>
  <!-- 分布式事务配置 start -->

  <!-- 配置线程池-->
  <bean name="executor" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
    <property name="corePoolSize" value="15"/>
    <property name="maxPoolSize" value="25"/>
    <property name="queueCapacity" value="100"/>
  </bean>

  <bean name="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
    <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
  </bean>

  <!-- 配置调度任务-->
  <bean name="quartzScheduler" class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean">
    <property name="configLocation" value="classpath:quartz.properties"/>
    <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
    <property name="transactionManager" ref="transactionManager"/>

    <!-- 任务唯一的名称,将会持久化到数据库-->
    <property name="schedulerName" value="baseScheduler"/>

    <!-- 每台集群机器部署应用的时候会更新触发器-->
    <property name="overwriteExistingJobs" value="true"/>
    <property name="applicationContextSchedulerContextKey" value="appli"/>

    <property name="jobFactory">
      <bean class="com.aaron.clusterquartz.autowired.AutowiringSpringBeanJobFactory"/>
    </property>

    <property name="triggers">
      <list>
        <ref bean="printCurrentTimeScheduler"/>
      </list>
    </property>
    <property name="jobDetails">
      <list>
        <ref bean="printCurrentTimeJobs"/>
      </list>
    </property>

    <property name="taskExecutor" ref="executor"/>

  </bean>

  <!-- 配置Job详情 -->
  <bean name="printCurrentTimeJobs" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailFactoryBean">
    <property name="jobClass" value="com.aaron.clusterquartz.job.PrintCurrentTimeJobs"/>
    <!--因为我使用了spring的注解,所以这里可以不用配置scheduler的属性-->
    <!--<property name="jobDataAsMap">
      <map>
        <entry key="clusterQuartz" value="com.aaron.framework.clusterquartz.job.ClusterQuartz"/>
      </map>
    </property>-->
    <property name="durability" value="true"/>
    <property name="requestsRecovery" value="false"/>
  </bean>

  <!-- 配置触发时间 -->
  <bean name="printCurrentTimeScheduler" class="com.aaron.clusterquartz.cron.PersistableCronTriggerFactoryBean">
    <property name="jobDetail" ref="printCurrentTimeJobs"/>
    <property name="cronExpression">
      <value>0/10 * * * * ?</value>
    </property>
    <property name="timeZone">
      <value>GMT+8:00</value>
    </property>
  </bean>

  <!-- 分布式事务配置 end -->
</beans>

quartz属性文件

#============================================================================
# Configure JobStore
# Using Spring datasource in quartzJobsConfig.xml
# Spring uses LocalDataSourceJobStore extension of JobStoreCMT
#============================================================================
org.quartz.jobStore.useProperties=true
org.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_
org.quartz.jobStore.isClustered = true
org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval = 5000
org.quartz.jobStore.misfireThreshold = 60000
org.quartz.jobStore.txIsolationLevelReadCommitted = true

# Change this to match your DB vendor
org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate


#============================================================================
# Configure Main Scheduler Properties
# Needed to manage cluster instances
#============================================================================
org.quartz.scheduler.instanceId=AUTO
org.quartz.scheduler.instanceName=MY_CLUSTERED_JOB_SCHEDULER
org.quartz.scheduler.rmi.export = false
org.quartz.scheduler.rmi.proxy = false


#============================================================================
# Configure ThreadPool
#============================================================================
org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.threadCount = 10
org.quartz.threadPool.threadPriority = 5
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = true

相关类说明

AutowiringSpringBeanJobFactory类是为了可以在scheduler中使用spring注解,如果不使用注解,可以不适用该类,而直接使用
SpringBeanJobFactory

package com.aaron.clusterquartz.autowired;

import org.quartz.spi.TriggerFiredBundle;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.beans.factory.config.AutowireCapableBeanFactory;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.scheduling.quartz.SpringBeanJobFactory;

/**
 * @author 
 * @description 使job类支持spring的自动注入
 * @date 2016-05-27
 */
public class AutowiringSpringBeanJobFactory extends SpringBeanJobFactory implements ApplicationContextAware
{
  private transient AutowireCapableBeanFactory beanFactory;

  public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException
  {
    beanFactory = applicationContext.getAutowireCapableBeanFactory();
  }


  @Override
  protected Object createJobInstance(TriggerFiredBundle bundle) throws Exception
  {
    Object job = super.createJobInstance(bundle);
    beanFactory.autowireBean(job);
    return job;
  }
}

package com.aaron.clusterquartz.job;

import com.arron.util.DateUtils;
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;

import java.util.Date;

/**
 * @author 
 * @description 一句话描述该文件的用途
 * @date 2016-05-23
 */
public class PrintCurrentTimeJobs extends QuartzJobBean
{
  private static final Log LOG_RECORD = LogFactory.getLog(PrintCurrentTimeJobs.class);

  //这里就是因为有上文中的AutowiringSpringBeanJobFactory才可以使用@Autowired注解,否则只能在配置文件中设置这属性的值
  @Autowired
  private ClusterQuartz clusterQuartz;


  protected void executeInternal(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException
  {
    LOG_RECORD.info("begin to execute task," + DateUtils.dateToString(new Date()));

    clusterQuartz.printUserInfo();

    LOG_RECORD.info("end to execute task," + DateUtils.dateToString(new Date()));

  }
}

测试结果:

由于只有一台电脑,所有我开了8080和8888两个端口来测试的,上面的定时任务我设置了每10秒运行一次。

当只我启动8080端口时,可以看到控制台每隔10秒打印一条语句

两个端口同时启动的对比测试中可以看到,只有一个端口在跑定时任务

 

 这个关了正在跑定时任务的端口后,之前的另一个没有跑的端口开始接管,继续运行定时任务

至此,我们可以清楚地看到,在分布式定时任务中(或者集群),同一时刻只会有一个定时任务运行。

整个demo地址:http://xiazai.jb51.net/201701/yuanma/spring-cluster-quartz_jb51.rar

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持小牛知识库。

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