五、总体设计

五、总体设计

5.1 源码目录介绍

1.  `-  /doc :文档资料`
2.  `-  /db :“调度数据库”建表脚本`
3.  `-  /xxl-job-admin :调度中心，项目源码`
4.  `-  /xxl-job-core :公共Jar依赖`
5.  `-  /xxl-job-executor-samples :执行器，Sample示例项目（大家可以在该项目上进行开发，也可以将现有项目改造生成执行器项目）`

5.2 “调度数据库”配置

XXL-JOB调度模块基于自研调度组件并支持集群部署，调度数据库表说明如下：

1.  `- xxl_job_lock：任务调度锁表；`
2.  `- xxl_job_group：执行器信息表，维护任务执行器信息；`
3.  `- xxl_job_info：调度扩展信息表：  用于保存XXL-JOB调度任务的扩展信息，如任务分组、任务名、机器地址、执行器、执行入参和报警邮件等等；`
4.  `- xxl_job_log：调度日志表：  用于保存XXL-JOB任务调度的历史信息，如调度结果、执行结果、调度入参、调度机器和执行器等等；`
5.  `- xxl_job_log_report：调度日志报表：用户存储XXL-JOB任务调度日志的报表，调度中心报表功能页面会用到；`
6.  `- xxl_job_logglue：任务GLUE日志：用于保存GLUE更新历史，用于支持GLUE的版本回溯功能；`
7.  `- xxl_job_registry：执行器注册表，维护在线的执行器和调度中心机器地址信息；`
8.  `- xxl_job_user：系统用户表；`

5.3 架构设计

5.3.1 设计思想

将调度行为抽象形成“调度中心”公共平台，而平台自身并不承担业务逻辑，“调度中心”负责发起调度请求。

将任务抽象成分散的JobHandler，交由“执行器”统一管理，“执行器”负责接收调度请求并执行对应的JobHandler中业务逻辑。

因此，“调度”和“任务”两部分可以相互解耦，提高系统整体稳定性和扩展性；

5.3.2 系统组成

• 调度模块（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。调度系统与任务解耦，提高了系统可用性和稳定性，同时调度系统性能不再受限于任务模块；
  支持可视化、简单且动态的管理调度信息，包括任务新建，更新，删除，GLUE开发和任务报警等，所有上述操作都会实时生效，同时支持监控调度结果以及执行日志，支持执行器Failover。
• 执行模块（执行器）：
  负责接收调度请求并执行任务逻辑。任务模块专注于任务的执行等操作，开发和维护更加简单和高效；
  接收“调度中心”的执行请求、终止请求和日志请求等。

5.3.3 架构图

5.4 调度模块剖析

5.4.1 quartz的不足

Quartz作为开源作业调度中的佼佼者，是作业调度的首选。但是集群环境中Quartz采用API的方式对任务进行管理，从而可以避免上述问题，但是同样存在以下问题：

• 问题一：调用API的的方式操作任务，不人性化；
• 问题二：需要持久化业务QuartzJobBean到底层数据表中，系统侵入性相当严重。
• 问题三：调度逻辑和QuartzJobBean耦合在同一个项目中，这将导致一个问题，在调度任务数量逐渐增多，同时调度任务逻辑逐渐加重的情况下，此时调度系统的性能将大大受限于业务；
• 问题四：quartz底层以“抢占式”获取DB锁并由抢占成功节点负责运行任务，会导致节点负载悬殊非常大；而XXL-JOB通过执行器实现“协同分配式”运行任务，充分发挥集群优势，负载各节点均衡。

XXL-JOB弥补了quartz的上述不足之处。

5.4.2 自研调度模块

XXL-JOB最终选择自研调度组件（早期调度组件基于Quartz）；一方面是为了精简系统降低冗余依赖，另一方面是为了提供系统的可控度与稳定性；

XXL-JOB中“调度模块”和“任务模块”完全解耦，调度模块进行任务调度时，将会解析不同的任务参数发起远程调用，调用各自的远程执行器服务。这种调用模型类似RPC调用，调度中心提供调用代理的功能，而执行器提供远程服务的功能。

5.4.3 调度中心HA（集群）

基于数据库的集群方案，数据库选用Mysql；集群分布式并发环境中进行定时任务调度时，会在各个节点会上报任务，存到数据库中，执行时会从数据库中取出触发器来执行，如果触发器的名称和执行时间相同，则只有一个节点去执行此任务。

5.4.4 调度线程池

调度采用线程池方式实现，避免单线程因阻塞而引起任务调度延迟。

5.4.5 并行调度

XXL-JOB调度模块默认采用并行机制，在多线程调度的情况下，调度模块被阻塞的几率很低，大大提高了调度系统的承载量。

XXL-JOB的不同任务之间并行调度、并行执行。
XXL-JOB的单个任务，针对多个执行器是并行运行的，针对单个执行器是串行执行的。同时支持任务终止。

5.4.6 过期处理策略

任务调度错过触发时间时的处理策略：

• 可能原因：服务重启；调度线程被阻塞，线程被耗尽；上次调度持续阻塞，下次调度被错过；
• 处理策略：
  • 过期超5s：本次忽略，当前时间开始计算下次触发时间
  • 过期5s内：立即触发一次，当前时间开始计算下次触发时间

5.4.7 日志回调服务

调度模块的“调度中心”作为Web服务部署时，一方面承担调度中心功能，另一方面也为执行器提供API服务。

调度中心提供的”日志回调服务API服务”代码位置如下：

1.  `xxl-job-admin#com.xxl.job.admin.controller.JobApiController.callback`

“执行器”在接收到任务执行请求后，执行任务，在执行结束之后会将执行结果回调通知“调度中心”：

5.4.8 任务HA（Failover）

执行器如若集群部署，调度中心将会感知到在线的所有执行器，如“127.0.0.1:9997, 127.0.0.1:9998, 127.0.0.1:9999”。

当任务”路由策略”选择”故障转移(FAILOVER)”时，当调度中心每次发起调度请求时，会按照顺序对执行器发出心跳检测请求，第一个检测为存活状态的执行器将会被选定并发送调度请求。

调度成功后，可在日志监控界面查看“调度备注”，如下；

“调度备注”可以看出本地调度运行轨迹，执行器的”注册方式”、”地址列表”和任务的”路由策略”。”故障转移(FAILOVER)”路由策略下，调度中心首先对第一个地址进行心跳检测，心跳失败因此自动跳过，第二个依然心跳检测失败……
直至心跳检测第三个地址“127.0.0.1:9999”成功，选定为“目标执行器”；然后对“目标执行器”发送调度请求，调度流程结束，等待执行器回调执行结果。

5.4.9 调度日志

调度中心每次进行任务调度，都会记录一条任务日志，任务日志主要包括以下三部分内容：

• 任务信息：包括“执行器地址”、“JobHandler”和“执行参数”等属性，点击任务ID按钮可查看，根据这些参数，可以精确的定位任务执行的具体机器和任务代码；
• 调度信息：包括“调度时间”、“调度结果”和“调度日志”等，根据这些参数，可以了解“调度中心”发起调度请求时具体情况。
• 执行信息：包括“执行时间”、“执行结果”和“执行日志”等，根据这些参数，可以了解在“执行器”端任务执行的具体情况；

调度日志，针对单次调度，属性说明如下：

• 执行器地址：任务执行的机器地址；
• JobHandler：Bean模式表示任务执行的JobHandler名称；
• 任务参数：任务执行的入参；
• 调度时间：调度中心，发起调度的时间；
• 调度结果：调度中心，发起调度的结果，SUCCESS或FAIL；
• 调度备注：调度中心，发起调度的备注信息，如地址心跳检测日志等；
• 执行时间：执行器，任务执行结束后回调的时间；
• 执行结果：执行器，任务执行的结果，SUCCESS或FAIL；
• 执行备注：执行器，任务执行的备注信息，如异常日志等；
• 执行日志：任务执行过程中，业务代码中打印的完整执行日志，见“4.8 查看执行日志”；

5.4.10 任务依赖

原理：XXL-JOB中每个任务都对应有一个任务ID，同时，每个任务支持设置属性“子任务ID”，因此，通过“任务ID”可以匹配任务依赖关系。

当父任务执行结束并且执行成功时，将会根据“子任务ID”匹配子任务依赖，如果匹配到子任务，将会主动触发一次子任务的执行。

在任务日志界面，点击任务的“执行备注”的“查看”按钮，可以看到匹配子任务以及触发子任务执行的日志信息，如无信息则表示未触发子任务执行，可参考下图。

5.4.11 全异步化 & 轻量级

• 全异步化设计：XXL-JOB系统中业务逻辑在远程执行器执行，触发流程全异步化设计。相比直接在调度中心内部执行业务逻辑，极大的降低了调度线程占用时间；
  • 异步调度：调度中心每次任务触发时仅发送一次调度请求，该调度请求首先推送“异步调度队列”，然后异步推送给远程执行器
  • 异步执行：执行器会将请求存入“异步执行队列”并且立即响应调度中心，异步运行。
• 轻量级设计：XXL-JOB调度中心中每个JOB逻辑非常 “轻”，在全异步化的基础上，单个JOB一次运行平均耗时基本在 “10ms” 之内（基本为一次请求的网络开销）；因此，可以保证使用有限的线程支撑大量的JOB并发运行；

得益于上述两点优化，理论上默认配置下的调度中心，单机能够支撑 5000 任务并发运行稳定运行；

实际场景中，由于调度中心与执行器网络ping延迟不同、DB读写耗时不同、任务调度密集程度不同，会导致任务量上限会上下波动。

如若需要支撑更多的任务量，可以通过 “调大调度线程数” 、”降低调度中心与执行器ping延迟” 和 “提升机器配置” 几种方式优化。

5.4.12 均衡调度

调度中心在集群部署时会自动进行任务平均分配，触发组件每次获取与线程池数量（调度中心支持自定义调度线程池大小）相关数量的任务，避免大量任务集中在单个调度中心集群节点；

5.5 任务 “运行模式” 剖析

5.5.1 “Bean模式” 任务

开发步骤：可参考 “章节三” ；
原理：每个Bean模式任务都是一个Spring的Bean类实例，它被维护在“执行器”项目的Spring容器中。任务类需要加“@JobHandler(value=”名称”)”注解，因为“执行器”会根据该注解识别Spring容器中的任务。任务类需要继承统一接口“IJobHandler”，任务逻辑在execute方法中开发，因为“执行器”在接收到调度中心的调度请求时，将会调用“IJobHandler”的execute方法，执行任务逻辑。

5.5.2 “GLUE模式(Java)” 任务

开发步骤：可参考 “章节三” ；
原理：每个 “GLUE模式(Java)” 任务的代码，实际上是“一个继承自“IJobHandler”的实现类的类代码”，“执行器”接收到“调度中心”的调度请求时，会通过Groovy类加载器加载此代码，实例化成Java对象，同时注入此代码中声明的Spring服务（请确保Glue代码中的服务和类引用在“执行器”项目中存在），然后调用该对象的execute方法，执行任务逻辑。

5.5.3 GLUE模式(Shell) + GLUE模式(Python) + GLUE模式(PHP) + GLUE模式(NodeJS) + GLUE模式(Powershell)

开发步骤：可参考 “章节三” ；
原理：脚本任务的源码托管在调度中心，脚本逻辑在执行器运行。当触发脚本任务时，执行器会加载脚本源码在执行器机器上生成一份脚本文件，然后通过Java代码调用该脚本；并且实时将脚本输出日志写到任务日志文件中，从而在调度中心可以实时监控脚本运行情况；

目前支持的脚本类型如下：

1.  `- shell脚本：任务运行模式选择为  "GLUE模式(Shell)"时支持  "Shell"  脚本任务；`
2.  `- python脚本：任务运行模式选择为  "GLUE模式(Python)"时支持  "Python"  脚本任务；`
3.  `- php脚本：任务运行模式选择为  "GLUE模式(PHP)"时支持  "PHP"  脚本任务；`
4.  `- nodejs脚本：任务运行模式选择为  "GLUE模式(NodeJS)"时支持  "NodeJS"  脚本任务；`
5.  `- powershell：任务运行模式选择为  "GLUE模式(PowerShell)"时支持  "PowerShell"  脚本任务；`

脚本任务通过 Exit Code 判断任务执行结果，状态码可参考章节 “5.15 任务执行结果说明”；

5.5.4 执行器

执行器实际上是一个内嵌的Server，默认端口9999（配置项：xxl.job.executor.port）。

在项目启动时，执行器会通过“@JobHandler”识别Spring容器中“Bean模式任务”，以注解的value属性为key管理起来。

“执行器”接收到“调度中心”的调度请求时，如果任务类型为“Bean模式”，将会匹配Spring容器中的“Bean模式任务”，然后调用其execute方法，执行任务逻辑。如果任务类型为“GLUE模式”，将会加载GLue代码，实例化Java对象，注入依赖的Spring服务（注意：Glue代码中注入的Spring服务，必须存在与该“执行器”项目的Spring容器中），然后调用execute方法，执行任务逻辑。

5.5.5 任务日志

XXL-JOB会为每次调度请求生成一个单独的日志文件，需要通过 “XxlJobHelper.log” 打印执行日志，“调度中心”查看执行日志时将会加载对应的日志文件。

(历史版本通过重写LOG4J的Appender实现，存在依赖限制，该方式在新版本已经被抛弃)

日志文件存放的位置可在“执行器”配置文件进行自定义，默认目录格式为：/data/applogs/xxl-job/jobhandler/“格式化日期”/“数据库调度日志记录的主键ID.log”。

在JobHandler中开启子线程时，子线程将会把日志打印在父线程即JobHandler的执行日志中，方便日志追踪。

5.6 通讯模块剖析

5.6.1 一次完整的任务调度通讯流程

1.  `-  1、“调度中心”向“执行器”发送http调度请求:  “执行器”中接收请求的服务，实际上是一台内嵌Server，默认端口9999;`
2.  `-  2、“执行器”执行任务逻辑；`
3.  `-  3、“执行器”http回调“调度中心”调度结果:  “调度中心”中接收回调的服务，是针对执行器开放一套API服务;`

5.6.2 通讯数据加密

调度中心向执行器发送的调度请求时使用RequestModel和ResponseModel两个对象封装调度请求参数和响应数据, 在进行通讯之前底层会将上述两个对象对象序列化，并进行数据协议以及时间戳检验,从而达到数据加密的功能;

5.7 任务注册, 任务自动发现

自v1.5版本之后, 任务取消了”任务执行机器”属性, 改为通过任务注册和自动发现的方式, 动态获取远程执行器地址并执行。

1.  `AppName:  每个执行器机器集群的唯一标示,  任务注册以  "执行器"  为最小粒度进行注册;  每个任务通过其绑定的执行器可感知对应的执行器机器列表;`
2.  `注册表:  见"xxl_job_registry"表,  "执行器"  在进行任务注册时将会周期性维护一条注册记录，即机器地址和AppName的绑定关系;  "调度中心"  从而可以动态感知每个AppName在线的机器列表;`
3.  `执行器注册:  任务注册Beat周期默认30s;  执行器以一倍Beat进行执行器注册,  调度中心以一倍Beat进行动态任务发现;  注册信息的失效时间为三倍Beat;` 
4.  `执行器注册摘除：执行器销毁时，将会主动上报调度中心并摘除对应的执行器机器信息，提高心跳注册的实时性；`

为保证系统”轻量级”并且降低学习部署成本，没有采用Zookeeper作为注册中心，采用DB方式进行任务注册发现；

5.8 任务执行结果

自v1.6.2之后，任务执行结果通过 “IJobHandler” 的返回值 “ReturnT” 进行判断；
当返回值符合 “ReturnT.code == ReturnT.SUCCESS_CODE” 时表示任务执行成功，否则表示任务执行失败，而且可以通过 “ReturnT.msg” 回调错误信息给调度中心；
从而，在任务逻辑中可以方便的控制任务执行结果；

5.9 分片广播 & 动态分片

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对应集群中所有执行器执行一次任务，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；

“分片广播” 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。

“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，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)```

  1. // 可参考Sample示例执行器中的示例任务"ShardingJobHandler"了解试用
  2. int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
  3. int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

*   脚本语言任务获取分片参数方式：GLUE模式(Shell)、GLUE模式(Python)、GLUE模式(Nodejs)```


    1.  `// 脚本任务入参固定为三个，依次为：任务传参、分片序号、分片总数。以Shell模式任务为例，获取分片参数代码如下`
    2.  `echo "分片序号 index = $2"`
    3.  `echo "分片总数 total = $3"`

分片参数属性说明：

1.  `index：当前分片序号(从0开始)，执行器集群列表中当前执行器的序号；`
2.  `total：总分片数，执行器集群的总机器数量；`

该特性适用场景如：

• 1、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；
• 2、广播任务场景：广播执行器机器运行shell脚本、广播集群节点进行缓存更新等

5.10 访问令牌（AccessToken）

为提升系统安全性，调度中心和执行器进行安全性校验，双方AccessToken匹配才允许通讯；

调度中心和执行器，可通过配置项 “xxl.job.accessToken” 进行AccessToken的设置。

调度中心和执行器，如果需要正常通讯，只有两种设置；

• 设置一：调度中心和执行器，均不设置AccessToken；关闭安全性校验；
• 设置二：调度中心和执行器，设置了相同的AccessToken；

5.11 故障转移 & 失败重试

一次完整任务流程包括”调度（调度中心） + 执行（执行器）”两个阶段。

• “故障转移”发生在调度阶段，在执行器集群部署时，如果某一台执行器发生故障，该策略支持自动进行Failover切换到一台正常的执行器机器并且完成调度请求流程。
• “失败重试”发生在”调度 + 执行”两个阶段，支持通过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；

5.12 执行器灰度上线

调度中心与业务解耦，只需部署一次后常年不需要维护。但是，执行器中托管运行着业务作业，作业上线和变更需要重启执行器，尤其是Bean模式任务。
执行器重启可能会中断运行中的任务。但是，XXL-JOB得益于自建执行器与自建注册中心，可以通过灰度上线的方式，避免因重启导致的任务中断的问题。

步骤如下：

• 1、执行器改为手动注册，下线一半机器列表（A组），线上运行另一半机器列表（B组）；
• 2、等待A组机器任务运行结束并编译上线；执行器注册地址替换为A组；
• 3、等待B组机器任务运行结束并编译上线；执行器注册地址替换为A组+B组；
  操作结束；

5.13 任务执行结果说明

系统根据以下标准判断任务执行结果，可参考之。

5.14 任务超时控制

支持设置任务超时时间，任务运行超时的情况下，将会主动中断任务；

需要注意的是，任务超时中断时与任务终止机制（可查看“4.9 终止运行中的任务”）类似，也是通过 “interrupt” 中断任务，因此业务代码需要将 “InterruptedException” 外抛，否则功能不可用。

5.15 跨语言

XXL-JOB是一个跨语言的任务调度平台，主要体现在如下几个方面：

• 1、RESTful API：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。（可参考章节 “调度中心/执行器 RESTful API” ）
• 2、多任务模式：提供Java、Python、PHP……等十来种任务模式，可参考章节 “5.5 任务 “运行模式” ”；理论上可扩展任意语言任务模式；
• 2、提供基于HTTP的任务Handler（Bean任务，JobHandler=”httpJobHandler”）；业务方只需要提供HTTP链接等相关信息即可，不限制语言、平台；（可参考章节 “原生内置Bean模式任务” ）

5.16 任务失败告警

默认提供邮件失败告警，可扩展短信、钉钉等方式。如果需要新增一种告警方式，只需要新增一个实现 “com.xxl.job.admin.core.alarm.JobAlarm” 接口的告警实现即可。可以参考默认提供邮箱告警实现 “EmailJobAlarm”。

5.17 调度中心Docker镜像构建

可以通过以下命令快速构建调度中心，并启动运行；

1.  `mvn clean package`
2.  `docker build -t xuxueli/xxl-job-admin ./xxl-job-admin`
3.  `docker run --name xxl-job-admin -p 8080:8080  -d xuxueli/xxl-job-admin`

5.20 避免任务重复执行

调度密集或者耗时任务可能会导致任务阻塞，集群情况下调度组件小概率情况下会重复触发；
针对上述情况，可以通过结合 “单机路由策略（如：第一台、一致性哈希）” + “阻塞策略（如：单机串行、丢弃后续调度）” 来规避，最终避免任务重复执行。

5.21 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；
如任务参数 “pwd” 将会执行命令并输出数据；

5.22 日志自动清理

XXL-JOB日志主要包含如下两部分，均支持日志自动清理，说明如下：

• 调度中心日志表数据：可借助配置项 “xxl.job.logretentiondays” 设置日志表数据保存天数，过期日志自动清理；详情可查看上文配置说明；
• 执行器日志文件数据：可借助配置项 “xxl.job.executor.logretentiondays” 设置日志文件数据保存天数，过期日志自动清理；详情可查看上文配置说明；

5.23 调度结果丢失处理

执行器因网络抖动回调失败或宕机等异常情况，会导致任务调度结果丢失。由于调度中心依赖执行器回调来感知调度结果，因此会导致调度日志永远处于 “运行中” 状态。

针对该问题，调度中心提供内置组件进行处理，逻辑为：调度记录停留在 “运行中” 状态超过10min，且对应执行器心跳注册失败不在线，则将本地调度主动标记失败；