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news 2025/7/3 21:58:52

网站首页加载特效,关键词推广工具,学会建设网站必要性,国内做的好的电商网站有哪些方面目录 xxl-job的分片广播场景引入 xxl-job简介 xxl-job的部署安装代码编写 1.导入依赖 2.yml文件编写 3.编写xxl-job执行器配置类，维护一个xxl-job执行器的bean 4.编写第一个任务，任务名字叫firstJob 5.进入服务端，增加执行器和任务…

xxl-job的分片广播

场景引入

xxl-job简介

xxl-job的部署安装

代码编写

1.导入依赖

2.yml文件编写

3.编写xxl-job执行器配置类，维护一个xxl-job执行器的bean

4.编写第一个任务，任务名字叫firstJob

5.进入服务端，增加执行器和任务

编辑 6.启动两个服务实例

7.执行任务

8.使用分片广播的任务（重点操作）

xxl-job的分片广播

这里分享以下xxl-job的分片广播的使用

场景引入

在分布式架构下，一个服务往往会部署多个实例来运行我们的业务，如果在这种分布式系统环境下运行任务调度，我们称之为分布式任务调度。

在单体项目中，可以直接使用SpringTask来完成，但如果在集群项目中，不同的项目之间无法知道任务的完成情况。那为什么要使用分布式集群项目，以下是分布式的优点：

分布式系统的特点，并且提高任务的调度处理能力：

并行任务调度

- 集群部署单个服务，这样就可以多台计算机共同去完成任务调度，我们可以将任务分割为若干个分片，由不同的实例并行执行（这就是分片广播），来提高任务调度的处理效率。

高可用

- 若某一个实例宕机，不影响其他实例来执行任务。

弹性扩容

- 当集群中增加实例就可以提高并执行任务的处理效率。

任务管理与监测

- 对系统中存在的所有定时任务进行统一的管理及监测。
- 让开发人员及运维人员能够时刻了解任务执行情况，从而做出快速的应急处理响应。

xxl-job简介

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。

xxl-job的部署安装

xxl-job想要使用，需要安装admin服务端

这里我们在docker安装

docker run \
-e PARAMS="--spring.datasource.url=jdbc:mysql://192.168.150.101:3306/xxl_job?Unicode=true&characterEncoding=UTF-8 \
--spring.datasource.username=root \
--spring.datasource.password=123" \
--restart=always \
-p 28080:8080 \
-v xxl-job-admin-applogs:/data/applogs \
--name xxl-job-admin \
-d \
xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0

默认端口映射到28080
日志挂载到/var/lib/docker/volumes/xxl-job-admin-applogs
通过PARAMS环境变量设置数据库链接参数
数据库脚本：doc/db/tables_xxl_job.sql · 许雪里/xxl-job - Gitee.com

xxl-job使用的8张表

xxl_job_lock：任务调度锁表；
xxl_job_group：执行器信息表，维护任务执行器信息；
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；
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；
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；
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；
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；
xxl_job_user：系统用户表；

代码编写

1.导入依赖

   <dependency><groupId>com.xuxueli</groupId><artifactId>xxl-job-core</artifactId></dependency>

2.yml文件编写

application:version: v1.0
spring:application:name: sl-express-xxl-job
server:port: 9901
xxl:job:admin:addresses: http://192.168.150.101:28080/xxl-job-adminexecutor:ip: 192.168.150.1appname: ${spring.application.name}#执行器运行日志文件存储磁盘路径logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandler#执行器日志文件保存天数logretentiondays: 30

这里我们设置了执行器的ip地址，让执行器与xxl-job的服务端同处一个网络下，让服务端可以扫描到这个执行器，这样一来我们就不用自己配置了。

3.编写xxl-job执行器配置类，维护一个xxl-job执行器的bean

@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:0}")private int port;@Value("${xxl.job.executor.logpath:}")private String logPath;@Value("${xxl.job.executor.logretentiondays:}")private int logRetentionDays;@Beanpublic 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;}}

4.编写第一个任务，任务名字叫firstJob

@Component
public class JobHandler {private List<Integer> dataList = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);/*** 普通任务*/@XxlJob("firstJob")public void firstJob() throws Exception {System.out.println("firstJob执行了.... " + LocalDateTime.now());for (Integer data : dataList) {XxlJobHelper.log("data= {}", data);Thread.sleep(RandomUtil.randomInt(100, 500));}System.out.println("firstJob执行结束了.... " + LocalDateTime.now());}
}

5.进入服务端，增加执行器和任务

增加执行器

增加任务，我们这里先使用轮询策略

6.启动两个服务实例

7.执行任务

第一个服务器把所有任务都执行了

再执行一次，第二个服务器又把所有任务执行了

这样一来我们可以发现并没有把分布式的优势利用上，如果任务特别多，都是只让一个服务器(执行器)执行任务，效率十分低下，所以我们需要使用分片广播

8.使用分片广播的任务（重点操作）

    /*** 分片式任务*/@XxlJob("shardingJob")public void shardingJob() throws Exception {// 分片参数// 分片节点总数int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();// 当前节点下标，从0开始int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();System.out.println("shardingJob执行了.... " + LocalDateTime.now());for (Integer data : dataList) {if (data % shardTotal == shardIndex) {System.out.println("data= {}"+ data);Thread.sleep(RandomUtil.randomInt(100, 500));}}System.out.println("shardingJob执行结束了.... " + LocalDateTime.now());}

如何把任务分片给不同的服务器(执行器)呢，xxl-job给了两个方法

// 分片节点总数
int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
// 当前节点下标，从0开始
int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();

这两个方法分别获取了执行器的总数量，和当前执行器的下标，然后我们可以让任务的某一个唯一参数对总数量进行取模，最后让对应的执行器执行任务，这样一来就完成了任务的分片执行

任务选择分片广播