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简单介绍分布式定时任务XXL-JOB

news 来源：原创 2025/5/7 6:53:31

XXL-JOB 由调度中心和执行器两大部分组成。调度中心主要负责任务管理、执行器管理以及日志管理

执行器主要是接收调度信号并处理。另外，调度中心进行任务调度时，是通过自研 RPC 来实现的

不同于 Elastic-Job 的去中心化设计， XXL-JOB 的这种设计也被称为中心化设计（调度中心调度多个执行器执行任务）

和 Quzrtz 类似 XXL-JOB 也是基于数据库锁调度任务，存在性能瓶颈

acessToken是执行器要连接到我们的调度中心的时候，要使用一个相同的token

Bean模式就是我们通过xxl-job注解里面的bean的名字，去查找对应的不同的方法

不过，一般在任务量不是特别大的情况下，没有什么影响的，可以满足绝大部分公司的要求。不要被 XXL-JOB 的架构图给吓着了，实际上，我们要用 XXL-JOB 的话，只需要重写 IJobHandler 自定义任务执行逻辑就可以了，非常易用

@JobHandler(value="myApiJobHandler")
@Component
public class MyApiJobHandler extends IJobHandler {@Overridepublic ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {//......return ReturnT.SUCCESS;}
}

直接基于注解定义任务

@XxlJob("myAnnotationJobHandler")
public ReturnT<String> myAnnotationJobHandler(String param) throws Exception {//......return ReturnT.SUCCESS;
}

优缺点总结：

优点：开箱即用（学习成本比较低）、与 Spring 集成、支持分布式、支持集群、支持任务可视化管理。
缺点：不支持动态添加任务（如果一定想要动态创建任务也是支持的，参见：xxl-job issue277）。

xxl-job执行器原理

xxl-job分成两个部分，一个是调度中心，一个是执行器

XXL-JOB 的执行器本身不负责任务调度，调度由调度中心（Admin）完成。调度中心根据任务配置的触发规则（如 Cron 表达式）触发任务，并通过 RPC 调用将任务分发给对应的执行器。

调度中心：负责管理任务配置、触发任务、监控任务状态。
执行器：接收调度中心的请求，执行具体的任务逻辑

任务执行流程

执行器接收到调度中心的请求后，会通过以下步骤执行任务：

任务解析：

执行器解析调度中心传递的任务参数（如任务 ID、任务参数等）。

根据任务 ID 找到对应的任务处理器（JobHandler）。

任务处理器执行：

执行器调用预先注册的任务处理器（JobHandler）的 execute 方法（@XxlJob的底层也是这个）。

任务处理器执行业务逻辑，并返回执行结果。

结果回调：

执行器将任务执行结果通过 HTTP 回调给调度中心。

调度中心记录任务执行状态（成功、失败、重试等）

任务注册与发现

执行器启动时，会向调度中心注册自己，并上报自己支持的任务列表。调度中心通过注册信息知道哪些任务可以由哪些执行器执行。

注册机制：

执行器启动时，会调用调度中心的注册接口，上报自己的地址（AppName）和支持的任务列表。

调度中心将执行器的信息存储到数据库中

发现机制：

调度中心根据任务配置的 AppName，找到对应的执行器地址，并将任务分发给该执行器

心跳机制

执行器会定期向调度中心发送心跳，以保持与调度中心的连接，并上报自己的健康状态。

心跳作用：

维持执行器与调度中心的连接

上报执行器的健康状态（如是否在线、负载情况等）

调度中心根据心跳信息判断执行器是否可用

心跳超时处理：

如果调度中心长时间未收到执行器的心跳，会将该执行器标记为离线，并不再向其分发任务

任务重试与容错

XXL-JOB 提供了任务重试机制，确保任务在失败时能够自动重试。

重试机制：

如果任务执行失败，调度中心会根据配置的重试次数重新触发任务。

执行器会重新执行任务，直到任务成功或达到最大重试次数。

容错机制：

如果某个执行器宕机，调度中心会将任务分发给其他健康的执行器。

调度中心会根据心跳信息动态调整任务分发策略

任务分片与并行执行

XXL-JOB 支持任务分片（Sharding），允许将一个任务拆分成多个子任务并行执行。

分片原理：

调度中心将任务分片信息（如分片总数、当前分片索引）传递给执行器

执行器根据分片信息执行对应的子任务

如果你有多个执行器，可以通过分片将任务均匀分配给所有执行器，避免单个执行器负载过高

例如我们给这个定时任务的业务是处理100w条数据

然后我们弄10个分片，耦合到业务逻辑，每一个分片处理10w数据，这样子我们就是10个

@XxlJob("shardingJobHandler")
public ReturnT<String> shardingJobHandler(String param) throws Exception {// 获取分片参数int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex(); // 当前分片索引int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal(); // 总分片数// 模拟处理数据List<String> dataList = getDataList(); // 获取所有数据int dataSize = dataList.size();int perShardSize = dataSize / shardTotal; // 每个分片处理的数据量// 计算当前分片需要处理的数据范围int start = shardIndex * perShardSize;int end = (shardIndex == shardTotal - 1) ? dataSize : start + perShardSize;// 处理当前分片的数据for (int i = start; i < end; i++) {String data = dataList.get(i);processData(data); // 处理数据}return ReturnT.SUCCESS;
}private List<String> getDataList() {// 模拟获取数据List<String> dataList = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < 1000; i++) {dataList.add("data-" + i);}return dataList;
}private void processData(String data) {// 模拟处理数据System.out.println("处理数据：" + data);
}

并行执行：

多个执行器可以同时执行不同的分片任务，从而实现任务的并行处理