今天我們給大家分享一下XXL-JOB這個框架的內(nèi)部運行機制，因為大家平時開發(fā)系統(tǒng)的時候肯定會遇到后臺調(diào)度任務的相關(guān)功能開發(fā)吧，比如說系統(tǒng)需要定時跑個什么任務做一些數(shù)據(jù)處理的工作，或者是數(shù)據(jù)檢查的工作這類的，這些都是要開后臺調(diào)度任務的。

那什么是后臺調(diào)度任務？說白了其實就是你系統(tǒng)啟動后開個線程后臺自己跑，執(zhí)行任務，這就是后臺調(diào)度任務了，你的線程里可以設置一個while循環(huán)，如果任務沒結(jié)束就一直在while循環(huán)里重復執(zhí)行一些代碼，每次執(zhí)行還可以sleep一段時間，那就每次執(zhí)行都有一個時間間隔了，這就是最簡單的調(diào)度任務。

那自己搞線程有什么問題？問題大了，你線上系統(tǒng)一般都是多機器部署的吧，那每個機器上啟動的系統(tǒng)進程是不是都有自己的調(diào)度線程？那不同的調(diào)度線程之間怎么協(xié)調(diào)？會不會并發(fā)更新數(shù)據(jù)，導致臟數(shù)據(jù)？你是不是還要引入分布式鎖來處理？所以類似這種多臺機器上同時啟動調(diào)度線程的就是分布式任務調(diào)度了，為啥叫分布式，因為你多臺機器一起跑調(diào)度線程啊，可不是分布式嗎？

分布式的意思就是分布在多臺機器上，大家一定要明白這個點。

而且一般我們開發(fā)的系統(tǒng)都是面向web的系統(tǒng)，一般都是web來了請求或者是內(nèi)部其他系統(tǒng)來了rpc調(diào)用，我們系統(tǒng)接口開始跑代碼，系統(tǒng)的運行模型不是那種定時調(diào)度的，所以其實把調(diào)度線程混合在系統(tǒng)里也不好，這個時候就可以當當當當了，所以引入一個專門的分布式任務調(diào)度系統(tǒng)，來專門跑各種我們的調(diào)度任務代碼。

那國內(nèi)這塊用的比較多的開源的分布式任務調(diào)度系統(tǒng)有比較知名的就是elastic-job，還有就是xxl-job，其實干的事兒都差不多，就是可以把獨立的開源調(diào)度系統(tǒng)部署在多臺機器上，每臺機器都可以跑很多調(diào)度任務，我們就把自己的調(diào)度任務代碼提交給他，然后設置好調(diào)度策略就可以了，他就會自己按照策略調(diào)度執(zhí)行任務了。

所以今天分享的重點就是xxl-job這個框架的內(nèi)部工作機制了！

那我們來進入主題了，那在軟件開發(fā)的世界里，定時任務調(diào)度是不可或缺的一環(huán)。想象一下，系統(tǒng)需要定時備份數(shù)據(jù)、清理日志、發(fā)送提醒郵件，這些工作如果靠人工來完成，那得多低效??！這時候，一個強大的任務調(diào)度平臺就顯得尤為重要了。而XXL-JOB，作為分布式任務調(diào)度領域的佼佼者，憑借其輕量級、易擴展、高性能的特點，贏得了眾多開發(fā)者的青睞。今天，咱們就來揭開XXL-JOB的神秘面紗，看看它如何讓任務“飛起來”！

一、XXL-JOB是什么？

首先，咱們得明確一下，XXL-JOB到底是個啥？簡單來說，它就是一個分布式任務調(diào)度平臺，專門用來管理和調(diào)度定時任務。這個平臺由調(diào)度中心和執(zhí)行器兩部分組成，調(diào)度中心負責任務的分配和調(diào)度，執(zhí)行器則負責具體執(zhí)行這些任務。通過這樣的設計，XXL-JOB實現(xiàn)了調(diào)度與任務的解耦，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和擴展性。

二、XXL-JOB的核心組件

調(diào)度中心（XXL-JOB-ADMIN）

調(diào)度中心是XXL-JOB的大腦，它負責管理所有的調(diào)度信息，包括任務信息、執(zhí)行器信息等。它就像一個指揮官，根據(jù)任務的配置信息和執(zhí)行器的注冊信息，制定出合理的調(diào)度計劃，并在適當?shù)臅r候?qū)⑷蝿辗峙浣o執(zhí)行器去執(zhí)行。

調(diào)度中心的主要功能包括：

• 任務管理：新增、修改、刪除任務，設置任務的觸發(fā)條件等。
• 執(zhí)行器管理：注冊、注銷執(zhí)行器，監(jiān)控執(zhí)行器的狀態(tài)等。
• 日志管理：查看任務的執(zhí)行日志，便于問題排查。

調(diào)度中心支持集群部署，通過數(shù)據(jù)庫鎖的方式保證任務在同一時間只會被一個調(diào)度中心實例觸發(fā)一次，提高了系統(tǒng)的容錯性和可用性。

執(zhí)行器（XXL-JOB-EXECUTOR）

執(zhí)行器是XXL-JOB的手腳，它負責接收調(diào)度中心分配的任務，并執(zhí)行具體的任務邏輯。執(zhí)行器可以部署在多個服務器上，形成執(zhí)行器集群，從而實現(xiàn)任務的分布式執(zhí)行。

執(zhí)行器的主要功能包括：

• 任務執(zhí)行：接收調(diào)度中心的任務請求，執(zhí)行具體的任務邏輯。
• 結(jié)果回調(diào)：將任務的執(zhí)行結(jié)果回調(diào)給調(diào)度中心，供用戶查看。
• 心跳檢測：周期性地向調(diào)度中心發(fā)送心跳信息，證明自己的存活狀態(tài)。

三、XXL-JOB的調(diào)度機制

時間輪調(diào)度

XXL-JOB的調(diào)度機制借鑒了Netty中的HashedWheelTimer，采用了類似時間輪的調(diào)度方式。時間輪是一個環(huán)形結(jié)構(gòu)，可以想象成一個時鐘，鐘面上有很多格子（bucket），每個格子上可以存放多個任務。隨著時間的流逝，時間輪上的指針會一格一格地轉(zhuǎn)動，并執(zhí)行對應格子上的任務。

在XXL-JOB中，時間輪被簡化成了60個bucket，每個bucket代表1秒。調(diào)度中心內(nèi)部有兩個重要的線程：scheduleThread和ringThread。scheduleThread負責預讀未來5秒內(nèi)即將觸發(fā)的任務，并將它們放入時間輪中。ringThread則負責檢查當前bucket和前一個bucket中的任務，并取出執(zhí)行。

這種調(diào)度方式的好處在于，它能夠在內(nèi)存中以極低的成本維護一個高效的任務調(diào)度隊列，避免了頻繁訪問數(shù)據(jù)庫帶來的性能開銷。

任務分配與執(zhí)行

當任務到達觸發(fā)時間時，調(diào)度中心會根據(jù)任務的配置信息和執(zhí)行器的注冊信息，選擇合適的執(zhí)行器來執(zhí)行任務。這里涉及到XXL-JOB的路由策略，包括第一個、最后一個、輪詢、隨機、一致性Hash等多種策略。

• 第一個/最后一個：直接選擇注冊列表中的第一個或最后一個執(zhí)行器。
• 輪詢：依次選擇注冊列表中的執(zhí)行器，實現(xiàn)負載均衡。
• 隨機：隨機選擇一個執(zhí)行器來執(zhí)行任務。
• 一致性Hash：通過一致性Hash算法，將任務均勻分配到各個執(zhí)行器上，實現(xiàn)負載均衡的同時，減少節(jié)點增減對任務分配的影響。

執(zhí)行器接收到任務后，會基于線程池執(zhí)行任務，并將執(zhí)行結(jié)果放入內(nèi)存隊列中。執(zhí)行器的回調(diào)線程會消費這個隊列中的結(jié)果，并主動上報給調(diào)度中心。用戶可以在調(diào)度中心查看任務的執(zhí)行日志和結(jié)果。

四、XXL-JOB的高級特性

彈性擴容縮容

XXL-JOB支持執(zhí)行器的動態(tài)注冊和注銷，這意味著當有新的執(zhí)行器機器上線或者下線時，調(diào)度中心能夠在下次調(diào)度時重新分配任務，實現(xiàn)彈性擴容縮容。這種特性使得XXL-JOB能夠輕松應對業(yè)務量的變化，提高系統(tǒng)的靈活性和可擴展性。

豐富的觸發(fā)策略

XXL-JOB提供了多種任務觸發(fā)策略，包括Cron觸發(fā)、固定間隔觸發(fā)、固定延時觸發(fā)、API觸發(fā)、人工觸發(fā)、父子任務觸發(fā)等。這些觸發(fā)策略可以滿足不同場景下的需求，使得任務調(diào)度更加靈活和高效。

任務失敗重試與告警

當任務執(zhí)行失敗時，XXL-JOB支持自定義任務失敗重試次數(shù)，并在達到重試次數(shù)上限后發(fā)送告警通知。告警方式包括郵件、短信等多種方式，用戶可以根據(jù)實際需求進行配置。這種機制保證了任務的高可用性和可靠性。

五、總結(jié)

通過對XXL-JOB內(nèi)部機制的揭秘，我們可以看到它在任務調(diào)度方面的強大功能和高效實現(xiàn)。從調(diào)度中心到執(zhí)行器，從時間輪調(diào)度到任務分配與執(zhí)行，再到彈性擴容縮容、豐富的觸發(fā)策略和任務失敗重試與告警等高級特性，XXL-JOB以其輕量級、易擴展、高性能的特點贏得了市場的認可。如果你正在尋找一個穩(wěn)定可靠的分布式任務調(diào)度平臺來優(yōu)化你的系統(tǒng)架構(gòu)和提升業(yè)務效率那么XXL-JOB絕對值得你一試！讓任務飛起來不再是夢！