《分布式任務調度平台XXL-JOB》

一、簡介

1.1 概述

XXL-JOB是一個輕量級分布式任務調度框架，其核心設計目標是開發迅速、學習簡單、輕量級、易擴展。現已開放源代碼並接入多家公司線上產品線，開箱即用。

1.2 特性

• 1、簡單：支持通過Web頁面對任務進行CRUD操作，操作簡單，一分鍾上手；
• 2、動態：支持動態修改任務狀態、暫停/恢復任務，以及終止運行中任務，即時生效；
• 3、調度中心HA（中心式）：調度采用中心式設計，“調度中心”基於集群Quartz實現並支持集群部署，可保證調度中心HA；
• 4、執行器HA（分布式）：任務分布式執行，任務"執行器"支持集群部署，可保證任務執行HA；
• 5、注冊中心: 執行器會周期性自動注冊任務, 調度中心將會自動發現注冊的任務並觸發執行。同時，也支持手動錄入執行器地址；
• 6、彈性擴容縮容：一旦有新執行器機器上線或者下線，下次調度時將會重新分配任務；
• 7、路由策略：執行器集群部署時提供豐富的路由策略，包括：第一個、最后一個、輪詢、隨機、一致性HASH、最不經常使用、最近最久未使用、故障轉移、忙碌轉移等；
• 8、故障轉移：任務路由策略選擇"故障轉移"情況下，如果執行器集群中某一台機器故障，將會自動Failover切換到一台正常的執行器發送調度請求。
• 9、失敗處理策略；調度失敗時的處理策略，策略包括：失敗告警（默認）、失敗重試；
• 10、失敗重試：調度中心調度失敗且啟用"失敗重試"策略時，將會自動重試一次；執行器執行失敗且回調失敗重試狀態時，也將會自動重試一次；
• 11、阻塞處理策略：調度過於密集執行器來不及處理時的處理策略，策略包括：單機串行（默認）、丟棄后續調度、覆蓋之前調度；
• 12、分片廣播任務：執行器集群部署時，任務路由策略選擇"分片廣播"情況下，一次任務調度將會廣播觸發集群中所有執行器執行一次任務，可根據分片參數開發分片任務；
• 13、動態分片：分片廣播任務以執行器為維度進行分片，支持動態擴容執行器集群從而動態增加分片數量，協同進行業務處理；在進行大數據量業務操作時可顯著提升任務處理能力和速度。
• 14、事件觸發：除了"Cron方式"和"任務依賴方式"觸發任務執行之外，支持基於事件的觸發任務方式。調度中心提供觸發任務單次執行的API服務，可根據業務事件靈活觸發。
• 15、任務進度監控：支持實時監控任務進度；
• 16、Rolling實時日志：支持在線查看調度結果，並且支持以Rolling方式實時查看執行器輸出的完整的執行日志；
• 17、GLUE：提供Web IDE，支持在線開發任務邏輯代碼，動態發布，實時編譯生效，省略部署上線的過程。支持30個版本的歷史版本回溯。
• 18、腳本任務：支持以GLUE模式開發和運行腳本任務，包括Shell、Python、NodeJS等類型腳本;
• 19、任務依賴：支持配置子任務依賴，當父任務執行結束且執行成功后將會主動觸發一次子任務的執行, 多個子任務用逗號分隔；
• 20、一致性：“調度中心”通過DB鎖保證集群分布式調度的一致性, 一次任務調度只會觸發一次執行；
• 21、自定義任務參數：支持在線配置調度任務入參，即時生效；
• 22、調度線程池：調度系統多線程觸發調度運行，確保調度精確執行，不被堵塞；
• 23、數據加密：調度中心和執行器之間的通訊進行數據加密，提升調度信息安全性；
• 24、郵件報警：任務失敗時支持郵件報警，支持配置多郵件地址群發報警郵件；
• 25、推送maven中央倉庫: 將會把最新穩定版推送到maven中央倉庫, 方便用戶接入和使用;
• 26、運行報表：支持實時查看運行數據，如任務數量、調度次數、執行器數量等；以及調度報表，如調度日期分布圖，調度成功分布圖等；
• 27、全異步：系統底層實現全部異步化，針對密集調度進行流量削峰，理論上支持任意時長任務的運行；
• 28、國際化：調度中心支持國際化設置，提供中文、英文兩種可選語言，默認為中文；

1.3 發展

於2015年中，我在github上創建XXL-JOB項目倉庫並提交第一個commit，隨之進行系統結構設計，UI選型，交互設計……

於2015-11月，XXL-JOB終於RELEASE了第一個大版本V1.0， 隨后我將之發布到OSCHINA，XXL-JOB在OSCHINA上獲得了@紅薯的熱門推薦，同期分別達到了OSCHINA的“熱門動彈”排行第一和git.oschina的開源軟件月熱度排行第一，在此特別感謝紅薯，感謝大家的關注和支持。

於2015-12月，我將XXL-JOB發表到我司內部知識庫，並且得到內部同事認可。

於2016-01月，我司展開XXL-JOB的內部接入和定制工作，在此感謝袁某和尹某兩位同事的貢獻，同時也感謝內部其他給與關注與支持的同事。

於2017-05-13，在上海舉辦的 "第62期開源中國源創會" 的 "放碼過來" 環節，我登台對XXL-JOB做了演講，台下五百位在場觀眾反響熱烈（圖文回顧 ）。

於2017-10-22，又拍雲 Open Talk 聯合 Spring Cloud 中國社區舉辦的 "進擊的微服務實戰派上海站"，我登台對XXL-JOB做了演講，現場觀眾反響熱烈並在會后與XXL-JOB用戶熱烈討論交流

於2017-12-11，XXL-JOB有幸參會《InfoQ ArchSummit全球架構師峰會》，並被拍拍貸架構總監"楊波老師"在專題 "微服務原理、基礎架構和開源實踐" 中現場介紹。

於2017-12-18，XXL-JOB參與"2017年度最受歡迎中國開源軟件"評比，在當時已錄入的約九千個國產開源項目中角逐，最終進入了前30強。

於2018-01-15，XXL-JOB參與"2017碼雲最火開源項目"評比，在當時已錄入的約六千五百個碼雲項目中角逐，最終進去了前20強。

我司大眾點評目前已接入XXL-JOB，內部別名《Ferrari》（Ferrari基於XXL-JOB的V1.1版本定制而成，新接入應用推薦升級最新版本）。 據最新統計, 自2016-01-21接入至2017-12-01期間，該系統已調度約100萬次，表現優異。新接入應用推薦使用最新版本，因為經過數個大版本的更新，系統的任務模型、UI交互模型以及底層調度通訊模型都有了較大的優化和提升，核心功能更加穩定高效。

至今，XXL-JOB已接入多家公司的線上產品線，接入場景如電商業務，O2O業務和大數據作業等，截止最新統計時間為止，XXL-JOB已接入的公司包括不限於：

- 1、大眾點評； - 2、山東學而網絡科技有限公司； - 3、安徽慧通互聯科技有限公司； - 4、人人聚財金服； - 5、上海棠棣信息科技股份有限公司 - 6、運滿滿 - 7、米其林 (中國區) - 8、媽媽聯盟 - 9、九櫻天下（北京）信息技術有限公司 - 10、萬普拉斯科技有限公司(一加手機) - 11、上海億保健康管理有限公司 - 12、海爾馨廚 (海爾) - 13、河南大紅包電子商務有限公司 - 14、成都順點科技有限公司 - 15、深圳市怡亞通 - 16、深圳麥亞信科技股份有限公司 - 17、上海博瑩科技信息技術有限公司 - 18、中國平安科技有限公司 - 19、杭州知時信息科技有限公司 - 20、博瑩科技（上海）有限公司 - 21、成都依能股份有限責任公司 - 22、湖南高陽通聯信息技術有限公司 - 23、深圳市邦德文化發展有限公司 - 24、福建阿思可網絡教育有限公司 - 25、優信二手車 - 26、上海悠游堂投資發展股份有限公司 - 27、北京粉筆藍天科技有限公司 - 28、中秀科技(無錫)有限公司 - 29、武漢空心科技有限公司 - 30、北京螞蟻風暴科技有限公司 - 31、四川互宜達科技有限公司 - 32、錢包行雲（北京）科技有限公司 - 33、重慶欣才集團 - 34、咪咕互動娛樂有限公司（中國移動） - 35、北京諾亦騰科技有限公司 - 36、增長引擎(北京)信息技術有限公司 - 37、北京英貝思科技有限公司 - 38、剛泰集團 - 39、深圳泰久信息系統股份有限公司 - 40、隨行付支付有限公司 - 41、廣州瀚農網絡科技有限公司 - 42、享點科技有限公司 - 43、杭州比智科技有限公司 - 44、圳臨界線網絡科技有限公司 - 45、廣州知識圈網絡科技有限公司 - 46、國譽商業上海有限公司 - 47、海爾消費金融有限公司，嗨付、夠花 (海爾) - 48、廣州巴圖魯信息科技有限公司 - 49、深圳市鵬海運電子數據交換有限公司 - 50、深圳市亞飛電子商務有限公司 - 51、上海趣醫網絡有限公司 - 52、聚金資本 - 53、北京父母邦網絡科技有限公司 - 54、中山元赫軟件科技有限公司 - 55、中商惠民(北京)電子商務有限公司 - 56、凱京集團 - 57、華夏票聯（北京）科技有限公司 - 58、拍拍貸 - 59、北京尚德機構在線教育有限公司 - 60、任子行股份有限公司 - 61、北京時態電子商務有限公司 - 62、深圳卷皮網絡科技有限公司 - 63、北京安博通科技股份有限公司 - 64、未來無線網 - 65、廈門瓷禧網絡有限公司 - 66、北京遞藍科軟件股份有限公司 - 67、鄭州創海軟件科技公司 - …… 

更多接入的公司，歡迎在 登記地址 登記，登記僅僅為了產品推廣。

歡迎大家的關注和使用，XXL-JOB也將擁抱變化，持續發展。

1.4 下載

文檔地址

• 中文文檔
• English Documentation

源碼倉庫地址

源碼倉庫地址	Release Download
https://github.com/xuxueli/xxl-job	Download
http://gitee.com/xuxueli0323/xxl-job	Download

中央倉庫地址

<!-- http://repo1.maven.org/maven2/com/xuxueli/xxl-job-core/ --> <dependency> <groupId>com.xuxueli</groupId> <artifactId>xxl-job-core</artifactId> <version>${最新穩定版本}</version> </dependency>

技術交流

• 社區交流
• Gitter

1.5 環境

• JDK：1.7+
• Servlet/JSP Spec：3.1/2.3
• Tomcat：8.5.x/Jetty9.2.x
• Spring-boot：1.5.x/Spring4.x
• Mysql：5.6+
• Maven：3+

二、快速入門

2.1 初始化“調度數據庫”

請下載項目源碼並解壓，獲取 "調度數據庫初始化SQL腳本" 並執行即可，正常情況下應該生成16張表。

"調度數據庫初始化SQL腳本" 位置為:

/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql 

調度中心支持集群部署，集群情況下各節點務必連接同一個mysql實例;

如果mysql做主從,調度中心集群節點務必強制走主庫;

2.2 編譯源碼

解壓源碼,按照maven格式將源碼導入IDE, 使用maven進行編譯即可，源碼結構如下：

xxl-job-admin：調度中心
xxl-job-core：公共依賴
xxl-job-executor：執行器Sample示例（選擇合適的版本執行器，可直接使用，也可以參考其並將現有項目改造成執行器）
    ：xxl-job-executor-sample-spring：Spring版本，通過Spring容器管理執行器，比較通用，推薦這種方式；
    ：xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通過Springboot管理執行器；
    ：xxl-job-executor-sample-jfinal：JFinal版本，通過JFinal管理執行器；
    ：xxl-job-executor-sample-nutz：Nutz版本，通過Nutz管理執行器；

2.3 配置部署“調度中心”

調度中心項目：xxl-job-admin
作用：統一管理任務調度平台上調度任務，負責觸發調度執行，並且提供任務管理平台。

步驟一：調度中心配置：

調度中心配置文件地址：

/xxl-job/xxl-job-admin/src/main/resources/xxl-job-admin.properties 

調度中心配置內容說明：

### 調度中心JDBC鏈接：鏈接地址請保持和 2.1章節 所創建的調度數據庫的地址一致 xxl.job.db.driverClass=com.mysql.jdbc.Driver xxl.job.db.url=jdbc:mysql://localhost:3306/xxl-job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 xxl.job.db.user=root xxl.job.db.password=root_pwd ### 報警郵箱 xxl.job.mail.host=smtp.163.com xxl.job.mail.port=25 xxl.job.mail.username=[e-mail] xxl.job.mail.password=asdfzxcv xxl.job.mail.sendFrom=[e-mail] xxl.job.mail.sendNick=《任務調度平台XXL-JOB》 ### 登錄賬號 xxl.job.login.username=admin xxl.job.login.password=123456 ### 調度中心通訊TOKEN，非空時啟用 xxl.job.accessToken= ### 調度中心國際化設置，默認為中文版本，值設置為“en”時切換為英文版本 xxl.job.i18n= 

步驟二：部署項目：

如果已經正確進行上述配置，可將項目編譯打war包並部署到tomcat中。 調度中心訪問地址：http://localhost:8080/xxl-job-admin (該地址執行器將會使用到，作為回調地址)，登錄后運行界面如下圖所示

至此“調度中心”項目已經部署成功。

步驟三：調度中心集群（可選）：

調度中心支持集群部署，提升調度系統容災和可用性。

調度中心集群部署時，幾點要求和建議：

• DB配置保持一致；
• 登陸賬號配置保持一致；
• 集群機器時鍾保持一致（單機集群忽視）；
• 建議：推薦通過nginx為調度中心集群做負載均衡，分配域名。調度中心訪問、執行器回調配置、調用API服務等操作均通過該域名進行。

2.4 配置部署“執行器項目”

“執行器”項目：xxl-job-executor-sample-spring (提供多種版本執行器供選擇，現以Spring版本為例，可直接使用，也可以參考其並將現有項目改造成執行器)
作用：負責接收“調度中心”的調度並執行；可直接部署執行器，也可以將執行器集成到現有業務項目中。

步驟一：maven依賴

確認pom文件中引入了 "xxl-job-core" 的maven依賴；

步驟二：執行器配置

執行器配置，配置文件地址：

/xxl-job/xxl-job-executor-samples/xxl-job-executor-sample-spring/src/main/resources/xxl-job-executor.properties 

執行器配置，配置內容說明：

### xxl-job admin address list：調度中心部署跟地址：如調度中心集群部署存在多個地址則用逗號分隔。執行器將會使用該地址進行"執行器心跳注冊"和"任務結果回調"。 xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin ### xxl-job executor address：執行器"AppName"和地址信息配置：AppName執行器心跳注冊分組依據；地址信息用於"調度中心請求並觸發任務"和"執行器注冊"。執行器默認端口為9999，執行器IP默認為空表示自動獲取IP，多網卡時可手動設置指定IP，手動設置IP時將會綁定Host。單機部署多個執行器時，注意要配置不同執行器端口； xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-sample xxl.job.executor.ip= xxl.job.executor.port=9999 ### xxl-job, access token：執行器通訊TOKEN，非空時啟用 xxl.job.accessToken= ### xxl-job log path：執行器運行日志文件存儲的磁盤位置，需要對該路徑擁有讀寫權限 xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler/ ### xxl-job log retention days：執行器Log文件定期清理功能，指定日志保存天數，日志文件過期自動刪除。限制至少保持3天，否則功能不生效； xxl.job.executor.logretentiondays=-1 

步驟三：執行器組件配置

執行器組件，配置文件地址：

/xxl-job/xxl-job-executor-samples/xxl-job-executor-sample-spring/src/main/resources/applicationcontext-xxl-job.xml 

執行器組件，配置內容說明：

<!-- 配置01、JobHandler 掃描路徑：自動掃描容器中JobHandler --> <context:component-scan base-package="com.xxl.job.executor.service.jobhandler" /> <!-- 配置02、執行器 --> <bean id="xxlJobExecutor" class="com.xxl.job.core.executor.XxlJobExecutor" init-method="start" destroy-method="destroy" > <!-- 執行器注冊中心地址[選填]，為空則關閉自動注冊 --> <property name="adminAddresses" value="${xxl.job.admin.addresses}" /> <!-- 執行器AppName[選填]，為空則關閉自動注冊 --> <property name="appName" value="${xxl.job.executor.appname}" /> <!-- 執行器IP[選填]，為空則自動獲取 --> <property name="ip" value="${xxl.job.executor.ip}" /> <!-- 執行器端口號[選填]，為空則自動獲取 --> <property name="port" value="${xxl.job.executor.port}" /> <!-- 訪問令牌[選填]，非空則進行匹配校驗 --> <property name="accessToken" value="${xxl.job.accessToken}" /> <!-- 執行器日志路徑[選填]，為空則使用默認路徑 --> <property name="logPath" value="${xxl.job.executor.logpath}" /> <!-- 日志保存天數[選填]，值大於3時生效 --> <property name="logRetentionDays" value="${xxl.job.executor.logretentiondays}" /> </bean>

步驟四：部署執行器項目：

如果已經正確進行上述配置，可將執行器項目編譯打部署，系統提供多種執行器Sample示例項目，選擇其中一個即可，各自的部署方式如下。

xxl-job-executor-sample-springboot：項目編譯打包成springboot類型的可執行JAR包，命令啟動即可；
xxl-job-executor-sample-spring：項目編譯打包成WAR包，並部署到tomcat中。
xxl-job-executor-sample-jfinal：同上
xxl-job-executor-sample-nutz：同上

至此“執行器”項目已經部署結束。

步驟五：執行器集群（可選）：

執行器支持集群部署，提升調度系統可用性，同時提升任務處理能力。

執行器集群部署時，幾點要求和建議：

• 執行器回調地址（xxl.job.admin.addresses）需要保持一致；執行器根據該配置進行執行器自動注冊等操作。
• 同一個執行器集群內AppName（xxl.job.executor.appname）需要保持一致；調度中心根據該配置動態發現不同集群的在線執行器列表。

2.5 開發第一個任務“Hello World”

本示例以新建一個 “GLUE模式(Java)” 運行模式的任務為例。更多有關任務的詳細配置，請查看“章節三：任務詳解”。 （ “GLUE模式(Java)”的執行代碼托管到調度中心在線維護，相比“Bean模式任務”需要在執行器項目開發部署上線，更加簡便輕量）

前提：請確認“調度中心”和“執行器”項目已經成功部署並啟動；

步驟一：新建任務：

登錄調度中心，點擊下圖所示“新建任務”按鈕，新建示例任務。然后，參考下面截圖中任務的參數配置，點擊保存。

步驟二：“GLUE模式(Java)” 任務開發：

請點擊任務右側 “GLUE” 按鈕，進入 “GLUE編輯器開發界面” ，見下圖。“GLUE模式(Java)” 運行模式的任務默認已經初始化了示例任務代碼，即打印Hello World。 （ “GLUE模式(Java)” 運行模式的任務實際上是一段繼承自IJobHandler的Java類代碼，它在執行器項目中運行，可使用@Resource/@Autowire注入執行器里中的其他服務，詳細介紹請查看第三章節）

步驟三：觸發執行：

請點擊任務右側 “執行” 按鈕，可手動觸發一次任務執行（通常情況下，通過配置Cron表達式進行任務調度出發）。

步驟四：查看日志：

請點擊任務右側 “日志” 按鈕，可前往任務日志界面查看任務日志。 在任務日志界面中，可查看該任務的歷史調度記錄以及每一次調度的任務調度信息、執行參數和執行信息。運行中的任務點擊右側的“執行日志”按鈕，可進入日志控制台查看實時執行日志。

在日志控制台，可以Rolling方式實時查看任務在執行器一側運行輸出的日志信息，實時監控任務進度；

三、任務詳解

配置屬性詳細說明：

- 執行器：任務的綁定的執行器，任務觸發調度時將會自動發現注冊成功的執行器, 實現任務自動發現功能; 另一方面也可以方便的進行任務分組。每個任務必須綁定一個執行器, 可在 "執行器管理" 進行設置; - 描述：任務的描述信息，便於任務管理； - 路由策略：當執行器集群部署時，提供豐富的路由策略，包括； FIRST（第一個）：固定選擇第一個機器； LAST（最后一個）：固定選擇最后一個機器； ROUND（輪詢）：； RANDOM（隨機）：隨機選擇在線的機器； CONSISTENT_HASH（一致性HASH）：每個任務按照Hash算法固定選擇某一台機器，且所有任務均勻散列在不同機器上。 LEAST_FREQUENTLY_USED（最不經常使用）：使用頻率最低的機器優先被選舉； LEAST_RECENTLY_USED（最近最久未使用）：最久為使用的機器優先被選舉； FAILOVER（故障轉移）：按照順序依次進行心跳檢測，第一個心跳檢測成功的機器選定為目標執行器並發起調度； BUSYOVER（忙碌轉移）：按照順序依次進行空閑檢測，第一個空閑檢測成功的機器選定為目標執行器並發起調度； SHARDING_BROADCAST(分片廣播)：廣播觸發對應集群中所有機器執行一次任務，同時傳遞分片參數；可根據分片參數開發分片任務； - Cron：觸發任務執行的Cron表達式； - 運行模式： BEAN模式：任務以JobHandler方式維護在執行器端；需要結合 "JobHandler" 屬性匹配執行器中任務； GLUE模式(Java)：任務以源碼方式維護在調度中心；該模式的任務實際上是一段繼承自IJobHandler的Java類代碼並 "groovy" 源碼方式維護，它在執行器項目中運行，可使用@Resource/@Autowire注入執行器里中的其他服務； GLUE模式(Shell)：任務以源碼方式維護在調度中心；該模式的任務實際上是一段 "shell" 腳本； GLUE模式(Python)：任務以源碼方式維護在調度中心；該模式的任務實際上是一段 "python" 腳本； GLUE模式(NodeJS)：任務以源碼方式維護在調度中心；該模式的任務實際上是一段 "nodejs" 腳本； - JobHandler：運行模式為 "BEAN模式" 時生效，對應執行器中新開發的JobHandler類“@JobHandler”注解自定義的value值； - 子任務：每個任務都擁有一個唯一的任務ID(任務ID可以從任務列表獲取)，當本任務執行結束並且執行成功時，將會觸發子任務ID所對應的任務的一次主動調度。 - 阻塞處理策略：調度過於密集執行器來不及處理時的處理策略； 單機串行（默認）：調度請求進入單機執行器后，調度請求進入FIFO隊列並以串行方式運行； 丟棄后續調度：調度請求進入單機執行器后，發現執行器存在運行的調度任務，本次請求將會被丟棄並標記為失敗； 覆蓋之前調度：調度請求進入單機執行器后，發現執行器存在運行的調度任務，將會終止運行中的調度任務並清空隊列，然后運行本地調度任務； - 失敗處理策略；調度失敗時的處理策略； 失敗告警（默認）：調度失敗和執行失敗時，都將會觸發失敗報警，默認會發送報警郵件； 失敗重試：調度失敗時，除了進行失敗告警之外，將會自動重試一次；注意在執行失敗時不會重試，而是根據回調返回值判斷是否重試； - 執行參數：任務執行所需的參數，多個參數時用逗號分隔，任務執行時將會把多個參數轉換成數組傳入； - 報警郵件：任務調度失敗時郵件通知的郵箱地址，支持配置多郵箱地址，配置多個郵箱地址時用逗號分隔； - 負責人：任務的負責人； 

3.1 BEAN模式

任務邏輯以JobHandler的形式存在於“執行器”所在項目中，開發流程如下：

步驟一：執行器項目中，開發JobHandler：

 - 1、繼承"IJobHandler"：“com.xxl.job.core.handler.IJobHandler”； - 2、注冊到Spring容器：添加“@Component”注解，被Spring容器掃描為Bean實例； - 3、注冊到執行器工廠：添加“@JobHandler(value="自定義jobhandler名稱")”注解，注解value值對應的是調度中心新建任務的JobHandler屬性的值。 - 4、執行日志：需要通過 "XxlJobLogger.log" 打印執行日志； （可參考Sample示例執行器中的DemoJobHandler，見下圖） 

步驟二：調度中心，新建調度任務

參考上文“配置屬性詳細說明”對新建的任務進行參數配置，運行模式選中 "BEAN模式"，JobHandler屬性填寫任務注解“@JobHandler”中定義的值；

3.2 GLUE模式(Java)

任務以源碼方式維護在調度中心，支持通過Web IDE在線更新，實時編譯和生效，因此不需要指定JobHandler。開發流程如下：

步驟一：調度中心，新建調度任務：

參考上文“配置屬性詳細說明”對新建的任務進行參數配置，運行模式選中 "GLUE模式(Java)"；

步驟二：開發任務代碼：

選中指定任務，點擊該任務右側“GLUE”按鈕，將會前往GLUE任務的Web IDE界面，在該界面支持對任務代碼進行開發（也可以在IDE中開發完成后，復制粘貼到編輯中）。

版本回溯功能（支持30個版本的版本回溯）：在GLUE任務的Web IDE界面，選擇右上角下拉框“版本回溯”，會列出該GLUE的更新歷史，選擇相應版本即可顯示該版本代碼，保存后GLUE代碼即回退到對應的歷史版本；

3.3 GLUE模式(Shell)

步驟一：調度中心，新建調度任務

參考上文“配置屬性詳細說明”對新建的任務進行參數配置，運行模式選中 "GLUE模式(Shell)"；

步驟二：開發任務代碼：

選中指定任務，點擊該任務右側“GLUE”按鈕，將會前往GLUE任務的Web IDE界面，在該界面支持對任務代碼進行開發（也可以在IDE中開發完成后，復制粘貼到編輯中）。

該模式的任務實際上是一段 "shell" 腳本；

3.4 GLUE模式(Python)

步驟一：調度中心，新建調度任務

參考上文“配置屬性詳細說明”對新建的任務進行參數配置，運行模式選中 "GLUE模式(Python)"；

步驟二：開發任務代碼：

選中指定任務，點擊該任務右側“GLUE”按鈕，將會前往GLUE任務的Web IDE界面，在該界面支持對任務代碼進行開發（也可以在IDE中開發完成后，復制粘貼到編輯中）。

該模式的任務實際上是一段 "python" 腳本；

3.5 GLUE模式(NodeJS)

步驟一：調度中心，新建調度任務

參考上文“配置屬性詳細說明”對新建的任務進行參數配置，運行模式選中 "GLUE模式(NodeJS)"；

步驟二：開發任務代碼：

選中指定任務，點擊該任務右側“GLUE”按鈕，將會前往GLUE任務的Web IDE界面，在該界面支持對任務代碼進行開發（也可以在IDE中開發完成后，復制粘貼到編輯中）。

該模式的任務實際上是一段 "nodejS" 腳本；

四、任務管理

4.0 配置執行器

點擊進入"執行器管理"界面, 如下圖: 

1、"調度中心OnLine:"右側顯示在線的"調度中心"列表, 任務執行結束后, 將會以failover的模式進行回調調度中心通知執行結果, 避免回調的單點風險; 2、"執行器列表" 中顯示在線的執行器列表, 可通過"OnLine 機器"查看對應執行器的集群機器。 

點擊按鈕 "+新增執行器" 彈框如下圖, 可新增執行器配置:

執行器屬性說明

AppName: 是每個執行器集群的唯一標示AppName, 執行器會周期性以AppName為對象進行自動注冊。可通過該配置自動發現注冊成功的執行器, 供任務調度時使用;
名稱: 執行器的名稱, 因為AppName限制字母數字等組成,可讀性不強, 名稱為了提高執行器的可讀性;
排序: 執行器的排序, 系統中需要執行器的地方,如任務新增, 將會按照該排序讀取可用的執行器列表;
注冊方式：調度中心獲取執行器地址的方式；
    自動注冊：執行器自動進行執行器注冊，調度中心通過底層注冊表可以動態發現執行器機器地址；
    手動錄入：人工手動錄入執行器的地址信息，多地址逗號分隔，供調度中心使用；
機器地址："注冊方式"為"手動錄入"時有效，支持人工維護執行器的地址信息；

4.1 新建任務

進入任務管理界面，點擊“新增任務”按鈕，在彈出的“新增任務”界面配置任務屬性后保存即可。詳情頁參考章節 "三、任務詳解"。

4.2 編輯任務

進入任務管理界面，選中指定任務。點擊該任務右側“編輯”按鈕，在彈出的“編輯任務”界面更新任務屬性后保存即可，可以修改設置的任務屬性信息：

4.3 編輯GLUE代碼

該操作僅針對GLUE任務。

選中指定任務，點擊該任務右側“GLUE”按鈕，將會前往GLUE任務的Web IDE界面，在該界面支持對任務代碼進行開發。可參考章節 "3.2 GLUE模式(Java)"。

4.4 暫停/恢復任務

可對任務進行“暫停”和“恢復”操作。 需要注意的是，此處的暫停/恢復僅針對任務的后續調度觸發行為，不會影響到已經觸發的調度任務，如需終止已經觸發的調度任務，可查看“4.8 終止運行中的任務”

4.5 手動觸發一次調度

點擊“執行”按鈕，可手動觸發一次任務調度，不影響原有調度規則。

4.6 查看調度日志

點擊“日志”按鈕，可以查看任務歷史調度日志。在歷史調入日志界面可查看每次任務調度的調度結果、執行結果等，點擊“執行日志”按鈕可查看執行器完整日志。

調度時間："調度中心"觸發本次調度並向"執行器"發送任務執行信號的時間； 調度結果："調度中心"觸發本次調度的結果，200表示成功，500或其他表示失敗； 調度備注："調度中心"觸發本次調度的日志信息； 執行器地址：本次任務執行的機器地址 運行模式：觸發調度時任務的運行模式，運行模式可參考章節 "三、任務詳解"； 任務參數：本地任務執行的入參 執行時間："執行器"中本次任務執行結束后回調的時間； 執行結果："執行器"中本次任務執行的結果，200表示成功，500或其他表示失敗； 執行備注："執行器"中本次任務執行的日志信息； 操作： "執行日志"按鈕：點擊可查看本地任務執行的詳細日志信息；詳見“4.7 查看執行日志”； "終止任務"按鈕：點擊可終止本地調度對應執行器上本任務的執行線程，包括未執行的阻塞任務一並被終止； 

4.7 查看執行日志

點擊執行日志右側的 “執行日志” 按鈕，可跳轉至執行日志界面，可以查看業務代碼中打印的完整日志，如下圖；

4.8 終止運行中的任務

僅針對執行中的任務。 在任務日志界面，點擊右側的“終止任務”按鈕，將會向本次任務對應的執行器發送任務終止請求，將會終止掉本次任務，同時會清空掉整個任務執行隊列。

任務終止時通過 "interrupt" 執行線程的方式實現, 將會觸發 "InterruptedException" 異常。因此如果JobHandler內部catch到了該異常並消化掉的話, 任務終止功能將不可用。

因此, 如果遇到上述任務終止不可用的情況, 需要在JobHandler中應該針對 "InterruptedException" 異常進行特殊處理 (向上拋出) , 正確邏輯如下:

try{ // TODO } catch (Exception e) { if (e instanceof InterruptedException) { throw e; } logger.warn("{}", e); } 

而且，在JobHandler中開啟子線程時，子線程也不可catch處理"InterruptedException"，應該主動向上拋出。

4.9 刪除執行日志

在任務日志界面，選中執行器和任務之后，點擊右側的"刪除"按鈕將會出現"日志清理"彈框，彈框中支持選擇不同類型的日志清理策略，選中后點擊"確定"按鈕即可進行日志清理操作； 

4.10 刪除任務

點擊刪除按鈕，可以刪除對應任務。

五、總體設計

5.1 源碼目錄介紹

- /doc :文檔資料 - /db :“調度數據庫”建表腳本 - /xxl-job-admin :調度中心，項目源碼 - /xxl-job-core :公共Jar依賴 - /xxl-job-executor-samples :執行器，Sample示例項目（大家可以在該項目上進行開發，也可以將現有項目改造生成執行器項目） 

5.2 “調度數據庫”配置

XXL-JOB調度模塊基於Quartz集群實現，其“調度數據庫”是在Quartz的11張集群mysql表基礎上擴展而成。

XXL-JOB首先定制了Quartz原生表結構前綴（XXL_JOB_QRTZ_）。

然后，在此基礎上新增了幾張張擴展表，如下： - XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_GROUP：執行器信息表，維護任務執行器信息； - XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_REGISTRY：執行器注冊表，維護在線的執行器和調度中心機器地址信息； - XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_INFO：調度擴展信息表： 用於保存XXL-JOB調度任務的擴展信息，如任務分組、任務名、機器地址、執行器、執行入參和報警郵件等等； - XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_LOG：調度日志表： 用於保存XXL-JOB任務調度的歷史信息，如調度結果、執行結果、調度入參、調度機器和執行器等等； - XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_LOGGLUE：任務GLUE日志：用於保存GLUE更新歷史，用於支持GLUE的版本回溯功能；

因此，XXL-JOB調度數據庫共計用於16張數據庫表。

5.3 架構設計

5.3.1 設計思想

將調度行為抽象形成“調度中心”公共平台，而平台自身並不承擔業務邏輯，“調度中心”負責發起調度請求。

將任務抽象成分散的JobHandler，交由“執行器”統一管理，“執行器”負責接收調度請求並執行對應的JobHandler中業務邏輯。

因此，“調度”和“任務”兩部分可以相互解耦，提高系統整體穩定性和擴展性；

5.3.2 系統組成

• 調度模塊（調度中心）： 負責管理調度信息，按照調度配置發出調度請求，自身不承擔業務代碼。調度系統與任務解耦，提高了系統可用性和穩定性，同時調度系統性能不再受限於任務模塊； 支持可視化、簡單且動態的管理調度信息，包括任務新建，更新，刪除，GLUE開發和任務報警等，所有上述操作都會實時生效，同時支持監控調度結果以及執行日志，支持執行器Failover。
• 執行模塊（執行器）： 負責接收調度請求並執行任務邏輯。任務模塊專注於任務的執行等操作，開發和維護更加簡單和高效； 接收“調度中心”的執行請求、終止請求和日志請求等。

5.3.3 架構圖

5.4 調度模塊剖析

5.4.1 quartz的不足

Quartz作為開源作業調度中的佼佼者，是作業調度的首選。但是集群環境中Quartz采用API的方式對任務進行管理，從而可以避免上述問題，但是同樣存在以下問題： - 問題一：調用API的的方式操作任務，不人性化； - 問題二：需要持久化業務QuartzJobBean到底層數據表中，系統侵入性相當嚴重。 - 問題三：調度邏輯和QuartzJobBean耦合在同一個項目中，這將導致一個問題，在調度任務數量逐漸增多，同時調度任務邏輯逐漸加重的情況加，此時調度系統的性能將大大受限於業務； XXL-JOB彌補了quartz的上述不足之處。

5.4.2 RemoteHttpJobBean

常規Quartz的開發，任務邏輯一般維護在QuartzJobBean中，耦合很嚴重。XXL-JOB中“調度模塊”和“任務模塊”完全解耦，調度模塊中的所有調度任務使用同一個QuartzJobBean，即RemoteHttpJobBean。不同的調度任務將各自參數維護在各自擴展表數據中，當觸發RemoteHttpJobBean執行時，將會解析不同的任務參數發起遠程調用，調用各自的遠程執行器服務。

這種調用模型類似RPC調用，RemoteHttpJobBean提供調用代理的功能，而執行器提供遠程服務的功能。

5.4.3 調度中心HA（集群）

基於Quartz的集群方案，數據庫選用Mysql；集群分布式並發環境中使用QUARTZ定時任務調度，會在各個節點會上報任務，存到數據庫中，執行時會從數據庫中取出觸發器來執行，如果觸發器的名稱和執行時間相同，則只有一個節點去執行此任務。

# for cluster org.quartz.jobStore.tablePrefix = XXL_JOB_QRTZ_ org.quartz.scheduler.instanceId: AUTO org.quartz.jobStore.class: org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX org.quartz.jobStore.isClustered: true org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval: 1000 

5.4.4 調度線程池

調度采用線程池方式實現，避免單線程因阻塞而引起任務調度延遲。

org.quartz.threadPool.class: org.quartz.simpl.SimpleThreadPool org.quartz.threadPool.threadCount: 15 org.quartz.threadPool.threadPriority: 5 org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread: true 

XXL-JOB系統中業務邏輯在遠程執行器執行，全異步化設計，調度中心每次觸發調度時僅發送一次調度請求，執行器會將請求存入執行隊列並且立即響應調度中心，異步運行；相比直接在quartz的QuartzJobBean中執行業務邏輯，極大的降低了調度線程占用時間；

XXL-JOB調度中心中每個JOB邏輯非常 “輕”，單個JOB一次運行平均耗時基本在 "10ms" 之內（基本為一次請求的網絡開銷）；因此，可以保證使用有限的線程支撐大量的JOB並發運行；

理論支撐任務量公式如下：

理論支撐任務量 = 線程數配置 / 平均調度頻率（每秒） * 平均觸發耗時（單位s）

理論上采用推薦機器配置 "4核4G內存" + "配置1s運行1次密集任務" + "調度中心與執行器ping延遲10ms（0.01s）" 的情況下，

- 單線程支撐任務量 ：1 / 1 * 0.01 = 100個任務 - 15個線程支撐任務量：15 / 1 * 0.01 = 1500個任務 

實際場景中，由於調度中心與執行器ping延遲不同、DB讀寫耗時不同、任務調度密集程度不同，會導致任務量上限會上下波動。

如若需要支撐更多的任務量，可以通過 "調大調度線程數" 、"降低調度中心與執行器ping延遲" 和 "提升機器配置" 幾種方式實現。

5.4.5 @DisallowConcurrentExecution

XXL-JOB調度模塊的“調度中心”默認不使用該注解，即默認開啟並行機制，因為RemoteHttpJobBean為公共QuartzJobBean，這樣在多線程調度的情況下，調度模塊被阻塞的幾率很低，大大提高了調度系統的承載量。

XXL-JOB的每個調度任務雖然在調度模塊是並行調度執行的，但是任務調度傳遞到任務模塊的“執行器”確實串行執行的，同時支持任務終止。

5.4.6 misfire

錯過了觸發時間，處理規則。 可能原因：服務重啟；調度線程被QuartzJobBean阻塞，線程被耗盡；某個任務啟用了@DisallowConcurrentExecution，上次調度持續阻塞，下次調度被錯過；

quartz.properties中關於misfire的閥值配置如下，單位毫秒：

org.quartz.jobStore.misfireThreshold: 60000 

Misfire規則： withMisfireHandlingInstructionDoNothing：不觸發立即執行，等待下次調度； withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires：以錯過的第一個頻率時間立刻開始執行； withMisfireHandlingInstructionFireAndProceed：以當前時間為觸發頻率立刻觸發一次執行；

XXL-JOB默認misfire規則為：withMisfireHandlingInstructionDoNothing

CronScheduleBuilder cronScheduleBuilder = CronScheduleBuilder.cronSchedule(jobInfo.getJobCron()).withMisfireHandlingInstructionDoNothing(); CronTrigger cronTrigger = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity(triggerKey).withSchedule(cronScheduleBuilder).build(); 

5.4.7 日志回調服務

調度模塊的“調度中心”作為Web服務部署時，一方面承擔調度中心功能，另一方面也為執行器提供API服務。

調度中心提供的"日志回調服務API服務"代碼位置如下：

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

“執行器”在接收到任務執行請求后，執行任務，在執行結束之后會將執行結果回調通知“調度中心”：

5.4.8 任務HA（Failover）

執行器如若集群部署，調度中心將會感知到在線的所有執行器，如“127.0.0.1:9997, 127.0.0.1:9998, 127.0.0.1:9999”。

當任務"路由策略"選擇"故障轉移(FAILOVER)"時，當調度中心每次發起調度請求時，會按照順序對執行器發出心跳檢測請求，第一個檢測為存活狀態的執行器將會被選定並發送調度請求。

調度成功后，可在日志監控界面查看“調度備注”，如下； 

“調度備注”可以看出本地調度運行軌跡，執行器的"注冊方式"、"地址列表"和任務的"路由策略"。"故障轉移(FAILOVER)"路由策略下，調度中心首先對第一個地址進行心跳檢測，心跳失敗因此自動跳過，第二個依然心跳檢測失敗…… 直至心跳檢測第三個地址“127.0.0.1:9999”成功，選定為“目標執行器”；然后對“目標執行器”發送調度請求，調度流程結束，等待執行器回調執行結果。

5.4.9 調度日志

調度中心每次進行任務調度，都會記錄一條任務日志，任務日志主要包括以下三部分內容：

• 任務信息：包括“執行器地址”、“JobHandler”和“執行參數”等屬性，點擊任務ID按鈕可查看，根據這些參數，可以精確的定位任務執行的具體機器和任務代碼；
• 調度信息：包括“調度時間”、“調度結果”和“調度日志”等，根據這些參數，可以了解“調度中心”發起調度請求時具體情況。
• 執行信息：包括“執行時間”、“執行結果”和“執行日志”等，根據這些參數，可以了解在“執行器”端任務執行的具體情況；

調度日志，針對單次調度，屬性說明如下：

• 執行器地址：任務執行的機器地址；
• JobHandler：Bean模式表示任務執行的JobHandler名稱；
• 任務參數：任務執行的入參；
• 調度時間：調度中心，發起調度的時間；
• 調度結果：調度中心，發起調度的結果，SUCCESS或FAIL；
• 調度備注：調度中心，發起調度的備注信息，如地址心跳檢測日志等；
• 執行時間：執行器，任務執行結束后回調的時間；
• 執行結果：執行器，任務執行的結果，SUCCESS或FAIL；
• 執行備注：執行器，任務執行的備注信息，如異常日志等；
• 執行日志：任務執行過程中，業務代碼中打印的完整執行日志，見“4.7 查看執行日志”；

5.4.10 任務依賴

原理：XXL-JOB中每個任務都對應有一個任務ID，同時，每個任務支持設置屬性“子任務ID”，因此，通過“任務ID”可以匹配任務依賴關系。

當父任務執行結束並且執行成功時，將會根據“子任務ID”匹配子任務依賴，如果匹配到子任務，將會主動觸發一次子任務的執行。

在任務日志界面，點擊任務的“執行備注”的“查看”按鈕，可以看到匹配子任務以及觸發子任務執行的日志信息，如無信息則表示未觸發子任務執行，可參考下圖。

5.5 任務 "運行模式" 剖析

5.5.1 "Bean模式" 任務

開發步驟：可參考 "章節三" ； 原理：每個Bean模式任務都是一個Spring的Bean類實例，它被維護在“執行器”項目的Spring容器中。任務類需要加“@JobHandler(value="名稱")”注解，因為“執行器”會根據該注解識別Spring容器中的任務。任務類需要繼承統一接口“IJobHandler”，任務邏輯在execute方法中開發，因為“執行器”在接收到調度中心的調度請求時，將會調用“IJobHandler”的execute方法，執行任務邏輯。

5.5.2 "GLUE模式(Java)" 任務

開發步驟：可參考 "章節三" ； 原理：每個 "GLUE模式(Java)" 任務的代碼，實際上是“一個繼承自“IJobHandler”的實現類的類代碼”，“執行器”接收到“調度中心”的調度請求時，會通過Groovy類加載器加載此代碼，實例化成Java對象，同時注入此代碼中聲明的Spring服務（請確保Glue代碼中的服務和類引用在“執行器”項目中存在），然后調用該對象的execute方法，執行任務邏輯。

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

開發步驟：可參考 "章節三" ； 原理：腳本任務的源碼托管在調度中心，腳本邏輯在執行器運行。當觸發腳本任務時，執行器會加載腳本源碼在執行器機器上生成一份腳本文件，然后通過Java代碼調用該腳本；並且實時將腳本輸出日志寫到任務日志文件中，從而在調度中心可以實時監控腳本運行情況；腳本返回碼為0時表示執行成功，其他標示執行失敗。

目前支持的腳本類型如下：

- shell腳本：任務運行模式選擇為 "GLUE模式(Shell)"時支持 "shell" 腳本任務； - python腳本：任務運行模式選擇為 "GLUE模式(Python)"時支持 "python" 腳本任務； - nodejs腳本：務運行模式選擇為 "GLUE模式(NodeJS)"時支持 "nodejs" 腳本任務； 

5.5.4 執行器

執行器實際上是一個內嵌的Jetty服務器，默認端口9999（配置項：xxl.job.executor.port）。

在項目啟動時，執行器會通過“@JobHandler”識別Spring容器中“Bean模式任務”，以注解的value屬性為key管理起來。

“執行器”接收到“調度中心”的調度請求時，如果任務類型為“Bean模式”，將會匹配Spring容器中的“Bean模式任務”，然后調用其execute方法，執行任務邏輯。如果任務類型為“GLUE模式”，將會加載GLue代碼，實例化Java對象，注入依賴的Spring服務（注意：Glue代碼中注入的Spring服務，必須存在與該“執行器”項目的Spring容器中），然后調用execute方法，執行任務邏輯。

5.5.5 任務日志

XXL-JOB會為每次調度請求生成一個單獨的日志文件，需要通過 "XxlJobLogger.log" 打印執行日志，“調度中心”查看執行日志時將會加載對應的日志文件。

(歷史版本通過重寫LOG4J的Appender實現，存在依賴限制，該方式在新版本已經被拋棄)

日志文件存放的位置可在“執行器”配置文件進行自定義，默認目錄格式為：/data/applogs/xxl-job/jobhandler/“格式化日期”/“數據庫調度日志記錄的主鍵ID.log”。

在JobHandler中開啟子線程時，子線程將會將會把日志打印在父線程即JobHandler的執行日志中，方便日志追蹤。

5.6 通訊模塊剖析

5.6.1 一次完整的任務調度通訊流程

- 1、“調度中心”向“執行器”發送http調度請求: “執行器”中接收請求的服務，實際上是一台內嵌jetty服務器，默認端口9999; - 2、“執行器”執行任務邏輯； - 3、“執行器”http回調“調度中心”調度結果: “調度中心”中接收回調的服務，是針對執行器開放一套API服務; 

5.6.2 通訊數據加密

調度中心向執行器發送的調度請求時使用RequestModel和ResponseModel兩個對象封裝調度請求參數和響應數據, 在進行通訊之前底層會將上述兩個對象對象序列化，並進行數據協議以及時間戳檢驗,從而達到數據加密的功能;

5.7 任務注冊, 任務自動發現

自v1.5版本之后, 任務取消了"任務執行機器"屬性, 改為通過任務注冊和自動發現的方式, 動態獲取遠程執行器地址並執行。

AppName: 每個執行器機器集群的唯一標示, 任務注冊以 "執行器" 為最小粒度進行注冊; 每個任務通過其綁定的執行器可感知對應的執行器機器列表; 注冊表: 見"XXL_JOB_QRTZ_TRIGGER_REGISTRY"表, "執行器" 在進行任務注冊時將會周期性維護一條注冊記錄，即機器地址和AppName的綁定關系; "調度中心" 從而可以動態感知每個AppName在線的機器列表; 執行器注冊: 任務注冊Beat周期默認30s; 執行器以一倍Beat進行執行器注冊, 調度中心以一倍Beat進行動態任務發現; 注冊信息的失效時間被三倍Beat; 執行器注冊摘除：執行器銷毀時，將會主動上報調度中心並摘除對應的執行器機器信息，提高心跳注冊的實時性； 

為保證系統"輕量級"並且降低學習部署成本，沒有采用Zookeeper作為注冊中心，采用DB方式進行任務注冊發現；

5.8 任務執行結果

自v1.6.2之后，任務執行結果通過 "IJobHandler" 的返回值 "ReturnT" 進行判斷； 當返回值符合 "ReturnT.code == ReturnT.SUCCESS_CODE" 時表示任務執行成功，否則表示任務執行失敗，而且可以通過 "ReturnT.msg" 回調錯誤信息給調度中心； 從而，在任務邏輯中可以方便的控制任務執行結果；

5.9 分片廣播 & 動態分片

執行器集群部署時，任務路由策略選擇"分片廣播"情況下，一次任務調度將會廣播觸發對應集群中所有執行器執行一次任務，同時傳遞分片參數；可根據分片參數開發分片任務；

"分片廣播" 以執行器為維度進行分片，支持動態擴容執行器集群從而動態增加分片數量，協同進行業務處理；在進行大數據量業務操作時可顯著提升任務處理能力和速度。

"分片廣播" 和普通任務開發流程一致，不同之處在於可以可以獲取分片參數，獲取分片參數進行分片業務處理。

• Java語言任務獲取分片參數方式：BEAN、GLUE模式(Java)

// 可參考Sample示例執行器中的示例任務"ShardingJobHandler"了解試用 ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo(); 

• 腳本語言任務獲取分片參數方式：GLUE模式(Shell)、GLUE模式(Python)、GLUE模式(Nodejs)

// 腳本任務入參固定為三個，依次為：任務傳參、分片序號、分片總數。以Shell模式任務為例，獲取分片參數代碼如下
echo "分片序號 index = $2" echo "分片總數 total = $3" 

分片參數屬性說明：

index：當前分片序號(從0開始)，執行器集群列表中當前執行器的序號； total：總分片數，執行器集群的總機器數量； 

該特性適用場景如：

• 1、分片任務場景：10個執行器的集群來處理10w條數據，每台機器只需要處理1w條數據，耗時降低10倍；
• 2、廣播任務場景：廣播執行器機器運行shell腳本、廣播集群節點進行緩存更新等

5.10 訪問令牌（AccessToken）

為提升系統安全性，調度中心和執行器進行安全性校驗，雙方AccessToken匹配才允許通訊；

調度中心和執行器，可通過配置項 "xxl.job.accessToken" 進行AccessToken的設置。

調度中心和執行器，如果需要正常通訊，只有兩種設置；

• 設置一：調度中心和執行器，均不設置AccessToken；關閉安全性校驗；
• 設置二：調度中心和執行器，設置了相同的AccessToken；

5.11 調度中心API服務

調度中心提供了API服務，供執行器和業務方選擇使用，目前提供的API服務有：

1、任務結果回調服務；
2、執行器注冊服務；
3、執行器注冊摘除服務；
4、觸發任務單次執行服務，支持任務根據業務事件觸發；

調度中心API服務位置：com.xxl.job.core.biz.AdminBiz.java

調度中心API服務請求參考代碼：com.xxl.job.adminbiz.AdminBizTest.java

5.12 執行器API服務

執行器提供了API服務，供調度中心選擇使用，目前提供的API服務有：

1、心跳檢測
2、忙碌檢測
3、觸發任務執行
4、獲取Rolling Log
5、終止任務

執行器API服務位置：com.xxl.job.core.biz.ExecutorBiz

執行器API服務請求參考代碼：com.xxl.executor.test.DemoJobHandlerTest

5.13 故障轉移 & 失敗重試

一次完整任務流程包括"調度（調度中心） + 執行（執行器）"兩個階段。

• "故障轉移"發生在調度階段，在執行器集群部署時，如果某一台執行器發生故障，該策略支持自動進行Failover切換到一台正常的執行器機器並且完成調度請求流程。
• "失敗重試"發生在"調度 + 執行"兩個階段，如下：
  • 調度中心調度失敗時，任務失敗處理策略選擇"失敗重試"，將會自動重試一次；
  • 執行器運行失敗時，任務執行結果返回"失敗重試（IJobHandler.FAIL_RETRY）"回調，將會自動重試一次；

六、版本更新日志

6.1 版本 V1.1.x，新特性[2015-12-05]

【於V1.1.x版本，XXL-JOB正式應用於我司，內部定制別名為 “Ferrari”，新接入應用推薦使用最新版本】

• 1、簡單：支持通過Web頁面對任務進行CRUD操作，操作簡單，一分鍾上手；
• 2、動態：支持動態修改任務狀態，動態暫停/恢復任務，即時生效；
• 3、服務HA：任務信息持久化到mysql中，Job服務天然支持集群，保證服務HA；
• 4、任務HA：某台Job服務掛掉，任務會平滑分配給其他的某一台存活服務，即使所有服務掛掉，重啟時或補償執行丟失任務；
• 5、一個任務只會在其中一台服務器上執行；
• 6、任務串行執行；
• 7、支持自定義參數；
• 8、支持遠程任務執行終止；

6.2 版本 V1.2.x，新特性[2016-01-17]

• 1、支持任務分組；

• 2、支持“本地任務”、“遠程任務”；

• 3、底層通訊支持兩種方式，Servlet方式 + JETTY方式；

• 4、支持“任務日志”；

• 5、支持“串行執行”，並行執行；

  說明：V1.2版本將系統架構按功能拆分為：

    - 調度模塊（調度中心）：負責管理調度信息，按照調度配置發出調度請求； - 執行模塊（執行器）：負責接收調度請求並執行任務邏輯； - 通訊模塊：負責調度模塊和任務模塊之間的信息通訊； 

  優點：

    - 解耦：任務模塊提供任務接口，調度模塊維護調度信息，業務相互獨立； - 高擴展性； - 穩定性； 

6.3 版本 V1.3.0，新特性[2016-05-19]

• 1、遺棄“本地任務”模式，推薦使用“遠程任務”，易於系統解耦，任務對應的JobHandler統稱為“執行器”；

• 2、遺棄“servlet”方式底層系統通訊，推薦使用JETTY方式，調度+回調雙向通訊，重構通訊邏輯；

• 3、UI交互優化：左側菜單展開狀態優化，菜單項選中狀態優化，任務列表打開表格有壓縮優化；

• 4、【重要】“執行器”細分為：BEAN、GLUE兩種開發模式，簡介見下文：

  “執行器” 模式簡介： - BEAN模式執行器：每個執行器都是Spring的一個Bean實例，XXL-JOB通過注解@JobHandler識別和調度執行器； -GLUE模式執行器：每個執行器對應一段代碼，在線Web編輯和維護，動態編譯生效，執行器負責加載GLUE代碼和執行；

6.4 版本 V1.3.1，新特性[2016-05-23]

• 1、更新項目目錄結構：
  • /xxl-job-admin -------------------- 【調度中心】：負責管理調度信息，按照調度配置發出調度請求；
  • /xxl-job-core ----------------------- 公共依賴
  • /xxl-job-executor-example ------ 【執行器】：負責接收調度請求並執行任務邏輯；
  • /db ---------------------------------- 建表腳本
  • /doc --------------------------------- 用戶手冊
• 2、在新的目錄結構上，升級了用戶手冊；
• 3、優化了一些交互和UI；

6.5 版本 V1.3.2，新特性[2016-05-28]

• 1、調度邏輯進行事務包裹；
• 2、執行器異步回調執行日志；
• 3、【重要】在 “調度中心” 支持HA的基礎上，擴展執行器的Failover支持，支持配置多執行期地址；

6.6 版本 V1.4.0 新特性[2016-07-24]

• 1、任務依賴: 通過事件觸發方式實現, 任務執行成功並回調時會主動觸發一次子任務的調度, 多個子任務用逗號分隔;
• 2、執行器底層實現代碼進行重度重構, 優化底層建表腳本;
• 3、執行器中任務線程分組邏輯優化: 之前根據執行器JobHandler進行線程分組,當多個任務復用Jobhanlder會導致相互阻塞。現改為根據調度中心任務進行任務線程分組,任務與任務執行相互隔離;
• 4、執行器調度通訊方案優化, 通過Hex + HC實現建議RPC通訊協議, 優化了通訊參數的維護和解析流程;
• 5、調度中心, 新建/編輯任務, 界面屬性調整:
  • 5.1、任務新增/編輯界面中去除 "任務名JobName"屬性 ,該屬性改為系統自動生成: 該字段之前主要用於在 "調度中心" 唯一標示一個任務, 現實意義不大, 因此計划淡化掉該字段,改為系統生成UUID,從而簡化任務新建的操作;
  • 5.2、任務新增/編輯界面中去除 "GLUE模式" 復選框位置調整, 改為貼近"JobHandler"輸入框右側;
  • 5.3、任務新增/編輯界面中去除 "報警閾值" 屬性;
  • 5.4、任務新增/編輯界面中去除 "子任務Key" 屬性, 每個任務全局任務Key可以從任務列表獲取, 當本任務執行結束且成功后, 將會根據子任務Key匹配子任務並主動觸發一次子任務執行;
• 6、問題修復:
  • 6.1、執行器jetty關閉優化,解決一處可能導致jetty無法關閉的問題;
  • 6.2、執行器任務終止時,執行隊列回調優化,解決一處導致任務無法回調的問題；
  • 6.3、調度中心中列表分頁參數優化,解決一處因服務器限制post長度而引起的問題;
  • 6.4、執行器Jobhandler注解優化,解決一處因事務代理導致的容器無法加載JobHandler的問題;
  • 6.5、遠程調度優化,禁用retry策略,解決一處可能導致重復調用的問題;

Tips: 歷史版本(V1.3.x)目前已經Release至穩定版本, 進入維護階段, 地址見分支 V1.3 。新特性將會在master分支持續更新。

6.7 版本 V1.4.1 新特性[2016-09-06]

• 1、項目成功推送maven中央倉庫, 中央倉庫地址以及依賴如下:

  <!-- http://repo1.maven.org/maven2/com/xuxueli/xxl-job-core/ --> <dependency> <groupId>com.xuxueli</groupId> <artifactId>xxl-job-core</artifactId> <version>${最新穩定版}</version> </dependency>

• 2、為適配中央倉庫規則, 項目groupId從com.xxl改為com.xuxueli。
• 3、系統版本不在維護在項目跟pom中,各個子模塊單獨配置版本配置,解決子模塊無法單獨編譯的問題;
• 4、底層RPC通訊,傳輸數據的字節長度統計規則優化,可節省50%數據傳輸量;
• 5、IJobHandler取消任務返回值,原通過返回值判斷執行狀態,邏輯改為:默認任務執行成功,僅在捕獲異常時認定任務執行失敗。
• 6、系統公共彈框功能,插件化;
• 7、底層表結構,表明統一大寫;
• 8、調度中心,異常處理器JSON響應的ContentType修改,修復瀏覽器不識別的問題;

6.8 版本 V1.4.2 新特性[2016-09-29]

• 1、推送新版本 V1.4.2 至中央倉庫, 大版本 V1.4 進入維護階段;
• 2、任務新增時,任務列表偏移問題修復;
• 3、修復一處因bootstrap不支持模態框重疊而導致的樣式錯亂的問題, 在任務編輯時會出現該問題;
• 4、調度超時和Handler匹配不到時,調度狀態優化;
• 5、因catch異常,導致任務不可終止的問題,給出解決方案, 見文檔;

6.9 版本 V1.5.0 特性[2016-11-13]

• 1、任務注冊: 執行器會周期性自動注冊任務, 調度中心將會自動發現注冊的任務並觸發執行。
• 2、"執行器" 新增參數 "AppName" : 是每個執行器集群的唯一標示AppName, 並周期性以AppName為對象進行自動注冊。
• 3、調度中心新增欄目 "執行器管理" : 管理在線的執行器, 通過屬性AppName自動發現注冊的執行器。只有被管理的執行器才允許被使用;
• 4、"任務組"屬性改為"執行器": 每個任務需要綁定指定的執行器, 調度地址通過綁定的執行器獲取;
• 5、拋棄"任務機器"屬性: 通過任務綁定的執行器, 自動發現注冊的遠程執行器地址並觸發調度請求。
• 6、"公共依賴"中新增DBGlueLoader,基於原生jdbc實現GLUE源碼的加載器,減少第三方依賴(mybatis,spring-orm等);精簡和優化執行器測配置(針對GLUE任務),降低上手難度;
• 7、表結構調整,底層重構優化;
• 8、"調度中心"自動注冊和發現,failover: 調度中心周期性自動注冊, 任務回調時可以感知在線的所有調度中心地址, 通過failover的方式進行任務回調,避免回調單點風險。

6.10 版本 V1.5.1 特性[2016-11-13]

• 1、底層代碼重構和邏輯優化，POM清理以及CleanCode；
• 2、Servlet/JSP Spec設定為3.0/2.2
• 3、Spring升級至3.2.17.RELEASE版本；
• 4、Jetty升級版本至8.2.0.v20160908；
• 5、已推送V1.5.0和V1.5.1至Maven中央倉庫；

6.10 版本 V1.5.2 特性[2017-02-28]

• 1、IP工具類獲取IP邏輯優化，IP靜態緩存；
• 2、執行器、調度中心，均支持自定義注冊IP地址；解決機器多網卡時錯誤網卡注冊的情況；
• 3、任務跨天執行時生成多份日志文件的問題修復；
• 4、底層日志底層日志調整，非敏感日志level調整為debug；
• 5、升級數據庫連接池c3p0版本；
• 6、執行器log4j配置優化，去除無效屬性；
• 7、底層代碼重構和邏輯優化以及CleanCode；
• 8、GLUE依賴注入邏輯優化，支持別名注入；

6.11 版本 V1.6.0 特性[2017-03-13]

• 1、通訊方案升級，原基於HEX的通訊模型調整為基於HTTP的B-RPC的通訊模型；
• 2、執行器支持手動設置執行地址列表，提供開關切換使用注冊地址還是手動設置的地址；
• 3、執行器路由規則：第一個、最后一個、輪詢、隨機、一致性HASH、最不經常使用、最近最久未使用、故障轉移；
• 4、規范線程模型統一，統一線程銷毀方案(通過listener或stop方法，容器銷毀時銷毀線程；Daemon方式有時不太理想)；
• 5、規范系統配置數據，通過配置文件統一管理；
• 6、CleanCode，清理無效的歷史參數；
• 7、底層擴展數據結構以及相關表結構調整；
• 8、新建任務默認為非運行狀態；
• 9、GLUE模式任務實例更新邏輯優化，原根據超時時間更新改為根據版本號更新，源碼變動版本號加一；

6.12 版本 V1.6.1 特性[2017-03-25]

• 1、Rolling日志；
• 2、WebIDE交互重構；
• 3、通訊增強校驗，有效過濾非正常請求；
• 4、權限增強校驗，采用動態登錄TOKEN（推薦接入內部SSO）；
• 5、數據庫配置優化，解決亂碼問題；

6.13 版本 V1.6.2 特性[2017-04-25]

• 1、運行報表：支持實時查看運行數據，如任務數量、調度次數、執行器數量等；以及調度報表，如調度日期分布圖，調度成功分布圖等；
• 2、JobHandler支持設置任務返回值，在任務邏輯中可以方便的控制任務執行結果；
• 3、資源路徑包含空格或中文時資源文件無法加載時，無法准確查看異常信息的問題處理。
• 4、路由策越優化：循環和LFU路由策略計數器自增無上限問題和首次路由壓力集中在首台機器的問題修復；

6.14 版本 V1.7.0 特性[2017-05-02]

• 1、腳本任務：支持以GLUE模式開發和運行腳本任務，包括Shell、Python和Groovy等類型腳本;
• 2、新增spring-boot類型執行器example項目；
• 3、升級jetty版本至9.2；
• 4、任務運行日志移除log4j組件依賴，改為底層自主實現，從而取消了對日志組件的依賴限制；
• 5、執行器移除GlueLoader依賴，改為推送方式實現，從而GLUE源碼加載不再依賴JDBC；
• 6、登錄攔截Redirect時獲取項目名，解決非根據目錄發布時跳轉404問題；

6.15 版本 V1.7.1 特性[2017-05-08]

• 1、運行日志讀寫編碼統一為UTF-8，解決windows環境下日志亂碼問題；
• 2、通訊超時時間限定為10s，避免異常情況下調度線程占用；
• 3、執行器，server啟動、銷毀和注冊邏輯調整；
• 4、JettyServer關閉邏輯優化，修復執行器無法正常關閉導致端口占用和頻繁打印c3p0日志的問題；
• 5、JobHandler中開啟子線程時，支持子線程輸出執行日志並通過Rolling查看。
• 6、任務日志清理功能；
• 7、彈框組件統一替換為layer；
• 8、升級quartz版本至2.3.0；

6.16 版本 V1.7.2 特性[2017-05-17]

• 1、阻塞處理策略：調度過於密集執行器來不及處理時的處理策略，策略包括：單機串行（默認）、丟棄后續調度、覆蓋之前調度；
• 2、失敗處理策略；調度失敗時的處理策略，策略包括：失敗告警（默認）、失敗重試；
• 3、通訊時間戳超時時間調整為180s；
• 4、執行器與數據庫徹底解耦，但是執行器需要配置調度中心集群地址。調度中心提供API供執行器回調和心跳注冊服務，取消調度中心內部jetty，心跳周期調整為30s，心跳失效為三倍心跳；
• 5、執行參數編輯時丟失問題修復；
• 6、新增任務測試Demo，方便在開發時進行任務邏輯測試；

6.17 版本 V1.8.0 特性[2017-07-17]

• 1、任務Cron更新邏輯優化，改為rescheduleJob，同時防止cron重復設置；
• 2、API回調服務失敗狀態碼優化，方便問題排查；
• 3、XxlJobLogger的日志多參數支持；
• 4、路由策略新增 "忙碌轉移" 模式：按照順序依次進行空閑檢測，第一個空閑檢測成功的機器選定為目標執行器並發起調度；
• 5、路由策略代碼重構；
• 6、執行器重復注冊問題修復；
• 7、任務線程輪空30次后自動銷毀，降低低頻任務的無效線程消耗。
• 8、執行器任務執行結果批量回調，降低回調頻率提升執行器性能；
• 9、springboot版本執行器，取消XML配置，改為類配置方式；
• 10、執行日志，支持根據運行 "狀態" 篩選日志；
• 11、調度中心任務注冊檢測邏輯優化；

6.18 版本 V1.8.1 特性[2017-07-30]

• 1、分片廣播任務：執行器集群部署時，任務路由策略選擇"分片廣播"情況下，一次任務調度將會廣播觸發集群中所有執行器執行一次任務，可根據分片參數處理分片任務；
• 2、動態分片：分片廣播任務以執行器為維度進行分片，支持動態擴容執行器集群從而動態增加分片數量，協同進行業務處理；在進行大數據量業務操作時可顯著提升任務處理能力和速度。
• 3、執行器JobHandler禁止命名沖突；
• 4、執行器集群地址列表進行自然排序；
• 5、調度中心，DAO層代碼精簡優化並且新增測試用例覆蓋；
• 6、調度中心API服務改為自研RPC形式，統一底層通訊模型；
• 7、新增調度中心API服務測試Demo，方便在調度中心API擴展和測試；
• 8、任務列表頁交互優化，更換執行器分組時自動刷新任務列表，新建任務時默認定位在當前執行器位置；
• 9、訪問令牌（accessToken）：為提升系統安全性，調度中心和執行器進行安全性校驗，雙方AccessToken匹配才允許通訊；
• 10、springboot版本執行器，升級至1.5.6.RELEASE版本；
• 11、統一maven依賴版本管理；

6.19 版本 V1.8.2 特性[2017-09-04]

• 1、項目主頁搭建：提供中英文文檔：http://www.xuxueli.com/xxl-job
• 2、JFinal執行器Sample示例項目；
• 3、事件觸發：除了"Cron方式"和"任務依賴方式"觸發任務執行之外，支持基於事件的觸發任務方式。調度中心提供觸發任務單次執行的API服務，可根據業務事件靈活觸發。
• 4、執行器摘除：執行器銷毀時，主動通知調度中心並摘除對應執行器節點，提高執行器狀態感知的時效性。
• 5、執行器手動設置IP時將會綁定Host；
• 6、規范項目目錄，方便擴展多執行器；
• 7、解決執行器回調URL不支持配置HTTPS時問題；
• 8、執行器回調線程銷毀前, 批量回調隊列中數據，防止任務結果丟失；
• 9、調度中心任務監控線程銷毀時，批量對失敗任務告警，防止告警信息丟失；
• 10、任務日志文件路徑時間戳格式化時SimpleDateFormat並發問題解決；

6.20 版本 V1.9.0 特性[2017-12-29]

• 1、新增Nutz執行器Sample示例項目；
• 2、新增任務運行模式 "GLUE模式(NodeJS) "，支持NodeJS腳本任務；
• 3、腳本任務Shell、Python和Nodejs等支持獲取分片參數；
• 4、失敗重試，完整支持：調度中心調度失敗且啟用"失敗重試"策略時，將會自動重試一次；執行器執行失敗且回調失敗重試狀態（新增失敗重試狀態返回值）時，也將會自動重試一次；
• 5、失敗告警策略擴展：默認提供郵件失敗告警，可擴展短信等，擴展代碼位置為 "JobFailMonitorHelper.failAlarm"；
• 6、執行器端口支持自動生成(小於等於0時)，避免端口定義沖突；
• 7、調度報表優化，支持時間區間篩選；
• 8、Log組件支持輸出異常棧信息，底層實現優化；
• 9、告警郵件樣式優化，調整為表格形式，郵件組件調整為commons-email簡化郵件操作；
• 10、項目依賴全量升級至較新穩定版本，如spring、jackson等等；
• 11、任務日志，記錄發起調度的機器信息；
• 12、交互優化，如登陸注銷；
• 13、任務Cron長度擴展支持至128位，支持負責類型Cron設置；
• 14、執行器地址錄入交互優化，地址長度擴展支持至512位，支持大規模執行器集群配置；
• 15、任務參數“IJobHandler.execute”入參改為“String params”，增強入參通用性。
• 16、IJobHandler提供init/destroy方法，支持在相應任務線程初始化和銷毀時進行附加操作；
• 17、任務注解調整為 “@JobHandler”，與任務抽象接口統一；
• 18、修復任務監控線程被耗時任務阻塞的問題；
• 19、修復任務監控線程無法監控任務觸發和執行狀態均未0的問題；
• 20、執行器動態代理對象，攔截非業務方法的執行；
• 21、修復JobThread捕獲Error錯誤不更新JobLog的問題；
• 22、修復任務列表界面左側菜單合並時樣式錯亂問題；
• 23、調度中心項目日志配置改為xml文件格式；
• 24、Log地址格式兼容，支持非"/"結尾路徑配置；
• 25、底層系統日志級別規范調整，清理遺留代碼；
• 26、建表SQL優化，支持同步創建制定編碼的庫和表；
• 27、系統安全性優化，登陸Token寫Cookie時進行MD5加密，同時Cookie啟用HttpOnly；
• 28、新增"任務ID"屬性，移除"JobKey"屬性，前者承擔所有功能，方便后續增強任務依賴功能。
• 29、任務循環依賴問題修復，避免子任務與父任務重復導致的調度死循環；
• 30、任務列表新增篩選條件 "任務描述"，快速檢索任務；
• 31、執行器Log文件定期清理功能：執行器新增配置項（"xxl.job.executor.logretentiondays"）日志保存天數，日志文件過期自動刪除。

6.21 版本 V1.9.1 特性[2018-02-22]

• 1、國際化：調度中心實現國際化，支持中文、英文兩種語言，默認為中文。
• 2、調度報表新增"運行中"中狀態項；
• 3、調度報表優化，報表SQL調優並且新增LocalCache緩存（緩存時間60s），提高大數據量下報表加載速度；
• 4、修復打包部署時資源文件亂碼問題；
• 5、修復新版本chrome滾動到頂部失效問題；
• 6、調度中心配置加載優化，取消對配置文件名的強依賴，支持加載磁盤配置；
• 7、修復腳本任務Log文件未正常close的問題；
• 8、項目依賴全量升級至較新穩定版本，如spring、jackson等等；

6.22 版本 V1.9.2 特性[迭代中]

• 1、[迭代中]支持通過API服務操作任務信息；
• 2、[迭代中]任務告警邏輯調整：任務調度，以及任務回調失敗時，均推送監控隊列。后期考慮通過任務Log字段控制告警狀態；
• 3、[迭代中]任務超時設置，超時任務主動終止；
• 4、任務屬性枚舉 "任務模式、阻塞策略" 國際化優化；
• 5、任務日志表狀態字段類型優化；

TODO LIST

• 1、任務權限管理：執行器為粒度分配權限，核心操作校驗權限；
• 2、任務分片路由：分片采用一致性Hash算法計算出盡量穩定的分片順序，即使注冊機器存在波動也不會引起分批分片順序大的波動；目前采用IP自然排序，可以滿足需求，待定；
• 3、任務單機多線程：提升任務單機並行處理能力；
• 4、回調失敗丟包問題：執行器回調失敗寫文件，重啟或周期性回調重試；調度中心周期性請求並同步未回調的執行結果；
• 5、任務依賴，流程圖，子任務+會簽任務，各節點日志；
• 6、調度任務優先級；
• 7、移除quartz依賴，重寫調度模塊：新增或恢復任務時將下次執行記錄插入delayqueue，調度中心集群競爭分布式鎖，成功節點批量加載到期delayqueue數據，批量執行。
• 8、springboot 和 docker鏡像，並且推送docker鏡像到中央倉庫，更進一步實現產品開箱即用；
• 9、多數據庫支持；
• 10、執行器Log清理功能：調度中心Log刪除時同步刪除執行器中的Log文件；
• 11、Bean模式任務，JobHandler自動從執行器中查詢展示為下拉框，選擇后自動填充任務名稱等屬性；
• 12、API事件觸發類型任務（更類似MQ消息）支持"動態傳參、延時消費"；該類型任務不走Quartz，單獨建立MQ消息表，調度中心競爭觸發；
• 13、任務依賴增強，新增任務類型 "流程任務"，流程節點可掛載普通類型任務，承擔任務依賴功能。現有子任務模型取消；需要考慮任務依賴死循環問題；
• 14、分片任務某一分片失敗，支持分片轉移；
• 15、調度中心觸發任務后，先推送觸發隊列，異步觸發，然后立即返回。降低quartz線程占用時長。
• 16、新增API服務 "XxlJobService" ，支持通過API服務來維護管理任務信息；
• 17、新增任務默認運行狀態，任務更新時運行狀態保持不變；
• 18、告警郵件中展示失敗告警信息；
• 19、提供多版本執行器：不依賴容器版本、不內嵌Jetty版本（通過配置executoraddress替換jetty通訊）等；
• 20、注冊中心支持擴展，除默認基於DB之外，支持擴展接入第三方注冊中心如zk、eureka等；
• 21、依賴Core內部國際化處理；
• 22、大數據量下任務日志分頁優化，時間選擇組件支持清空功能可提升速度；
• 23、故障轉移、失敗重試等策略，規范化合並歸類；
• 24、流程任務，支持參數傳遞；

七、其他

7.1 項目貢獻

歡迎參與項目貢獻！比如提交PR修復一個bug，或者新建 Issue 討論新特性或者變更。

7.2 用戶接入登記

更多接入的公司，歡迎在 登記地址 登記，登記僅僅為了產品推廣。

7.3 開源協議和版權

產品開源免費，並且將持續提供免費的社區技術支持。個人或企業內部可自由的接入和使用。

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