XXL-JOB的使用思路

当定时任务进行多节点部署时就会出现重复计算的问题，这时候就需要用到一个分布式定时任务的管理插件，确保多节点的情况下只有一个服务节点执行，原本项目中使用的是shedlock，好处是代码简单（其他有专门介绍），只需要引入jar包和注解即可实现，不会改变原有的业务服务架构。

但是随着业务的发展定时任务越来越多，个性化的定时需求也出现了，shedlock出现了个别定时任务偶尔没有执行的情况，因为没有检测机制和可视化的维护界面，再非常多的定时任务体系中很难定位问题原因，于是选在了有监控体系XXL-JOB

XXL-JOB提供的可视化的监控体系，支持分布式和手动执行，使用也相对简单，弊端会增加了一个admin管理平台服务，需要额外占用节点资源

XXL-JOB分为一个控制端和多个执行端，控制端管理多个执行端，定时任务的代码是要放在执行端，控制端直接部署官方提供的xxl-job-admin控制中心即可。

执行端可以使用maven引用的形式集成到自己的业务项目上，这里讲几个步骤

1、maven引用

  com.xuxueli
  xxl-job-core
  2.0.1

2、添加配置到自己的主配置application中

### 调度中心部署跟地址 [选填]：如调度中心集群部署存在多个地址则用逗号分隔。执行器将会使用该地址进行"执行器心跳注册"和"任务结果回调"；为空则关闭自动注册；
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin

### 执行器AppName [选填]：执行器心跳注册分组依据；为空则关闭自动注册
xxl.job.executor.appname=xxl-job-executor-athena

### 执行器IP [选填]：默认为空表示自动获取IP，多网卡时可手动设置指定IP，该IP不会绑定Host仅作为通讯实用；地址信息用于 "执行器注册" 和 "调度中心请求并触发任务"；
xxl.job.executor.ip=

### 执行器端口号 [选填]：小于等于0则自动获取；默认端口为9999，单机部署多个执行器时，注意要配置不同执行器端口；
xxl.job.executor.port=9999

### 执行器通讯TOKEN [选填]：非空时启用；
xxl.job.accessToken=

### 执行器运行日志文件存储磁盘路径 [选填] ：需要对该路径拥有读写权限；为空则使用默认路径；
xxl.job.executor.logpath=/data/applogs/xxl-job/jobhandler

### 执行器日志保存天数 [选填] ：值大于3时生效，启用执行器Log文件定期清理功能，否则不生效；
xxl.job.executor.logretentiondays=-1

3、代码配置

新建一个XxlJobConfig.java到自己项目的config包下，（注掉的属性可以根据自己的是需要放开）

package com.example.xxljobdemo.config;

import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;


@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}")
    private int port;

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


    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppName(appname);
//        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(address);
//        xxlJobSpringExecutor.setAppname();
//        xxlJobSpringExecutor.setAddress(address);
        xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
//        xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
//        xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);

        return xxlJobSpringExecutor;
    }

    


}

4、在自己的定时任务的业务代码上增加一个注解

package com.tp.athena.jobhandler;

import com.xxl.job.core.biz.model.ReturnT;
import com.xxl.job.core.handler.IJobHandler;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.JobHandler;
import com.xxl.job.core.log.XxlJobLogger;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.sound.midi.Soundbank;
import java.util.concurrent.TimeUnit;


@JobHandler(value = "demoJobHandler")
@Component
public class DemoJobHandler extends IJobHandler {

    @Override
    public ReturnT execute(String param) throws Exception {
        System.out.println("XXL-JOB Hello World");
        return SUCCESS;
    }
}

5、在控制台添加定时任务配置

6、启动自己的项目即可（注意：必须确保执行醒目和控制项目为同一网络环境）