微服务篇之任务调度

一、xxl-job的作用

1. 解决集群任务的重复执行问题。

2. cron表达式定义灵活。

3. 定时任务失败了，重试和统计。

4. 任务量大，分片执行。

二、xxl-job路由策略

1. FIRST（第一个）：固定选择第一个机器。

2. LAST（最后一个）：固定选择最后一个机器。

3. ROUND（轮询）。

4. RANDOM（随机）：随机选择在线的机器。

5. CONSISTENT_HASH（一致性HASH）：每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器，且所有任务均匀散列在不同机器上。

6. LEAST_FREQUENTLY_USED（最不经常使用）：使用频率最低的机器优先被选举。

7. LEAST_RECENTLY_USED（最近最久未使用）：最久未使用的机器优先被选举。

8. FAILOVER（故障转移）：按照顺序依次进行心跳检测，第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度。

9. BUSYOVER（忙碌转移）：按照顺序依次进行空闲检测，第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度。

10. SHARDING_BROADCAST(分片广播)：广播触发对应集群中所有机器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务。

三、xxl-job执行失败

故障转移+失败重试，查看日志分析----> 邮件告警。

四、处理大量并发任务

执行器集群部署时，任务路由策略选择分片广播情况下，一次任务调度将会广播触发对应集群中所有执行器执行一次任务。

分片参数：1. index：当前分片序号(从0开始)，执行器集群列表中当前执行器的序号。

2. total：总分片数，执行器集群的总机器数量。

具体代码如下：

@XxlJob("shadingSample")
    public void shardingJobHandler() throws Exception {
        // 分片参数
        int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
        int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();
        XxlJobHelper.log("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardIndex, shardTotal);
        // 业务逻辑
        List<Integer> list = getList();
        for (Integer integer : list) {
            if (integer % shardTotal == shardIndex) {
                System.out.println("第" + shardIndex + "分片执行，执行数据为：" + integer);
            }
        }
    }