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# 单点定时任务

JDK原生

自从JDK1.5之后,提供了ScheduledExecutorService代替TimerTask来执行定时任务,提供了不错的可靠性。

public class SomeScheduledExecutorService {    public static void main(String[] args) {        // 创建任务队列,共 10 个线程        ScheduledExecutorService scheduledExecutorService =                Executors.newScheduledThreadPool(10);        // 执行任务: 1秒 后开始执行,每 30秒 执行一次        scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {            System.out.println("执行任务:" + new Date());        }, 10, 30, TimeUnit.SECONDS);    }}


Spring Task

Spring Framework自带定时任务,提供了cron表达式来实现丰富定时任务配置。新手推荐使用这个网站来匹配你的cron表达式。

@Configuration@EnableSchedulingpublic class SomeJob {    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(SomeJob.class);
/** * 每分钟执行一次(例:18:01:00,18:02:00) * 秒 分钟 小时 日 月 星期 年 */ @Scheduled(cron = "0 0/1 * * * ? *") public void someTask() { //... }}


单点的定时服务在目前微服务的大环境下,应用场景越来越局限,所以尝鲜一下分布式定时任务吧。

基于 Redis 实现

相较于之前两种方式,这种基于Redis的实现可以通过多点来增加定时任务,多点消费。但是要做好防范重复消费的准备。

通过ZSet的方式

将定时任务存放到ZSet集合中,并且将过期时间存储到ZSet的Score字段中,然后通过一个循环来判断当前时间内是否有需要执行的定时任务,如果有则进行执行。

具体实现代码如下:

/** * Description: 基于Redis的ZSet的定时任务 .
* * @author mxy * @Date 2020/8/25 11:54 */@Configuration@EnableSchedulingpublic class RedisJob { public static final String JOB_KEY = "redis.job.task"; private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(RedisJob.class); @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
/** * 添加任务. * * @param task */ public void addTask(String task, Instant instant) { stringRedisTemplate.opsForZSet().add(JOB_KEY, task, instant.getEpochSecond()); }
/** * 定时任务队列消费 * 每分钟消费一次(可以缩短间隔到1s) */ @Scheduled(cron = "0 0/1 * * * ? *") public void doDelayQueue() { long nowSecond = Instant.now().getEpochSecond(); // 查询当前时间的所有任务 Set strings = stringRedisTemplate.opsForZSet().range(JOB_KEY, 0, nowSecond); for (String task : strings) { // 开始消费 task LOGGER.info("执行任务:{}", task); } // 删除已经执行的任务 stringRedisTemplate.opsForZSet().remove(JOB_KEY, 0, nowSecond); }}


适用场景如下:

优势是:

省去了MySQL的查询操作,而使用性能更高的Redis做为代替;

不会因为停机等原因,遗漏要执行的任务;

键空间通知的方式

我们可以通过Redis的键空间通知来实现定时任务,它的实现思路是给所有的定时任务设置一个过期时间,等到了过期之后,我们通过订阅过期消息就能感知到定时任务需要被执行了,此时我们执行定时任务即可。

默认情况下Redis是不开启键空间通知的,需要我们通过config set notify-keyspace-events Ex的命令手动开启。

开启之后定时任务的代码如下:

自定义监听器

 /**  * 自定义监听器.  */public class KeyExpiredListener extends KeyExpirationEventMessageListener {    public KeyExpiredListener(RedisMessageListenerContainer listenerContainer) {        super(listenerContainer);    }
@Override public void onMessage(Message message, byte[] pattern) { // channel String channel = new String(message.getChannel(), StandardCharsets.UTF_8); // 过期的key String key = new String(message.getBody(), StandardCharsets.UTF_8); // todo 你的处理 }}

设置该监听器

/** * Description: 通过订阅Redis的过期通知来实现定时任务 .
* * @author mxy * @Date 2020/8/25 12:07 */@Configurationpublic class RedisExJob { @Autowired private RedisConnectionFactory redisConnectionFactory; @Bean public RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer() { RedisMessageListenerContainer redisMessageListenerContainer = new RedisMessageListenerContainer(); redisMessageListenerContainer.setConnectionFactory(redisConnectionFactory); return redisMessageListenerContainer; }
@Bean public KeyExpiredListener keyExpiredListener() { return new KeyExpiredListener(this.redisMessageListenerContainer()); }}


Spring会监听符合以下格式的Redis消息

private static final Topic TOPIC_ALL_KEYEVENTS = new PatternTopic("__keyevent@*");


基于Redis的定时任务能够适用的场景也比较有限,但实现上相对简单,但对于功能幂等有很大要求。从使用场景上来说,更应该叫做延时任务。

场景举例:

分布式定时任务_彩虹分布式云任务秒赞平台_mac 定时执行python任务

优劣势是:

被动触发,对于服务的资源消耗更小;

Redis的Pub/Sub不可靠,没有ACK机制等,但是一般情况可以容忍;

键空间通知功能会耗费一些CPU

# 分布式定时任务

引入分布式定时任务组件or中间件

将定时任务作为单独的服务,遏制了重复消费,独立的服务也有利于扩展和维护。

quartz

依赖于MySQL,使用相对简单,可多节点部署,通过竞争数据库锁来保证只有一个节点执行任务。没有图形化管理页面,使用相对麻烦。

彩虹分布式云任务秒赞平台_mac 定时执行python任务_分布式定时任务

elastic-job-lite

依赖于Zookeeper,通过zookeeper的注册与发现分布式定时任务,可以动态的添加服务器。

LTS

依赖于Zookeeper,集群部署,可以动态的添加服务器。可以手动增加定时任务分布式定时任务,启动和暂停任务。

xxl-job

国产,依赖于MySQL,基于竞争数据库锁保证只有一个节点执行任务,支持水平扩容。可以手动增加定时任务,启动和暂停任务。

# 总结

微服务下,推荐使用xxl-job这一类组件服务将定时任务合理有效的管理起来。而单点的定时任务有其局限性,适用于规模较小、对未来扩展要求不高的服务。

相对而言,基于spring task的定时任务最简单快捷,而xxl-job的难度主要体现在集成和调试上。无论是什么样的定时任务,你都需要确保:

中间件可以将服务解耦,但增加了复杂度

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