Java 定时任务技术趋势分析 java

定时任务是每个业务常见的需求一：Java 中自带的解决方案Cloud Native
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使用 Timer
创建 java.util.TimerTask 任务，在 run 方法中实现业务逻辑。通过 java.util.Timer 进行调度，支持按照固定频率执行。所有的 TimerTask 是在同一个线程中串行执行，相互影响。也就是说，对于同一个 Timer 里的多个 TimerTask 任务，如果一个 TimerTask 任务在执行中，其它 TimerTask 即使到达执行的时间，也只能排队等待。如果有异常产生，线程将退出，整个定时任务就失败。

import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class TestTimerTask {public static void main(String[] args) { TimerTask timerTask = new TimerTask() { @Override public void run() { System.out.println("hell world"); } }; Timer timer = new Timer(); timer.schedule(timerTask, 10, 3000); }}2 使用 ScheduledExecutorService 基于线程池设计的定时任务解决方案，每个调度任务都会分配到线程池中的一个线程去执行，解决 Timer 定时器无法并发执行的问题，支持 fixedRate 和 fixedDelay。 import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class TestTimerTask {public static void main(String[] args) { ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(5); //按照固定频率执行，每隔5秒跑一次 ses.scheduleAtFixedRate(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("hello fixedRate"); } }, 0, 5, TimeUnit.SECONDS); //按照固定延时执行，上次执行完后隔3秒再跑 ses.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("hello fixedDelay"); } }, 0, 3, TimeUnit.SECONDS); }}

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02
Spring 中自带的解决方案
Cloud Native
Springboot 中提供了一套轻量级的定时任务工具 Spring Task，通过注解可以很方便的配置，支持 cron 表达式、fixedRate、fixedDelay。
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
【Java 定时任务技术趋势分析】@Component
@EnableScheduling
public class MyTask {

/** * 每分钟的第30秒跑一次 */ @Scheduled(cron = "30 * * * * ?") public void task1() throws InterruptedException { System.out.println("hello cron"); }/** * 每隔5秒跑一次 */ @Scheduled(fixedRate = 5000) public void task2() throws InterruptedException { System.out.println("hello fixedRate"); }/** * 上次跑完隔3秒再跑 */ @Scheduled(fixedDelay = 3000) public void task3() throws InterruptedException { System.out.println("hello fixedDelay"); }

}
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Spring Task 相对于上面提到的两种解决方案，最大的优势就是支持 cron 表达式，可以处理按照标准时间固定周期执行的业务，比如每天几点几分执行。
03
业务幂等解决方案
Cloud Native
现在的应用基本都是分布式部署，所有机器的代码都是一样的，前面介绍的 Java 和 Spring 自带的解决方案，都是进程级别的，每台机器在同一时间点都会执行定时任务。这样会导致需要业务幂等的定时任务业务有问题，比如每月定时给用户推送消息，就会推送多次。
于是，很多应用很自然的就想到了使用分布式锁的解决方案。即每次定时任务执行之前，先去抢锁，抢到锁的执行任务，抢不到锁的不执行。怎么抢锁，又是五花八门，比如使用 DB、zookeeper、redis。
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使用 DB 或者 Zookeeper 抢锁
使用 DB 或者 Zookeeper 抢锁的架构差不多，原理如下：

文章图片

定时时间到了，在回调方法里，先去抢锁。
抢到锁，则继续执行方法，没抢到锁直接返回。
执行完方法后，释放锁。
示例代码如下：
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
@EnableScheduling
public class MyTask {

/** * 每分钟的第30秒跑一次 */ @Scheduled(cron = "30 * * * * ?") public void task1() throws Exception { String lockName = "task1"; if (tryLock(lockName)) { System.out.println("hello cron"); releaseLock(lockName); } else { return; } }private boolean tryLock(String lockName) { //TODO return true; }private void releaseLock(String lockName) { //TODO }

}
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当前的这个设计，仔细一点的同学可以发现，其实还是有可能导致任务重复执行的。比如任务执行的非常快，A 这台机器抢到锁，执行完任务后很快就释放锁了。B 这台机器后抢锁，还是会抢到锁，再执行一遍任务。
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使用 redis 抢锁
使用 redis 抢锁，其实架构上和 DB/zookeeper 差不多，不过 redis 抢锁支持过期时间，不用主动去释放锁，并且可以充分利用这个过期时间，解决任务执行过快释放锁导致任务重复执行的问题，架构如下：

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示例代码如下：
@Component
@EnableScheduling
public class MyTask {

/** * 每分钟的第30秒跑一次 */ @Scheduled(cron = "30 * * * * ?") public void task1() throws InterruptedException { String lockName = "task1"; if (tryLock(lockName, 30)) { System.out.println("hello cron"); releaseLock(lockName); } else { return; } }private boolean tryLock(String lockName, long expiredTime) { //TODO return true; }private void releaseLock(String lockName) { //TODO }

}
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看到这里，可能又会有同学有问题，加一个过期时间是不是还是不够严谨，还是有可能任务重复执行？
——的确是的，如果有一台机器突然长时间的 fullgc，或者之前的任务还没处理完（Spring Task 和 ScheduledExecutorService 本质还是通过线程池处理任务），还是有可能隔了 30 秒再去调度任务的。
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使用 Quartz
Quartz[1]是一套轻量级的任务调度框架，只需要定义了 Job（任务），Trigger（触发器）和 Scheduler（调度器），即可实现一个定时调度能力。支持基于数据库的集群模式，可以做到任务幂等执行。

文章图片

Quartz 支持任务幂等执行，其实理论上还是抢 DB 锁，我们看下 quartz 的表结构：

文章图片

其中，QRTZ_LOCKS 就是 Quartz 集群实现同步机制的行锁表，其表结构如下：
--QRTZ_LOCKS表结构
CREATE TABLE QRTZ_LOCKS (
LOCK_NAME varchar(40) NOT NULL,
PRIMARY KEY (LOCK_NAME)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
--QRTZ_LOCKS记录
+-----------------+
| LOCK_NAME |
+-----------------+
| CALENDAR_ACCESS |
| JOB_ACCESS |
| MISFIRE_ACCESS |
| STATE_ACCESS |

TRIGGER_ACCESS

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可以看出 QRTZ_LOCKS 中有 5 条记录，代表 5 把锁，分别用于实现多个 Quartz Node 对 Job、Trigger、Calendar 访问的同步控制。
04
开源任务调度中间件
Cloud Native
上面提到的解决方案，在架构上都有一个问题，那就是每次调度都需要抢锁，特别是使用 DB 和 Zookeeper 抢锁，性能会比较差，一旦任务量增加到一定的量，就会有比较明显的调度延时。还有一个痛点，就是业务想要修改调度配置，或者增加一个任务，得修改代码重新发布应用。
于是开源社区涌现了一堆任务调度中间件，通过任务调度系统进行任务的创建、修改和调度，这其中国内最火的就是 XXL-JOB 和 ElasticJob。
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ElasticJob
ElasticJob[2]是一款基于 Quartz 开发，依赖 Zookeeper 作为注册中心、轻量级、无中心化的分布式任务调度框架，目前已经通过 Apache 开源。
ElasticJob 相对于 Quartz 来说，从功能上最大的区别就是支持分片，可以将一个任务分片参数分发给不同的机器执行。架构上最大的区别就是使用 Zookeeper 作为注册中心，不同的任务分配给不同的节点调度，不需要抢锁触发，性能上比 Quartz 上强大很多，架构图如下：

文章图片

开发上也比较简单，和 springboot 结合比较好，可以在配置文件定义任务如下：
elasticjob:
regCenter:

serverLists: localhost:2181 namespace: elasticjob-lite-springboot

jobs:

simpleJob: elasticJobClass: org.apache.shardingsphere.elasticjob.lite.example.job.SpringBootSimpleJob cron: 0/5 * * * * ? timeZone: GMT+08:00 shardingTotalCount: 3 shardingItemParameters: 0=Beijing,1=Shanghai,2=Guangzhou scriptJob: elasticJobType: SCRIPT cron: 0/10 * * * * ? shardingTotalCount: 3 props: script.command.line: "echo SCRIPT Job: " manualScriptJob: elasticJobType: SCRIPT jobBootstrapBeanName: manualScriptJobBean shardingTotalCount: 9 props: script.command.line: "echo Manual SCRIPT Job: "

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实现任务接口如下：
@Component
public class SpringBootShardingJob implements SimpleJob {

@Override public void execute(ShardingContext context) { System.out.println("分片总数="+context.getShardingTotalCount() + ", 分片号="+context.getShardingItem() + ", 分片参数="+context.getShardingParameter()); }

}
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运行结果如下：
分片总数=3, 分片号=0, 分片参数=Beijing
分片总数=3, 分片号=1, 分片参数=Shanghai
分片总数=3, 分片号=2, 分片参数=Guangzhou
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同时，ElasticJob 还提供了一个简单的 UI，可以查看任务的列表，同时支持修改、触发、停止、生效、失效操作。

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遗憾的是，ElasticJob 暂不支持动态创建任务。
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XXL-JOB
XXL-JOB[3]是一个开箱即用的轻量级分布式任务调度系统，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展，在开源社区广泛流行。
XXL-JOB 是 Master-Slave 架构，Master 负责任务的调度，Slave 负责任务的执行，架构图如下：

文章图片

XXL-JOB 接入也很方便，不同于 ElasticJob 定义任务实现类，是通过@XxlJob 注解定义 JobHandler。
@Component
public class SampleXxlJob {

private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class); /** * 1、简单任务示例（Bean模式） */ @XxlJob("demoJobHandler") public ReturnT demoJobHandler(String param) throws Exception { XxlJobLogger.log("XXL-JOB, Hello World."); for (int i = 0; i < 5; i++) { XxlJobLogger.log("beat at:" + i); TimeUnit.SECONDS.sleep(2); } return ReturnT.SUCCESS; }/** * 2、分片广播任务 */ @XxlJob("shardingJobHandler") public ReturnT shardingJobHandler(String param) throws Exception {// 分片参数 ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo(); XxlJobLogger.log("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardingVO.getIndex(), shardingVO.getTotal()); // 业务逻辑 for (int i = 0; i < shardingVO.getTotal(); i++) { if (i == shardingVO.getIndex()) { XxlJobLogger.log("第 {} 片, 命中分片开始处理", i); } else { XxlJobLogger.log("第 {} 片, 忽略", i); } }return ReturnT.SUCCESS; }

}
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XXL-JOB 相较于 ElasticJob，最大的特点就是功能比较丰富，可运维能力比较强，不但支持控制台动态创建任务，还有调度日志、运行报表等功能。