1、Quartz任務調度的基本實現原理
Quartz是OpenSymphony開源組織在任務調度領域的一個開源項目，完全基於Java實現。作為一個優秀的開源調度框架，Quartz具有以下特點：
（1）強大的調度功能，例如支持豐富多樣的調度方法，可以滿足各種常規及特殊需求；
（2）靈活的應用方式，例如支持任務和調度的多種組合方式，支持調度數據的多種存儲方式；
（3）分佈式和集群能力，Terracotta收購後在原來功能基礎上作了進一步提升。本文將對該部分相加闡述。
1.1 Quartz 核心元素
Quartz任務調度的核心元素為：Scheduler――任務調度器、Trigger――觸發器、Job――任務。其中trigger和job是任務調度的元數據，scheduler是實際執行調度的控制器。
Trigger是用於定義調度時間的元素，即按照什麼時間規則去執行任務。 Quartz中主要提供了四種類型的trigger：SimpleTrigger，CronTirgger，DateIntervalTrigger，和NthIncludedDayTrigger。這四種trigger可以滿足企業應用中的絕大部分需求。
Job用於表示被調度的任務。主要有兩種類型的job：無狀態的（stateless）和有狀態的（stateful）。對於同一個trigger來說，有狀態的job不能被並行執行，只有上一次觸發的任務被執行完之後，才能觸發下一次執行。 Job主要有兩種屬性：volatility和durability，其中volatility表示任務是否被持久化到數據庫存儲，而durability表示在沒有trigger關聯的時候任務是否被保留。兩者都是在值為true的時候任務被持久化或保留。一個job可以被多個trigger關聯，但是一個trigger只能關聯一個job。
Scheduler由scheduler工廠創建：DirectSchedulerFactory或者StdSchedulerFactory。第二種工廠StdSchedulerFactory使用較多，因為DirectSchedulerFactory使用起來不夠方便，需要作許多詳細的手工編碼設置。 Scheduler主要有三種：RemoteMBeanScheduler，RemoteScheduler和StdScheduler。
Quartz核心元素之間的關係如圖1.1所示：
圖1.1 核心元素關係圖
1.2 Quartz 線程視圖
在Quartz中，有兩類線程，Scheduler調度線程和任務執行線程，其中任務執行線程通常使用一個線程池維護一組線程。
圖1.2 Quartz線程視圖
Scheduler調度線程主要有兩個：執行常規調度的線程，和執行misfiredtrigger的線程。常規調度線程輪詢存儲的所有trigger，如果有需要觸發的trigger，即到達了下一次觸發的時間，則從任務執行線程池獲取一個空閒線程，執行與該trigger關聯的任務。 Misfire線程是掃描所有的trigger，查看是否有misfiredtrigger，如果有的話根據misfire的策略分別處理(fire now OR wait for the next fire)。
1.3 Quartz Job數據存儲
Quartz中的trigger和job需要存儲下來才能被使用。 Quartz中有兩種存儲方式：RAMJobStore,JobStoreSupport，其中RAMJobStore是將trigger和job存儲在內存中，而JobStoreSupport是基於jdbc將trigger和job存儲到數據庫中。 RAMJobStore的存取速度非常快，但是由於其在系統被停止後所有的數據都會丟失，所以在集群應用中，必須使用JobStoreSupport。
2、Quartz集群原理2.1 Quartz 集群架構
一個Quartz集群中的每個節點是一個獨立的Quartz應用，它又管理著其他的節點。這就意味著你必須對每個節點分別啟動或停止。 Quartz集群中，獨立的Quartz節點並不與另一其的節點或是管理節點通信，而是通過相同的數據庫表來感知到另一Quartz應用的，如圖2.1所示。
圖2.1 Quartz集群架構
2.2 Quartz集群相關數據庫表
因為Quartz集群依賴於數據庫，所以必須首先創建Quartz數據庫表，Quartz發布包中包括了所有被支持的數據庫平台的SQL腳本。這些SQL腳本存放於<quartz_home>/docs/dbTables 目錄下。這裡採用的Quartz 1.8.4版本，總共12張表，不同版本，表個數可能不同。數據庫為mysql，用tables_mysql.sql創建數據庫表。全部表如圖2.2所示，對這些表的簡要介紹如圖2.3所示。
圖2.2 Quartz 1.8.4在mysql數據庫中生成的表
圖2.3 Quartz數據表簡介
2.2.1 調度器狀態表（QRTZ_SCHEDULER_STATE）
說明：集群中節點實例信息，Quartz定時讀取該表的信息判斷集群中每個實例的當前狀態。
instance_name：配置文件中org.quartz.scheduler.instanceId配置的名字，如果設置為AUTO,quartz會根據物理機名和當前時間產生一個名字。
last_checkin_time：上次檢入時間
checkin_interval：檢入間隔時間
2.2.2 觸發器與任務關聯表（qrtz_fired_triggers）
存儲與已觸發的Trigger相關的狀態信息，以及相聯Job的執行信息。
2.2.3 觸發器信息表（qrtz_triggers)
trigger_name：trigger的名字,該名字用戶自己可以隨意定制,無強行要求
trigger_group：trigger所屬組的名字,該名字用戶自己隨意定制,無強行要求
job_name：qrtz_job_details表job_name的外鍵
job_group：qrtz_job_details表job_group的外鍵
trigger_state：當前trigger狀態設置為ACQUIRED,如果設為WAITING,則job不會觸發
trigger_cron：觸發器類型,使用cron表達式
2.2.4 任務詳細信息表（qrtz_job_details）
說明：保存job詳細信息,該表需要用戶根據實際情況初始化
job_name：集群中job的名字,該名字用戶自己可以隨意定制,無強行要求。
job_group：集群中job的所屬組的名字,該名字用戶自己隨意定制,無強行要求。
job_class_name：集群中job實現類的完全包名,quartz就是根據這個路徑到classpath找到該job類的。
is_durable：是否持久化,把該屬性設置為1，quartz會把job持久化到數據庫中
job_data：一個blob字段，存放持久化job對象。
2.2.5權限信息表（qrtz_locks）
說明：tables_oracle.sql裡有相應的dml初始化，如圖2.4所示。
圖2.4 Quartz權限信息表中的初始化信息
2.3 Quartz Scheduler在集群中的啟動流程
Quartz Scheduler自身是察覺不到被集群的，只有配置給Scheduler的JDBC JobStore才知道。當Quartz Scheduler啟動時，它調用JobStore的schedulerStarted()方法，它告訴JobStore Scheduler已經啟動了。 schedulerStarted() 方法是在JobStoreSupport類中實現的。 JobStoreSupport類會根據quartz.properties文件中的設置來確定Scheduler實例是否參與到集群中。假如配置了集群，一個新的ClusterManager類的實例就被創建、初始化並啟動。 ClusterManager是在JobStoreSupport類中的一個內嵌類，繼承了java.lang.Thread，它會定期運行，並對Scheduler實例執行檢入的功能。 Scheduler也要查看是否有任何一個別的集群節點失敗了。檢入操作執行週期在quartz.properties中配置。
2.4 偵測失敗的Scheduler節點
當一個Scheduler實例執行檢入時，它會查看是否有其他的Scheduler實例在到達他們所預期的時間還未檢入。這是通過檢查SCHEDULER_STATE表中Scheduler記錄在LAST_CHEDK_TIME列的值是否早於org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval來確定的。如果一個或多個節點到了預定時間還沒有檢入，那麼運行中的Scheduler就假定它(們) 失敗了。
2.5 從故障實例中恢復Job
當一個Sheduler實例在執行某個Job時失敗了，有可能由另一正常工作的Scheduler實例接過這個Job重新運行。要實現這種行為，配置給JobDetail對象的Job可恢復屬性必須設置為true（job.setRequestsRecovery(true)）。如果可恢復屬性被設置為false(默認為false)，當某個Scheduler在運行該job失敗時，它將不會重新運行；而是由另一個Scheduler實例在下一次觸發時間觸發。 Scheduler實例出現故障後多快能被偵測到取決於每個Scheduler的檢入間隔（即2.3中提到的org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval）。
3、Quartz集群實例(Quartz+Spring)
3.1 Spring不兼容Quartz問題
Spring從2.0.2開始便不再支持Quartz。具體表現在Quartz+Spring把Quartz的Task實例化進入數據庫時，會產生：Serializable的錯誤：
<bean id="jobtask"> <property name="targetObject"> <ref bean="quartzJob"/> </property> <property name="targetMethod"> <value>execute</value> </property></bean>
這個MethodInvokingJobDetailFactoryBean類中的methodInvoking方法，是不支持序列化的，因此在把QUARTZ的TASK序列化進入數據庫時就會拋錯。
首先解決MethodInvokingJobDetailFactoryBean的問題，在不修改Spring源碼的情況下，可以避免使用這個類，直接調用JobDetail。但是使用JobDetail實現，需要自己實現MothodInvoking的邏輯，可以使用JobDetail的jobClass和JobDataAsMap屬性來自定義一個Factory(Manager)來實現同樣的目的。例如，本示例中新建了一個MyDetailQuartzJobBean來實現這個功能。
3.2 MyDetailQuartzJobBean.java文件
package org.lxh.mvc.jobbean;import java.lang.reflect.Method;import org.apache.commons.logging.Log;import org.apache.commons.logging.LogFactory;import org.quartz.JobExecutionContext;import org.quartz.JobExecutionException;import org.springframework.context.ApplicationContext;import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean;public class MyDetailQuartzJobBean extends QuartzJobBean { protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass()); private String targetObject; private String targetMethod; private ApplicationContext ctx; protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { try { logger.info("execute [" + targetObject + "] at once>>>>>>"); Object otargetObject = ctx.getBean(targetObject); Method m = null; try { m = otargetObject.getClass().getMethod(targetMethod, new Class[] {}); m.invoke(otargetObject, new Object[] {}); } catch (SecurityException e) { logger.error(e); } catch (NoSuchMethodException e) { logger.error(e); } } catch (Exception e) { throw new JobExecutionException(e); } } public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext){ this.ctx=applicationContext; } public void setTargetObject(String targetObject) { this.targetObject = targetObject; } public void setTargetMethod(String targetMethod) { this.targetMethod = targetMethod; }}3.3真正的Job實現類
在Test類中，只是簡單實現了打印系統當前時間的功能。
package org.lxh.mvc.job;import java.io.Serializable;import java.util.Date;import org.apache.commons.logging.Log;import org.apache.commons.logging.LogFactory;public class Test implements Serializable{ private Log logger = LogFactory.getLog(Test.class); private static final long serialVersionUID = -2073310586499744415L; public void execute () { Date date=new Date(); System.out.println(date.toLocaleString()); }}3.4 配置quartz.xml文件
<bean id="Test" scope="prototype"> </bean> <bean id="TestjobTask"> <property name="jobClass"><value>org.lxh.mvc.jobbean.MyDetailQuartzJobBean</value> </property> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="targetObject" value="Test" /> <entry key="targetMethod" value="execute" /> </map> </property> </bean> <bean name="TestTrigger"> <property name="jobDetail" ref="TestjobTask" /> <property name="cronExpression" value="0/1 * * * * ?" /> </bean> <bean id="quartzScheduler"> <property name="configLocation" value="classpath:quartz.properties"/> <property name="triggers"> <list> <ref bean="TestTrigger" /> </list> </property> <property name="applicationContextSchedulerContextKey" value="applicationContext" /> </bean>
3.5 測試
ServerA、ServerB的代碼、配置完全一樣，先啟動ServerA，後啟動ServerB，當Server關斷之後，ServerB會監測到其關閉，並將ServerA上正在執行的Job接管，繼續執行。
4、Quartz集群實例（單獨Quartz）
儘管我們已經實現了Spring+Quartz的集群配置，但是因為Spring與Quartz之間的兼容問題還是不建議使用該方式。在本小節中，我們實現了單獨用Quartz配置的集群，相對Spring+Quartz的方式來說，簡單、穩定。
4.1 工程結構
我們採用單獨使用Quartz來實現其集群功能，代碼結構及所需的第三方jar包如圖3.1所示。其中，Mysql版本：5.1.52，Mysql驅動版本：mysql-connector-java-5.1.5-bin.jar（針對於5.1.52，建議採用該版本驅動，因為Quartz存在BUG使得其與某些Mysql驅動結合時不能正常運行）。
圖4.1 Quartz集群工程結構及所需第三方jar包
其中quartz.properties為Quartz配置文件，放在src目錄下，若無該文件，Quartz將自動加載jar包中的quartz.properties文件；SimpleRecoveryJob.java、SimpleRecoveryStatefulJob.java為兩個Job；ClusterExample.java中編寫了調度信息、觸發機制及相應的測試main函數。
4.2 配置文件quartz.properties
默認文件名稱quartz.properties，通過設置"org.quartz.jobStore.isClustered"屬性為"true"來激活集群特性。在集群中的每一個實例都必須有一個唯一的"instance id" ("org.quartz.scheduler.instanceId" 屬性), 但是應該有相同的"scheduler instance name" ("org.quartz.scheduler.instanceName")，也就是說集群中的每一個實例都必須使用相同的quartz.properties 配置文件。除了以下幾種例外，配置文件的內容其他都必須相同：
a.線程池大小。
b.不同的"org.quartz.scheduler.instanceId"屬性值（通過設定為"AUTO"即可）。
#============================================================== #Configure Main Scheduler Properties #============================================================== org.quartz.scheduler.instanceName = quartzSchedulerorg.quartz.scheduler.instanceId = AUTO#============================================================== #Configure JobStore #============================================================== org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTXorg.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegateorg.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_org.quartz.jobStore.isClustered = trueorg.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval = 10000 org.quartz.jobStore.dataSource = myDS #============================================================== #Configure DataSource #============================================================== org.quartz.dataSource.myDS.driver = com.mysql.jdbc.Driverorg.quartz.dataSource.myDS.URL = jdbc:mysql://192.168.31.18:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8org.quartz.dataSource.myDS.user = rootorg.quartz.dataSource.myDS.password = 123456org.quartz.dataSource.myDS.maxConnections = 30#============================================================== #Configure ThreadPool #============================================================== org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPoolorg.quartz.threadPool.threadCount = 5org.quartz.threadPool.threadPriority = 5org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = true
4.3 ClusterExample.java文件
package cluster;import java.util.Date;import org.quartz.JobDetail;import org.quartz.Scheduler;import org.quartz.SchedulerFactory;import org.quartz.SimpleTrigger;import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;public class ClusterExample { public void cleanUp(Scheduler inScheduler) throws Exception { System.out.println("***** Deleting existing jobs/triggers *****"); // unschedule jobs String[] groups = inScheduler.getTriggerGroupNames(); for (int i = 0; i < groups.length; i++) { String[] names = inScheduler.getTriggerNames(groups[i]); for (int j = 0; j < names.length; j++) { inScheduler.unscheduleJob(names[j], groups[i]); } } // delete jobs groups = inScheduler.getJobGroupNames(); for (int i = 0; i < groups.length; i++) { String[] names = inScheduler.getJobNames(groups[i]); for (int j = 0; j < names.length; j++) { inScheduler.deleteJob(names[j], groups[i]); } } } public void run(boolean inClearJobs, boolean inScheduleJobs) throws Exception { // First we must get a reference to a scheduler SchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory(); Scheduler sched = sf.getScheduler(); if (inClearJobs) { cleanUp(sched); } System.out.println("------- Initialization Complete -----------"); if (inScheduleJobs) { System.out.println("------- Scheduling Jobs ------------------"); String schedId = sched.getSchedulerInstanceId(); int count = 1; JobDetail job = new JobDetail("job_" + count, schedId, SimpleRecoveryJob.class); // ask scheduler to re-execute this job if it was in progress when // the scheduler went down... job.setRequestsRecovery(true); SimpleTrigger trigger = new SimpleTrigger("triger_" + count, schedId, 200, 1000L); trigger.setStartTime(new Date(System.currentTimeMillis() + 1000L)); System.out.println(job.getFullName() + " will run at: " + trigger.getNextFireTime() + " and repeat: " + trigger.getRepeatCount() + " times, every " + trigger.getRepeatInterval() / 1000 + " seconds"); sched.scheduleJob(job, trigger); count++; job = new JobDetail("job_" + count, schedId, SimpleRecoveryStatefulJob.class); // ask scheduler to re-execute this job if it was in progress when // the scheduler went down... job.setRequestsRecovery(false); trigger = new SimpleTrigger("trig_" + count, schedId, 100, 2000L); trigger.setStartTime(new Date(System.currentTimeMillis() + 2000L)); System.out.println(job.getFullName() + " will run at: " + trigger.getNextFireTime() + " and repeat: " + trigger.getRepeatCount() + " times, every " + trigger.getRepeatInterval() / 1000 + " seconds"); sched.scheduleJob(job, trigger); } // jobs don't start firing until start() has been called... System.out.println("------- Starting Scheduler ---------------"); sched.start(); System.out.println("------- Started Scheduler ----------------"); System.out.println("------- Waiting for one hour... ----------"); try { Thread.sleep(3600L * 1000L); } catch (Exception e) { } System.out.println("------- Shutting Down --------------------"); sched.shutdown(); System.out.println("------- Shutdown Complete ----------------"); } public static void main(String[] args) throws Exception { boolean clearJobs = true; boolean scheduleJobs = true; for (int i = 0; i < args.length; i++) { if (args[i].equalsIgnoreCase("clearJobs")) { clearJobs = true; } else if (args[i].equalsIgnoreCase("dontScheduleJobs")) { scheduleJobs = false; } } ClusterExample example = new ClusterExample(); example.run(clearJobs, scheduleJobs); }}4.4 SimpleRecoveryJob.java
package cluster;import java.io.Serializable;import java.util.Date;import org.apache.commons.logging.Log;import org.apache.commons.logging.LogFactory;import org.quartz.Job;import org.quartz.JobExecutionContext;import org.quartz.JobExecutionException;//如果有想反复執行的動作，作業，任務就把相關的代碼寫在execute這個方法裡，前提：實現Job這個接口//至於SimpleJob這個類什麼時候實例化，execute這個方法何時被調用，我們不用關注，交給Quartzpublic class SimpleRecoveryJob implements Job, Serializable { private static Log _log = LogFactory.getLog(SimpleRecoveryJob.class); public SimpleRecoveryJob() { } public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { //這個作業只是簡單的打印出作業名字和此作業運行的時間String jobName = context.getJobDetail().getFullName(); System.out.println("JOB 1111111111111111111 SimpleRecoveryJob says: " + jobName + " executing at " + new Date()); }}4.5 運行結果
Server A與Server B中的配置和代碼完全一樣。運行方法：運行任意主機上的ClusterExample.java，將任務加入調度，觀察運行結果：
運行ServerA，結果如圖4.2所示。
圖4.2 ServerA運行結果1
開啟ServerB後，ServerA與ServerB的輸出如圖4.3、4.4所示。
圖4.3 ServerA運行結果2
圖4.4 ServerB運行結果1
從圖4.3、4.4可以看出，ServerB開啟後，系統自動實現了負責均衡，ServerB接手Job1。關斷ServerA後，ServerB的運行結果如圖4.5所示。
圖4.5 ServerB運行結果2
從圖4.5中可以看出，ServerB可以檢測出ServerA丟失，將其負責的任務Job2接手，並將ServerA丟失到Server檢測出這段異常時間中需要執行的Job2重新執行了。
5、注意事項
5.1 時間同步問題
Quartz實際並不關心你是在相同還是不同的機器上運行節點。當集群放置在不同的機器上時，稱之為水平集群。節點跑在同一台機器上時，稱之為垂直集群。對於垂直集群，存在著單點故障的問題。這對高可用性的應用來說是無法接受的，因為一旦機器崩潰了，所有的節點也就被終止了。對於水平集群，存在著時間同步問題。
節點用時間戳來通知其他實例它自己的最後檢入時間。假如節點的時鐘被設置為將來的時間，那麼運行中的Scheduler將再也意識不到那個結點已經宕掉了。另一方面，如果某個節點的時鐘被設置為過去的時間，也許另一節點就會認定那個節點已宕掉並試圖接過它的Job重運行。最簡單的同步計算機時鐘的方式是使用某一個Internet時間服務器(Internet Time Server ITS)。
5.2 節點爭搶Job問題
因為Quartz使用了一個隨機的負載均衡算法， Job以隨機的方式由不同的實例執行。 Quartz官網上提到當前，還不存在一個方法來指派(釘住) 一個Job 到集群中特定的節點。
5.3 從集群獲取Job列表問題
當前，如果不直接進到數據庫查詢的話，還沒有一個簡單的方式來得到集群中所有正在執行的Job列表。請求一個Scheduler實例，將只能得到在那個實例上正運行Job的列表。 Quartz官網建議可以通過寫一些訪問數據庫JDBC代碼來從相應的表中獲取全部的Job信息。
總結
以上就是這篇文章的全部內容了，希望本文的內容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對武林網的支持。