quartz是一个用java实现的开源任务调度框架,可以用来创建简单或者复杂的任务调度,并且可以提供许多企业级的功能,比如JTA以及集群等,是当今比较流行的JAVA任务调度框架。
Quartz是一个任务调度框架,当遇到以下问题时:
那么总结起来就是,在一个有规律的时间点做一些事情,并且这个规律可以非常复杂,复杂到了需要一个框架来帮助我们。Quartz的出现就是为了解决这个问题,定义一个触发条件,那么其负责到了特定的时间点,触发相应的job干活。
Quartz核心要素有Scheduler、Trigger、Job、JobDetail,其中trigger和job、jobDetail为元数据,而Scheduler为实际进行调度的控制器。
Trigger用于定义调度任务的时间规则,在Quartz中主要有四种类型的Trigger:SimpleTrigger、CronTrigger、DataIntervalTrigger和NthIncludedTrigger。
Quartz将任务分为Job、JobDetail两部分,其中Job用来定义任务的执行逻辑,而JobDetail用来描述Job的定义(例如Job接口的实现类以及其他相关的静态信息)。对Quartz而言,主要有两种类型的Job,StateLessJob、StateFulJob
实际执行调度逻辑的控制器,Quartz提供了DirectSchedulerFactory和StdSchedulerFactory等工厂类,用于支持Scheduler相关对象的产生。
在Quartz中,有两类线程,也即执行线程和调度线程,其中执行任务的线程通常用一个线程池维护。线程间关系如图1-2所示。
在quartz中,Scheduler调度线程主要有两个:regular Scheduler Thread(执行常规调度)和Misfire Scheduler Thread(执行错失的任务)。其中Regular Thread 轮询Trigger,如果有将要触发的Trigger,则从任务线程池中获取一个空闲线程,然后执行与改Trigger关联的job;Misfire Thraed则是扫描所有的trigger,查看是否有错失的,如果有的话,根据一定的策略进行处理。
Quartz中的trigger和job需要存储下来才能被使用。Quartz中有两种存储方式:RAMJobStore,JobStoreSupport,其中RAMJobStore是将trigger和job存储在内存中,而JobStoreSupport是基于jdbc将trigger和job存储到数据库中。RAMJobStore的存取速度非常快,但是由于其在系统被停止后所有的数据都会丢失,所以在集群应用中,必须使用JobStoreSupport。其中表结构如表1-1所示。
Table name | Description |
---|---|
QRTZ_CALENDARS | 存储Quartz的Calendar信息 |
QRTZ_CRON_TRIGGERS | 存储CronTrigger,包括Cron表达式和时区信息 |
QRTZ_FIRED_TRIGGERS | 存储与已触发的Trigger相关的状态信息,以及相联Job的执行信息 |
QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS | 存储已暂停的Trigger组的信息 |
QRTZ_SCHEDULER_STATE | 存储少量的有关Scheduler的状态信息,和别的Scheduler实例 |
QRTZ_LOCKS | 存储程序的悲观锁的信息 |
QRTZ_JOB_DETAILS | 存储每一个已配置的Job的详细信息 |
QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS | 存储简单的Trigger,包括重复次数、间隔、以及已触的次数 |
QRTZ_BLOG_TRIGGERS | Trigger作为Blob类型存储 |
QRTZ_TRIGGERS | 存储已配置的Trigger的信息 |
QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS |
一个Quartz集群中的每个节点是一个独立的Quartz应用,它又管理着其他的节点。这就意味着你必须对每个节点分别启动或停止。Quartz集群中,独立的Quartz节点并不与另一其的节点或是管理节点通信,而是通过相同的数据库表来感知到另一Quartz应用的,如图1-3所示。
若quartz是配置在spring中,当服务器启动时,就会装载相关的bean。SchedulerFactoryBean实现了InitializingBean接口,因此在初始化bean的时候,会执行afterPropertiesSet方法,该方法将会调用SchedulerFactory(DirectSchedulerFactory 或者 StdSchedulerFactory,通常用StdSchedulerFactory)创建Scheduler。SchedulerFactory在创建quartzScheduler的过程中,将会读取配置参数,初始化各个组件,关键组件如下:
ThreadPool:一般是使用SimpleThreadPool,SimpleThreadPool创建了一定数量的WorkerThread实例来使得Job能够在线程中进行处理。WorkerThread是定义在SimpleThreadPool类中的内部类,它实质上就是一个线程。在SimpleThreadPool中有三个list:workers-存放池中所有的线程引用,availWorkers-存放所有空闲的线程,busyWorkers-存放所有工作中的线程; 线程池的配置参数如下所示:
org.quartz.threadPool.class=org.quartz.simpl.SimpleThreadPool org.quartz.threadPool.threadCount=3 org.quartz.threadPool.threadPriority=5
JobStore:分为存储在内存的RAMJobStore和存储在数据库的JobStoreSupport(包括JobStoreTX和JobStoreCMT两种实现,JobStoreCMT是依赖于容器来进行事务的管理,而JobStoreTX是自己管理事务),若要使用集群要使用JobStoreSupport的方式;
QuartzSchedulerThread:用来进行任务调度的线程,在初始化的时候paused=true,halted=false,虽然线程开始运行了,但是paused=true,线程会一直等待,直到start方法将paused置为false;
另外,SchedulerFactoryBean还实现了SmartLifeCycle接口,因此初始化完成后,会执行start()方法,该方法将主要会执行以下的几个动作:
Quartz的整个启动流程如图1-4所示。
QuartzSchedulerThread线程是实际执行任务调度的线程,其中主要代码如下。
while (!halted.get()) { int availThreadCount = qsRsrcs.getThreadPool().blockForAvailableThreads(); triggers = qsRsrcs.getJobStore().acquireNextTriggers(now + idleWaitTime, Math.min(availThreadCount, qsRsrcs.getMaxBatchSize()), qsRsrcs.getBatchTimeWindow()); long triggerTime = triggers.get(0).getNextFireTime().getTime(); long timeUntilTrigger = triggerTime - now; while (timeUntilTrigger > 2) { now = System.currentTimeMillis(); timeUntilTrigger = triggerTime - now; } List<TriggerFiredResult> bndle = qsRsrcs.getJobStore().triggersFired(triggers); for (int i = 0; i < res.size(); i++) { JobRunShell shell = qsRsrcs.getJobRunShellFactory().createJobRunShell(bndle); shell.initialize(qs); qsRsrcs.getThreadPool().runInThread(shell); } } 复制代码
调度线程的执行流程如图1-5所示。
调度过程中Trigger状态变化如图1-6所示。
下面这些原因可能造成 misfired job:
执行流程:
misfireHandler线程执行流程如图1-7所示:
初始化:
failedInstance=failed+self+firedTrigger表中的schedulerName在scheduler_state表中找不到的(孤儿)
线程执行:
每个服务器会定时(org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval这个时间)更新SCHEDULER_STATE表的LAST_CHECKIN_TIME,若这个字段远远超出了该更新的时间,则认为该服务器实例挂了;
注意:每个服务器实例有唯一的id,若配置为AUTO,则为hostname+current_time
线程执行的具体流程:
clusterManager线程执行时序图如图1-8所示:
Quartz实际并不关心你是在相同还是不同的机器上运行节点。当集群放置在不同的机器上时,称之为水平集群。节点跑在同一台机器上时,称之为垂直集群。对于垂直集群,存在着单点故障的问题。这对高可用性的应用来说是无法接受的,因为一旦机器崩溃了,所有的节点也就被终止了。对于水平集群,存在着时间同步问题。
节点用时间戳来通知其他实例它自己的最后检入时间。假如节点的时钟被设置为将来的时间,那么运行中的Scheduler将再也意识不到那个结点已经宕掉了。另一方面,如果某个节点的时钟被设置为过去的时间,也许另一节点就会认定那个节点已宕掉并试图接过它的Job重运行。最简单的同步计算机时钟的方式是使用某一个Internet时间服务器(Internet Time Server ITS)。
因为Quartz使用了一个随机的负载均衡算法,Job以随机的方式由不同的实例执行。Quartz官网上提到当前,还不存在一个方法来指派(钉住) 一个 Job 到集群中特定的节点。
当前,如果不直接进到数据库查询的话,还没有一个简单的方式来得到集群中所有正在执行的Job列表。请求一个Scheduler实例,将只能得到在那个实例上正运行Job的列表。Quartz官网建议可以通过写一些访问数据库JDBC代码来从相应的表中获取全部的Job信息。