前言 前几篇介绍了单体架构的定时任务解决方式，但是现代软件架构由于业务复杂度高，业务的耦合性太强，已经由单体架构拆分成了分布式架构。因此，定时任务的架构也随之修改。而Quartz是分布式定时任务解决方案中使用简单，结构清晰，且不依赖第三方分布式调度中间件的。上车，mars酱带你车里细说~ 角色介绍 Quartz入门使用的角色不多，三个角色足够，分别是： Scheduler：调度器。用来负责任务的调度； Job：任务。这是一个接口，业务代码继承Job接口并实现它的execute方法，是业务执行的主体部分； Trigger： 触发器。也是个接口，有两个触发器比较关键，一个是SimpleTrigger，另一个是CronTrigger。前者支持简单的定时，比如：按时、按秒等；后者直接支持cron表达式。下面我们从官方的源代码入手，看看Quartz如何做到分布式的。 官方例子 官方源代码down下来之后，有个examples文件夹： example1是入门级中最简单的。就两个java文件，一个HelloJob： 另一个SimpleExample： 整个SimpleExample只有五个步骤： 创建Scheduler，这是一个调度器，例子中使用调度器工厂来创建一个调度器；创建一个Job。实际上Job就是那个HelloJob，但是这里把HelloJob丢给了JobDetail对象，Job接口本身只有一个execute函数，没有其他的属性了，如果需要附加其他属性，JobDetail就支持，比如我们需要往Job中传递参数，JobDetail中提供了一个JobDataMap。当Job在运行的时候，execute函数里面的就能获取到JobDetail对象，并将设置的数据传递给Job接口的实现；创建一个Trigger。Trigger对象主责是任务的执行时间，比如官方例子中的startAt函数，就指定了具体的运行时间，还有startNow（立即执行）；用scheduler绑定Job和Trigger；执行scheduler。 Quartz的使用是不是简单又清晰？Job是任务，单一职责，不做任何其他事情。Trigger负责执行的频率等等属性。Scheduler负责按照Trigger的规则去执行Job的内容。各自部分的功能符合单一原则。 但是，到这里都不是分布式的方式，依然是单体架构的。那么，Quartz如何做到分布式的呢？ Quartz如何分布式？ Quartz的分布式实现方式并不依赖其他分布式协调管理中间件完成，而是使用数据锁来实现。使用数据做协调管理中间件的唯一的前提是：需要把集群的每台机器时间校对一致。 Quartz数据库核心表如下： 表名功能描述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_JOB_LISTENERS存储有关已配置的JobListener的信息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_TRIGGERSTrigger作为Blob类型存储QRTZ_TRIGGER_LISTENERS存储已配置的TriggerListener的信息QRTZ_TRIGGERS存储已配置的Trigger的信息 字体加粗的QRTZ_LOCKS表是一个悲观锁的存储实现，Quartz认为每条记录都可能会产生并发冲突。以上表的SQL可以在quartz目录中找到： 找到自己喜欢的数据库品牌，并创建好表即可。 跟着官方例子看源码 我们从Hello的execute方法开始，反着找，继续看看分布式的方式如何实现。为什么反着找呢？因为这里是我们业务实现的主体内容，Quartz框架最终必须要调用到这个execute的具体实现的。我们找到调用execute的地方有很多处： 从类名来分析，DirectoryScanJob看着是目录扫描任务，FileScanJob直译是文件扫描任务，SendMailJob是发送邮件任务，最后只剩那个JobRunShell，毕竟翻译过来叫“任务运行の核心”啊。进入JobRunShell，找到调用execute函数的部分，execute函数被包裹在一个一百三十多行长又长的run函数中： 可以看到run中间的execute被夹在一个begin函数和comlete函数中，而begin和complete的实现是一个基于JTA事务的JTAJobRunShell的实现来完成的。JobRunShell是一个Runnable接口的实现，那么刚刚的run方法，必定在某处启用了线程(池)的start方法。 mars酱继续跟踪查找源代码，在QuartzSchedulerThread中的run函数中，找到JobRunShell的调用部分： QuartzSchedulerThread的run函数就是核心处理流程了，qsRsrcs.getThreadPool().runInThread(shell)内部就根据具体的SimpleThreadPool或者ZeroSizeThreadPool来执行run函数，while循环基本就是不停的在轮询不断的去拿trigger，然后判断trigger的时间是不是到了，再按照时间trigger的时间规则执行Job，最后再标记为完成、释放trigger。 Trigger的处理 上面的逻辑都是通过qsRsrcs.getJobStore()得到的对象去处理Trigger的，返回对象是JobStore。任意查看qsRsrcs.getJobStore()调用的函数，比如：releaseAcquiredTriggerJobStore，它的实现有两个是比较重要的：一个是RAMJobStore，一个是JobStoreSupport。前者是RAM作为存储介质，作者还特意写上了这样一段注释： This class implements a JobStore that utilizes RAM as its storage device. As you should know, the ramification of this is that access is extrememly fast, but the data is completely volatile - therefore this JobStore should not be used if true persistence between program shutdowns is required. 这段英文的央视翻译： 这个类实现了一个使用RAM作为存储设备的JobStore。 您应该知道，这样做的后果是访问速度非常快，但是数据是完全不稳定的——因此，如果需要在程序关闭之间实现真正的持久性，则不应该使用这个JobStore。 而且内存存储也无法分布式处理吧？所以，mars酱选择了观看JobStoreSupport： 从import可以知道，这个玩意是连接了数据库的，所以呢，acquireNextTriggers、triggersFired、releaseAcquiredTrigger这些方法负责具体trigger的相关操作，都最终会执行到JobStoreSupport的第3844行的executeInNonManagedTXLock函数： 整体的过程简要说明就是：获取数据库连接，给需要执行的trigger加锁，处理完之后再释放锁。 结合起来 结合前面的流程来看，一个调度器在执行前如果涉及到分布式的情况，流程如下： 首先要获取QUARTZ_LOCKS表中对应的锁（在executeInNonManagedTXLock函数的getLockHandler().obtainLock(conn, lockName)中）；获取锁后执行QuartzSchedulerThread中的JobRunShell，完成任务的执行；最后QuartzSchedulerThread中调用triggeredJobComplete函数，锁被释放，在executeInNonManagedTXLock函数的releaseLock(lockName, transOwner)中执行； 集群中的每一个调度器实例都遵循这样的操作流程。 总结 Quartz 是一款用于分布式系统的高性能调度框架，它采用了数据库作为分布式锁机制来保证同一时刻只有一个 Scheduler 实例访问数据库中的 Trigger。 在 Quartz 中，调度器线程会争抢访问数据库中的 Trigger，以确保在同一时刻只有一个调度器线程执行某个 Trigger 的操作。如果有多个调度器线程同时尝试访问同一个 Trigger，它们会相互等待对方释放锁。当一个调度器线程获得了锁，它就可以访问数据库并执行相应的操作。 另外，Quartz 还采用了悲观锁的策略来避免死锁的发生。当一个调度器线程尝试获取锁时，如果锁已经被其他线程占用，那么这个线程会等待，直到有线程释放了锁。如果在等待过程中没有其他线程释放锁，那么这个线程就会一直等待下去，直到调度器重新分配了锁。 总之，Quartz 的分布式调度原理是通过数据库锁和悲观锁来实现的，以保证同一时刻只有一个调度器线程访问数据库中的 Trigger，从而提高系统的性能和可靠性。 以上就是一分钟掌握Java Quartz定时任务的详细内容，更多关于Java Quartz定时任务的资料请关注脚本之家其它相关文章！