Java 定时任务技术趋势
作者：黄晓萌（学仁）
定时任务是每个业务常见的需求，比如每分钟扫描超时支付的订单，每小时清理一次数据库历史数据，每天统计前一天的数据并生成报表等等。
Java 中自带的解决方案
Cloud Native
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); }
}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); }
}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;
@Component@EnableSchedulingpublic 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"); }
}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。
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。
使用 DB 或者 Zookeeper 抢锁的架构差不多，原理如下：
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@EnableSchedulingpublic 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 }
}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。
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：
示例代码如下：
@Component@EnableSchedulingpublic 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 }
}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。
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。
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：
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 |+-----------------+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。
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。
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：
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: "实现任务接口如下：
@Componentpublic 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()); }
}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。
遗憾的是，ElasticJob 暂不支持动态创建任务。
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：
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。
@Componentpublic class SampleXxlJob { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
/** * 1、简单任务示例（Bean模式） */ @XxlJob("demoJobHandler") public ReturnT<String> 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<String> 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; }}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。
XXL-JOB 的历史记录、运行报表和调度日志，都是基于数据库实现的：
由此可以看出，XXL-JOB 所有功能都依赖数据库，且调度中心不支持分布式架构，在任务量和调度量比较大的情况下，会有性能瓶颈。不过如果对任务量级、高可用、监控报警、可视化等没有过高要求的话，XXL-JOB 基本可以满足定时任务的需求。
企业级解决方案
Cloud Native
开源软件只能提供基础的调度能力，在监管控上的能力一般都比较弱。比如日志服务，业界往往使用 ELK 解决方案；短信报警，需要有短信平台；监控大盘，现在主流的解决方案是 Prometheus；等等。企业想要有这些能力，不但需要额外的开发成本，还需要昂贵的资源成本。
另外使用开源软件也伴随着稳定性的风险，就是出了问题没人能处理，想要反馈到社区等社区处理，这个链路太长了，早就产生故障了。
阿里云任务调度 SchedulerX[4] 是阿里巴巴自研的基于 Akka 架构的一站式任务调度平台，兼容开源 XXL-JOB、ElasticJob、Quartz（规划中），支持 Cron 定时、一次性任务、任务编排、分布式跑批，具有高可用、可视化、可运维、低延时等能力，自带企业级监控大盘、日志服务、短信报警等服务。
安全防护
多层次安全防护：支持 HTTPS 和 VPC 访问，同时还有阿里云的多层安全防护，防止恶意攻击。
多租户隔离机制：支持多地域、命名空间和应用级别的隔离。
权限管控：支持控制台读写的权限管理，客户端接入的鉴权。
企业级高可用
SchedulerX2.0 采用高可用架构，任务多备份机制，经历阿里集团多年双十一、容灾演练，可以做到任意一个机房挂了，任务调度都不会收到影响。
商业级报警运维
报警：支持邮件、钉钉、短信、电话，（其他报警方式在规划中）。支持任务失败、超时、无可用机器报警。报警内容可以直接看出任务失败的原因，以钉钉机器人为例。
运维操作：原地重跑、重刷数据、标记成功、查看堆栈、停止任务、指定机器等。
丰富的可视化
schedulerx 拥有丰富的可视化能力，比如：
用户大盘
查看任务历史执行记录
查看任务运行日志
查看任务运行堆栈
查看任务操作记录
兼容开源
Schedulerx 兼容开源 XXL-JOB、ElasticJob、Quartz（规划中），业务不需要改一行代码，即可以将任务托管在 SchedulerX 调度平台，享有企业级可视化和报警的能力。
Spring 原生
SchedulerX 支持通过控制台和 API 动态创建任务，也支持 Spring 声明式任务定义，一份任务配置可以拿到任何环境一键启动，配置如下：
spring: schedulerx2: endpoint: acm.aliyun.com #请填写不同regin的endpoint namespace: 433d8b23-06e9-xxxx-xxxx-90d4d1b9a4af #region内全局唯一，建议使用UUID生成 namespaceName: 学仁测试 appName: myTest groupId: myTest.group #同一个命名空间下需要唯一 appKey: myTest123@alibaba #应用的key，不要太简单，注意保管好 regionId: public #填写对应的regionId aliyunAccessKey: xxxxxxx #阿里云账号的ak aliyunSecretKey: xxxxxxx #阿里云账号的sk alarmChannel: sms,ding #报警通道：短信和钉钉 jobs: simpleJob: jobModel: standalone className: com.aliyun.schedulerx.example.processor.SimpleJob cron: 0/30 * * * * ? # cron表达式 jobParameter: hello overwrite: true shardingJob: jobModel: sharding className: ccom.aliyun.schedulerx.example.processor.ShardingJob oneTime: 2022-06-02 12:00:00 # 一次性任务表达式 jobParameter: 0=Beijing,1=Shanghai,2=Guangzhou overwrite: true broadcastJob: # 不填写cron和oneTime，表示api任务 jobModel: broadcast className: com.aliyun.schedulerx.example.processor.BroadcastJob jobParameter: hello overwrite: true mapReduceJob: jobModel: mapreduce className: com.aliyun.schedulerx.example.processor.MapReduceJob cron: 0 * * * * ? jobParameter: 100 overwrite: true alarmUsers: #报警联系人 user1: userName: 张三 userPhone: 12345678900 user2: userName: 李四 ding: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxxxx分布式跑批
SchedulerX 提供了丰富的分布式模型，可以处理各种各样的分布式业务场景。包括单机、广播、分片、MapReduce[5] 等，架构如下：
SchedulerX 的 MapReduce 模型，简单几行代码，就可以将海量任务分布式到多台机器跑批，相对于大数据跑批来说，具有速度快、数据安全、成本低、简单易学等特点。
任务编排
SchedulerX 通过工作流进行任务编排，并且提供了一个可视化的界面，操作简单，拖拖拽拽即可配置一个工作流。详细的任务状态图能一目了然看到下游任务为什么没跑，方便定位问题。
可抢占的任务优先级队列
常见场景是夜间离线报表业务，比如很多报表任务是晚上 1、2 点开始跑，要控制应用最大并发的任务数量（否则业务扛不住），达到并发上限的任务会在队列中等待。同时要求早上 9 点前必须把 KPI 报表跑出来，可以设置 KPI 任务高优先级，会抢占低优先级任务优先调度。
SchedulerX 支持可抢占的任务优先级队列，可以在控制台动态配置：
Kubernetes 应用可以接入 SchedulerX 吗？
——可以的，无论是物理机、容器、还是 Kubernetes pod，都可以接入 SchedulerX。
我的应用不在阿里云上，可否使用 SchedulerX？
——可以的，任何云平台或者本地机器，只要能访问公网，都可以接入 SchedulerX。
相关链接
Cloud Native
[1] Quartz
http://www.quartz-scheduler.org/
[2] ElasticJob
https://github.com/apache/shardingsphere-elasticjob
[3] XXL-JOB
https://github.com/xuxueli/xxl-job
[4] 阿里云任务调度 SchedulerX
https://www.aliyun.com/aliware/schedulerx
[5] SchedulerX 轻量级 MapReduce 跑批模型
https://developer.aliyun.com/article/706820
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