xxl 源码分析

目录:

调度中心端如何进行任务管理及调度

分布式调度平台XXL-JOB源码分析-执行器端

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调度中心端如何进行任务管理及调度

架构图:

 

xxl 上图是我们要进行源码分析的2.1版本的整体架构图。其分为两大块,调度中心和执行器,本文先分析调度中心,也就是xxl-job-admin这个包的代码。

在application.properties配置正确的数据库连接信息后,直接启动XxlJobAdminApplication即可。

配置类XxlJobAdminConfig,里面维护了一些调度中心端的配置数据。

XxlJobScheduler这个组件实现了InitializingBean接口,所以spring容器在初始化的时候会调用afterPropertiesSet方法,此方法如下:

第一步国际化相关。

第二步监控相关。

第三步失败重试相关。

第四步启动admin端服务,接收注册请求等。

第五步JobScheduleHelper调度器,死循环,在xxl_job_info表里取将要执行的任务,更新下次执行时间的,调用JobTriggerPoolHelper类,来给执行器发送调度任务的.

 

JobScheduleHelper

这个类就是死循环从xxl_job_info表中取出未来5秒内要执行的任务,进行调度分发。

启动了两个守护线程,先来看scheduleThread。

死循环内的代码如上图,首先利用for update语句进行获取任务的资格锁定,再去获取未来5秒内即将要执行的任务。

ringData是以0到59的整数为key,以jobId集合为value的Map集合。这个集合数据的处理逻辑,就在我们第二个守护线程ringThread中。

while (!ringThreadToStop) {
 2     try {
 3         // second data
 4         List<Integer> ringItemData = new ArrayList<>();
 5         int nowSecond = Calendar.getInstance().get(Calendar.SECOND);   // 避免处理耗时太长,跨过刻度,向前校验一个刻度;
 6         for (int i = 0; i < 2; i++) {
 7             List<Integer> tmpData = ringData.remove( (nowSecond+60-i)%60 );
 8             if (tmpData != null) {
 9                 ringItemData.addAll(tmpData);
10             }
11         }
12         // ring trigger
13         logger.debug(">>>>>>>>>>> xxl-job, time-ring beat : " + nowSecond + " = " + Arrays.asList(ringItemData) );
14         if (ringItemData!=null && ringItemData.size()>0) {
15             // do trigger
16             for (int jobId: ringItemData) {
17                 // do trigger
18                 JobTriggerPoolHelper.trigger(jobId, TriggerTypeEnum.CRON, -1, null, null);
19             }
20             // clear
21             ringItemData.clear();
22         }
23     } catch (Exception e) {
24         if (!ringThreadToStop) {
25             logger.error(">>>>>>>>>>> xxl-job, JobScheduleHelper#ringThread error:{}", e);
26         }
27     }
28     // next second, align second
29     try {
30         TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000 - System.currentTimeMillis()%1000);
31     } catch (InterruptedException e) {
32         if (!ringThreadToStop) {
33             logger.error(e.getMessage(), e);
34         }
35     }
36 }

复制代码

 

 

minTim属性,作用待明确

jobTimeoutCountMap属性,计数,key为jobId,value使用AtomicInteger计数。

helper静态变量指向自己本身,提供外部静态方法调用。

重要方法,向两种线程池其中之一提交调度任务,进行调度,引出XxlJobTrigger这个类,一路跟进去.

 

分布式调度平台XXL-JOB源码分析-执行器端

XxlJobExecutorApplication为我们执行器的启动项,其中有个XxlJobConfig的配置项,发现其中有个属性为adminAddresses,这个就是我们调度中心的地址。

XxlJobSpringExecutor

 

声明了init方法为start,点进来,

它又实现了ApplicationContextAware接口,用来保存spring的上下文信息。

它还有个父类XxlJobExecutor,暂时未找到其他子类。

程序开始执行start方法:

第一步,调用了本类的私有方法,这个方法就是把JobHandler的实现类取出来,再调用registJobHandler(name, handler)进行注册。

1.日志处理器初始化

2.向adminBizList字段中放入XxlRpcReferenceBean返回的代理类,作用之后会单独开一篇注册心跳的文章说明。

3.任务日志清除

4.任务结果回调处理线程

5.启动另一个执行器的执行线程XxlRpcProviderFactory这个类是XXl其他的开源项目,自研RPC

XxlRpcProviderFactory

看名字就知道这个类是可以返回Rpc调用服务提供端的工厂类,接上文,看他的initRpcProvider方法。

此时的ServiceRegistry为ExecutorServiceRegistry,调用其start,以30秒的间隔和调度中心进行心跳通知,然后调用server的start方法,此时server为NettyHttpServer.

 

 

 从serviceData中拿到我们之前调用addService方法添加的服务实现类,这里是ExecutorBizImpl,这里反射调用的方法是run。 

 

如果没有正在执行此任务的线程,那就调用XxlJobExecutor.registJobThread()启动一个线程,最后将任务数据推送给这个可能是从jobThreadRepository获取到的也可能是新创建的线程,如下图。

 

 

 至此,执行器完成了启动,暴露ExecutorBiz服务,接收任务调度数据TriggerParam,并在JobThread线程中完成任务配置的业务handler的执行。

 

 

 

 

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