阿里巴巴任务调度SchedulerX2.0兼容XXL-JOB

背景介绍

XXL-JOB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，已在多家公司投入使用。

因为XXL-JOB开源协议是GPL，云厂商无法直接商业化托管该产品，各大中小企业需要自建，增加了学习成本、机器成本、人工运维成本。

阿里巴巴任务调度平台SchedulerX2.0兼容XXL-JOB任务接口，支持@XxlJob新注解和@JobHandler老注解方式，用户不需要修改一行代码，即可以将XXL-JOB任务在SchedulerX2.0平台上托管。

托管XXL-JOB的优势

免运维、低成本

自建XXL-JOB至少需要2个server 1个数据库

托管XXL-JOB可以省去机器成本，省去人力运维成本

海量任务、精准调度

开源XXL-JOB基于竞争数据库锁保证只有一个节点执行任务，对于数据库有压力，据统计，当任务超过1万，都是分钟级别的任务时，就会有比较明显的调度延时，如果是秒级别任务，延时就更加明显。

SchedulerX2.0采用分布式架构，不同的server调度不同的任务，且无锁竞争，真正实现可以水平扩展，可以支持百万级别任务调度。针对秒级别任务低延时的特性，采用了专门的架构，占用资源极低，可以作为实时业务的秒级别调度场景。

另外，SchedulerX2.0还支持一次性任务，可以指定未来某个时刻执行一次任务，执行完任务自动销毁，可以作为定时通知、订单定时关闭等场景。

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

高级特性

• 任务编排：支持工作流（DAG）进行任务编排，操作简单，前端直接单手操作拖拖拽拽即可。详细的任务状态图能一目了然看到下游任务为什么没跑。

• 限流：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，只需要在控制台进行配置

• 资源隔离：支持命名空间和应用级别资源隔离，支持多租户权限管理

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，可以做到整个集群挂掉任意2个节点或者任意一个机房断电，任务调度都不会收到影响。

商业化报警运维

• 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。报警内容可以简单的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

与开源XXL-JOB区别

如何接入（有完整demo可供下载）

接入配置

将com.xuxueli:xxl-job-core的依赖去除，增加schedulerx客户端的依赖和com.aliyun:schedulerx2-plugin-xxljob这个插件，以schedulerx2-spring-boot-starter为例：

因为xxl-job在2.3.x版本重构了接口，请根据xxl-job版本选择不同的接入方式

• 2.3.x版本接入，参考demo

1.  
   <!-- 注释xxl-job-core -->
2.  
   <!--
3.  
   <dependency>
4.  
   <groupId>com.xuxueli</groupId>
5.  
   <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
6.  
   <version>${project.parent.version}</version>
7.  
   </dependency>
8.  
   -->
9.  
    
10.  
    <dependency>
11.  
    <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
12.  
    <artifactId>schedulerx2-spring-boot-starter</artifactId>
13.  
    <version>1.4.0</version>
14.  
    </dependency>
15.  
     
16.  
    <dependency>
17.  
    <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
18.  
    <artifactId>schedulerx2-plugin-xxljob</artifactId>
19.  
    <version>2.3.0</version>
20.  
    </dependency>

• 2.3.0以下版本接入，参考demo

1.  
   <!-- 注释xxl-job-core -->
2.  
   <!--
3.  
   <dependency>
4.  
   <groupId>com.xuxueli</groupId>
5.  
   <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
6.  
   <version>${project.parent.version}</version>
7.  
   </dependency>
8.  
   -->
9.  
    
10.  
    <dependency>
11.  
    <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
12.  
    <artifactId>schedulerx2-spring-boot-starter</artifactId>
13.  
    <version>1.4.0</version>
14.  
    </dependency>
15.  
     
16.  
    <dependency>
17.  
    <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
18.  
    <artifactId>schedulerx2-plugin-xxljob</artifactId>
19.  
    <version>1.3.4.1</version>
20.  
    </dependency>

application.properties增加配置

1.  
   spring.schedulerx2.endpoint=xxxxxxx
2.  
   spring.schedulerx2.namespace=xxxxxxx
3.  
   spring.schedulerx2.groupId=xxxxxxxx
4.  
   spring.schedulerx2.appKey=xxxxxxx

创建任务

@XxlJob方法注解

以xxl-job-2.2.1接口为例，参考开源xxl-job-executor-sample-springboot工程，新建方法任务

控制台新建任务

手动运行一次，可以打印任务参数

@JobHandler类注解

新建代码如下

控制台新建任务如下

成功打印任务参数：

分片广播

以XxlJob方法注解为例，新建代码如下

控制台新建任务

启动2个客户端实例，运行一次，分别打印

XXL-JOB批量迁移工具

导出xxl-job任务配置

1. 下载工具，地址：https://schedulerx2.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/tools/xxljob-export.tar.gz
2. 解压工具包，在application.properties文件中进行导出配置

1.  
   ### xxl-job, datasource
2.  
   datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
3.  
   datasource.username=root
4.  
   datasource.password=123456
5.  
   datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
6.  
    
7.  
   ### 配置对应要导出的app-name（该步骤可选，不设置的情况下导出所有任务分组）
8.  
   #xxl-job.app-name=xxl-job-executor-sample

1. 执行./start.sh命令运行导出操作

1. 执行完成后，在当前目录下获得 "xxljob_*******.json"的任务配置文件（仅Bean模式的任务配置信息）

任务导入SchedulerX

1. 进入SchedulerX控制台，进入“任务管理”菜单，选择“应用”->“导入任务”

2. 选择上节中导出的任务配置文件执行导入，即可完成xxl-job任务配置信息至SchedulerX任务配置信息同步。

---

原文链接：阿里巴巴任务调度SchedulerX兼容XXL-JOB-阿里云开发者社区

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