Docker部署xxl-job调度器并结合SpringBoot测试

文章目录

  • 一、Docker部署
      • [1. 创建数据库](#1. 创建数据库)
      • [2. 启动容器](#2. 启动容器)
      • [3. 访问](#3. 访问)
      • [4. 新建执行器](#4. 新建执行器)
  • 二、SpringBoot整合
      • [1. 模块注册到执行器](#1. 模块注册到执行器)
      • [2. 创建配置类](#2. 创建配置类)
      • [3. 启动测试](#3. 启动测试)
  • 三、任务发布-普通任务
      • [1. 编写任务代码](#1. 编写任务代码)
      • [2. 创建任务](#2. 创建任务)
      • [3. 启动任务](#3. 启动任务)
  • 四、任务发布-分片任务
      • [1. 编写任务代码](#1. 编写任务代码)
      • [2. 启动多个实例](#2. 启动多个实例)
      • [3. 创建任务](#3. 创建任务)
      • [4. 启动任务](#4. 启动任务)
  • 五、动态扩容
  • 参考资料

一、Docker部署

1. 创建数据库

去Github下载最新发布的源码,https://github.com/xuxueli/xxl-job/releases,找到/xxl-job/doc/db/tables_xxl_job.sql文件,对数据库进行执行即可,脚本里面包含数据库的创建。

2. 启动容器

参考官方中文文档,写出如下docker-compose示例。使用-e PARAMS: ""来指定一些变量,包括数据库信息,一般需要根据自身情况修改。

yml 复制代码
version: "3.8"
networks:
  docker_xuecheng:
    ipam:
      config:
        - subnet: 172.20.0.0/16

services:
  xxl-job:
    container_name: xxl-job
    image: xuxueli/xxl-job-admin:2.4.0
    volumes:
      - ./xxl_job/logs:/data/applogs
    ports:
      - "8088:8080"
    environment:
      PARAMS: '
      --spring.datasource.url=jdbc:mysql://172.20.0.2:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
      --spring.datasource.username=root
      --spring.datasource.password=1009'
    networks:
      docker_xuecheng:
        ipv4_address: 172.20.3.1

3. 访问

访问http://192.168.101.65:8088/xxl-job-admin/即可。

4. 新建执行器

新增一个简单的testHandler执行器。

二、SpringBoot整合

1. 模块注册到执行器

在对应模块引入依赖

xml 复制代码
        <dependency>
            <groupId>com.xuxueli</groupId>
            <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
        </dependency>

并指定执行器的appname

yml 复制代码
xxl:
    job:
        admin: 
            addresses: http://192.168.101.65:8088/xxl-job-admin
        executor:
            appname: testHandler
            address: 
            ip: 
            port: 9999
            logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandler
            logretentiondays: 30
        accessToken: default_token

2. 创建配置类

在源码中找到src/main/java/com/xxl/job/executor/core/config/XxlJobConfig.java,复制到模块代码中。如下

java 复制代码
package com.xuecheng.media.config;

import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * xxl-job config
 *
 * @author xuxueli 2017-04-28
 */
@Configuration
public class XxlJobConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);

    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;

    @Value("${xxl.job.accessToken}")
    private String accessToken;

    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appname;

    @Value("${xxl.job.executor.address}")
    private String address;

    @Value("${xxl.job.executor.ip}")
    private String ip;

    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;

    @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
    private String logPath;

    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
    private int logRetentionDays;


    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
        xxlJobSpringExecutor.setAddress(address);
        xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
        xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
        xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);

        return xxlJobSpringExecutor;
    }

    /**
     * 针对多网卡、容器内部署等情况,可借助 "spring-cloud-commons" 提供的 "InetUtils" 组件灵活定制注册IP;
     *
     *      1、引入依赖:
     *          <dependency>
     *             <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
     *             <artifactId>spring-cloud-commons</artifactId>
     *             <version>${version}</version>
     *         </dependency>
     *
     *      2、配置文件,或者容器启动变量
     *          spring.cloud.inetutils.preferred-networks: 'xxx.xxx.xxx.'
     *
     *      3、获取IP
     *          String ip_ = inetUtils.findFirstNonLoopbackHostInfo().getIpAddress();
     */


}

3. 启动测试

重启模块,访问XXL-JOB网页端,查看情况。如果执行器的OnLine 机器地址有一个信息,表示模块绑定成功。

三、任务发布-普通任务

1. 编写任务代码

源代码中有任务代码示例,路径为src/main/java/com/xxl/job/executor/service/jobhandler/SampleXxlJob.java,仿照写一个简单的任务,如下。

java 复制代码
@Component
public class SampleXxlJob {
    /**
     * 1、简单任务示例(Bean模式)
     */
    @XxlJob("demoJobHandler")
    public void demoJobHandler() throws Exception {
        System.out.println("处理视频");
    }
}

2. 创建任务

选择执行器,并指定JobHandler

3. 启动任务

启动刚才创建的任务

对应模块的日志可以看到每10秒打印一次输出。

XXL-JOB网页管理也可以看到相关任务执行记录。

四、任务发布-分片任务

1. 编写任务代码

java 复制代码
    @XxlJob("shardingJobHandler")
    public void shardingJobHandler() throws Exception {
        // 分片参数
        int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();
        int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();

        System.out.println("分片参数:当前分片序号 = " + shardIndex + ", 总分片数 = " + shardTotal);

    }

2. 启动多个实例

添加虚拟机参数-Dserver.port=63051 -Dxxl.job.executor.port=9998,前者区分程序端口,后者区分执行器端口。

3. 创建任务

创建任务之前,检查一下两个模块是否注册到指定执行器。

随后创建任务,指定执行器JobHandler,同时路由策略选择分片广播

4. 启动任务

启动任务后,观察两个模块的日志。

同时任务记录也在XXL-JOB管理网页中可以查询到。

五、动态扩容

当运行分片任务时,又添加一个新的模块示例,此时分片任务会自动扩容再分配。如图,我们再复制一个运行配置。

然后将其运行,等待一会,执行器可以看到有3个绑定的机器。

新增的运行实例日志如下,

同时,先前两个运行实例的日志发送了变化,如下

参考资料

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