quartz集群的负载算法

quartz 分布式原理引言：随着互联网的快速发展，分布式系统成为了现代软件开发中的重要组成部分。

而quartz作为一种常用的任务调度框架，也需要具备分布式能力来应对大规模任务调度的需求。

本文将介绍quartz的分布式原理，包括任务分发、集群通信、数据同步等关键内容，帮助读者深入了解quartz在分布式环境下的工作原理。

一、任务分发机制在分布式场景下，quartz需要将任务分发到多个节点进行执行。

quartz使用一种基于数据库的机制来实现任务的分发，具体步骤如下：1. 首先，quartz将任务信息存储在数据库中，包括任务名称、触发器信息等。

任务信息的存储可以使用关系型数据库如MySQL或NoSQL数据库如MongoDB。

2. 每个节点上的quartz实例通过定时扫描数据库来获取需要执行的任务。

通过适当的调度策略，quartz保证任务在各个节点上均匀地分发。

3. 当某个节点获取到任务后，quartz会使用独占锁机制来确保任务的唯一执行，避免多个节点同时执行同一个任务。

二、集群通信机制quartz的分布式系统需要各个节点之间进行通信和协调，以保证任务的正确调度和执行。

quartz使用了一种基于网络的集群通信机制，具体过程如下：1. 每个节点上的quartz实例通过网络连接到一个共享的消息队列中，如ActiveMQ或RabbitMQ。

消息队列作为节点之间的通信中心，负责接收和分发消息。

2. 当一个节点有任务需要分发时，它将任务信息封装成消息并发送到消息队列中。

其他节点通过订阅消息队列来接收任务信息。

3. 接收到任务信息的节点根据任务的调度策略进行处理，可能是直接执行任务，或者将任务再次分发给其他节点。

三、数据同步机制在分布式环境下，quartz需要保证任务信息在各个节点之间的一致性。

为了实现数据同步，quartz采用了以下机制：1. 使用数据库的事务机制来确保任务信息的原子性操作。

当一个节点需要修改任务信息时，它首先开启一个数据库事务，在事务提交前，其他节点无法读取到修改后的任务信息。

quartz做集群配置较短的时间间隔会重复执⾏任务的问题
quartz.properties
org.quartz.jobStore.misfireThreshold = 60000
这个参数（单位为毫秒）设置了以后就是超时1min的就不执⾏，⼩于1min会⽴即执⾏，当设置15s的情况下，如果我在10:00:00执⾏了⼀个任务，下次就是15s，但是如果服务器挂掉，我在10:00:50重新启动服务器，由于任务间隔是15s，所以从00-50s中间会有三个任务超时没有执⾏（本来应该分别是在15s，30s，45s执⾏），⽽超时的时间均⼩于1min，所以服务器启动以后会⽴即开启三个quartz线程来执⾏超时的任务。

如果设置1min，⽆论如何超时，都是超过1min的，所以不会执⾏超时任务。

所以此参数设置要⼩于定时任务的最间隔⼩时间。

定时器(Quartz)使用说明本文目前主要包括如下几个部分：Quartz功能简介：介绍Quartz的特点及概念。

使用Quartz的常见问题：很多用户在使用过程中遇到常见问题的解答。

快速开始：让读者尽快掌握Quartz开发。

Quartz官方开发指南：通过一些列的课程来指导如何使用Quartz.Quartz功能简介Quartz特点：z Quartz能嵌入到任何独立的应用中运行。

z Quartz能在应用服务器或者Servlet容器中实例化，并且能够参与XA事务。

z Quartz能够以独立的方式运行（在它自己的Java虚拟机中），可以通过RMI使用Quartz。

z Quartz可以被实例化为独立程序的集群（有负载均衡和容错能力）。

Job Scheduling（任务日程安排）任务在给定的触发器（Trigger）触发时执行。

触发器可以通过几乎以下所有形式的组合方式进行创建：z在一天中的任意时刻（可以精确到毫秒）。

z一周中特定的一些天。

z一个月中特定的一些天。

z一年中特定的一些天z不在日历列表中注册的一些天（比如节假日）。

z循环特定的次数。

z循环到特定的时间。

z无限循环。

z按照一定的时间间隔循环。

“任务”由创建者给定名字，并且可以加入到给定名称的“任务组”中。

为了简化触发器在日程中的管理，“触发器”也可以被给定名字和分组。

任务只能加入到日程中一次，但是可以为其注册多个触发器。

在J2EE环境中，任务可以作为分布(XA)事务的一部分执行。

Job Execution（任务执行）•任务是任何实现简单Job接口的Java 类，这样开发者能够执行任何完成他们工作的任务。

•任务类的实例可以由Quartz实例化，也可以由你的程序框架实例化。

当触发器被触发时，日程管理器将会通知某个或者多个实现了JobListener 或TriggerListener的对象（监听器可以是简单的Java对象，或者EJBs,或者JMS消息发布器，等等）。

Quartz用法一、什么是Quartz？Quartz是一个功能强大且广泛应用于Java中的开源任务调度框架。

它允许开发人员通过简单而灵活的方式在应用程序中调度和执行任务。

无论是简单的定时任务还是复杂的作业调度，Quartz都可以满足需求。

二、Quartz的基本概念在深入探讨Quartz的用法之前，我们首先需要了解一些基本概念。

1. 作业（Job）作业是Quartz中最基本的调度单元。

它表示一项任务或一个操作，可以被Quartz 调度和执行。

2. 触发器（Trigger）触发器是Quartz中用于指定作业何时执行的组件。

可以根据时间表达式（如每小时、每天等）来触发作业的执行，也可以根据特定的日期和时间来触发。

3. 调度器（Scheduler）调度器是Quartz的核心组件，它负责在指定的时间触发作业的执行。

调度器可以同时管理多个作业和触发器，并根据设定的调度策略来决定执行顺序。

三、Quartz的用法接下来，我们将深入探讨Quartz的用法，包括作业和触发器的创建、调度器的配置和管理。

1. 创建作业要创建一个作业，我们需要定义一个类，实现Quartz的Job接口，并重写其中的execute()方法。

在execute()方法中，我们可以编写具体的任务逻辑。

例如：public class MyJob implements Job {public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionExcept ion {// 编写具体的任务逻辑}}2. 创建触发器Quartz提供了多种触发器类型，可以根据需求灵活选择。

其中最常用的是SimpleTrigger和CronTrigger。

•SimpleTrigger：简单触发器会在指定的时间间隔内循环执行作业。

可以设置作业的开始时间、结束时间和重复次数。

•CronTrigger：基于Cron表达式触发器允许我们非常灵活地指定作业的执行时间。

quartz用法Quartz是一个流行的Java调度框架，它允许开发人员创建基于时间的作业，例如定期执行任务、发送电子邮件等。

Quartz提供了许多功能，包括可靠性、灵活性和可扩展性。

本文将介绍Quartz的用法，包括安装、配置、创建作业和触发器以及使用监听器和集群。

一、安装1. 下载Quartz您可以从Quartz官方网站下载最新版本的Quartz。

解压缩下载后的文件，并将其放置在您选择的位置。

2. 添加依赖项在您的Java项目中添加以下依赖项：```xml<dependency><groupId>org.quartz-scheduler</groupId><artifactId>quartz</artifactId><version>2.3.2</version></dependency>```3. 创建数据库表Quartz需要一个数据库来存储作业和触发器信息。

您可以使用提供的SQL脚本来创建表或手动创建表。

请注意，不同版本的Quartz可能需要不同版本的SQL脚本。

二、配置1. 创建调度器在Java代码中创建调度器对象：```javaSchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory(); Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();```2. 配置数据源如果您选择使用数据库存储作业和触发器信息，则需要配置数据源。

以下是一个示例：```xml<bean id="dataSource"class="org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDat aSource"><property name="driverClassName"value="com.mysql.jdbc.Driver"/><property name="url"value="jdbc:mysql://localhost:3306/quartz"/><property name="username" value="root"/><property name="password" value=""/></bean>```3. 配置作业和触发器使用以下代码配置作业和触发器：```javaJobDetail job =JobBuilder.newJob(MyJob.class).withIdentity("myJob").build();Trigger trigger =TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity("myTrigger").withSchedule(SimpleScheduleBuilder.repeatSecondlyForev er(10)).build();scheduler.scheduleJob(job, trigger);```三、创建作业和触发器1. 创建作业创建一个实现org.quartz.Job接口的类，例如：```javapublic class MyJob implements Job {@Overridepublic void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {// 执行任务}}```2. 创建触发器Quartz提供了许多类型的触发器，包括SimpleTrigger、CronTrigger、CalendarIntervalTrigger等。

quartz集群分布式（并发）部署解决方案项目中使用分布式并发部署定时任务，多台跨JVM，按照常理逻辑每个JVM的定时任务会各自运行，这样就会存在问题，多台分布式JVM机器的应用服务同时干活，一个是加重服务负担，另外一个是存在严重的逻辑问题，比如需要回滚的数据，就回滚了多次，刚好quartz提供很好的解决方案。

集群分布式并发环境中使用QUARTZ定时任务调度，会在各个节点会上报任务，存到数据库中，执行时会从数据库中取出触发器来执行，如果触发器的名称和执行时间相同，则只有一个节点去执行此任务。

如果此节点执行失败，则此任务则会被分派到另一节点执行，中途也会自动检查失效的定时调度，发现不成功的，其他节点立马接过来继续完成定时任务。

对应的定时任务调度表比较多，有11个。

此方法是结合Spring与quartz，实际解决方案如下：####applicationContext-scheduler.xml### spring 3.11<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="/schema/beans" xmlns:xsi="/2001/XMLSchema-instance"xmlns:context="/schema/context"xmlns:task="/schema/task"xsi:schemaLocation="/schema/beans/schema/beans/spring-beans-3.2.xsd/schema/context/schema/context/spring-context-3.2.xsd/schema/task/schema/task/spring-task-3.2.xsd"><context:annotation-config /><context:component-scan base-package="com.dennis.walking.api.web.schedule" /><bean id="rollbackOrderStatus" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailFactory Bean"><property name="jobClass" value="com.dennis.walking.api.web.schedule.ReleaseQtyAndUp dateOrderStatusSchedule" /><property name="durability" value="true" /></bean><bean id="rollbackOrderStatusTrigger" class="com.dennis.walking.api.web.schedule.PersistableCronTrig gerFactoryBean"><property name="jobDetail" ref="rollbackOrderStatus" /> <property name="cronExpression"><value>0 0/5 * * * ?</value></property><property name="timeZone"><value>GMT+8:00</value></property></bean><bean id="quartzScheduler" parent="baseQuartzScheduler"><property name="configLocation" value="classpath:quartz.properties" /><property name="autoStartup" value="true" /><!-- This name is persisted as SCHED_NAME in db. for localtesting could change to unique name to avoid collision with dev server --><property name="schedulerName" value="apiQuartzScheduler" /><!-- NOTE: Must add both the jobDetail and trigger to the scheduler! --><property name="triggers"><list><ref bean="rollbackOrderStatusTrigger" /></list></property><property name="jobDetails"><list><ref bean="rollbackOrderStatus" /></list></property></bean><bean id="baseQuartzScheduler" class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactory Bean"><!--<property name="configLocation" value="classpath:quartz.properties" />--><property name="dataSource" ref="dataSource" /><property name="transactionManager" ref="transManager" /><!-- This name is persisted as SCHED_NAME in db. for local testing could change to unique name to avoid collision with dev server --><property name="schedulerName" value="quartzScheduler" /><!-- Will update database cron triggers to what is in this jobs file on each deploy. Replaces all previous trigger and job data that was in the database. YMMV --><property name="overwriteExistingJobs" value="true" /><!--<property name="autoStartup" value="true" />--><property name="applicationContextSchedulerContextKey" value="applicationContext" /><property name="jobFactory"><beanclass="com.dennis.walking.api.web.schedule.AutowiringSpringB eanJobFactory" /></property><!-- NOTE: Must add both the jobDetail and trigger to the scheduler! --><!--<property name="jobDetails"><list></list></property><property name="triggers"><list></list></property>--></bean></beans>记得对应下面的三个类文件。

集群分布式控制算法
集群分布式控制算法是指在集群中的多个节点之间进行任务分配和调度的算法，在分布式控制系统中起到了重要作用。

常见的集群分布式控制算法有以下几种：
1. 基于中心节点的算法：中心节点负责集群中所有节点的任务分配和调度，通过集中式的方式管理和控制整个系统。

这种算法的优点是简单、易实现，但存在单点故障和性能瓶颈的风险。

2. 基于轮询的算法：集群中的各个节点按照固定的顺序轮流接收任务，实现任务的分布和负载均衡。

这种算法可以简单地实现任务的分布和调度，但可能导致节点间的负载不均衡。

3. 基于哈希的算法：将任务根据哈希函数的结果分配给不同的节点，实现任务的均匀分布和负载平衡。

这种算法可以保证相同任务始终被分配到同一节点，从而提高系统的性能和可靠性。

4. 基于优先级的算法：为集群中的各个节点设置不同的优先级，优先级高的节点先接收任务，实现任务的有序分配和调度。

这种算法可以根据任务的重要性和节点的性能来灵活地调整任务的分配顺序。

5. 基于负载预测的算法：通过对节点的负载进行监测和预测，动态地调整任务的分配和调度策略，实现负载均衡和系统性能的优化。

这种算法可以根据实时的系统状态和负载情况来进行决策，提高系统的可扩展性和自适应性。

以上是一些常见的集群分布式控制算法，不同算法适用于不同的场景和需求，可以根据实际情况选择和结合使用。

（xxl_jobquartz）：XXL_JOB对⽐Quartz⼀决⾼下！概述： XXL-JOB是⼀个轻量级分布式任务调度平台，其核⼼设计⽬标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。

现已开放源代码并接⼊多家公司线上产品线，开箱即⽤。

易信 (⽹易)等等.... Quartz作为开源作业调度中的佼佼者，是作业调度的⾸选。

集群环境中Quartz采⽤API的⽅式对任务进⾏管理，Quartz存在以下问题：Quartz的不⾜：问题⼀：调⽤API的的⽅式操作任务，不⼈性化；问题⼆：需要持久化业务QuartzJobBean到底层数据表中，系统侵⼊性相当严重。

问题三：调度逻辑和QuartzJobBean耦合在同⼀个项⽬中，这将导致⼀个问题，在调度任务数量逐渐增多， 同时调度任务逻辑逐渐加重的情况加，此时调度系统的性能将⼤⼤受限于业务；问题四：quartz底层以“抢占式”获取DB锁并由抢占成功节点负责运⾏任务，会导致节点负载悬殊⾮常⼤； ⽽XXL-JOB通过执⾏器实现“协同分配式”运⾏任务，充分发挥集群优势，负载各节点均衡。

XXL-JOB弥补了quartz的上述不⾜之处。

XXL-JOB特性：简单：⽀持通过Web页⾯对任务进⾏CRUD操作，操作简单，⼀分钟上⼿动态：⽀持动态修改任务状态、启动/停⽌任务，以及终⽌运⾏中任务，即时⽣效调度中⼼HA（中⼼式）：调度采⽤中⼼式设计，“调度中⼼”基于集群Quartz实现并⽀持集群部署，可保证调度中⼼HA执⾏器HA（分布式）：任务分布式执⾏，任务"执⾏器"⽀持集群部署，可保证任务执⾏HA注册中⼼: 执⾏器会周期性⾃动注册任务, 调度中⼼将会⾃动发现注册的任务并触发执⾏。

同时，也⽀持⼿动录⼊执⾏器地址弹性扩容缩容：⼀旦有新执⾏器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务路由策略：执⾏器集群部署时提供丰富的路由策略，包括：第⼀个、最后⼀个、轮询、随机、⼀致性HASH、最不经常使⽤、最近最久未使⽤、故障转移、忙碌转移等故障转移：任务路由策略选择"故障转移"情况下，如果执⾏器集群中某⼀台机器故障，将会⾃动Failover切换到⼀台正常的执⾏器发送调度请求。

Quartz集裙是一个非常强大的任务调度框架，它可以让我们方便地管理和调度任务。

在Quartz集裙中，我们经常会遇到一个问题，就是多个实例重复执行任务的情况。

这种情况会导致一些严重的后果，比如数据不一致，任务执行效率低下等问题。

我们需要一些机制来避免多个实例同时执行同一个任务。

本文将介绍Quartz集裙是如何防止多个实例重复执行的原理。

1. 分布式锁Quartz集裙防止多个实例重复执行的原理之一就是使用分布式锁。

当有任务需要执行时，Quartz集裙中的每一个实例会尝试获取一个全局的锁。

只有成功获取锁的实例才能执行任务，其他实例则需要等待锁释放后再次尝试获取。

这样就能确保同一个任务只有一个实例在执行，避免了多个实例重复执行的问题。

2. 数据库乐观锁除了分布式锁之外，Quartz集裙还可以使用数据库的乐观锁来实现防止多个实例重复执行任务。

在数据库中，每一个任务会有一个版本号字段。

当任务需要执行时，Quartz集裙的每一个实例都会尝试更新任务的版本号字段。

只有成功更新版本号的实例才能执行任务，其他实例则需要放弃执行。

通过版本号字段的更新，可以确保同一个任务只有一个实例在执行，从而避免了多个实例重复执行的问题。

3. 心跳检测除了分布式锁和数据库乐观锁之外，Quartz集裙还可以通过心跳检测的方式来防止多个实例重复执行任务。

每一个Quartz实例都会定时向Quartz集裙中的其他实例发送心跳包。

当一个实例需要执行任务时，它会先发送一个“我要执行任务”的消息给其他实例。

其他实例收到消息后，会立刻知道有一个实例要执行任务，然后放弃自己的执行计划。

通过心跳检测，可以确保同一个任务只有一个实例在执行，避免了多个实例重复执行的问题。

总结Quartz集裙防止多个实例重复执行的原理主要包括分布式锁、数据库乐观锁和心跳检测。

通过这些机制，我们可以确保同一个任务只有一个实例在执行，避免了多个实例重复执行的问题。

在实际应用中，我们可以根据自己的需求选择合适的机制来避免多个实例重复执行任务，确保任务调度的准确性和高效性。

Quartz学习笔记：集群部署⾼可⽤ 同⼀集群下，instanceName必须相同，instanceId可⾃动⽣成，isClustered为true，持久化存储，指定数据库类型对应的驱动类和数据源连接。

集群⾼可⽤数据⾏锁避免重复执⾏ Quartz究竟是如何保证集群情况下trgger处理的信息同步？ 下⾯跟着源码⼀步⼀步分析，QuartzSchedulerThread包含有决定何时下⼀个Job将被触发的处理循环，主要逻辑在其run()⽅法中：public void run() {boolean lastAcquireFailed = false;while (!halted.get()) {......int availThreadCount = qsRsrcs.getThreadPool().blockForAvailableThreads();if(availThreadCount > 0) {......//调度器在trigger队列中寻找30秒内⼀定数⽬的trigger(需要保证集群节点的系统时间⼀致)triggers = qsRsrcs.getJobStore().acquireNextTriggers(now + idleWaitTime, Math.min(availThreadCount, qsRsrcs.getMaxBatchSize()), qsRsrcs.getBatchTimeWindow());......//触发triggerList<TriggerFiredResult> res = qsRsrcs.getJobStore().triggersFired(triggers);......//释放triggerfor (int i = 0; i < triggers.size(); i++) {qsRsrcs.getJobStore().releaseAcquiredTrigger(triggers.get(i));}}} 由此可知，QuartzScheduler调度线程不断获取trigger，触发trigger，释放trigger。

quartz使用方法【原创实用版3篇】目录（篇1）1.介绍 Quartz2.Quartz 的基本使用方法3.Quartz 的高级使用方法4.Quartz 的优点与局限性正文（篇1）Quartz 是一种常用的时间任务调度框架，它允许用户在特定的时间间隔或特定的时间点执行任务。

Quartz 具有丰富的功能和强大的灵活性，可以满足各种复杂的调度需求。

下面，我们将详细介绍 Quartz 的使用方法。

一、Quartz 的基本使用方法1.添加依赖在使用 Quartz 之前，首先需要在项目中引入 Quartz 的依赖。

在Maven 项目中，可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖：```xml<dependency><groupId>org.quartz-scheduler</groupId><artifactId>quartz</artifactId><version>2.3.2</version></dependency>```2.创建 Job创建一个实现 org.quartz.Job 接口的类，并实现 execute 方法。

execute 方法中的代码将在任务执行时被调用。

```javapublic class MyJob implements Job {@Overridepublic void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {System.out.println("任务执行，时间：" + new Date());}}```3.配置 Job 和 Trigger创建 Job 之后，还需要创建一个 Trigger 来触发 Job 的执行。

Trigger 接口有多个实现类，如 SimpleTrigger 和 CronTrigger，可以根据需要选择合适的实现类。

Quartz框架简介⼀、Quartz概述：Quartz是⼀个完全由编写的开源任务调度的框架，通过触发器设置作业定时运⾏规则，控制作业的运⾏时间。

其中quartz集群通过故障切换和负载平衡的功能，能给调度器带来⾼可⽤性和伸缩性。

主要⽤来执⾏定时任务，如：定时发送信息、定时⽣成报表等等。

⼆、相关术语：三、Quartz的体系结构简介：Quartz框架主要核⼼组件包括调度器、触发器、作业。

调度器作为作业的总指挥，触发器作为作业的操作者，作业为应⽤的功能模块。

其关系如下图所⽰：Job为作业的接⼝，为任务调度的对象；JobDetail⽤来描述Job的实现类及其它相关的静态信息；Trigger做为作业的定时管理⼯具，⼀个Trigger只能对应⼀个作业实例，⽽⼀个作业实例可对应多个触发器；Scheduler做为定时任务容器，是quartz最上层的东西，它提携了所有触发器和作业，使它们协调⼯作，每个Scheduler都存有JobDetail和Trigger的注册，⼀个Scheduler中可以注册多个JobDetail和多个Trigger。

1、JobJob是⼀个接⼝，只有⼀个⽅法void execute(JobExecutionContext context)，被调度的作业（类）需实现该接⼝中execute()⽅法，JobExecutionContext类提供了调度上下⽂的各种信息。

每次执⾏该Job均重新创建⼀个Job实例，如：[java]1. public class DDNJob implements Job{2.3. public void execute(JobExecutionContext arg0) throws JobExecutionException {4. perform();5. }6.7. public void perform(){ //执⾏报表统计⼊⼝函数8. //业务逻辑9. System.out.println("⾃动DDN预授权开始执⾏-------------执⾏时间："+new Date());10. }11. }注：DDNJob类为需要定时执⾏的类，execute为定时执⾏的⽅法。

quartz-scheduler 分布式原理-回复QuartzScheduler分布式原理QuartzScheduler是一个广泛应用于Java开发中定时任务调度的框架，提供了可靠、灵活和可配置的任务调度服务。

分布式原理是QuartzScheduler框架中的一个关键特性，它允许在多个服务器节点上调度和执行定时任务，以实现高可用和高效率的任务调度。

在分布式环境下，QuartzScheduler的分布式原理主要涉及以下几个方面：1. 分布式任务的注册和发现：在一个分布式系统中，多个节点需要共享任务的调度信息。

QuartzScheduler通过使用各种支持分布式环境的中间件或协议实现任务的注册和发现。

例如，可以使用ZooKeeper、Redis、Apache Kafka 等工具来实现分布式任务的注册和发现。

首先，所有节点都将任务的元数据信息存储在共享存储中，然后通过监听和查询的方式来发现和获取任务的调度信息。

2. 集群模式的任务调度：QuartzScheduler使用集群模式来实现分布式任务的调度。

在集群模式下，所有节点通过共享任务的调度信息，协同地完成任务的调度和执行。

每个节点都注册为QuartzScheduler的一个实例，它们通过使用相同的调度表来调度任务，保持任务的一致性和可靠性。

当一个节点启动或终止时，其他节点会自动接管任务的调度，以实现高可用性。

3. 分布式锁机制：为了确保在多个节点间不会重复调度同一个任务，QuartzScheduler使用分布式锁机制来实现任务的互斥执行。

分布式锁可以防止多个节点同时执行相同的任务，并且只有一个节点能够成功获取到锁，并执行任务。

QuartzScheduler利用分布式锁机制来保证任务的唯一性和一致性，避免任务重复执行或不执行的问题。

4. 任务的负载均衡：在分布式环境下，任务的调度需要考虑负载均衡的问题，以保证各个节点的负载均衡和任务的公平性。

QuartzScheduler通过动态地分配任务给各个节点来实现负载均衡。

浅析Quartz的集群配置（二）基本信息摘要：Quartz是一个开源的作业调度框架，它完全由java写成，并设计用于J2SE和J2EE应用中。

它提供了巨大的灵活性而不牺牲简单性。

你能够用它来为执行一个作业而创建简单的或复杂的调度。

它有很多特征，如：数据库支持，集群，插件，EJB作业预构建，JavaMail及其它，支持cron-like表达式等等。

其中集群配置一般比较复杂，那么在Quartz中如何配置它的集群特性呢？作者：武玉厚查看本文第一部分：3.1.2.3 任务存储（JobStore）的配置1.#2.# 定义一个任务存储的一般模式如下：3.#4.# org.quartz.jobStore.class = org.quartz.simpl.RAMJobStore5.# org.quartz.jobStore.misfireThreshold = MISFIRE_THRESHOLD6.#7.# or8.#9.# org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.<JobStoreClass>10.# JobStoreClass 是下面其中的一个：11.# - JobStoreTX 用于单机（standalone-Quartz）实现12.# - JobStoreCMT 用于基于应用服务器容器管理事务（appserver-based container-managed transaction ）的Quartz 实现13.#14.# org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.<DriverDelegateClass>15.# DriverDelegateClass 是下面其中的一个：16.# - StdJDBCDelegate (用于许多 JDBC-compliant drivers)17.# - MSSQLDelegate (用于 Microsoft SQL Server drivers)18.# - PostgreSQLDelegate (用于 PostgreSQL drivers)19.# - WebLogicDelegate (用于 WebLogic drivers)20.# - oracle.OracleDelegate (用于 Oracle drivers)21.#22.# eProperties = USE_PROPERTIES23.# org.quartz.jobStore.dataSource = DS_NAME24.# org.quartz.jobStore.tablePrefix = TABLE_PREFIX25.# org.quartz.jobStore.isClustered = IS_CLUSTERED26.# org.quartz.jobStore.selectWithLockSQL =LOCKING_SELECT_STATEMENT27.# org.quartz.jobStore.dontSetAutoCommitFalse = DONT_TURN_OFF_AUTO_COMMIT28.# org.quartz.jobStore.maxMisfiresToHandleAtATime = MAX_MISFIRE_HANDLE29.# org.quartz.jobStore.txIsolationLevelSerializable = SERIALIZABLE_ISOLATION30.#31.# 如果你使用JobStoreCMT，你还需要下面的参数：32.#33.# org.quartz.jobStore.nonManagedTXDataSource = NON_MANAGED_TX_DS_NAME34.#35.# 并且如果你使用JobStoreCMT，下面的参数是可选的：36.#37.#org.quartz.jobStore.dontSetNonManagedTXConnectionAutoCo mmitFalse = DONT_TURN_OFF_AUTO_COMMIT38.# org.quartz.jobStore.txIsolationLevelReadCommitted = READ_COMMITTED_ISOLATION39.#40.#41.# 或者，使用一个用户自定义JobStore实现：42.#43.# org.quartz.jobStore.class = com.mycompany.goo.FooJobStore44.# org.quartz.jobStore.somePropOfFooJobStore = someValue45.#46.#下面是具体说明：3.1.2.4 数据源的配置1.# (只有当使用JDBCJobStore时需要, 或者一个插件需要JDBC)2.# -- 如果你的Scheduler非常忙碌，比如在一定的线程池内执行相同数目的任务，那么你应让数据源的连接数等于线程数 + 13.#4.# 数据源定义的一般模式如下：5.#6.# .driver = DRIVER_CLASS_NAME7.# .URL = DB_URL8.# er = DB_USER9.# .password = DB_PASSWORD10.# .maxConnections = DB_POOL_SIZE11.# .validationQuery= VALIDATION_QUERY12.#13.# or14.#15.# .jndiURL = DB_JNDI_URL16.#17.# or18.# .jndiURL = DB_JNDI_URL19.# .jndiAlwaysLookup = DB_JNDI_ALWAYS_LOOKUP20.#.java.naming.factory.initial = JNDI_CTXT_FACTORY21.#.java.naming.provider.url = JNDI_PROVIDER_URL22.#.java.naming.security.principal = JNDI_PRINCIPAL23.#.java.naming.security.credentials = JNDI_CREDENTIALS24.#25.#上面显示了两种数据源定义方式：一个数据源可以用给定的数据库连接信息创建，也可以是利用应用服务器管理生成的JNDI数据源的逻辑映射。

创建测试jobpublic class TestJobBus1 implements IJob{private static Log log=LogFactory.getLog(TestJobBus1.class);/***TEST*/public void executeInternal(){try {System.out.println("-------------TestJobBus1start-------------"+ InetAddress.getLocalHost());} catch (UnknownHostException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();}}}3.4.配置Quartz 使用集群3.4.1.配置节点的quartz.properties 文件org.quartz.scheduler.instanceName = DefaultQuartzSchedulerorg.quartz.scheduler.instanceId = AUTO#org.quartz.scheduler.rmi.export = false#org.quartz.scheduler.rmi.proxy = false#org.quartz.scheduler.wrapJobExecutionInUserTransaction = false#==================================================================== ========# Configure ThreadPool#==================================================================== ========#org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool#org.quartz.threadPool.threadCount = 10#org.quartz.threadPool.threadPriority = 5#org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializing Thread = true#==================================================================== ========# Configure JobStore#==================================================================== ========org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX org.quartz.jobStore.driverDelegateClass =org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate#org.quartz.impl.jdbcjobstore.oracle.OracleDelegateorg.quartz.jobStore.misfireThreshold = 60000eProperties = falseorg.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_#org.quartz.jobStore.dataSource = myDS<property name="startupDelay" value="2"></property><property name="applicationContextSchedulerContextKey"value="applicationContext" /></bean><!--********************************************testJob1***************** *************************** --><bean id="testJob1"class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="testJobDetail1" /><property name="cronExpression" value="${TescronExpression1}" /> </bean><bean id="testJobDetail1"class="com.grgbanking.view.scheduling.MethodInvokingJobDetailFactoryB ean"><property name="concurrent" value="false" /><property name="shouldRecover" value="true"></property><property name="targetObject" ref="testJobBus1" /><property name="targetMethod"value="executeInternal"></property></bean><bean id="testJobBus1"class="com.grgbanking.view.scheduling.TestJobBus1"></bean></beans>dataSource：项目中用到的数据源，里面包含了quartz用到的12张数据库表；applicationContextSchedulerContextKey：是org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean这个类中把spring上下文以key/value的方式存放在了quartz的上下文中了，可以用applicationContextSchedulerContextKey所定义的key得到对应的spring上下文；configLocation：用于指明quartz的配置文件的位置关于Job配置，这里有两点需要注意MethodInvokingJobDetailFactoryBean在这里使用网上牛人修改后的frameworkx.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean （此案例我改包名为：com.grgbanking.view.scheduling），此类在网上可以下载，直接使用org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 会报java.io.NotSerializableException异常。

Quartz调度框架详解、运⽤场景、与集群部署实践以下将分别从Quartz架构简介、集群部署实践、Quartz监控、集群原理分析详解Quartz任务调度框架。

QuartzQuartz是Java领域最著名的开源任务调度⼯具，是⼀个任务调度框架，通过触发器设置作业的定时运⾏规则，来执⾏定时任务。

其中quartz集群通过故障切换和负载平衡的功能，能给调度器带来⾼可⽤性和伸缩性。

Quartz提供了极为⼴泛的特性如持久化任务，集群和分布式任务等。

其特点如下：完全由Java写成，⽅便集成(Spring)伸缩性负载均衡⾼可⽤性典型的使⽤场景，主要⽤来执⾏定时任务，例如：定时发送信息定时⽣成报表⾃动更新静态数据⾃动结账等等QuartzQuartz框架主要核⼼组件包括：1.Scheduler任务调度是最核⼼的概念，需要把JobDetail和Trigger注册到scheduler中，才可以执⾏。

⼯⼚模式，组装各个组件<JOB，Trigger> sched.scheduleJob(job, trigger);2.Job任务其实Job是接⼝，其中只有⼀个execute⽅法,我们只需要 implements 此接⼝，重写 execute(*) ⽅法。

3.Trigger触发器执⾏任务的规则；⽐如每天，每⼩时等。

⼀般情况使⽤SimpleTrigger，和CronTrigger，这些触发器实现了Trigger接⼝。

或者 ScheduleBuilder ⼦类 SimpleScheduleBuilder和CronScheduleBuilder。

对于简单的时间来说，⽐如每天执⾏⼏次，使⽤SimpleTrigger。

对于复杂的时间表达式来说，⽐如每个⽉15⽇上午⼏点⼏分，使⽤CronTrigger以及CromExpression 类。

4.JobDetail任务细节任务细节，Quartz执⾏Job时，需要新建个Job实例，但是不能直接操作Job类，所以通过JobDetail来获取Job的名称、描述信息。

quartz-scheduler 分布式原理-回复QuartzScheduler 分布式原理QuartzScheduler 是一个开源的Job 调度框架，支持分布式部署。

它可以帮助开发人员创建和管理多个定时任务，确保任务在指定时间内自动执行。

在分布式环境下，QuartzScheduler 使用一套高效的机制进行任务调度和管理，以保证任务按时执行，并能够扩展和容错。

本文将详细介绍QuartzScheduler 的分布式原理，以及它是如何实现任务的分布式调度和管理的。

一、QuartzScheduler 的基础概念在深入探究QuartzScheduler 的分布式原理之前，让我们先了解一些基础概念：1. Job（任务）：表示要执行的具体工作或逻辑。

Job 可以是一个类或接口，实现了execute 方法。

2. Trigger（触发器）：定义了触发Job 执行的时间规则。

例如，希望每天晚上8 点执行一次的任务，可以使用一个触发器来定义。

3. Scheduler（调度器）：负责调度和管理Job 的执行。

它可以注册一个或多个Job，并为每个Job 分配一个或多个触发器。

二、QuartzScheduler 的分布式架构QuartzScheduler 的分布式架构由以下五个核心组件组成：1. JobStore（任务存储）：负责存储任务和触发器的信息。

它可以使用不同的存储方式，如内存、数据库等。

2. Scheduler（调度器）：负责任务的调度和管理。

它可以管理一个或多个JobStore，支持分布式部署。

3. ThreadPool（线程池）：用于执行Job 的线程池。

线程池根据调度器配置的并发数和任务类型来管理线程。

4. Job（任务）：表示要执行的具体工作或逻辑。

Job 可以是一个类或接口，实现了execute 方法。

5. Trigger（触发器）：定义了触发Job 执行的时间规则。

例如，希望每天晚上8 点执行一次的任务，可以使用一个触发器来定义。

【Java】SpringCloud架构系统中如何保证集群环境下定时任务同时只有⼀个实例运⾏⼯作？问题⾸先说下情况，我们平常开发SpringCloud微服务的时候，若要确保⾼可⽤，同⼀服务都会部署多台实例，然后注册到Eureka上。

⼀般我们会把所有定时任务写到⼀个服务⾥，那平常单实例的时候，都可以正常执⾏。

如果该定时任务服务部署多个实例，如何确保只在⼀个服务实例⾥执⾏任务呢？个⼈总结了下，可以有以下解决思路。

解决1. 如果原有的task代码同时执⾏⼀次或多次的结果都是正确的，那么可以就不做任何处理，只不过会造成资源浪费，当然这种⽅式不推荐。

⽐如图⾥的taskA是每隔五分钟更新下已完成的⼯单的记录为归档，那其实本质就是执⾏⼀个update的sql，即使是同时执⾏mysql数据库也有锁机制，所以数据不会出错。

那多实例下也可以不做处理，不过再说⼀遍，虽然结果不会出错，但是不推荐这样做，还是要处理⼀下的。

2. 使⽤分布式锁借助分布式锁，确保多个实例⾥的task只有竞争到锁的实例任务才执⾏。

⽐如，redis的分不式锁。

这种⽅式不好的地⽅是需要修改逻辑代码，增加了对redis的依赖。

3. 使⽤任务调度框架的集群功能之前我使⽤的是Quartz，Quartz是⼀个完全由Java编写的开源作业调度框架，Quartz的集群功能通过故障转移和负载平衡功能为您的调度程序带来⾼可⽤性和可扩展性。

这种⽅式也有不好的地⽅，那就是要实现Quartz的集群功能，需要修改Quartz的配置，⽽且是要额外增加Quartz集群需要的数据库表，如果⼀开始开发没有考虑集群，后⾯再加⼊改动会有点⼤。

4. 最⼩ip执⾏这应该算是⼀个思路，我也是在⽹上看到的，具体实现是。

①先在代码⾥获取获取到当前实例的ip，通过⼀定算法规则转成⼀个Long型。

②从Eureka⾥根据实例名，图⾥的Taks-Server获取到对应的集群ip集合，也就是192.168.2.10、192.168.2.11、192.168.2.12，也分别把它们转成对应的Long型。

quartz-misfire错失、补偿执⾏调度(scheduleJob)或恢复调度(resumeTrigger,resumeJob)后不同的misfire对应的处理规则misfire产⽣的条件是：到了该触发执⾏时上⼀个执⾏还未完成，且线程池中没有空闲线程可以使⽤（或有空闲线程可以使⽤但job设置为@DisallowConcurrentExecution）且过期时间已经超过misfireThreshold就认为是misfire了，错失触发了⽐如：13:07:24开始执⾏，重复执⾏5次，开始执⾏时，quartz已经计算好每次调度的时间刻，分别如下：03:33:36，03:33:39，03:33:42，03:33:45，03:33:48，03:33:51如果第⼀次执⾏时间为11s，到03:33:47结束，03:33:47减去03:33:39的时间间隔是8s，如果misfireThreshold设置的时间⼩于等于8s间隔，则认为是misfire了，如果⼤于8s间隔，则认为没有misfire。

CronTriggerCronScheduleBuilder csb = CronScheduleBuilder.cronSchedule("0/5 * * * * ?");csb.withMisfireHandlingInstructionDoNothing();csb.withMisfireHandlingInstructionFireAndProceed();(默认)csb.withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires();withMisfireHandlingInstructionDoNothing——不触发⽴即执⾏——等待下次Cron触发频率到达时刻开始按照Cron频率依次执⾏withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires——以错过的第⼀个频率时间⽴刻开始执⾏——重做错过的所有频率周期后——当下⼀次触发频率发⽣时间⼤于当前时间后，再按照正常的Cron频率依次执⾏withMisfireHandlingInstructionFireAndProceed（默认）——以当前时间为触发频率⽴刻触发⼀次执⾏——然后按照Cron频率依次执⾏SimpleTriggerSimpleScheduleBuilder ssb = SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule();ssb.withMisfireHandlingInstructionFireNow();ssb.withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires();ssb.withMisfireHandlingInstructionNextWithExistingCount();ssb.withMisfireHandlingInstructionNextWithRemainingCount();ssb.withMisfireHandlingInstructionNowWithExistingCount(); （默认）ssb.withMisfireHandlingInstructionNowWithRemainingCount();withMisfireHandlingInstructionFireNow——以当前时间为触发频率⽴即触发执⾏——执⾏⾄FinalTIme的剩余周期次数——以调度或恢复调度的时刻为基准的周期频率，FinalTime根据剩余次数和当前时间计算得到——调整后的FinalTime会略⼤于根据starttime计算的到的FinalTime值withMisfireHandlingInstructionIgnoreMisfires——以错过的第⼀个频率时间⽴刻开始执⾏——重做错过的所有频率周期——当下⼀次触发频率发⽣时间⼤于当前时间以后，按照Interval的依次执⾏剩下的频率——共执⾏RepeatCount+1次withMisfireHandlingInstructionNextWithExistingCount——不触发⽴即执⾏——等待下次触发频率周期时刻，执⾏⾄FinalTime的剩余周期次数——以startTime为基准计算周期频率，并得到FinalTime——即使中间出现pause，resume以后保持FinalTime时间不变withMisfireHandlingInstructionNextWithRemainingCount——不触发⽴即执⾏——等待下次触发频率周期时刻，执⾏⾄FinalTime的剩余周期次数——以startTime为基准计算周期频率，并得到FinalTime——即使中间出现pause，resume以后保持FinalTime时间不变withMisfireHandlingInstructionNowWithExistingCount（默认）——以当前时间为触发频率⽴即触发执⾏——执⾏⾄FinalTIme的剩余周期次数——以调度或恢复调度的时刻为基准的周期频率，FinalTime根据剩余次数和当前时间计算得到——调整后的FinalTime会略⼤于根据starttime计算的到的FinalTime值withMisfireHandlingInstructionNowWithRemainingCount——以当前时间为触发频率⽴即触发执⾏——执⾏⾄FinalTIme的剩余周期次数——以调度或恢复调度的时刻为基准的周期频率，FinalTime根据剩余次数和当前时间计算得到——调整后的FinalTime会略⼤于根据starttime计算的到的FinalTime值MISFIRE_INSTRUCTION_RESCHEDULE_NOW_WITH_REMAINING_REPEAT_COUNT——此指令导致trigger忘记原始设置的starttime和repeat-count——触发器的repeat-count将被设置为剩余的次数——这样会导致后⾯⽆法获得原始设定的starttime和repeat-count值misfireHandler线程下⾯这些原因可能造成 misfired job:1. 系统因为某些原因被重启。