Quartz 2 定時任務(wù)（二）：多線程并發(fā)執(zhí)行與數(shù)據(jù)共享

OpenDigg 發(fā)布于2019-08-14 18:12 / 2467人閱讀

摘要：注意當(dāng)使用注解時，為了避免并發(fā)時，存儲數(shù)據(jù)造成混亂，強烈建議把注解也加上。示例假設(shè)定時任務(wù)的時間間隔為秒，但執(zhí)行時間是秒。當(dāng)設(shè)置以后程序會等任務(wù)執(zhí)行完畢后再去執(zhí)行，否則會在秒時再啟動新的線程執(zhí)行。

版權(quán)聲明：本文由吳仙杰創(chuàng)作整理，轉(zhuǎn)載請注明出處：https://segmentfault.com/a/1190000009128328

1. 禁止同一個 JobDetail 中的多個實例并發(fā)執(zhí)行

Quartz 定時任務(wù)默認都是并發(fā)執(zhí)行的，不會等待上一次任務(wù)執(zhí)行完畢，只要間隔時間到就會執(zhí)行，如果定時任執(zhí)行太長，會長時間占用資源，導(dǎo)致其它任務(wù)堵塞。

禁止并發(fā)執(zhí)行的意思并不是不能同時執(zhí)行多個 Job，而是不能并發(fā)執(zhí)行同一個 Job Definition（由 JobDetail 定義），但是可以同時執(zhí)行多個不同的 JobDetail，舉例說明，我們有一個 Job 類，叫做 SayHelloJob，并在這個 Job 上加了 @DisallowConcurrentExecution 注解，然后在這個 Job上定義了很多個 JobDetail，如 sayHelloToJoeJobDetail，sayHelloToMikeJobDetail，那么當(dāng) scheduler 啟動時，不會并發(fā)執(zhí)行多個 sayHelloToJoeJobDetail 或者 sayHelloToMikeJobDetail，但可以同時執(zhí)行 sayHelloToJoeJobDetail 跟 sayHelloToMikeJobDetail。

1.1 使用 Spring 整合 Quartz 時

Spring 配置文件中加入：

1.2 Quartz 原生使用時

當(dāng)不使用 Spring 的時候就需要在 Job 的實現(xiàn)類上加 @DisallowConcurrentExecution 的注解。

2. 同一個 JobDetail 中多個實例的數(shù)據(jù)共享

@PersistJobDataAfterExecution 是用在 Job 實現(xiàn)類上，表示一個有狀態(tài)的任務(wù)，意思是當(dāng)正常執(zhí)行完 Job 后，JobDataMap 中的數(shù)據(jù)應(yīng)該被改動，以被下一次調(diào)用時用。

注意：當(dāng)使用 @PersistJobDataAfterExecution 注解時，為了避免并發(fā)時，存儲數(shù)據(jù)造成混亂，強烈建議把 @DisallowConcurrentExecution 注解也加上。

3. 示例

假設(shè)定時任務(wù)的時間間隔為 3 秒，但 job 執(zhí)行時間是 10 秒。當(dāng)設(shè)置 @DisallowConcurrentExecution 以后程序會等任務(wù)執(zhí)行完畢后再去執(zhí)行，否則會在 3 秒時再啟動新的線程執(zhí)行。

當(dāng)設(shè)置 @PersistJobDataAfterExecution 時，在執(zhí)行完 Job 的 execution 方法后保存 JobDataMap 當(dāng)中固定數(shù)據(jù)，以便任務(wù)在重復(fù)執(zhí)行的時候具有相同的 JobDataMap；在默認情況下也就是沒有設(shè)置 @PersistJobDataAfterExecution 的時候每個 job 都擁有獨立 JobDataMap。

任務(wù)類：

package org.quartz.examples;

import org.quartz.*;

import java.util.Date;

@PersistJobDataAfterExecution
@DisallowConcurrentExecution
public class TaskJob implements Job {

    public static final String NUM_EXECUTIONS = "NumExecutions";
    public static final String EXECUTION_DELAY = "ExecutionDelay";

    /**
     * 靜態(tài)變量可以保持工作狀態(tài)，但無法達到預(yù)期效果
     */
    private static int _staticCounter = 0;

    /**
     * Quartz 每次執(zhí)行作業(yè)時都會重新實例化，非靜態(tài)變量無法保持工作狀態(tài)
     */
    private int _counter = 0;

    /**
     * 需要一個公共的空構(gòu)造方法，以便 scheduler 隨時實例化 job
     */
    public TaskJob() {
    }

    /**
     * 該方法實現(xiàn)需要執(zhí)行的任務(wù)
     */
    public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        System.err.println("---> " + context.getJobDetail().getKey() + " 運行中[" + new Date() + "]");

        JobDataMap map = context.getJobDetail().getJobDataMap();

        int executeCount = 0;
        if (map.containsKey(NUM_EXECUTIONS)) {
            executeCount = map.getInt(NUM_EXECUTIONS);
        }

        // 增量計數(shù)并將其存儲回 JobDataMap，這樣可以適當(dāng)保持工作狀態(tài)
        executeCount++;
        map.put(NUM_EXECUTIONS, executeCount);

        // 只要有任務(wù)執(zhí)行都會遞增，無法達到預(yù)期效果
        _staticCounter++;

        // 本地變量遞增加，但實際上無法保持工作狀態(tài)
        _counter++;

        long delay = 5000L;
        if (map.containsKey(EXECUTION_DELAY)) {
            delay = map.getLong(EXECUTION_DELAY);
        }

        try {
            // 模擬一個耗時的 job
            Thread.sleep(delay);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        System.err.println(context.getJobDetail().getKey() + " 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：" + _staticCounter + "，非靜態(tài)變量 scheduler 為：" + _counter);
        System.err.println(context.getJobDetail().getKey() + " 完成了（" + executeCount + "）次 <---");
    }
}

任務(wù)調(diào)度類：

package org.quartz.examples;

import org.quartz.*;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;

import java.util.Date;

public class Executer {

    public void run() throws Exception {
        // 通過 schedulerFactory 獲取一個調(diào)度器
        SchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory();
        Scheduler sched = sf.getScheduler();

        // 創(chuàng)建 jobDetail 實例，綁定 Job 實現(xiàn)類
        // 指明 job 的名稱，所在組的名稱，以及綁定 job 類
        JobDetail job1 = JobBuilder.newJob(TaskJob.class)
                .withIdentity("statefulJob1", "group1")
                // 給定的鍵-值對添加到 JobDetail 的 JobDataMap 中
                .usingJobData(TaskJob.EXECUTION_DELAY, 10000L).build();

        // 定義調(diào)度觸發(fā)規(guī)則，先立即執(zhí)行一次，然后每隔 3 秒執(zhí)行一次
        SimpleTrigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
                .withIdentity("trigger1", "group1")
                .startNow()
                .withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
                        .withIntervalInSeconds(3)
                        .repeatForever())
                .build();

        // 把作業(yè)和觸發(fā)器注冊到任務(wù)調(diào)度中
        Date firstRunTime = sched.scheduleJob(job1, trigger);
        System.out.println(job1.getKey() + " 開始運行于：" + firstRunTime + "，重復(fù)：" + trigger.getRepeatCount() + " 次，每次間隔 "
                + trigger.getRepeatInterval() / 1000 + " 秒");

        // 任務(wù) job1 方法中拿到的 JobDataMap 的數(shù)據(jù)是共享的
        // 這里要注意一個情況： 就是 JobDataMap 的數(shù)據(jù)共享只針對一個 job1 任務(wù)
        // 如果在下面在新增加一個任務(wù) 那么他們之間是不共享的，比如下面的 job2
        // 創(chuàng)建第二個 JobDetail 實例
        JobDetail job2 = JobBuilder.newJob(TaskJob.class)
                .withIdentity("statefulJob2", "group1")
                // 給定的鍵-值對添加到 JobDetail 的 JobDataMap 中
                .usingJobData(TaskJob.EXECUTION_DELAY, 10000L)
                .build();

        // 定義調(diào)度觸發(fā)規(guī)則，先立即執(zhí)行一次，然后每隔 3 秒執(zhí)行一次
        trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
                .withIdentity("trigger2", "group1")
                .startNow()
                .withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule().
                        withIntervalInSeconds(3)
                        .repeatForever()
                        // 指定失效時的策略
                        .withMisfireHandlingInstructionNowWithExistingCount())
                .build();

        // 這個 job2 與 job1 執(zhí)行的 JobDataMap 不共享
        // 把作業(yè)和觸發(fā)器注冊到任務(wù)調(diào)度中
        firstRunTime = sched.scheduleJob(job2, trigger);
        System.out.println(job2.getKey() + " 開始運行于：" + firstRunTime + "，重復(fù)：" + trigger.getRepeatCount() + " 次，每次間隔 "
                + trigger.getRepeatInterval() / 1000 + " 秒");

        // 啟動計劃程序（實際上直到調(diào)度器已經(jīng)啟動才會開始運行）
        sched.start();

        // 等待 60 秒，使我們的 job 有機會執(zhí)行
        Thread.sleep(60000);

        // 等待作業(yè)執(zhí)行完成時才關(guān)閉調(diào)度器
        sched.shutdown(true);

        SchedulerMetaData metaData = sched.getMetaData();
        System.out.println("一共運行了：" + metaData.getNumberOfJobsExecuted() + " 個任務(wù)");
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Executer example = new Executer();
        example.run();
    }
}

運行結(jié)果：

group1.statefulJob1 開始運行于：Wed Apr 19 17:04:22 CST 2017，重復(fù)：-1 次，每次間隔 3 秒
group1.statefulJob2 開始運行于：Wed Apr 19 17:04:22 CST 2017，重復(fù)：-1 次，每次間隔 3 秒

---> group1.statefulJob2 運行中[Wed Apr 19 17:04:22 CST 2017]
---> group1.statefulJob1 運行中[Wed Apr 19 17:04:22 CST 2017]
group1.statefulJob2 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：2，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob1 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：2，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob2 完成了（1）次 <---
group1.statefulJob1 完成了（1）次 <---
---> group1.statefulJob1 運行中[Wed Apr 19 17:04:32 CST 2017]
---> group1.statefulJob2 運行中[Wed Apr 19 17:04:32 CST 2017]
group1.statefulJob1 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：4，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob1 完成了（2）次 <---
group1.statefulJob2 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：4，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob2 完成了（2）次 <---
---> group1.statefulJob1 運行中[Wed Apr 19 17:04:42 CST 2017]
---> group1.statefulJob2 運行中[Wed Apr 19 17:04:42 CST 2017]
group1.statefulJob2 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：6，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob1 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：6，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob1 完成了（3）次 <---
group1.statefulJob2 完成了（3）次 <---
---> group1.statefulJob1 運行中[Wed Apr 19 17:04:52 CST 2017]
---> group1.statefulJob2 運行中[Wed Apr 19 17:04:52 CST 2017]
group1.statefulJob2 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：8，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob2 完成了（4）次 <---
group1.statefulJob1 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：8，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob1 完成了（4）次 <---
---> group1.statefulJob2 運行中[Wed Apr 19 17:05:02 CST 2017]
---> group1.statefulJob1 運行中[Wed Apr 19 17:05:02 CST 2017]
group1.statefulJob2 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：10，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob1 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：10，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob2 完成了（5）次 <---
group1.statefulJob1 完成了（5）次 <---
---> group1.statefulJob1 運行中[Wed Apr 19 17:05:12 CST 2017]
---> group1.statefulJob2 運行中[Wed Apr 19 17:05:12 CST 2017]

group1.statefulJob2 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：12，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob2 完成了（6）次 <---
group1.statefulJob1 的靜態(tài)變量 _staticCounter 為：12，非靜態(tài)變量 scheduler 為：1
group1.statefulJob1 完成了（6）次 <---

一共運行了：12 個任務(wù)

4. 參考

Quartz 線程處理

Quartz API

PS：本文針對的 Quartz 版本為 Quartz 2.2.3。官方下載地址：Quartz 2.2.3 .tar.gz

GPU云服務(wù)器云服務(wù)器多線程并發(fā)執(zhí)行 quartz java 定時任務(wù) php多線程與并發(fā) 執(zhí)行定時任務(wù)

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