深入Quartz,更优雅地管理你的定时任务
注:本文转自:https://mp.weixin.qq.com/s/JbNIDA5lqxLykEENBpXKyQ
本文主要有以下内容:
- Quartz的基本认知和源码初探
- Quartz的基本使用
- Quartz的进阶使用,包括Job中注入Mapper层、Quartz的持久化
在Java领域,有很多定时任务框架,这里简单对比一下目前比较流行的三款:
网络资源:
- Quartz文档:
https://www.w3cschool.cn/quartz_doc/
- xxl-job博客:
https://www.cnblogs.com/xuxueli/p/5021979.html
1 初识Quartz
如果你的定时任务没有分布式需求,但需要对任务有一定的动态管理,例如任务的启动、暂停、恢复、停止和触发时间修改,那么Quartz非常适合你。
Quartz是Java定时任务领域一个非常优秀的框架,由OpenSymphony(一个开源组织)开发,这个框架进行了优良地解耦设计,整个模块可以分为三大部分:
- Job:顾名思义,指待定时执行的具体工作内容;
- Trigger:触发器,指定运行参数,包括运行次数、运行开始时间和技术时间、运行时长等;
- Scheduler:调度器,将Job和Trigger组装起来,使定时任务被真正执行;
下面这个图简略地描述了三者之间的关系:
- 一个
JobDetail
(Job的实现类)可以绑定多个Trigger,但一个Trigger只能绑定一个JobDetail
; - 每个
JobDetail
和Trigger
通过group和name来标识唯一性; - 一个
Scheduler
可以调度多组JobDetail
和Trigger
。
为了便于理解和记忆,可以把这套设计机制与工厂车间相关联:
- Job:把Job比作车间要生产的一类产品,例如汽车、电脑等。
- Trigger:trigger可以理解为一条生产线,一条生产线只能生产一类产品,但一类产品可以由多条生产线生产。
- Scheduler:
Scheduler
则可以理解为车间主任,指挥调度着车间内的生产任务(Scheduler
内置线程池,线程池内的工作线程即为车间工人,每个工人承担着一组任务的真正执行)。
2 Quartz基础使用
Quartz提供了丰富的API,下面我们在Springboot中使用Quartz完成一些简单的demo。
2.1 基于时间间隔的定时任务
基于时间间隔和时间长度实现定时任务,借助SimpleTrigger
,例如这个场景——每隔2s在控制台输出线程名和当前时间,持续30s。
1.导入依赖:
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId> </dependency>
2.新建Job,实现我们想要定时执行的任务:
import org.quartz.Job; import org.quartz.JobExecutionContext; import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; public class SimpleJob implements Job { @Override public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) { // 创建一个事件,下面仅创建一个输出语句作演示 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "--" + DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(LocalDateTime.now())); } }
3.创建Scheduler和Trigger,执行定时任务:
import com.quartz.demo.schedule.SimpleJob; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.quartz.*; import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory; import java.util.Date; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class SimpleQuartzTest { /* * 基于时间间隔的定时任务 */ @Test public void simpleTest() throws SchedulerException, InterruptedException { // 1、创建Scheduler(调度器) SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory(); Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler(); // 2、创建JobDetail实例,并与SimpleJob类绑定(Job执行内容) JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class) .withIdentity("job1", "group1") .build(); // 3、构建Trigger(触发器),定义执行频率和时长 Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger() // 指定group和name,这是唯一身份标识 .withIdentity("trigger-1", "trigger-group") .startNow() //立即生效 .withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule() .withIntervalInSeconds(2) //每隔2s执行一次 .repeatForever()) // 永久执行 .build(); //4、将Job和Trigger交给Scheduler调度 scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger); // 5、启动Scheduler scheduler.start(); // 休眠,决定调度器运行时间,这里设置30s TimeUnit.SECONDS.sleep(30); // 关闭Scheduler scheduler.shutdown(); } }
启动测试方法后,控制台观察现象即可。注意到这么一句日志:Using thread pool 'org.quartz.simpl.SimpleThreadPool' - with 10 threads.
,这说明Scheduler
确实是内置了10个线程的线程池,通过打印线程名也印证了这一点。
另外要尤其注意的是,我们之所以通过TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
设置休眠,是因为定时任务是交由线程池异步执行的,而测试方法运行结束,主线程随之结束导致定时任务也不再执行了,所以需要设置休眠hold住主线程。在真实项目中,项目的进程是一直存活的,因此不需要设置休眠时间。
2.2 基于Cron表达式的定时任务
基于Cron表达式的定时任务demo如下:
import com.quartz.demo.schedule.SimpleJob; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.quartz.*; import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class SimpleQuartzTest { /* * 基于cron表达式的定时任务 */ @Test public void cronTest() throws SchedulerException, InterruptedException { // 1、创建Scheduler(调度器) SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory(); Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler(); // 2、创建JobDetail实例,并与SimpleJob类绑定 JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class) .withIdentity("job-1", "job-group").build(); // 3、构建Trigger(触发器),定义执行频率和时长 CronTrigger cronTrigger = TriggerBuilder.newTrigger() .withIdentity("trigger-1", "trigger-group") .startNow() //立即生效 .withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule("* 30 10 ? * 1/5 *")) .build(); //4、执行 scheduler.scheduleJob(jobDetail, cronTrigger); scheduler.start(); // 休眠,决定调度器运行时间,这里设置30s TimeUnit.SECONDS.sleep(30); // 关闭Scheduler scheduler.shutdown(); } }
3 Quartz解读
整个Quartz体系涉及的类及之间的关系如下图所示:
- JobDetail:Job接口的实现类,由
JobBuilder
将具体定义任务的类包装而成。 - Trigger:触发器,定义定时任务的触发规则,包括执行间隔、时长等,使用
TriggerBuilder
创建,JobDetail和Trigger可以一对多,反之不可。触发器可以拥有多种状态。 - Scheduler:调度器,将Job和Trigger组装起来,使定时任务被真正执行;是Quartz的核心,提供了大量API。
- JobDataMap:集成Map,通过键值对为
JobDetail
存储一些额外信息。 - JobStore:用来存储任务和触发器相关的信息,例如任务名称、数量、状态等等。Quartz 中有两种存储任务的方式,一种在在内存(
RAMJobStore
),一种是在数据库(JDBCJobStore
)。
3.1 Job
Job是一个接口,只有一个方法execute()
,我们创建具体的任务类时要继承Job并重写execute()
方法,使用JobBuilder
将具体任务类包装成一个JobDetail
(使用了建造者模式)交给Scheduler
管理。每个JobDetail
由name和group作为其唯一身份标识。
- JobDataMap中可以包含不限量的(序列化的)数据对象,在job实例执行的时候,可以使用其中的数据。
- JobDataMap继承Map,可通过键值对为JobDetail存储一些额外信息。
3.2 Trigger
Trigger有四类实现,分别如下:
- SimpleTrigger:简单触发器,支持定义任务执行的间隔时间,执行次数的规则有两种,一是定义重复次数,二是定义开始时间和结束时间。如果同时设置了结束时间与重复次数,先结束的会覆盖后结束的,以先结束的为准。
- CronTrigger:基于Cron表达式的触发器。
- CalendarIntervalTrigger:基于日历的触发器,比简单触发器更多时间单位,且能智能区分大小月和平闰年。
- DailyTimeIntervalTrigger:基于日期的触发器,如每天的某个时间段。
Trigger是有状态的:NONE
, NORMAL
, PAUSED
, COMPLETE
, ERROR
, BLOCKED
,状态之间转换关系:
COMPLETE
状态比较特殊,我在实际操作中发现,当Trigger长时间暂停后(具体时长不太确定)再恢复,状态就会变为COMPLETE
,这种状态下无法再次启动该触发器。
3.3 Scheduler
调度器,是 Quartz 的指挥官,由 StdSchedulerFactory
产生,它是单例的。Scheduler中提供了 Quartz
中最重要的 API,默认是实现类是 StdScheduler
。
Scheduler
中主要的API大概分为三种:
- 操作Scheduler本身:例如
start
、shutdown
等; - 操作Job:例如:
addJob
、pauseJob
、pauseJobs
、resumeJob
、resumeJobs
、getJobKeys
、getJobDetail
等 - 操作Trigger:例如
pauseTrigger
、resumeTrigger
等
这些API使用非常简单,源码中也有完善的注释,这里不再赘述。
4 Quartz进阶使用
除了基本使用外,Quartz还有一些较为复杂的应用场景。
4.1 多触发器的定时任务
前文提过,一个JobDetail
可以绑定多个触发器,这种场景还是有一些注意点的:
- 首先,要通过
storeDurably()
方法将JobDetail
设置为孤立后保存存储(没有触发器指向该作业的情况); Scheduler
通过addJob()
将给定的作业添加到计划程序中-没有关联的触发器。作业将处于“休眠”状态,直到使用触发器或调度程序对其进行调度;- 触发器通过
forJob(JobDetail jobDetail)
指定要绑定的JobDetail
,scheduleJob()
方法只传入触发器,触发后将自动执行addJob过的绑定JobDetail
。
import com.quartz.demo.schedule.SimpleJob; import org.junit.jupiter.api.Test; import org.quartz.*; import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class MultiQuartzTest { @Test public void multiJobTest() throws SchedulerException, InterruptedException { // 1、创建Scheduler(调度器) SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory(); Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler(); // 2、创建JobDetail实例,与执行内容类SimpleJob绑定,注意要设置 .storeDurably(),否则报错 JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class) .withIdentity("job1", "job-group") .storeDurably() .build(); // 3、分别构建Trigger实例 Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity("trigger1", "trigger-group") .startNow()//立即生效 .forJob(jobDetail) .withSchedule(SimpleScheduleBuilder .simpleSchedule() .withIntervalInSeconds(2) //每隔3s执行一次 .repeatForever()) // 永久循环 .build(); Trigger trigger2 = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity("trigger2", "trigger-group") .startNow()//立即生效 .forJob(jobDetail) .withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule() .withIntervalInSeconds(3) //每隔5s执行一次 .repeatForever()).build(); // 永久循环 //4、调度器中添加job scheduler.addJob(jobDetail, false); scheduler.scheduleJob(trigger); scheduler.scheduleJob(trigger2); // 启动调度器 scheduler.start(); // 休眠任务执行时长 TimeUnit.SECONDS.sleep(20); scheduler.shutdown(); } }
4.2 Job中注入Bean
有时候,我们要在定时任务中操作数据库,但Job中无法直接注入数据层,解决这种问题,有两种解决方案。
方案一:借助JobDataMap
在构建JobDetail
时,可以将数据放入JobDataMap
,基本类型的数据通过usingJobData
方法直接放入,mapper这种类型数据手动put进去:
@Autowired private PersonMapper personMapper; // 构建定时任务 JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MajorJob.class) .withIdentity(jobName, jobGroupName) .usingJobData("jobName", "QuartzDemo") .build(); // 将mapper放入jobDetail的jobDataMap中 jobDetail.getJobDataMap().put("personMapper", personMapper);
在job的执行过程中,可以从JobDataMap
中取出数据,如下示例:
import com.quartz.demo.entity.Person; import com.quartz.demo.mapper.PersonMapper; import org.quartz.Job; import org.quartz.JobDataMap; import org.quartz.JobExecutionContext; import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.util.List; public class MajorJob implements Job { @Override public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) { JobDataMap dataMap = jobExecutionContext.getJobDetail().getJobDataMap(); String jobName = dataMap.getString("jobName"); PersonMapper personMapper = (PersonMapper) dataMap.get("personMapper"); // 这样就可以执行mapper层方法了 List<Person> personList = personMapper.queryList(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "--" + DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(LocalDateTime.now()) + "--" + jobName + "--" + personList); } }
这个方案相对简单,但在持久化中会遇到mapper的序列化问题:
java.io.NotSerializableException: Unable to serialize JobDataMap for insertion into database because the value of property 'personMapper' is not serializable: org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate
方案二:静态工具类
创建工具类SpringContextJobUtil
,实现ApplicationContextAware
接口
import org.springframework.beans.BeansException; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.context.ApplicationContextAware; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.Locale; @Component public class SpringContextJobUtil implements ApplicationContextAware { private static ApplicationContext context; @Override @SuppressWarnings("static-access") public void setApplicationContext(ApplicationContext contex) throws BeansException { this.context = contex; } /** * 根据name获取bean * * @param beanName name * @return bean对象 */ public static Object getBean(String beanName) { return context.getBean(beanName); } public static String getMessage(String key) { return context.getMessage(key, null, Locale.getDefault()); } }
mapper类上打上@Service
注解,并赋予其name:
@Service("personMapper") public interface PersonMapper { @Select("select id,name,age,sex,address,sect,skill,power,create_time createTime,modify_time modifyTime from mytest.persons") List<Person> queryList(); }
Job中通过SpringContextJobUtil
的getBean获取mapper的bean:
public class MajorJob implements Job { @Override public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) { JobDataMap dataMap = jobExecutionContext.getJobDetail().getJobDataMap(); String jobName = dataMap.getString("jobName"); PersonMapper personMapper = (PersonMapper) SpringContextJobUtil.getBean("personMapper"); List<Person> personList = personMapper.queryList(); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "--" + DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(LocalDateTime.now()) + "--" + jobName + "--" + personList); } }
推荐使用这个方法。
4.3 Quartz的持久化
定时任务的诸多要素,如任务名称、数量、状态、运行频率、运行时间等,是要存储起来的。JobStore,就是用来存储任务和触发器相关的信息的。
Quartz 中有两种存储任务的方式,一种在在内存(RAMJobStore
),一种是在数据库(JDBCJobStore
)。
Quartz 默认的 JobStore
是 RAMJobstore
,也就是把任务和触发器信息运行的信息存储在内存中,用到了 HashMap
、TreeSet
、HashSet
等等数据结构,如果程序崩溃或重启,所有存储在内存中的数据都会丢失。所以我们需要把这些数据持久化到磁盘。扩展:最全的java面试题库
实现Quartz的持久化并不困难,按下列步骤操作即可:
1.添加相关依赖:
<!--Quartz 使用的连接池 --> <dependency> <groupId>com.mchange</groupId> <artifactId>c3p0</artifactId> <version>0.9.5.2</version> </dependency>
2.编写配置:
import org.quartz.Scheduler; import org.quartz.ee.servlet.QuartzInitializerListener; import org.springframework.beans.factory.config.PropertiesFactoryBean; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.core.io.ClassPathResource; import org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean; import java.io.IOException; import java.util.Properties; /** * @author muguozheng * @version 1.0.0 * @createTime 2022/4/19 18:46 * @description Quartz配置 */ @Configuration public class SchedulerConfig { /** * 读取quartz.properties,将值初始化 * * @return Properties * @throws IOException io */ @Bean public Properties quartzProperties() throws IOException { PropertiesFactoryBean propertiesFactoryBean = new PropertiesFactoryBean(); propertiesFactoryBean.setLocation(new ClassPathResource("/quartz.properties")); propertiesFactoryBean.afterPropertiesSet(); return propertiesFactoryBean.getObject(); } /** * 将配置文件的数据加载到SchedulerFactoryBean中 * * @return SchedulerFactoryBean * @throws IOException io */ @Bean public SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean() throws IOException { SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean = new SchedulerFactoryBean(); schedulerFactoryBean.setQuartzProperties(quartzProperties()); return schedulerFactoryBean; } /** * 初始化监听器 * * @return QuartzInitializerListener */ @Bean public QuartzInitializerListener executorListener() { return new QuartzInitializerListener(); } /** * 获得Scheduler对象 * * @return Scheduler * @throws IOException io */ @Bean public Scheduler scheduler() throws IOException { return schedulerFactoryBean().getScheduler(); } }
3.创建quartz.properties
配置文件
# 实例化ThreadPool时,使用的线程类为SimpleThreadPool org.quartz.threadPool.class=org.quartz.simpl.SimpleThreadPool # 并发个数 org.quartz.threadPool.threadCount=10 # 优先级 org.quartz.threadPool.threadPriority=3 org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread=true org.quartz.jobStore.misfireThreshold=5000 # 持久化使用的类 org.quartz.jobStore.class=org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX # 数据库中表的前缀 org.quartz.jobStore.tablePrefix=QRTZ_ # 数据源命名 org.quartz.jobStore.dataSource=qzDS # qzDS 数据源 org.quartz.dataSource.qzDS.driver=com.mysql.jdbc.Driver org.quartz.dataSource.qzDS.URL=jdbc:mysql://localhost:3306/mytest?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 org.quartz.dataSource.qzDS.user=root org.quartz.dataSource.qzDS.password=root org.quartz.dataSource.qzDS.maxConnections=10
4.创建Quartz持久化数据的表
数据表初始化sql放置在External Libraries
的org/quartz/impl/jdbcjobstore
中,直接用其初始化相关表即可。要注意的是,用来放置这些表的库要与quartz.properties
的库一致。
# # In your Quartz properties file, you'll need to set # org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate # # # By: Ron Cordell - roncordell # I didn't see this anywhere, so I thought I'd post it here. This is the script from Quartz to create the tables in a MySQL database, modified to use INNODB instead of MYISAM. DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_FIRED_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SCHEDULER_STATE; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_LOCKS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_CRON_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_BLOB_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_JOB_DETAILS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_CALENDARS; CREATE TABLE QRTZ_JOB_DETAILS( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, JOB_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, JOB_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL, DESCRIPTION VARCHAR(250) NULL, JOB_CLASS_NAME VARCHAR(250) NOT NULL, IS_DURABLE VARCHAR(1) NOT NULL, IS_NONCONCURRENT VARCHAR(1) NOT NULL, IS_UPDATE_DATA VARCHAR(1) NOT NULL, REQUESTS_RECOVERY VARCHAR(1) NOT NULL, JOB_DATA BLOB NULL, PRIMARY KEY (SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE QRTZ_TRIGGERS ( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL, JOB_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, JOB_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL, DESCRIPTION VARCHAR(250) NULL, NEXT_FIRE_TIME BIGINT(13) NULL, PREV_FIRE_TIME BIGINT(13) NULL, PRIORITY INTEGER NULL, TRIGGER_STATE VARCHAR(16) NOT NULL, TRIGGER_TYPE VARCHAR(8) NOT NULL, START_TIME BIGINT(13) NOT NULL, END_TIME BIGINT(13) NULL, CALENDAR_NAME VARCHAR(190) NULL, MISFIRE_INSTR SMALLINT(2) NULL, JOB_DATA BLOB NULL, PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP), FOREIGN KEY (SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP) REFERENCES QRTZ_JOB_DETAILS(SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS ( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL, REPEAT_COUNT BIGINT(7) NOT NULL, REPEAT_INTERVAL BIGINT(12) NOT NULL, TIMES_TRIGGERED BIGINT(10) NOT NULL, PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP), FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP) REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE QRTZ_CRON_TRIGGERS ( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL, CRON_EXPRESSION VARCHAR(120) NOT NULL, TIME_ZONE_ID VARCHAR(80), PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP), FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP) REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS ( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL, STR_PROP_1 VARCHAR(512) NULL, STR_PROP_2 VARCHAR(512) NULL, STR_PROP_3 VARCHAR(512) NULL, INT_PROP_1 INT NULL, INT_PROP_2 INT NULL, LONG_PROP_1 BIGINT NULL, LONG_PROP_2 BIGINT NULL, DEC_PROP_1 NUMERIC(13,4) NULL, DEC_PROP_2 NUMERIC(13,4) NULL, BOOL_PROP_1 VARCHAR(1) NULL, BOOL_PROP_2 VARCHAR(1) NULL, PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP), FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP) REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE QRTZ_BLOB_TRIGGERS ( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL, BLOB_DATA BLOB NULL, PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP), INDEX (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME, TRIGGER_GROUP), FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP) REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE QRTZ_CALENDARS ( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, CALENDAR_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, CALENDAR BLOB NOT NULL, PRIMARY KEY (SCHED_NAME,CALENDAR_NAME)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS ( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL, PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE QRTZ_FIRED_TRIGGERS ( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, ENTRY_ID VARCHAR(95) NOT NULL, TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL, INSTANCE_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, FIRED_TIME BIGINT(13) NOT NULL, SCHED_TIME BIGINT(13) NOT NULL, PRIORITY INTEGER NOT NULL, STATE VARCHAR(16) NOT NULL, JOB_NAME VARCHAR(190) NULL, JOB_GROUP VARCHAR(190) NULL, IS_NONCONCURRENT VARCHAR(1) NULL, REQUESTS_RECOVERY VARCHAR(1) NULL, PRIMARY KEY (SCHED_NAME,ENTRY_ID)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE QRTZ_SCHEDULER_STATE ( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, INSTANCE_NAME VARCHAR(190) NOT NULL, LAST_CHECKIN_TIME BIGINT(13) NOT NULL, CHECKIN_INTERVAL BIGINT(13) NOT NULL, PRIMARY KEY (SCHED_NAME,INSTANCE_NAME)) ENGINE=InnoDB; CREATE TABLE QRTZ_LOCKS ( SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL, LOCK_NAME VARCHAR(40) NOT NULL, PRIMARY KEY (SCHED_NAME,LOCK_NAME)) ENGINE=InnoDB; CREATE INDEX IDX_QRTZ_J_REQ_RECOVERY ON QRTZ_JOB_DETAILS(SCHED_NAME,REQUESTS_RECOVERY); CREATE INDEX IDX_QRTZ_J_GRP ON QRTZ_JOB_DETAILS(SCHED_NAME,JOB_GROUP); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_J ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_JG ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_GROUP); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_C ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,CALENDAR_NAME); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_G ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_STATE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_STATE); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_N_STATE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP,TRIGGER_STATE); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_N_G_STATE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP,TRIGGER_STATE); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NEXT_FIRE_TIME ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,NEXT_FIRE_TIME); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_ST ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_STATE,NEXT_FIRE_TIME); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_MISFIRE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,MISFIRE_INSTR,NEXT_FIRE_TIME); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_ST_MISFIRE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,MISFIRE_INSTR,NEXT_FIRE_TIME,TRIGGER_STATE); CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_ST_MISFIRE_GRP ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,MISFIRE_INSTR,NEXT_FIRE_TIME,TRIGGER_GROUP,TRIGGER_STATE); CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_TRIG_INST_NAME ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,INSTANCE_NAME); CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_INST_JOB_REQ_RCVRY ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,INSTANCE_NAME,REQUESTS_RECOVERY); CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_J_G ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP); CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_JG ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_GROUP); CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_T_G ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP); CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_TG ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP); commit;