Quartz集群原理及配置应用
1、Quartz任务调度的基本实现原理
Quartz是OpenSymphony开源组织在任务调度领域的一个开源项目，完全基于Java实现。作为一个优秀的开源调度框架，Quartz具有以下特点：
（1）强大的调度功能，例如支持丰富多样的调度方法，可以满足各种常规及特殊需求；
（2）灵活的应用方式，例如支持任务和调度的多种组合方式，支持调度数据的多种存储方式；
（3）分布式和集群能力，Terracotta收购后在原来功能基础上作了进一步提升。本文将对该部分相加阐述。
1.1 Quartz 核心元素
Quartz任务调度的核心元素为：Scheduler——任务调度器、Trigger——触发器、Job——任务。其中trigger和job是任务调度的元数据，scheduler是实际执行调度的控制器。
Trigger是用于定义调度时间的元素，即按照什么时间规则去执行任务。Quartz中主要提供了四种类型的trigger：SimpleTrigger，CronTirgger，DateIntervalTrigger，和NthIncludedDayTrigger。这四种trigger可以满足企业应用中的绝大部分需求。
Job用于表示被调度的任务。主要有两种类型的job：无状态的（stateless）和有状态的（stateful）。对于同一个trigger来说，有状态的job不能被并行执行，只有上一次触发的任务被执行完之后，才能触发下一次执行。Job主要有两种属性：volatility和durability，其中volatility表示任务是否被持久化到数据库存储，而durability表示在没有trigger关联的时候任务是否被保留。两者都是在值为true的时候任务被持久化或保留。一个job可以被多个trigger关联，但是一个trigger只能关联一个job。
Scheduler由scheduler工厂创建：DirectSchedulerFactory或者StdSchedulerFactory。第二种工厂StdSchedulerFactory使用较多，因为DirectSchedulerFactory使用起来不够方便，需要作许多详细的手工编码设置。Scheduler主要有三种：RemoteMBeanScheduler，RemoteScheduler和StdScheduler。
Quartz核心元素之间的关系如图1.1所示：
图1.1 核心元素关系图
1.2 Quartz 线程视图
在Quartz中，有两类线程，Scheduler调度线程和任务执行线程，其中任务执行线程通常使用一个线程池维护一组线程。
图1.2 Quartz线程视图
Scheduler调度线程主要有两个：执行常规调度的线程，和执行misfiredtrigger的线程。常规调度线程轮询存储的所有trigger，如果有需要触发的trigger，即到达了下一次触发的时间，则从任务执行线程池获取一个空闲线程，执行与该trigger关联的任务。Misfire线程是扫描所有的trigger，查看是否有misfiredtrigger，如果有的话根据misfire的策略分别处理(fire now OR wait for the next fire)。
1.3 Quartz Job数据存储
Quartz中的trigger和job需要存储下来才能被使用。Quartz中有两种存储方式：RAMJobStore,JobStoreSupport，其中RAMJobStore是将trigger和job存储在内存中，而JobStoreSupport是基于jdbc将trigger和job存储到数据库中。RAMJobStore的存取速度非常快，但是由于其在系统被停止后所有的数据都会丢失，所以在集群应用中，必须使用JobStoreSupport。
2、Quartz集群原理
2.1 Quartz 集群架构
一个Quartz集群中的每个节点是一个独立的Quartz应用，它又管理着其他的节点。这就意味着你必须对每个节点分别启动或停止。Quartz集群中，独立的Quartz节点并不与另一其的节点或是管理节点通信，而是通过相同的数据库表来感知到另一Quartz应用的，如图2.1所示。
图2.1 Quartz集群架构
2.2 Quartz集群相关数据库表
因为Quartz集群依赖于数据库，所以必须首先创建Quartz数据库表，Quartz发布包中包括了所有被支持的数据库平台的SQL脚本。这些SQL脚本存放于<quartz_home>/docs/dbTables 目录下。这里采用的Quartz 1.8.4版本，总共12张表，不同版本，表个数可能不同。数据库为mysql，用tables_mysql.sql创建数据库表。全部表如图2.2所示，对这些表的简要介绍如图2.3所示。
图2.2 Quartz 1.8.4在mysql数据库中生成的表
图2.3 Quartz数据表简介
2.2.1 调度器状态表（QRTZ_SCHEDULER_STATE）
说明：集群中节点实例信息，Quartz定时读取该表的信息判断集群中每个实例的当前状态。
instance_name：配置文件中org.quartz.scheduler.instanceId配置的名字，如果设置为AUTO,quartz会根据物理机名和当前时间产生一个名字。
last_checkin_time：上次检入时间
checkin_interval：检入间隔时间
2.2.2 触发器与任务关联表（qrtz_fired_triggers）
存储与已触发的Trigger相关的状态信息，以及相联Job的执行信息。
2.2.3 触发器信息表（qrtz_triggers)
trigger_name：trigger的名字,该名字用户自己可以随意定制,无强行要求
trigger_group：trigger所属组的名字,该名字用户自己随意定制,无强行要求
job_name：qrtz_job_details表job_name的外键
job_group：qrtz_job_details表job_group的外键
trigger_state：当前trigger状态设置为ACQUIRED,如果设为WAITING,则job不会触发
trigger_cron：触发器类型,使用cron表达式
2.2.4 任务详细信息表（qrtz_job_details）
说明：保存job详细信息,该表需要用户根据实际情况初始化
job_name：集群中job的名字,该名字用户自己可以随意定制,无强行要求。
job_group：集群中job的所属组的名字,该名字用户自己随意定制,无强行要求。
job_class_name：集群中job实现类的完全包名,quartz就是根据这个路径到classpath找到该job类的。
is_durable：是否持久化,把该属性设置为1，quartz会把job持久化到数据库中
job_data：一个blob字段，存放持久化job对象。
2.2.5权限信息表（qrtz_locks）
说明：tables_oracle.sql里有相应的dml初始化，如图2.4所示。
图2.4 Quartz权限信息表中的初始化信息
2.3 Quartz Scheduler在集群中的启动流程
Quartz Scheduler自身是察觉不到被集群的，只有配置给Scheduler的JDBC JobStore才知道。当Quartz Scheduler启动时，它调用JobStore的schedulerStarted()方法，它告诉JobStore Scheduler已经启动了。schedulerStarted() 方法是在JobStoreSupport类中实现的。JobStoreSupport类会根据quartz.properties文件中的设置来确定Scheduler实例是否参与到集群中。假如配置了集群，一个新的ClusterManager类的实例就被创建、初始化并启动。ClusterManager是在JobStoreSupport类中的一个内嵌类，继承了java.lang.Thread，它会定期运行，并对Scheduler实例执行检入的功能。Scheduler也要查看是否有任何一个别的集群节点失败了。检入操作执行周期在quartz.properties中配置。
2.4 侦测失败的Scheduler节点
当一个Scheduler实例执行检入时，它会查看是否有其他的Scheduler实例在到达他们所预期的时间还未检入。这是通过检查SCHEDULER_STATE表中Scheduler记录在LAST_CHEDK_TIME列的值是否早于org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval来确定的。如果一个或多个节点到了预定时间还没有检入，那么运行中的Scheduler就假定它(们) 失败了。
2.5 从故障实例中恢复Job
当一个Sheduler实例在执行某个Job时失败了，有可能由另一正常工作的Scheduler实例接过这个Job重新运行。要实现这种行为，配置给JobDetail对象的Job可恢复属性必须设置为true（job.setRequestsRecovery(true)）。如果可恢复属性被设置为false(默认为false)，当某个Scheduler在运行该job失败时，它将不会重新运行；而是由另一个Scheduler实例在下一次触发时间触发。Scheduler实例出现故障后多快能被侦测到取决于每个Scheduler的检入间隔（即2.3中提到的org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval）。
3、Quartz集群实例(Quartz+Spring)
3.1 Spring不兼容Quartz问题
Spring从2.0.2开始便不再支持Quartz。具体表现在 Quartz+Spring 把 Quartz 的 Task 实例化进入数据库时，会产生： Serializable 的错误：
<bean id="jobtask" class="org.springframework.scheduling.quartz. MethodInvokingJobDetailFactoryBean "> <property name="targetObject"> <ref bean="quartzJob"/> </property> <property name="targetMethod"> <value>execute</value> </property> </bean>
这个 MethodInvokingJobDetailFactoryBean 类中的 methodInvoking 方法，是不支持序列化的，因此在把 QUARTZ 的 TASK 序列化进入数据库时就会抛错。
首先解决MethodInvokingJobDetailFactoryBean的问题，在不修改Spring源码的情况下，可以避免使用这个类，直接调用JobDetail。但是使用JobDetail实现，需要自己实现MothodInvoking的逻辑，可以使用JobDetail的jobClass和JobDataAsMap属性来自定义一个Factory(Manager)来实现同样的目的。例如，本示例中新建了一个MyDetailQuartzJobBean来实现这个功能。
3.2 MyDetailQuartzJobBean.java文件
package org.lxh.mvc.jobbean; import java.lang.reflect.Method; import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class MyDetailQuartzJobBean extends QuartzJobBean { protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass()); private String targetObject; private String targetMethod; private ApplicationContext ctx; protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { try { logger.info("execute [" + targetObject + "] at once>>>>>>"); Object otargetObject = ctx.getBean(targetObject); Method m = null; try { m = otargetObject.getClass().getMethod(targetMethod, new Class[] {}); m.invoke(otargetObject, new Object[] {}); } catch (SecurityException e) { logger.error(e); } catch (NoSuchMethodException e) { logger.error(e); } } catch (Exception e) { throw new JobExecutionException(e); } } public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext){ this.ctx=applicationContext; } public void setTargetObject(String targetObject) { this.targetObject = targetObject; } public void setTargetMethod(String targetMethod) { this.targetMethod = targetMethod; } }
3.3真正的Job实现类
在Test类中，只是简单实现了打印系统当前时间的功能。
package org.lxh.mvc.job; import java.io.Serializable; import java.util.Date; import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; public class Test implements Serializable{ private Log logger = LogFactory.getLog(Test.class); private static final long serialVersionUID = -2073310586499744415L; public void execute () { Date date=new Date(); System.out.println(date.toLocaleString()); } }
3.4 配置quartz.xml文件
<bean id="Test" class="org.lxh.mvc.job.Test" scope="prototype"> </bean> <bean id="TestjobTask" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass"> <value>org.lxh.mvc.jobbean.MyDetailQuartzJobBean</value> </property> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="targetObject" value="Test" /> <entry key="targetMethod" value="execute" /> </map> </property> </bean> <bean name="TestTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="TestjobTask" /> <property name="cronExpression" value="0/1 * * * * ?" /> </bean> <bean id="quartzScheduler" class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="configLocation" value="classpath:quartz.properties"/> <property name="triggers"> <list> <ref bean="TestTrigger" /> </list> </property> <property name="applicationContextSchedulerContextKey" value="applicationContext" /> </bean>
3.5 测试
ServerA、ServerB的代码、配置完全一样，先启动ServerA，后启动ServerB，当Server关断之后，ServerB会监测到其关闭，并将ServerA上正在执行的Job接管，继续执行。
4、Quartz集群实例（单独Quartz）
尽管我们已经实现了Spring+Quartz的集群配置，但是因为Spring与Quartz之间的兼容问题还是不建议使用该方式。在本小节中，我们实现了单独用Quartz配置的集群，相对Spring+Quartz的方式来说，简单、稳定。
4.1 工程结构
我们采用单独使用Quartz来实现其集群功能，代码结构及所需的第三方jar包如图3.1所示。其中，Mysql版本：5.1.52，Mysql驱动版本：mysql-connector-java-5.1.5-bin.jar（针对于5.1.52，建议采用该版本驱动，因为Quartz存在BUG使得其与某些Mysql驱动结合时不能正常运行）。
图4.1 Quartz集群工程结构及所需第三方jar包
其中quartz.properties为Quartz配置文件，放在src目录下，若无该文件，Quartz将自动加载jar包中的quartz.properties文件；SimpleRecoveryJob.java、SimpleRecoveryStatefulJob.java为两个Job；ClusterExample.java中编写了调度信息、触发机制及相应的测试main函数。
4.2 配置文件quartz.properties
默认文件名称quartz.properties，通过设置"org.quartz.jobStore.isClustered"属性为"true"来激活集群特性。在集群中的每一个实例都必须有一个唯一的"instance id" ("org.quartz.scheduler.instanceId" 属性), 但是应该有相同的"scheduler instance name" ("org.quartz.scheduler.instanceName")，也就是说集群中的每一个实例都必须使用相同的quartz.properties 配置文件。除了以下几种例外，配置文件的内容其他都必须相同：
a.线程池大小。
b.不同的"org.quartz.scheduler.instanceId"属性值（通过设定为"AUTO"即可）。
#============================================================== #Configure Main Scheduler Properties #============================================================== org.quartz.scheduler.instanceName = quartzScheduler org.quartz.scheduler.instanceId = AUTO #============================================================== #Configure JobStore #============================================================== org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate org.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_ org.quartz.jobStore.isClustered = true org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval = 10000 org.quartz.jobStore.dataSource = myDS #============================================================== #Configure DataSource #============================================================== org.quartz.dataSource.myDS.driver = com.mysql.jdbc.Driver org.quartz.dataSource.myDS.URL = jdbc:mysql://192.168.31.18:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 org.quartz.dataSource.myDS.user = root org.quartz.dataSource.myDS.password = 123456 org.quartz.dataSource.myDS.maxConnections = 30 #============================================================== #Configure ThreadPool #============================================================== org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool org.quartz.threadPool.threadCount = 5 org.quartz.threadPool.threadPriority = 5 org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = true
4.3 ClusterExample.java文件
package cluster; import java.util.Date; import org.quartz.JobDetail; import org.quartz.Scheduler; import org.quartz.SchedulerFactory; import org.quartz.SimpleTrigger; import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory; public class ClusterExample { public void cleanUp(Scheduler inScheduler) throws Exception { System.out.println("***** Deleting existing jobs/triggers *****"); // unschedule jobs String[] groups = inScheduler.getTriggerGroupNames(); for (int i = 0; i < groups.length; i++) { String[] names = inScheduler.getTriggerNames(groups[i]); for (int j = 0; j < names.length; j++) { inScheduler.unscheduleJob(names[j], groups[i]); } } // delete jobs groups = inScheduler.getJobGroupNames(); for (int i = 0; i < groups.length; i++) { String[] names = inScheduler.getJobNames(groups[i]); for (int j = 0; j < names.length; j++) { inScheduler.deleteJob(names[j], groups[i]); } } } public void run(boolean inClearJobs, boolean inScheduleJobs) throws Exception { // First we must get a reference to a scheduler SchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory(); Scheduler sched = sf.getScheduler(); if (inClearJobs) { cleanUp(sched); } System.out.println("------- Initialization Complete -----------"); if (inScheduleJobs) { System.out.println("------- Scheduling Jobs ------------------"); String schedId = sched.getSchedulerInstanceId(); int count = 1; JobDetail job = new JobDetail("job_" + count, schedId, SimpleRecoveryJob.class); // ask scheduler to re-execute this job if it was in progress when // the scheduler went down... job.setRequestsRecovery(true); SimpleTrigger trigger = new SimpleTrigger("triger_" + count, schedId, 200, 1000L); trigger.setStartTime(new Date(System.currentTimeMillis() + 1000L)); System.out.println(job.getFullName() + " will run at: " + trigger.getNextFireTime() + " and repeat: " + trigger.getRepeatCount() + " times, every " + trigger.getRepeatInterval() / 1000 + " seconds"); sched.scheduleJob(job, trigger); count++; job = new JobDetail("job_" + count, schedId, SimpleRecoveryStatefulJob.class); // ask scheduler to re-execute this job if it was in progress when // the scheduler went down... job.setRequestsRecovery(false); trigger = new SimpleTrigger("trig_" + count, schedId, 100, 2000L); trigger.setStartTime(new Date(System.currentTimeMillis() + 2000L)); System.out.println(job.getFullName() + " will run at: " + trigger.getNextFireTime() + " and repeat: " + trigger.getRepeatCount() + " times, every " + trigger.getRepeatInterval() / 1000 + " seconds"); sched.scheduleJob(job, trigger); } // jobs don't start firing until start() has been called... System.out.println("------- Starting Scheduler ---------------"); sched.start(); System.out.println("------- Started Scheduler ----------------"); System.out.println("------- Waiting for one hour... ----------"); try { Thread.sleep(3600L * 1000L); } catch (Exception e) { } System.out.println("------- Shutting Down --------------------"); sched.shutdown(); System.out.println("------- Shutdown Complete ----------------"); } public static void main(String[] args) throws Exception { boolean clearJobs = true; boolean scheduleJobs = true; for (int i = 0; i < args.length; i++) { if (args[i].equalsIgnoreCase("clearJobs")) { clearJobs = true; } else if (args[i].equalsIgnoreCase("dontScheduleJobs")) { scheduleJobs = false; } } ClusterExample example = new ClusterExample(); example.run(clearJobs, scheduleJobs); } }
4.4 SimpleRecoveryJob.java
package cluster; import java.io.Serializable; import java.util.Date; import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; import org.quartz.Job; import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; //如果有想反复执行的动作，作业，任务就把相关的代码写在execute这个方法里，前提：实现Job这个接口 //至于SimpleJob这个类什么时候实例化，execute这个方法何时被调用，我们不用关注，交给Quartz public class SimpleRecoveryJob implements Job, Serializable { private static Log _log = LogFactory.getLog(SimpleRecoveryJob.class); public SimpleRecoveryJob() { } public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { //这个作业只是简单的打印出作业名字和此作业运行的时间 String jobName = context.getJobDetail().getFullName(); System.out.println("JOB 1111111111111111111 SimpleRecoveryJob says: " + jobName + " executing at " + new Date()); } }
4.5 运行结果
Server A与Server B中的配置和代码完全一样。运行方法：运行任意主机上的ClusterExample.java，将任务加入调度，观察运行结果：
运行ServerA，结果如图4.2所示。
图4.2 ServerA运行结果1
开启ServerB后，ServerA与ServerB的输出如图4.3、4.4所示。
图4.3 ServerA运行结果2
图4.4 ServerB运行结果1
从图4.3、4.4可以看出，ServerB开启后，系统自动实现了负责均衡，ServerB接手Job1。关断ServerA后，ServerB的运行结果如图4.5所示。
图4.5 ServerB运行结果2
从图4.5中可以看出，ServerB可以检测出ServerA丢失，将其负责的任务Job2接手，并将ServerA丢失到Server检测出这段异常时间中需要执行的Job2重新执行了。
5、注意事项
5.1 时间同步问题
Quartz实际并不关心你是在相同还是不同的机器上运行节点。当集群放置在不同的机器上时，称之为水平集群。节点跑在同一台机器上时，称之为垂直集群。对于垂直集群，存在着单点故障的问题。这对高可用性的应用来说是无法接受的，因为一旦机器崩溃了，所有的节点也就被终止了。对于水平集群，存在着时间同步问题。
节点用时间戳来通知其他实例它自己的最后检入时间。假如节点的时钟被设置为将来的时间，那么运行中的Scheduler将再也意识不到那个结点已经宕掉了。另一方面，如果某个节点的时钟被设置为过去的时间，也许另一节点就会认定那个节点已宕掉并试图接过它的Job重运行。最简单的同步计算机时钟的方式是使用某一个Internet时间服务器(Internet Time Server ITS)。
5.2 节点争抢Job问题
因为Quartz使用了一个随机的负载均衡算法， Job以随机的方式由不同的实例执行。Quartz官网上提到当前，还不存在一个方法来指派(钉住) 一个 Job 到集群中特定的节点。
5.3 从集群获取Job列表问题
当前，如果不直接进到数据库查询的话，还没有一个简单的方式来得到集群中所有正在执行的Job列表。请求一个Scheduler实例，将只能得到在那个实例上正运行Job的列表。Quartz官网建议可以通过写一些访问数据库JDBC代码来从相应的表中获取全部的Job信息。
