如何在SchedulerX2.0平台上托管XXL-JOB任务_企业级分布式应用服务(EDAS)-阿里云帮助中心

阿里巴巴商业化任务调度平台SchedulerX 2.0兼容XXL-JOB任务接口，支持@XxlJob新注解和@JobHandler老注解方式，您无需修改代码，即可以将XXL-JOB任务在SchedulerX 2.0平台上托管。本文介绍在SchedulerX 2.0平台上托管的优势和方法。

SchedulerX 2.0优势

免运维和低成本

自建XXL-JOB至少需要2个Server+1个数据库。托管XXL-JOB可以省去机器成本，省去人力运维成本。

海量任务和精准调度

开源XXL-JOB基于竞争数据库锁保证只有一个节点执行任务，对于数据库有压力。据统计，当任务超过1万，且都是分钟级别的任务时，就会有比较明显的调度延时。如果是秒级别任务，延时就更加明显。

SchedulerX 2.0采用分布式架构，不同的Server调度不同的任务，且无锁竞争，真正实现可以水平扩展，可以支持百万级别任务调度。针对秒级别任务低延时的特性，采用了专门的架构，占用资源极低，可以作为实时业务的秒级别调度场景。SchedulerX 2.0还支持一次性任务，可以指定某个时刻执行一次任务，执行完任务自动销毁，适用于定时通知、订单定时关闭等场景。

丰富的可视化能力

查看用户大盘
查看任务历史记录
查看用户运行日志
查看任务运行堆栈
查看任务操作记录

高级特性

任务编排
支持工作流（DAG）进行任务编排，可通过拖拽对前端进行操作。详细的任务状态图方便您一目了然地看到下游任务为什么没有执行。
限流
常见场景是夜间离线报表业务，比如很多报表任务是凌晨1点或者2点开始，要控制应用最大并发的任务数量（否则业务无法支撑），达到并发上限的任务会在队列中等待。同时要求早上9点前必须完成KPI报表，可以设置KPI任务高优先级，会抢占低优先级任务优先调度。
SchedulerX 2. 0支持可抢占的任务优先级队列，只需要在控制台进行配置即可。
资源隔离
支持命名空间和应用级别资源隔离，支持多租户权限管理。

商业化报警运维

报警
支持通过邮件、钉钉、短信或电话进行任务执行失败、超时和无可用机器报警通知。报警内容可以简单的看出任务失败的原因。
运维操作
支持原地程序运行、重刷数据、标记成功、查看堆栈、停止任务和指定机器等。

与开源XXL-JOB的区别

与开源XXL-JOB的区别入如下表所示。

功能	开源XXL-JOB	SchedulerX为底座的XXL-JOB任务
Bean模式	不兼容新版本`@XxlJob`注解和老版本`@JobHandler`注解	同时兼容`@XxlJob`注解和`@JobHandler`注解
GLUE（Java）
Shell
Nodejs
HTTP
单机
分片广播
路由策略	第一个、最后一个、轮询、随机等	轮询
定时	cron	cron、fixed_rate、fixed_delay、one_time
工作流
运维操作	运行一次	运行一次、原地重跑、重刷数据、标记成功、停止运行
报警	邮件	邮件、钉钉群、短信、电话

接入方法

接入配置

将com.xuxueli:xxl-job-core的依赖删除，增加SchedulerX客户端的依赖和插件：com.aliyun.schedulerx:schedulerx2-plugin-xxljob。下面以schedulerx2-spring-boot-starter接入为例：

说明因为XXL-JOB在2.3.x版本重构了接口，所以您需要根据XXL-JOB版本选择不同的接入方式。

XXL-JOB2.3.x版本接入。更多信息，请参见Demo。

<!-- 注释xxl-job-core -->
<!--
<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>${project.parent.version}</version>
</dependency>
-->

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
    <artifactId>schedulerx2-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.4.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
    <artifactId>schedulerx2-plugin-xxljob</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>

XXL-JOB2.3.0以下版本接入，更多信息，请参见Demo。

<!-- 注释xxl-job-core -->
<!--
<dependency>
    <groupId>com.xuxueli</groupId>
    <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
    <version>${project.parent.version}</version>
</dependency>
-->

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
    <artifactId>schedulerx2-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.4.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.schedulerx</groupId>
    <artifactId>schedulerx2-plugin-xxljob</artifactId>
    <version>1.3.4.1</version>
</dependency>

application.properties增加配置。

spring.schedulerx2.endpoint=xxxxxxx
spring.schedulerx2.namespace=xxxxxxx
spring.schedulerx2.groupId=xxxxxxxx
spring.schedulerx2.appKey=xxxxxxx

创建方法任务

@XxlJob方法注解
以XXL-JOB-2.2.1接口为例，参考开源xxl-job-executor-sample-springboot工程，新建方法任务代码如下图所示：
控制台新建任务。
手动运行一次，可以打印任务参数。
@JobHandler类注解
新建代码如下：
控制台新建任务如下：
成功打印任务参数。
分片广播
以XXL-JOB方法注解为例，新建代码如下：
控制台新建任务。
启动2个客户端实例并运行一次，分别打印。

XXL-JOB批量迁移工具

导出XXL-JOB任务配置

下载工具。

解压工具包，在application.properties文件中进行导出配置。

### xxl-job, datasource
datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:****/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai
datasource.username=****
datasource.password=******
datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.*****

### 配置对应要导出的app-name（该步骤可选，不设置的情况下导出所有任务分组）。
#xxl-job.app-name=xxl-job-executor-sample

执行./start.sh命令运行导出操作。
执行完成后，在当前目录下获得xxljob_*******.json的任务配置文件（仅Bean模式的任务配置信息）。

任务导入SchedulerX
1. 登录SchedulerX控制台，单击任务管理菜单，选择应用 > 导入任务。
2. 选择XXL-JOB任务配置中导出的任务配置文件执行导入，即可完成XXL-JOB任务配置信息至SchedulerX任务配置信息同步。