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问题：定时器的应用场景有哪些？

• 定时进行数据备份
• 对系统应用进行心跳监控
• 定时同步信息到持久化数据库
• 定时检测订单的支付状态

问题：定时器开发工具有哪些？

• Elastic-job：分布式定时任务
  • 不支持动态添加任务
  • 分布式
  • 支持集群
• Quartz：企业级定时任务
  • 支持动态添加任务
  • 伪分布式
  • 支持集群

问题：如何简单理解Elastic-job？

最大特点-分布式定时任务：

• 概念：将一个任务拆分成多个独立的任务项，由分布式的服务器分别执行某一个或几个分片项。
• 例子：统计100个数值，两台服务器各执行计算50个数值，最后进行数据合并。

Elastic-job主要作用：

• 不直接提供数据处理能力
• 将分片项分配至运行中的各个服务器
• 开发者自行处理分片项与数据的关系
• 宕机，会进行作业自动转移

进阶详细资料：

• 后续会针对Elastic-job为主题出新的博客，后补链接

简单使用：使用的是SpringBoot集成

• 代码下载地址：https://download.csdn.net/download/k295330167/18327938
• 引入依赖：

               
    
     com.dangdang
                
    
     elastic-job-lite-core
                
    
     2.1.5
            
   

• dataflowJob定义：

package com.miracle.javasimplejob.job;import com.dangdang.ddframe.job.api.ShardingContext;import com.dangdang.ddframe.job.api.dataflow.DataflowJob;import com.miracle.javasimplejob.model.Order;import java.time.LocalDateTime;import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.stream.Collectors;/** * @author Miracle * @date 2019/6/27 22:14 */public class MyDataflowJob implements DataflowJob
   
     {       private List
    
      orders = new ArrayList<>();    {           for (int i = 0; i < 100; i++){               Order order = new Order();            order.setOrderId(i + 1);            order.setStatus(0);            orders.add(order);        }    }    /**     * 抓取数据     * @param shardingContext     * @return     */    @Override    public List
     
       fetchData(ShardingContext shardingContext) {           // 订单号 % 分片总数 == 当前分片项        List
      
        orderList = orders.stream().filter(o -> o.getStatus() == 0)                .filter(o -> o.getOrderId() % shardingContext.getShardingTotalCount() == shardingContext.getShardingItem())                .collect(Collectors.toList());        List
       
         subList = null;        if (orderList.size() > 0){               subList = orderList.subList(0,10);        }        try {               Thread.sleep(1000);        } catch (InterruptedException e) {               e.printStackTrace();        }        System.out.println(LocalDateTime.now() + ",我是分片项：" + shardingContext.getShardingItem()+",我抓取的数据是："+subList);        return subList;    }    /**     * 处理数据     * @param shardingContext     * @param list     */    @Override    public void processData(ShardingContext shardingContext, List
        
          list){ list.forEach(o -> o.setStatus(1)); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println(LocalDateTime.now() + ",我是分片项：" + shardingContext.getShardingItem()+",我正在处理中"); }}
        
       
      
     
    
   

• job定义：

package com.miracle.javasimplejob.job;import com.dangdang.ddframe.job.api.ShardingContext;import com.dangdang.ddframe.job.api.simple.SimpleJob;/** * @author Miracle * @date 2019/6/25 21:42 */public class MySimpleJob implements SimpleJob {       @Override    public void execute(ShardingContext shardingContext) {           System.out.println("我是分片项：" + shardingContext.getShardingItem() + ",总分片项：" + shardingContext.getShardingTotalCount());    }}

• 主线程：

package com.miracle.javasimplejob;import com.dangdang.ddframe.job.config.JobCoreConfiguration;import com.dangdang.ddframe.job.config.JobTypeConfiguration;import com.dangdang.ddframe.job.config.dataflow.DataflowJobConfiguration;import com.dangdang.ddframe.job.config.script.ScriptJobConfiguration;import com.dangdang.ddframe.job.config.simple.SimpleJobConfiguration;import com.dangdang.ddframe.job.lite.api.JobScheduler;import com.dangdang.ddframe.job.lite.config.LiteJobConfiguration;import com.dangdang.ddframe.job.reg.base.CoordinatorRegistryCenter;import com.dangdang.ddframe.job.reg.zookeeper.ZookeeperConfiguration;import com.dangdang.ddframe.job.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;import com.miracle.javasimplejob.job.MyDataflowJob;import com.miracle.javasimplejob.job.MySimpleJob;import org.springframework.boot.SpringApplication;import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplicationpublic class JavaSimpleJobApplication {       public static void main(String[] args) {           SpringApplication.run(JavaSimpleJobApplication.class, args);        new JobScheduler(zkCenter(),configurationScript()).init();    }    /**     * Zookeeper注册中心     * @return     */    public static CoordinatorRegistryCenter zkCenter(){           // 配置Zookeeper(地址（多个地址使用逗号隔开）,命名空间)        ZookeeperConfiguration zc = new ZookeeperConfiguration("localhost:8074","java-simple-job");        CoordinatorRegistryCenter crc = new ZookeeperRegistryCenter(zc);        // 注册中心初始化        crc.init();        return crc;    }    /**     * job配置     * @return     */    public static LiteJobConfiguration configuration(){           // job核心配置 参数解析（任务名称，表达式“0/10 从零开始，每十秒执行一次,后面的星号分别对应分时年月星期”,分片总数）        JobCoreConfiguration jcc = JobCoreConfiguration.newBuilder("mySimpleJob","0/10 * * * * ?",2).build();        // job类型配置        JobTypeConfiguration jtc = new SimpleJobConfiguration(jcc, MySimpleJob.class.getCanonicalName());        // job根的配置（LiteJobConfiguration）        LiteJobConfiguration ljc = LiteJobConfiguration.newBuilder(jtc).overwrite(true).build();        return ljc;    }    /**     * 流式任务配置     * @return     */    public static LiteJobConfiguration configurationDataflow(){           // job核心配置 参数解析（任务名称，表达式“0/10 从零开始，每十秒执行一次,后面的星号分别对应分时年月星期”,分片总数）        JobCoreConfiguration jcc = JobCoreConfiguration.newBuilder("myDataflowJob","0/10 * * * * ?",2).build();        // job类型配置,第三参数：是否开启流式任务        JobTypeConfiguration jtc = new DataflowJobConfiguration(jcc, MyDataflowJob.class.getCanonicalName(), true);        // job根的配置（LiteJobConfiguration）        LiteJobConfiguration ljc = LiteJobConfiguration                .newBuilder(jtc)                // 是否覆盖zookeeper上原来的配置，如表达式、任务名字                .overwrite(true)                .build();        return ljc;    }    /**     * job配置     * @return     */    public static LiteJobConfiguration configurationScript(){           // job核心配置 参数解析（任务名称，表达式“0/10 从零开始，每十秒执行一次,后面的星号分别对应分时年月星期”,分片总数）        JobCoreConfiguration jcc = JobCoreConfiguration.newBuilder("myScriptJob","0/10 * * * * ?",2).build();        // job类型配置,第三参数：是否开启流式任务        JobTypeConfiguration jtc = new ScriptJobConfiguration(jcc, "F:/test.cmd");        // job根的配置（LiteJobConfiguration）        LiteJobConfiguration ljc = LiteJobConfiguration                .newBuilder(jtc)                // 是否覆盖zookeeper上原来的配置，如表达式、任务名字                .overwrite(true)                .build();        return ljc;    }}

问题：如何简单理解Quartz？

最大特点-动态添加任务：

• 在程序中定义后相应规则可以动态添加定时任务，非常适合充当定时器工具

进阶详细资料：

• 后续会针对Quartz为主题出新的博客，后补链接

简单使用：

• 引入依赖：

         
    
     org.quartz-scheduler
          
    
     quartz
          
    
     2.3.1
        
   

• 配置quartz.properties：

# 业务调度器的实例名称org.quartz.scheduler.instanceName=myScheduler# 工作线程总数org.quartz.threadPool.threadCount=1# 设置job存储机制为内存存储org.quartz.jobStore.class=org.quartz.simpl.RAMJobStore# 设置超时超过多长时间时触发Misfire机制org.quartz.jobStore.misfireThreshold=1000

• 定时器任务执行实现：

/** * 计时任务 * @author Miracle * @date 2019/7/6 21:04 */public class MyJob implements Job {       @Override    public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) throws JobExecutionException {           LocalTime localTime = LocalTime.now();        System.out.println("我正在执行！" + localTime.toString());    }}

• 主线程：

public class QuartzDemo {       public static void main(String[] args) throws SchedulerException, InterruptedException {           Scheduler scheduler = StdSchedulerFactory.getDefaultScheduler();        scheduler.start();        // 配置任务处理类        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)                .withIdentity("jobDetail1", "group1")                .build();                // 配置任务信息        Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger()                .withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()                        .withIntervalInSeconds(10)                        .repeatForever()                ).build();                // 将配置引入计时器中        scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);        Thread.sleep(60000);        // 关闭计时器        scheduler.shutdown();    }}

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