背景

在項目開發(fā)過程中，我們經(jīng)常需要執(zhí)行具有周期性的任務(wù)。通過定時任務(wù)可以很好的幫助我們實現(xiàn)。

我們拿常用的幾種定時任務(wù)框架做一個比較：

從以上表格可以看出，Spring Schedule框架功能完善，簡單易用。對于中小型項目需求，Spring Schedule是完全可以勝任的。

1、springboot集成schedule

1.1 添加maven依賴包

由于Spring Schedule包含在spring-boot-starter基礎(chǔ)模塊中了，所有不需要增加額外的依賴。

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
  </dependency>

  <dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
  </dependency>
</dependencies>

1.2 啟動類，添加啟動注解

在springboot入口或者配置類中增加@EnableScheduling注解即可啟用定時任務(wù)。

@EnableScheduling
@SpringBootApplication
public class ScheduleApplication {
	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(ScheduleApplication.class, args);
	}
}

1.3.添加定時任務(wù)

我們將對Spring Schedule三種任務(wù)調(diào)度器分別舉例說明。

1.3.1 Cron表達(dá)式

類似于Linux下的Cron表達(dá)式時間定義規(guī)則。Cron表達(dá)式由6或7個空格分隔的時間字段組成，如下圖：

常用表達(dá)式：

舉個栗子：

添加一個work()方法，每10秒執(zhí)行一次。

注意 ：當(dāng)方法的執(zhí)行時間超過任務(wù)調(diào)度頻率時，調(diào)度器會在下個周期執(zhí)行。

如：假設(shè)work()方法在第0秒開始執(zhí)行，方法執(zhí)行了12秒，那么下一次執(zhí)行work()方法的時間是第20秒。

@Component
public class MyTask {
	@Scheduled(cron = "0/10 * * * * *")
	public void work() {
		// task execution logic
	}
}

1.3.2 固定間隔任務(wù)

下一次的任務(wù)執(zhí)行時間，是從方法最后一次任務(wù)執(zhí)行結(jié)束時間開始計算。并以此規(guī)則開始周期性的執(zhí)行任務(wù)。

舉個栗子：

添加一個work()方法，每隔10秒執(zhí)行一次。

例如：假設(shè)work()方法在第0秒開始執(zhí)行，方法執(zhí)行了12秒，那么下一次執(zhí)行work()方法的時間是第22秒。

@Scheduled(fixedDelay = 1000*10)
public void work() {
	// task execution logic
}

1.3.3 固定頻率任務(wù)

按照指定頻率執(zhí)行任務(wù)，并以此規(guī)則開始周期性的執(zhí)行調(diào)度。

舉個栗子：

添加一個work()方法，每10秒執(zhí)行一次。

注意 ：當(dāng)方法的執(zhí)行時間超過任務(wù)調(diào)度頻率時，調(diào)度器會在當(dāng)前方法執(zhí)行完成后立即執(zhí)行下次任務(wù)。

例如：假設(shè)work()方法在第0秒開始執(zhí)行，方法執(zhí)行了12秒，那么下一次執(zhí)行work()方法的時間是第12秒。

@Scheduled(fixedRate = 1000*10)
public void work() {
	// task execution logic
}

2、配置TaskScheduler線程池

在實際項目中，我們一個系統(tǒng)可能會定義多個定時任務(wù)。那么多個定時任務(wù)之間是可以相互獨立且可以并行執(zhí)行的。

通過查看org.springframework.scheduling.config.ScheduledTaskRegistrar源代碼，發(fā)現(xiàn)spring默認(rèn)會創(chuàng)建一個單線程池。這樣對于我們的多任務(wù)調(diào)度可能會是致命的，當(dāng)多個任務(wù)并發(fā)（或需要在同一時間）執(zhí)行時，任務(wù)調(diào)度器就會出現(xiàn)時間漂移，任務(wù)執(zhí)行時間將不確定。

protected void scheduleTasks() {
	if (this.taskScheduler == null) {
		this.localExecutor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
		this.taskScheduler = new ConcurrentTaskScheduler(this.localExecutor);
	}
	//省略...
}

2.1 自定義線程池

新增一個配置類，實現(xiàn)SchedulingConfigurer接口。重寫configureTasks方法，通過taskRegistrar設(shè)置自定義線程池。

@Configuration
public class ScheduleConfig implements SchedulingConfigurer {
	@Override
	public void configureTasks(ScheduledTaskRegistrar taskRegistrar) {
		taskRegistrar.setScheduler(taskExecutor());
	}
	
	@Bean(destroyMethod="shutdown")
	public Executor taskExecutor() {
		return Executors.newScheduledThreadPool(20);
	}
}

3、實際應(yīng)用中的問題

3.1 Web應(yīng)用中的啟動和關(guān)閉問題

我們知道通過spring加載或初始化的Bean，在服務(wù)停止的時候，spring會自動卸載（銷毀）。但是由于線程是JVM級別的，如果用戶在Web應(yīng)用中啟動了一個線程，那么這個線程的生命周期并不會和Web應(yīng)用保持一致。也就是說，即使Web應(yīng)用停止了，這個線程依然沒有結(jié)束（死亡）。

解決方法：

1）當(dāng)前對象是通過spring初始化

spring在卸載（銷毀）實例時，會調(diào)用實例的destroy方法。通過實現(xiàn)DisposableBean接口覆蓋destroy方法實現(xiàn)。在destroy方法中主動關(guān)閉線程。

@Component
public class MyTask implements DisposableBean{
	@Override
	public void destroy() throws Exception {
		//關(guān)閉線程或線程池
		ThreadPoolTaskScheduler scheduler = (ThreadPoolTaskScheduler)applicationContext.getBean("scheduler");
		scheduler.shutdown();
	}
	//省略...
}

2）當(dāng)前對象不是通過spring初始化（管理）

那么我們可以增加一個Servlet上下文監(jiān)聽器，在Servlet服務(wù)停止的時候主動關(guān)閉線程。

public class MyTaskListenter implements ServletContextListener{
	@Override
	public void contextDestroyed(ServletContextEvent arg0) {
		//關(guān)閉線程或線程池
	}
	//省略...
}

3.2 分布式部署問題

在實際項目中，我們的系統(tǒng)通常會做集群、分布式或災(zāi)備部署。那么定時任務(wù)就可能出現(xiàn)并發(fā)問題，即同一個任務(wù)在多個服務(wù)器上同時在運(yùn)行。

解決方法（分布式鎖）：

1）通過數(shù)據(jù)庫表鎖

2）通過緩存中間件

3）通過Zookeeper實現(xiàn)

總結(jié)：

spring schedule給我們提供了一套簡單、快速、高效、穩(wěn)定的定時任務(wù)框架。但需要考慮線程的生命周期及分布式部署問題。

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