Java?定時(shí)任務(wù)技術(shù)趨勢(shì)詳情

更新時(shí)間：2022年05月04日 15:09:19 作者：阿里云云棲號(hào)

這篇文章主要介紹了Java?定時(shí)任務(wù)技術(shù)趨勢(shì)詳情，定時(shí)任務(wù)是每個(gè)業(yè)務(wù)常見(jiàn)的需求，比如每分鐘掃描超時(shí)支付的訂單，每小時(shí)清理一次數(shù)據(jù)庫(kù)歷史數(shù)據(jù)，每天統(tǒng)計(jì)前一天的數(shù)據(jù)并生成報(bào)表等，下文更多相關(guān)資料，需要的小伙伴可以參考一下

定時(shí)任務(wù)技術(shù)趨勢(shì)簡(jiǎn)介：定時(shí)任務(wù)是每個(gè)業(yè)務(wù)常見(jiàn)的需求，比如每分鐘掃描超時(shí)支付的訂單，每小時(shí)清理一次數(shù)據(jù)庫(kù)歷史數(shù)據(jù)，每天統(tǒng)計(jì)前一天的數(shù)據(jù)并生成報(bào)表等等。

Java 中自帶的解決方案

使用 Timer

創(chuàng)建 java.util.TimerTask 任務(wù)，在 run 方法中實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯。通過(guò) java.util.Timer 進(jìn)行調(diào)度，支持按照固定頻率執(zhí)行。所有的 TimerTask 是在同一個(gè)線程中串行執(zhí)行，相互影響。也就是說(shuō)，對(duì)于同一個(gè) Timer 里的多個(gè) TimerTask 任務(wù)，如果一個(gè) TimerTask 任務(wù)在執(zhí)行中，其它 TimerTask 即使到達(dá)執(zhí)行的時(shí)間，也只能排隊(duì)等待。如果有異常產(chǎn)生，線程將退出，整個(gè)定時(shí)任務(wù)就失敗。

import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class TestTimerTask {
    public static void main(String[] args) {
        TimerTask timerTask = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("hell world");
            }
        };
        Timer timer = new Timer();
        timer.schedule(timerTask, 10, 3000);
    }
}

使用 ScheduledExecutorService

基于線程池設(shè)計(jì)的定時(shí)任務(wù)解決方案，每個(gè)調(diào)度任務(wù)都會(huì)分配到線程池中的一個(gè)線程去執(zhí)行，解決 Timer 定時(shí)器無(wú)法并發(fā)執(zhí)行的問(wèn)題，支持 fixedRate 和 fixedDelay。

import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class TestTimerTask {
    public static void main(String[] args) {
        TimerTask timerTask = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("hell world");
            }
        };
        Timer timer = new Timer();
        timer.schedule(timerTask, 10, 3000);
    }
}

Spring 中自帶的解決方案

Springboot 中提供了一套輕量級(jí)的定時(shí)任務(wù)工具 Spring Task，通過(guò)注解可以很方便的配置，支持 cron 表達(dá)式、fixedRate、fixedDelay。

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestTimerTask {
    public static void main(String[] args) {
        ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(5);
        //按照固定頻率執(zhí)行，每隔5秒跑一次
        ses.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("hello fixedRate");
            }
        }, 0, 5, TimeUnit.SECONDS);

        //按照固定延時(shí)執(zhí)行，上次執(zhí)行完后隔3秒再跑
        ses.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("hello fixedDelay");
            }
        }, 0, 3, TimeUnit.SECONDS);
    }
}

Spring Task 相對(duì)于上面提到的兩種解決方案，最大的優(yōu)勢(shì)就是支持 cron 表達(dá)式，可以處理按照標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間固定周期執(zhí)行的業(yè)務(wù)，比如每天幾點(diǎn)幾分執(zhí)行。

業(yè)務(wù)冪等解決方案

現(xiàn)在的應(yīng)用基本都是分布式部署，所有機(jī)器的代碼都是一樣的，前面介紹的 Java 和 Spring 自帶的解決方案，都是進(jìn)程級(jí)別的，每臺(tái)機(jī)器在同一時(shí)間點(diǎn)都會(huì)執(zhí)行定時(shí)任務(wù)。這樣會(huì)導(dǎo)致需要業(yè)務(wù)冪等的定時(shí)任務(wù)業(yè)務(wù)有問(wèn)題，比如每月定時(shí)給用戶推送消息，就會(huì)推送多次。

于是，很多應(yīng)用很自然的就想到了使用分布式鎖的解決方案。即每次定時(shí)任務(wù)執(zhí)行之前，先去搶鎖，搶到鎖的執(zhí)行任務(wù)，搶不到鎖的不執(zhí)行。怎么搶鎖，又是五花八門(mén)，比如使用 DB、zookeeper、redis。

使用 DB 或者 Zookeeper 搶鎖

使用 DB 或者 Zookeeper 搶鎖的架構(gòu)差不多，原理如下：

定時(shí)時(shí)間到了，在回調(diào)方法里，先去搶鎖。
搶到鎖，則繼續(xù)執(zhí)行方法，沒(méi)搶到鎖直接返回。
執(zhí)行完方法后，釋放鎖。

示例代碼如下：

import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Component;
@Component
@EnableScheduling
public class MyTask {
    /**
     * 每分鐘的第30秒跑一次
     */
    @Scheduled(cron = "30 * * * * ?")
    public void task1() throws InterruptedException {
        System.out.println("hello cron");
    }
    /**
     * 每隔5秒跑一次
     */
    @Scheduled(fixedRate = 5000)
    public void task2() throws InterruptedException {
        System.out.println("hello fixedRate");
    }
    /**
     * 上次跑完隔3秒再跑
     */
    @Scheduled(fixedDelay = 3000)
    public void task3() throws InterruptedException {
        System.out.println("hello fixedDelay");
    }
}

當(dāng)前的這個(gè)設(shè)計(jì)，仔細(xì)一點(diǎn)的同學(xué)可以發(fā)現(xiàn)，其實(shí)還是有可能導(dǎo)致任務(wù)重復(fù)執(zhí)行的。比如任務(wù)執(zhí)行的非?？欤珹這臺(tái)機(jī)器搶到鎖，執(zhí)行完任務(wù)后很快就釋放鎖了。B 這臺(tái)機(jī)器后搶鎖，還是會(huì)搶到鎖，再執(zhí)行一遍任務(wù)。

使用 redis 搶鎖

使用 redis 搶鎖，其實(shí)架構(gòu)上和 DB/zookeeper 差不多，不過(guò) redis 搶鎖支持過(guò)期時(shí)間，不用主動(dòng)去釋放鎖，并且可以充分利用這個(gè)過(guò)期時(shí)間，解決任務(wù)執(zhí)行過(guò)快釋放鎖導(dǎo)致任務(wù)重復(fù)執(zhí)行的問(wèn)題，架構(gòu)如下：

示例代碼如下：

@Component
@EnableScheduling
public class MyTask {
    /**
     * 每分鐘的第30秒跑一次
     */
    @Scheduled(cron = "30 * * * * ?")
    public void task1() throws InterruptedException {
        String lockName = "task1";
        if (tryLock(lockName, 30)) {
            System.out.println("hello cron");
            releaseLock(lockName);
        } else {
            return;
        }
    }
    private boolean tryLock(String lockName, long expiredTime) {
        //TODO
        return true;
    }
    private void releaseLock(String lockName) {
        //TODO
    }
}

看到這里，可能又會(huì)有同學(xué)有問(wèn)題，加一個(gè)過(guò)期時(shí)間是不是還是不夠嚴(yán)謹(jǐn)，還是有可能任務(wù)重復(fù)執(zhí)行？

——的確是的，如果有一臺(tái)機(jī)器突然長(zhǎng)時(shí)間的 fullgc，或者之前的任務(wù)還沒(méi)處理完（Spring Task 和 ScheduledExecutorService 本質(zhì)還是通過(guò)線程池處理任務(wù)），還是有可能隔了 30 秒再去調(diào)度任務(wù)的。

使用 Quartz

Quartz**[1]** 是一套輕量級(jí)的任務(wù)調(diào)度框架，只需要定義了 Job（任務(wù)），Trigger（觸發(fā)器）和 Scheduler（調(diào)度器），即可實(shí)現(xiàn)一個(gè)定時(shí)調(diào)度能力。支持基于數(shù)據(jù)庫(kù)的集群模式，可以做到任務(wù)冪等執(zhí)行。

Quartz 支持任務(wù)冪等執(zhí)行，其實(shí)理論上還是搶 DB 鎖，我們看下 quartz 的表結(jié)構(gòu)：

其中，QRTZ_LOCKS 就是 Quartz 集群實(shí)現(xiàn)同步機(jī)制的行鎖表，其表結(jié)構(gòu)如下：

--QRTZ_LOCKS表結(jié)構(gòu)
CREATE TABLE `QRTZ_LOCKS` (
  `LOCK_NAME` varchar(40) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`LOCK_NAME`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

--QRTZ_LOCKS記錄
+-----------------+
| LOCK_NAME       |
+-----------------+
| CALENDAR_ACCESS |
| JOB_ACCESS      |
| MISFIRE_ACCESS  |
| STATE_ACCESS    |
| TRIGGER_ACCESS  |
+-----------------+

可以看出 QRTZ_LOCKS 中有 5 條記錄，代表 5 把鎖，分別用于實(shí)現(xiàn)多個(gè) Quartz Node 對(duì) Job、Trigger、Calendar 訪問(wèn)的同步控制。

開(kāi)源任務(wù)調(diào)度中間件

上面提到的解決方案，在架構(gòu)上都有一個(gè)問(wèn)題，那就是每次調(diào)度都需要搶鎖，特別是使用 DB 和 Zookeeper 搶鎖，性能會(huì)比較差，一旦任務(wù)量增加到一定的量，就會(huì)有比較明顯的調(diào)度延時(shí)。還有一個(gè)痛點(diǎn)，就是業(yè)務(wù)想要修改調(diào)度配置，或者增加一個(gè)任務(wù)，得修改代碼重新發(fā)布應(yīng)用。

于是開(kāi)源社區(qū)涌現(xiàn)了一堆任務(wù)調(diào)度中間件，通過(guò)任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行任務(wù)的創(chuàng)建、修改和調(diào)度，這其中國(guó)內(nèi)最火的就是 XXL-JOB 和 ElasticJob。

ElasticJob

ElasticJob**[2]** 是一款基于 Quartz 開(kāi)發(fā)，依賴 Zookeeper 作為注冊(cè)中心、輕量級(jí)、無(wú)中心化的分布式任務(wù)調(diào)度框架，目前已經(jīng)通過(guò) Apache 開(kāi)源。

ElasticJob 相對(duì)于 Quartz 來(lái)說(shuō)，從功能上最大的區(qū)別就是支持分片，可以將一個(gè)任務(wù)分片參數(shù)分發(fā)給不同的機(jī)器執(zhí)行。架構(gòu)上最大的區(qū)別就是使用 Zookeeper 作為注冊(cè)中心，不同的任務(wù)分配給不同的節(jié)點(diǎn)調(diào)度，不需要搶鎖觸發(fā)，性能上比 Quartz 上強(qiáng)大很多，架構(gòu)圖如下：

開(kāi)發(fā)上也比較簡(jiǎn)單，和 springboot 結(jié)合比較好，可以在配置文件定義任務(wù)如下：

elasticjob:
  regCenter:
    serverLists: localhost:2181
    namespace: elasticjob-lite-springboot
  jobs:
    simpleJob:
      elasticJobClass: org.apache.shardingsphere.elasticjob.lite.example.job.SpringBootSimpleJob
      cron: 0/5 * * * * ?
      timeZone: GMT+08:00
      shardingTotalCount: 3
      shardingItemParameters: 0=Beijing,1=Shanghai,2=Guangzhou
    scriptJob:
      elasticJobType: SCRIPT
      cron: 0/10 * * * * ?
      shardingTotalCount: 3
      props:
        script.command.line: "echo SCRIPT Job: "
    manualScriptJob:
      elasticJobType: SCRIPT
      jobBootstrapBeanName: manualScriptJobBean
      shardingTotalCount: 9
      props:
        script.command.line: "echo Manual SCRIPT Job: "

實(shí)現(xiàn)任務(wù)接口如下：

@Component
public class SpringBootShardingJob implements SimpleJob {
    @Override
    public void execute(ShardingContext context) {
        System.out.println("分片總數(shù)="+context.getShardingTotalCount() + ", 分片號(hào)="+context.getShardingItem()
            + ", 分片參數(shù)="+context.getShardingParameter());
    }

運(yùn)行結(jié)果如下：

分片總數(shù)=3, 分片號(hào)=0, 分片參數(shù)=Beijing
分片總數(shù)=3, 分片號(hào)=1, 分片參數(shù)=Shanghai
分片總數(shù)=3, 分片號(hào)=2, 分片參數(shù)=Guangzhou

同時(shí)，ElasticJob 還提供了一個(gè)簡(jiǎn)單的 UI，可以查看任務(wù)的列表，同時(shí)支持修改、觸發(fā)、停止、生效、失效操作。

遺憾的是，ElasticJob 暫不支持動(dòng)態(tài)創(chuàng)建任務(wù)。

XXL-JOB

XXL-JOB**[3]** 是一個(gè)開(kāi)箱即用的輕量級(jí)分布式任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)，其核心設(shè)計(jì)目標(biāo)是開(kāi)發(fā)迅速、學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單、輕量級(jí)、易擴(kuò)展，在開(kāi)源社區(qū)廣泛流行。

XXL-JOB 是 Master-Slave 架構(gòu)，Master 負(fù)責(zé)任務(wù)的調(diào)度，Slave 負(fù)責(zé)任務(wù)的執(zhí)行，架構(gòu)圖如下：

XXL-JOB 接入也很方便，不同于 ElasticJob 定義任務(wù)實(shí)現(xiàn)類，是通過(guò)@XxlJob 注解定義 JobHandler。

@Component
public class SampleXxlJob {
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SampleXxlJob.class);
    /**
     * 1、簡(jiǎn)單任務(wù)示例（Bean模式）
     */
    @XxlJob("demoJobHandler")
    public ReturnT<String> demoJobHandler(String param) throws Exception {
        XxlJobLogger.log("XXL-JOB, Hello World.");

        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            XxlJobLogger.log("beat at:" + i);
            TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        }
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
    /**
     * 2、分片廣播任務(wù)
     */
    @XxlJob("shardingJobHandler")
    public ReturnT<String> shardingJobHandler(String param) throws Exception {
        // 分片參數(shù)
        ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();
        XxlJobLogger.log("分片參數(shù)：當(dāng)前分片序號(hào) = {}, 總分片數(shù) = {}", shardingVO.getIndex(), shardingVO.getTotal());

        // 業(yè)務(wù)邏輯
        for (int i = 0; i < shardingVO.getTotal(); i++) {
            if (i == shardingVO.getIndex()) {
                XxlJobLogger.log("第 {} 片, 命中分片開(kāi)始處理", i);
            } else {
                XxlJobLogger.log("第 {} 片, 忽略", i);
            }
        }
        return ReturnT.SUCCESS;
    }
}

XXL-JOB 相較于 ElasticJob，最大的特點(diǎn)就是功能比較豐富，可運(yùn)維能力比較強(qiáng)，不但支持控制臺(tái)動(dòng)態(tài)創(chuàng)建任務(wù)，還有調(diào)度日志、運(yùn)行報(bào)表等功能。

XXL-JOB 的歷史記錄、運(yùn)行報(bào)表和調(diào)度日志，都是基于數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)的：

由此可以看出，XXL-JOB 所有功能都依賴數(shù)據(jù)庫(kù)，且調(diào)度中心不支持分布式架構(gòu)，在任務(wù)量和調(diào)度量比較大的情況下，會(huì)有性能瓶頸。不過(guò)如果對(duì)任務(wù)量級(jí)、高可用、監(jiān)控報(bào)警、可視化等沒(méi)有過(guò)高要求的話，XXL-JOB 基本可以滿足定時(shí)任務(wù)的需求。

企業(yè)級(jí)解決方案

開(kāi)源軟件只能提供基礎(chǔ)的調(diào)度能力，在監(jiān)管控上的能力一般都比較弱。比如日志服務(wù)，業(yè)界往往使用 ELK 解決方案；短信報(bào)警，需要有短信平臺(tái)；監(jiān)控大盤(pán)，現(xiàn)在主流的解決方案是 Prometheus；等等。企業(yè)想要有這些能力，不但需要額外的開(kāi)發(fā)成本，還需要昂貴的資源成本。

另外使用開(kāi)源軟件也伴隨著穩(wěn)定性的風(fēng)險(xiǎn)，就是出了問(wèn)題沒(méi)人能處理，想要反饋到社區(qū)等社區(qū)處理，這個(gè)鏈路太長(zhǎng)了，早就產(chǎn)生故障了。

阿里云任務(wù)調(diào)度 SchedulerX**[4]** 是阿里巴巴自研的基于 Akka 架構(gòu)的一站式任務(wù)調(diào)度平臺(tái)，兼容開(kāi)源 XXL-JOB、ElasticJob、Quartz（規(guī)劃中），支持 Cron 定時(shí)、一次性任務(wù)、任務(wù)編排、分布式跑批，具有高可用、可視化、可運(yùn)維、低延時(shí)等能力，自帶企業(yè)級(jí)監(jiān)控大盤(pán)、日志服務(wù)、短信報(bào)警等服務(wù)。

優(yōu)勢(shì)

安全防護(hù)

多層次安全防護(hù)：支持 HTTPS 和 VPC 訪問(wèn)，同時(shí)還有阿里云的多層安全防護(hù)，防止惡意攻擊。
多租戶隔離機(jī)制：支持多地域、命名空間和應(yīng)用級(jí)別的隔離。
權(quán)限管控：支持控制臺(tái)讀寫(xiě)的權(quán)限管理，客戶端接入的鑒權(quán)。

企業(yè)級(jí)高可用

SchedulerX2.0 采用高可用架構(gòu)，任務(wù)多備份機(jī)制，經(jīng)歷阿里集團(tuán)多年雙十一、容災(zāi)演練，可以做到任意一個(gè)機(jī)房掛了，任務(wù)調(diào)度都不會(huì)收到影響。

商業(yè)級(jí)報(bào)警運(yùn)維

報(bào)警：支持郵件、釘釘、短信、電話，（其他報(bào)警方式在規(guī)劃中）。支持任務(wù)失敗、超時(shí)、無(wú)可用機(jī)器報(bào)警。報(bào)警內(nèi)容可以直接看出任務(wù)失敗的原因，以釘釘機(jī)器人為例。

運(yùn)維操作：原地重跑、重刷數(shù)據(jù)、標(biāo)記成功、查看堆棧、停止任務(wù)、指定機(jī)器等。

豐富的可視化

schedulerx 擁有豐富的可視化能力，比如：

用戶大盤(pán)：

查看任務(wù)歷史執(zhí)行記錄：

查看任務(wù)運(yùn)行日志：

查看任務(wù)運(yùn)行堆棧：

查看任務(wù)操作記錄：

兼容開(kāi)源

Schedulerx 兼容開(kāi)源 XXL-JOB、ElasticJob、Quartz（規(guī)劃中），業(yè)務(wù)不需要改一行代碼，即可以將任務(wù)托管在 SchedulerX 調(diào)度平臺(tái)，享有企業(yè)級(jí)可視化和報(bào)警的能力。

Spring 原生

SchedulerX 支持通過(guò)控制臺(tái)和 API 動(dòng)態(tài)創(chuàng)建任務(wù)，也支持 Spring 聲明式任務(wù)定義，一份任務(wù)配置可以拿到任何環(huán)境一鍵啟動(dòng)，配置如下：

spring:
   schedulerx2:
      endpoint: acm.aliyun.com   #請(qǐng)?zhí)顚?xiě)不同regin的endpoint
      namespace: 433d8b23-06e9-xxxx-xxxx-90d4d1b9a4af #region內(nèi)全局唯一，建議使用UUID生成
      namespaceName: 學(xué)仁測(cè)試
      appName: myTest
      groupId: myTest.group      #同一個(gè)命名空間下需要唯一
      appKey: myTest123@alibaba  #應(yīng)用的key，不要太簡(jiǎn)單，注意保管好
      regionId: public           #填寫(xiě)對(duì)應(yīng)的regionId
      aliyunAccessKey: xxxxxxx   #阿里云賬號(hào)的ak
      aliyunSecretKey: xxxxxxx   #阿里云賬號(hào)的sk
      alarmChannel: sms,ding     #報(bào)警通道：短信和釘釘
      jobs:
         simpleJob:
            jobModel: standalone
            className: com.aliyun.schedulerx.example.processor.SimpleJob
            cron: 0/30 * * * * ?   # cron表達(dá)式
            jobParameter: hello
            overwrite: true
         shardingJob:
            jobModel: sharding
            className: ccom.aliyun.schedulerx.example.processor.ShardingJob
            oneTime: 2022-06-02 12:00:00   # 一次性任務(wù)表達(dá)式
            jobParameter: 0=Beijing,1=Shanghai,2=Guangzhou
            overwrite: true
         broadcastJob:   # 不填寫(xiě)cron和oneTime，表示api任務(wù)
            jobModel: broadcast
            className: com.aliyun.schedulerx.example.processor.BroadcastJob
            jobParameter: hello
            overwrite: true
         mapReduceJob:
            jobModel: mapreduce
            className: com.aliyun.schedulerx.example.processor.MapReduceJob
            cron: 0 * * * * ?
            jobParameter: 100
            overwrite: true
      alarmUsers:     #報(bào)警聯(lián)系人
         user1:
            userName: 張三
            userPhone: 12345678900
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分布式跑批

SchedulerX 提供了豐富的分布式模型，可以處理各種各樣的分布式業(yè)務(wù)場(chǎng)景。包括單機(jī)、廣播、分片、MapReduce**[5]** 等，架構(gòu)如下：

SchedulerX 的 MapReduce 模型，簡(jiǎn)單幾行代碼，就可以將海量任務(wù)分布式到多臺(tái)機(jī)器跑批，相對(duì)于大數(shù)據(jù)跑批來(lái)說(shuō)，具有速度快、數(shù)據(jù)安全、成本低、簡(jiǎn)單易學(xué)等特點(diǎn)。

任務(wù)編排

SchedulerX 通過(guò)工作流進(jìn)行任務(wù)編排，并且提供了一個(gè)可視化的界面，操作簡(jiǎn)單，拖拖拽拽即可配置一個(gè)工作流。詳細(xì)的任務(wù)狀態(tài)圖能一目了然看到下游任務(wù)為什么沒(méi)跑，方便定位問(wèn)題。

可搶占的任務(wù)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列

常見(jiàn)場(chǎng)景是夜間離線報(bào)表業(yè)務(wù)，比如很多報(bào)表任務(wù)是晚上 1、2 點(diǎn)開(kāi)始跑，要控制應(yīng)用最大并發(fā)的任務(wù)數(shù)量（否則業(yè)務(wù)扛不?。?，達(dá)到并發(fā)上限的任務(wù)會(huì)在隊(duì)列中等待。同時(shí)要求早上 9 點(diǎn)前必須把 KPI 報(bào)表跑出來(lái)，可以設(shè)置 KPI 任務(wù)高優(yōu)先級(jí)，會(huì)搶占低優(yōu)先級(jí)任務(wù)優(yōu)先調(diào)度。

SchedulerX 支持可搶占的任務(wù)優(yōu)先級(jí)隊(duì)列，可以在控制臺(tái)動(dòng)態(tài)配置：