你好，今天我想和你分享一下XXL-JOB的核心实现。如果你是XXL-JOB的用户，那么你肯定思考过它的实现原理；如果你还未接触过这个产品，那么可以通过本文了解一下。
XXL-JOB的架构图（2.0版本）如下：
它是如何工作的呢？从使用方的角度来看，首先执行器要向服务端注册。那么这里你可能就有疑问了，执行器向服务端注册？怎么注册的？多久注册一次？采用什么通信协议？
注册完了之后，服务端才能知道有哪些执行器，并触发任务调度。那么服务端是如何记录每个任务的触发时机，并完成精准调度的呢？XXL-JOB采用的是Quartz调度框架，本文我打算用时间轮方案来替换。
最后，执行器接收到调度请求，是怎么执行任务的呢？
带着这些问题，我们开启XXL-JOB的探索之旅。我先来说说XXL-JOB项目模块，项目模块很简单，有2个：
- o xxl-job-core：这个模块是给执行器依赖的；
- o xxl-job-admin：对应架构图中的调度中心；
本文内容较干，请搭配源码食用。源码版本是：2.0.2
1、Job服务自动注册
第一个核心技术点，服务注册。
服务注册要从xxl-job-core模块的XxlJobSpringExecutor类说起，这是一个 Spring 的 Bean，它是这么定义的：
@Bean(initMethod = "start", destroyMethod = "destroy")
public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
// 其他的一些注册信息
return xxlJobSpringExecutor;
}进行代码追踪，最终会是下面的调用链路：
xxl-job-core模块
spring bean: XxlJobSpringExecutor # start()
-> XxlJobExecutor # start() -> initRpcProvider()
xxl-rpc-core.jar
-> XxlRpcProviderFactory # start()
-> ServiceRegistry # start()
-> ExecutorServiceRegistry # start()
-> ExecutorRegistryThread # start()ExecutorRegistryThread就是服务注册的核心实现了，start()方法核心代码如下：
public void start(String appName, String address) {
registryThread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// registry
while (!toStop) {
// do registry
adminBiz.registry(registryParam);
TimeUnit.SECONDS.sleep(JobConstants.HEARTBEAT_INTERVAL);// 30s
}
// registry remove
adminBiz.registryRemove(registryParam);
}
});
registryThread.setDaemon(true);
registryThread.start();
}可以看到执行器每 30s 执行注册一次，我们继续往下看。
2、自动注册通信技术实现
通过上面ExecutorRegistryThread # start()方法核心代码，可以看到，注册是通过adminBiz.registry(registryParam)代码实现的，调用链路总结如下：
xxl-job-core模块
AdminBiz # registry()
-> AdminBizClient # registry()
-> XxlJobRemotingUtil # postBody()
-> POST api/registry (jdk HttpURLConnection)最终还是通过 HTTP 协议的 POST 请求，注册数据格式如下：
{
"registryGroup": "EXECUTOR",
"registryKey": "example-job-executor",
"registryValue": "10.0.0.10:9999"
}看到这里，我们回到文章开头问题部分。
执行器向服务端注册？怎么注册的？多久注册一次？采用什么通信协议？
答案已经很明显了。
3、任务调度实现
我们接着来看第二个核心技术点，任务调度。
XXL-JOB采用的是Quartz调度框架，这里我打算向你介绍一下时间轮的实现方案，核心源码如下：
@Component
public class JobScheduleHandler {
private Thread scheduler;
private Thread ringConsumer;
private final Map<Integer, List> ring;
@PostConstruct
public void start() {
scheduler = new Thread(new JobScheduler(), "job-scheduler");
scheduler.setDaemon(true);
scheduler.start();
ringConsumer = new Thread(new RingConsumer(), "job-ring-handler");
ringConsumer.setDaemon(true);
ringConsumer.start();
}
class JobScheduler implements Runnable {
@Override
public void run() {
sleep(5000 - System.currentTimeMillis() % 1000);
while (!schedulerStop) {
try {
lock.lock();
// pre read to ring
} catch (Exception e) {
log.error("JobScheduler error", e);
} finally {
lock.unlock();
}
sleep(1000);
}
}
}
class RingConsumer implements Runnable {
@Override
public void run() {
sleep(1000 - System.currentTimeMillis() % 1000);
while (!ringConsumerStop) {
try {
int nowSecond = Calendar.getInstance().get(Calendar.SECOND);
List jobIds = ring.remove(nowSecond % 60);
// 触发任务调度
} catch (Exception e) {
log.error("ring consumer error", e);
}
sleep(1000 - System.currentTimeMillis() % 1000);
}
}
}
} 上述通过两个线程池来实现，job-scheduler为预读线程，job-ring-handler为时间轮线程。那么时间轮是怎么实现任务的精准调度的呢？
时间轮的实现原理
我们常见的时钟根据秒针转动的类型，可以分为嘀嗒式秒针和流动式秒针。
时钟
我以嘀嗒式秒针时钟为例，可以把时钟环看作一个数组，秒针 1~60 秒停留的位置作为数组下标，60s 为数组下标 0。假设现在有 3 个待执行的任务，分别如下：
jobid: 101 0秒时刻开始执行，2s/次
jobid: 102 0秒时刻开始执行，3s/次
jobid: 103 3秒时刻开始执行，4s/次对应 0 秒时刻的数组模型如下图所示：
0秒时刻
这里我把 0 时刻拆成了三个阶段，分别是：
- o 执行前：读取该时刻有哪些任务待执行，拿到任务 id；
- o 执行中：通过任务 id 查询任务的运行策略，执行任务；
- o 执行后：更新任务的下次执行时间；
然后时间指针往前推动一个时刻，到了 1 秒时刻。此时刻时间轮中的任务并未发生变化。
到了第 2 秒时刻，预读线程将 jobid 103 加入时间轮，并执行该数组下标下的任务：
这样到了第 3 秒时刻，任务的数组下标又会被更新。
那么这种以秒为刻度的时间轮有没有误差呢？
任务调度的精准度是取决于时间轮的刻度的。举个例子，我们把 0 秒时刻的这 1s 拆成 1000ms。
假设任务都是在第 500ms 完成该时刻秒内所有任务的调度的，501ms 有一个新的任务被预读线程加载进来了，那么轮到下次调度，就要等到第 1 秒时刻的第 500ms，误差相差了一个刻度即 1s。如果以 0.5 秒为一个刻度，那么误差就变小了，是 500ms。
所以说，刻度越小，误差越小。不过这也要根据业务的实际情况来决定，毕竟要想减少误差，就要耗费更多的 CPU 资源。
了解完任务调度的实现原理，那调度器与执行器间的服务通信是如何实现的呢？
4、任务调度通信技术实现
在xxl-job-admin模块，梳理调用链路如下：
xxl-job-admin模块
JobTriggerPoolHelper # trigger()
-> ThreadPoolExecutor # execute() (分快慢线程池)
-> XxlJobTrigger # trigger() -> processTrigger() -> runExecutor()
-> XxlJobDynamicScheduler # getExecutorBiz()
-> ExecutorBiz # run() (动态代理实现, 这里调用的 run 会作为参数) [1]
-> XxlRpcReferenceBean. new InvocationHandler() # invoke()
xxl-rpc-core.jar
-> NettyHttpClient # asyncSend()
(POST...请求参数 XxlRpcRequest 设置 methodName 为[1]处的调用方法即 "run")最终是通过 HTTP 协议进行通信的，核心通信代码如下：
public void send(XxlRpcRequest xxlRpcRequest) throws Exception {
byte[] requestBytes = serializer.serialize(xxlRpcRequest);
DefaultFullHttpRequest request = new DefaultFullHttpRequest(HttpVersion.HTTP_1_1, HttpMethod.POST, new URI(address).getRawPath(), Unpooled.wrappedBuffer(requestBytes));
request.headers().set(HttpHeaderNames.HOST, host);
request.headers().set(HttpHeaderNames.CONNECTION, HttpHeaderValues.KEEP_ALIVE);
request.headers().set(HttpHeaderNames.CONTENT_LENGTH, request.content().readableBytes());
this.channel.writeAndFlush(request).sync();
}调度器将执行请求发送到执行器后，接着就是执行器的工作了。
5、执行器接收任务接口实现
执行器的工作，梳理调用链路如下：
xxl-job-core模块
spring bean: XxlJobSpringExecutor # start()
-> XxlJobExecutor # start() -> initRpcProvider()
xxl-rpc-core.jar
-> XxlRpcProviderFactory # start()
-> Server # start()
-> NettyHttpServer # start()
netty 接口实现
NettyHttpServerHandler # channelRead0() -> process() (线程池执行)
-> XxlRpcProviderFactory # invokeService()
(根据请求参数 XxlRpcRequest 里的 methodName 反射调用)
-> ExecutorBizImpl # run()我们也可以通过 HTTP 请求查看接口实现：
GET http://localhost:17711/services结果如下：
com.xxl.job.core.biz.ExecutorBiz: com.xxl.job.core.biz.impl.ExecutorBizImpl@d579177
执行器接收任务，总结来说用的是下面的接口：
POST http://localhost:17711要注意的是，这里如果通过 Postman 来调用是调不通的，因为序列化方式和 HTTP 协议是不一样的。
接下来就是执行器接收到任务逻辑，代码链路如下：
xxl-job-core模块
spring bean: XxlJobSpringExecutor # start()
-> XxlJobExecutor # start() -> initRpcProvider()
-> new ExecutorBizImpl()
-> JobThread # pushTriggerQueue()
spring bean: XxlJobExecutor # registJobThread() 启动 jobThead
-> JobThread # run()到这里，我们就把核心流程梳理了一遍。
小结
通过上文的梳理，如果想要从 0 搭建一个分布式任务调度系统，想必你已胸有成竹了。本文所描述的时间轮方案，也是敝司基于XXL-JOB的重构方案，后来也应用在了消息中间件的延迟消息实现中。
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