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1.crontab Դ??
2.盲盒商城源码开源完整版附搭建教程UNIAPP·HashMart
3.Django实现crontab远程任务管理系统
4.可动态配置的Schedule设计

crontab Դ??

       了解Spring定时任务的基本配置后，许多开发者会发现其与cron表达式的某些不寻常之处。本文将深入探讨Spring定时任务的数字星期域与传统cron定义之间的差异。

       在配置Spring定时任务时，使用@Scheduled(cron = "* * 1 * * *")可以轻松实现每天1点定时执行任务。但若尝试构建特定于星期一中午点的炒股的公式源码定时任务，您会发现cron表达式的应用与预期不符。

       在cron表达式中，星期一对应的数字是2，表示从星期天（数字1）开始的一周循环。然而，当将此类cron表达式应用于Spring定时任务时，任务实际上会在下一次星期二的同一时间执行，而非预期的星期一。

       这一现象同样存在于直接使用Spring的CronTask类，并传递cron表达式时。究其原因，Spring内部源码的处理逻辑导致了这一不一致性。在生成CronTrigger时，解析cron表达式的过程存在差异。

       解析过程涉及对数字星期域进行特殊转换，将其从英文缩写转换为数字，并对特定值进行处理。其中的关键在于对daysOfWeek位数组的操作，该数组用于存储解析后的星期信息。

       具体而言，解析过程首先将英文缩写转换为对应的数字表示，然后将数字域中"?"替换为"*"，接着使用基础解析算法处理。最后，对daysOfWeek数组的第0位和第7位进行逻辑或操作，并将结果保存在第0位，同时清除第7位。这一处理方式导致了数字星期域与传统cron表达式之间的osharp 源码详解一天偏差。

       尽管如此，网络上关于Spring定时任务的教程和文章多聚焦于cron表达式的基础解释，较少提及此类问题的详细原因。然而，解决方法相对简单且有效：在cron表达式中使用英文缩写的星期表示，而非数字。这样做能够避免因数字转换导致的定时任务执行时间偏移。

       春代码设计人员选择这种处理方式可能与与Crontab中的cron表达式格式以及Linux计划任务的兼容性有关。Crontab采用0-7的数字表示星期，同时其格式在秒域的处理上与cron表达式有所不同。

       综上所述，对于在Spring中使用cron表达式配置定时任务的场景，推荐使用英文缩写来表示星期域。这样可以确保任务执行时间的准确性，并避免由于数字转换而导致的时间偏移。

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       确保环境准备：推荐使用宝塔面板搭建，安装步骤为：访问 bt.cn/new/download.html 下载宝塔安装文件，按照提示完成安装。确保服务器环境为Linux CentOS，安装PHP扩展fileinfo和redis。域名解析应指向服务器IP。

       准备前端环境：安装HBuilder X 3.7.6和微信开发者工具。Node.js版本需更新至v..0以上。

       下载并安装源码：从码云下载源码至api目录，解压后上传至服务器。通过浏览器访问安装页面，按照提示填写协议、数据库信息，并检查安装。安装完成后，删除安装目录，使用管理员密码登录后台。

       配置定时任务：为自动处理超时订单，人脉平台 源码需在supervisor管理器中设置定时任务，以确保ThinkPHP的crontab定时运行。

       小程序编译：使用HBuilderX打开uniapp文件夹，配置微信小程序AppID和接口地址。确保uniCloud文件夹在运行时可用。

       App编译设置：为uni-app应用设置标识和图标。配置云函数、云空间关联，完成后可发行并发布到App Store或Google Play。

       基础配置检查：仔细设置存储引擎、支付参数、小程序和uniapp配置。确保所有配置正确无误，以保证盲盒商城系统正常运行。

Django实现crontab远程任务管理系统

       在之前的文章中，我们已经探讨了如何使用 django-crontab 和 apscheduler 在Django应用内部管理定时任务，这些模块主要用于处理应用自身的任务调度。

       然而，本文将转向一个不同的场景，类似于Java的xxl-job，我们构建了一个系统，能够通过Ansible API，远程管理不同Java项目中Task的定时任务。这个系统是ansible cron模块的可视化界面，允许你便捷地在Django后台添加、修改和删除Linux主机上的crontab任务。

       核心技术实现涉及创建一个crontab模型，并将其集成到Django Admin中。每当模型发生变化时，会触发post_save信号，进而通过celery执行Task。这个Task调用ansible-runner的playbook接口，将crontab命令发送到指定主机。wangeditor 查看源码

       模型设计和celery task的ansible-playbook执行是关键部分。在编写Task函数时，我们注意到增加了一个未实际使用的update_time参数，以确保每次更新都会生成新的Task实例。同时，使用mark_safe函数处理crontab命令中的特殊字符，render_to_string用于根据模型数据动态生成playbook模板，os.environ设置ansible的环境变量。

       配置celery和信号处理，包括celery任务注册、异步任务日志独立存放以及信号机制的理解，都构成了技术栈的一部分。同时，我们还讨论了logging配置，以及在Django Admin后台记录操作的问题，特别是关于用户身份识别的挑战。

       源代码已发布在gitee上，dj_cronjobs[6]，并提供了详细的Readme.md指南供读者参考。如果你觉得这个系统有用，请通过我的个人公众号（搜索全栈运维 或者 DailyJobOps）获取更多信息，也可以直接在公众号中找到Django获取当前登录用户的方法[5]。

       相关链接如下：

       [6] dj_cronjobs: gitee.com/colin/dja...

可动态配置的Schedule设计

       1.背景

       定时任务是实际开发中常见的一类功能，例如每天早上凌晨对前一天的注册用户数量、渠道来源进行统计，并以邮件报表的方式发送给相关人员。相信这样的需求，每个开发伙伴都处理过。

       你可以使用Linux的Crontab启动应用程序进行处理，或者直接使用Spring的Schedule对任务进行调度，还可以使用分布式调度系统，如果xxl-job等。相信你已经轻车熟路、c 源码app习以为常。直到有一天你接到了一个新需求：

       1.新建一组任务，周期性的执行指定SQL并将结果以邮件的方式发送给特定人群；2.比较方便的对任务进行管理，比如启动、停止，修改调度周期等；3.动态添加、移除任务，不需要频繁的修改、发布程序；

       停顿几分钟，简单思考一下，有哪几种实现思路呢？

       本篇文章将从以下几部分进行讨论：

       1.SpringSchedule配置和使用。首先我们将介绍Demo的骨架，并基于Spring-Boot完成Schedule的配置；2.数据库定时轮询方案。使用SpringSchedule定时轮询数据库，并执行相应任务。在执行任务策略中，我们将尝试同步和异步执行两种方案，并对其优缺点进行分析；3.基于TaskScheduler动态配置方案。基于数据库轮询或配置中心两种方案动态的对SpringTaskScheduler进行配置，以实现动态管理任务的目的；4.我们进入分布式环境，利用多个冗余节点解决系统高可用问题，同时使用分布式锁保障只会有一个任务同时执行；

2.SpringSchedule

       SpringBoot上的Schedule的使用非常简单，无需增加新的依赖，只需简单配置即可。

       1.使用@EnableScheduling启用Schedule；2.在要调度的方法上增加@Scheduled；

       首先，我们需要在启动类上添加@EnableScheduling注解，该注解将启用SchedulingConfiguration配置类帮我们完成最基本的配置。

@SpringBootApplication@EnableSchedulingpublicclassConfigurableScheduleDemoApplication{ publicstaticvoidmain(String[]args){ SpringApplication.run(ConfigurableScheduleDemoApplication.class,args);}}

       启用Schedule配置之后，在需要被调度的方法上增加@Scheduled注解。

@ServicepublicclassSpringScheduleService{ @AutowiredprivateTaskServicetaskService;@Scheduled(fixedDelay=5*,initialDelay=)publicvoidrunTask(){ TaskConfigtaskConfig=TaskConfig.builder().name("SpringDefaultSchedule").build();this.taskService.runTask(taskConfig);}}

       runTask任务延迟1s进行初始化，并以5s为间隔进行调度。

       Scheduled注解类的详细配置如下：

配置含义样例cronlinuxcrontab表达式@Scheduled(cron="*/5****MON-FRI")工作日，每5s调度一次fixedDelay固定间隔，上次运行结束，与下次启动运行，相隔固定时长@Scheduled(fixedDelay=)运行结束后，5S后启动一次调度fixedDelayString与fixedDelay一致fixedRate固定周期，前后两次运行相隔固定的时长@Scheduled(fixedRate=)前后两个任务，间隔5秒fixedRateString与fixedRate一致initialDelay第一次执行，间隔时间@Scheduled(initialDelay=,fixedRate=)第一次执行，延时1秒，以后以5秒为周期进行调度initialDelayString与initialDelay一致

       环境搭建完成，让我们开始第一个方案。

3.数据库定时轮询

       使用数据库来管理任务，通过轮询的方案，进行动态调度。首先，我们看下最简单的方案：串行执行方案。

3.1.串行执行方案

       整体思路非常简单，流程如下：

       主要分如下几步：

       1.在应用中启动一个Schedule任务（每1秒调度一次），定时从数据库中获取待执行的任务（状态为可用，下一次执行时间小于当前时间）；2.根据数据库的任务配置信息，依次遍历并执行任务；3.任务执行完成后，经过计算获得下一次调度时间，将其写回到数据库；4.等待下一次任务调度。

       核心代码如下：

@Scheduled(fixedDelay=,initialDelay=)publicvoidloadAndRunTask(){ Datenow=newDate();//加载需要运行的任务：//1.状态为ENABLE//2.下一次运行时间小于当前时间List<TaskDefinitionV2>shouldRunTasks=loadShouldRunTasks(now);//依次遍历待运行任务，执行对于的任务for(TaskDefinitionV2task:shouldRunTasks){ //DoubleCheckif(task.shouldRun(now)){ //执行任务runTask(task);//更新任务的下一次运行时间updateNextRunTime(task,now);}}}

       方案简单但非常有效，那该方案存在哪些问题呢？最主要的问题就是：任务串行执行，会导致后面任务出现延时运行；同时，下一轮检查也会被delay。

       例如，依次加载了待执行任务task1、task2、task3。其中task1耗时5秒，task2耗时5秒，task3耗时1秒，由于三个任务串行执行，task2将延时5秒，task3延时秒；下一轮检查距上次启动相差秒。

       究其根本，核心问题是调度线程和运行线程是同一个线程，调度的运行和任务的运行相互影响。

       让我们看一个改进方案：并行执行方案。

3.2.并行执行方案

       整体执行流程如下：

       相比之前的方案，新方案引入了线程池，每一个任务对应一个线程池，避免任务间的相互影响；任务在线程池中异步处理，避免了调度线程的延时。具体流程如下：

       1.步骤一不变，在应用中启动一个Schedule任务（每1秒调度一次），定时从数据库中获取待执行的任务（状态为可用，下一次执行时间小于当前时间）；2.依次遍历任务，将任务提交到专有线程池中异步执行，调度线程直接返回；3.任务在线程池中运行，结束后更新下一次的运行时间；4.调度线程重新从数据库中获取待执行任务，在将任务提交至线程池中，如果有任务正在执行，使用线程池拒绝策略，抛弃最老的任务；

       核心代码如下：

       Spring调度任务，每1秒运行一次：

@Scheduled(fixedDelay=,initialDelay=)publicvoidloadAndRunTask(){ Datenow=newDate();//加载所有待运行的任务//1.状态为ENABLE//2.下一次运行时间小于当前时间List<TaskDefinitionV2>shouldRunTasks=loadShouldRunTasks(now);//遍历待运行任务for(TaskDefinitionV2task:shouldRunTasks){ //1.根据TaskId获取任务对应的线程池//2.将任务提交至线程池中this.executorServiceForTask(task.getId()).submit(newTaskRunner(task.getId()));}}

       自定义线程池，每个线程池最多只有一个线程，空闲超过秒后，线程自动回收，线程饱和时，直接丢弃最老的任务：

privateExecutorServiceexecutorServiceForTask(LongtaskId){ returnthis.executorServiceRegistry.computeIfAbsent(taskId,id->{ BasicThreadFactorythreadFactory=newBasicThreadFactory.Builder()//指定线程池名称.namingPattern("Async-Task-"+taskId+"-Thread-%d")//设置线程为后台线程.daemon(true).build();//线程池核心配置：//1.每个线程池最多只有一个线程//2.线程空闲超过秒进行自动回收//3.直接使用交互器，线程空闲进行任务交互//4.使用指定的线程工厂，设置线性名称//5.线程池饱和，自动丢弃最老的任务returnnewThreadPoolExecutor(0,1,L,TimeUnit.SECONDS,newSynchronousQueue<>(),threadFactory,newThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());});}

       最后，在线程池中运行的Task如下：

privateclassTaskRunnerimplementsRunnable{ privatefinalDatenow=newDate();privatefinalLongtaskId;publicTaskRunner(LongtaskId){ this.taskId=taskId;}@Overridepublicvoidrun(){ //重新加载任务，保持最新的任务状态TaskDefinitionV2task=definitionV2Repository.findById(this.taskId).orElse(null);if(task!=null&&task.shouldRun(now)){ //运行任务runTask(task);//更新任务的下一次运行时间updateNextRunTime(task,now);}}}4.TaskScheduler配置方案

       该方案的核心为：绕过@Schedule注解，直接对Spring底层核心类TaskScheduler进行配置。

       TaskScheduler接口是Spring对调度任务的一个抽象，更是@Schedule背后默默的支持者，首先我们看下这个接口定义。

publicinterfaceTaskScheduler{ ScheduledFutureschedule(Runnabletask,Triggertrigger);ScheduledFutureschedule(Runnabletask,InstantstartTime);ScheduledFutureschedule(Runnabletask,DatestartTime);ScheduledFuturescheduleAtFixedRate(Runnabletask,InstantstartTime,Durationperiod);ScheduledFuturescheduleAtFixedRate(Runnabletask,DatestartTime,longperiod);ScheduledFuturescheduleAtFixedRate(Runnabletask,Durationperiod);ScheduledFuturescheduleAtFixedRate(Runnabletask,longperiod);ScheduledFuturescheduleWithFixedDelay(Runnabletask,InstantstartTime,Durationdelay);ScheduledFuturescheduleWithFixedDelay(Runnabletask,DatestartTime,longdelay);ScheduledFuturescheduleWithFixedDelay(Runnabletask,Durationdelay);ScheduledFuturescheduleWithFixedDelay(Runnabletask,longdelay);}

       满满的都是schedule接口，其他的比较简单就不过多叙述了，重点说下Trigger这个接口，首先看下这个接口的定义：

publicinterfaceTrigger{ DatenextExecutionTime(TriggerContexttriggerContext);}

       只有一个方法，获取下次执行的时间。在任务执行完成后，会调用Trigger的nextExecutionTime获取下一次运行时间，从而实现周期性调度。

       CronTrigger是Trigger的最常见实现，以linuxcrontab的方式配置调度任务，如：

scheduler.schedule(task,newCronTrigger("-**MON-FRI"));

       基础部分简单介绍到这，让我们看下数据库动态配置方案。

4.1数据库动态配置方案

       整体设计如下：

       仍旧是轮询数据库方式，详细流程如下：

       1.在应用中启动一个Schedule任务（每1秒调度一次），定时从数据库中获取所有任务；2.依次遍历任务，与内存中的TaskEntry（任务与状态）进行比对，动态的向TaskScheduler中添加或取消调度任务；3.由TaskScheduler负责实际的任务调度；

       核心代码如下：

@Scheduled(fixedDelay=,initialDelay=)publicvoidloadAndConfig(){ //加载所有的任务信息List<TaskDefinitionV3>tasks=repository.findAll();//遍历任务进行任务检查for(TaskDefinitionV3task:tasks){ //获取内存任务状态TaskEntrytaskEntry=this.taskEntry.computeIfAbsent(task.getId(),TaskEntry::new);if(task.isEnable()&&taskEntry.isStop()){ //任务为可用，运行状态为停止，则重新进行schedule注册ScheduledFuture<?>scheduledFuture=this.taskScheduler.scheduleWithFixedDelay(newTaskRunner(task),task.getDelay()*);taskEntry.setScheduledFuture(scheduledFuture);log.info("successtostartscheduletaskfor{ }",task);}elseif(task.isDisable()&&taskEntry.isRunning()){ //任务为禁用，运行状态为运行中，停止正在运行在任务taskEntry.stop();log.info("successtostopscheduletaskfor{ }",task);}}}

       核心辅助类：

@ServicepublicclassSpringScheduleService{ @AutowiredprivateTaskServicetaskService;@Scheduled(fixedDelay=5*,initialDelay=)publicvoidrunTask(){ TaskConfigtaskConfig=TaskConfig.builder().name("SpringDefaultSchedule").build();this.taskService.runTask(taskConfig);}}0

       有没有发现，以上方案都有一个共同的缺陷：基于数据库轮询获取任务，加大了数据库压力。理论上，只有在配置发生变化时才有必要对任务进行更新，接下来让我们看下改进方案：基于配置中心的方案。

4.2配置中心通知方案

       整体设计如下：

       核心流程如下：

       1.应用启动时，从配置中心中获取调度的配置信息，并完成对TaskScheduler的配置；2.当配置发送变化时，配置中心会主动将配置推送到应用程序，应用程序在接收到变化通知时，动态的增加或取消调度任务；3.任务的实际调度仍旧由TaskScheduler完成。

       由于手底下没有配置中心，暂时没有coding，思路很简单，有条件的同学可以自行完成。

5.分布式环境下应用

       以上方案，都是在单机环境下运行，如果应用程序挂掉了，任务调度也就停止了，为了避免这种情况的发生，需要提升系统的可用性，实现冗余部署和自动化容灾。

       以上方案，如果部署多个节点会发生什么？是的，会出现任务被多次调度的问题，为了保障在同一时刻只有一个任务在运行，需要为任务增加一个排他锁。同时，由于排他锁的存在，当一个节点处问题后，另一个节点在调度时会自动获取锁，从而解系统的单点问题。

       为了简单，我们使用Redis的分布式锁。

5.1.环境搭建

       Redisson是Redis的一个富客户端，提供了很多高级的数据结构。本次，我们将使用RLock对应用进行保护。

       首先，在pom中引入RedissonStarter。

@ServicepublicclassSpringScheduleService{ @AutowiredprivateTaskServicetaskService;@Scheduled(fixedDelay=5*,initialDelay=)publicvoidrunTask(){ TaskConfigtaskConfig=TaskConfig.builder().name("SpringDefaultSchedule").build();this.taskService.runTask(taskConfig);}}1

       然后，在application.properties文件中增加Redis配置，具体如下：

@ServicepublicclassSpringScheduleService{ @AutowiredprivateTaskServicetaskService;@Scheduled(fixedDelay=5*,initialDelay=)publicvoidrunTask(){ TaskConfigtaskConfig=TaskConfig.builder().name("SpringDefaultSchedule").build();this.taskService.runTask(taskConfig);}}.2引入分布式锁

       最后，就可以直接使用分布式锁对任务执行进行保护了，代码如下：

@ServicepublicclassSpringScheduleService{ @AutowiredprivateTaskServicetaskService;@Scheduled(fixedDelay=5*,initialDelay=)publicvoidrunTask(){ TaskConfigtaskConfig=TaskConfig.builder().name("SpringDefaultSchedule").build();this.taskService.runTask(taskConfig);}}3

       备注：

       Redis是典型的AP应用，而分布式锁严格意义上来说是CP。所以基于Redis的分布式锁只能使用在非严格环境中，比如我们的数据报表需求。如果设计金钱，需要使用CP实现，如Zookeeper或etcd等。

6.小结

       本文从Spring的Schedule出发，依次对数据库轮询方案、TaskScheduler配置方案进行详细讲解，以实现对调度任务的可配置化。最后，使用Redis分布式锁有效解决了分布式环境下任务重复调度和自动容灾问题。

       仍旧是那句话，架构设计没有更好，只有最适合。同学们可以根据自己的需求自取。

References

       [1]源码:/litao/books/tree/master/configurable-schedule