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1.10. xxl-job 分布式任务调度
2.技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的车间出调度和执行
3.工厂生产管理系统
4.一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

10. xxl-job 分布式任务调度

       xxl-job

       xxl-job是调度度系一个分布式任务调度平台，具备迅速开发、系统简单学习、源码轻量级、找车易扩展等核心设计目标。间调p2p下载 源码它已开放源代码，统源被多家公司纳入线上产品线，码找可开箱即用。车间出

       使用xxl-job实现特定时间完成特定任务，调度度系例如每天早上9:定时发送营销短信给每个客户。系统

       访问官网xuxueli.com/xxl-job获取详细信息。源码

       xxl-job安装与配置

       下载源码、找车初始化数据库脚本，间调执行脚本生成xxl_job库。统源

       修改配置文件，包括application.properties和logback.xml。

       Maven编译打包，bootsrap py源码生成xxl-job-admin-2.4.0.jar。

       运行jar包，访问地址为localhost:/xxl-job，并使用默认账号admin/登录。

       集成xxl-job到SpringBoot

       在pom.xml中添加依赖、在application.properties中配置相关参数，注入XxlJobSpringExecutor。

       编写具体的任务执行方法SampleXxlJob。

       执行器、任务管理与调度日志

       使用Cron表达式设置任务执行频率，JobHandler与代码方法对应。

       记录调度日志，使用SpringBoot打印。

       总结

       xxl-job是一个功能强大、易于使用的分布式任务调度框架，适用于各种任务调度场景。提供任务调度、net排课源码执行监控、失败重试等功能，简化开发和管理，提升系统可靠性和稳定性。

       完整代码在仓库的sourcecode/spring-cloud-demo目录下，推荐访问gitee或github。

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技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行

       Quartz源码分析：任务调度与执行剖析

       Quartz的调度器实例化时启动了调度线程QuartzSchedulerThread，它负责触发到达指定时间的任务。该线程通过`run`方法实现调度流程，包含三个主要阶段：获取到达触发时间的triggers、触发triggers、执行triggers对应的jobs。

       获取到达触发时间的triggers阶段，通过`JobStore`接口的`acquireNextTriggers`方法获取，由`RAMJobStore`实现具体逻辑。直播源码thinkphp触发triggers阶段，调用`triggersFired`方法通知`JobStore`触发triggers，处理包括更新trigger状态与保存触发过程相关数据等操作。执行triggers对应jobs阶段，真正执行job任务，先构造job执行环境，然后在子线程中执行job。

       job执行环境通过`JobRunShell`提供，确保安全执行job，捕获异常，并在任务完成后根据`completion code`更新trigger。job执行环境包含job对象、trigger对象、触发时间、上一次触发时间与下一次触发时间等数据。Quartz通过线程池提供多线程服务，使用`SimpleThreadPool`实例化`WorkerThread`来执行job任务，扯胡子源码最终调用`Job`的`execute`方法实现业务逻辑。

       综上所述，Quartz通过精心设计的线程调度与执行流程，确保了任务的高效与稳定执行，展示了其强大的任务管理能力。

工厂生产管理系统

       ä¸€ã€MES系统全称

       Manufacturing Execution Systems即制造执行系统；

       åˆè‚¥è¿ˆæ–¯è½¯ä»¶   版权所有

       äºŒã€MES系统定义

       MES是在公司的整个资源按其经营目标进行管理时，为公司提供实现执行目标的执行手段，通过实时数据库连接基本信息系统的理论数据和工厂的实际数据，并提供业务计划系统与制造控制系统之间的通信功能。MES不只是工厂的单一信息系统，而是横向之间、纵向之间、系统之间集成的系统，即所谓经营系统，对于SCP、ERP、CRM、数据仓库等近年被关注的各种企业信息系统来说，只要包含工厂这个对象，就离不了MES。归结起来，MES可以概括为一个宗旨――制造怎样执行，两个核心数据库――实时数据库、关系数据库，两个通信接口――与控制层接口和与业务计划层接口，四个重点功能――生产管理、工艺管理、过程管理和质量管理等。

       ä¸‰ã€MES系统特征

       1、MES在整个企业信息集成系统中承上启下，是生产活动与管理活动信息沟通的桥梁。MES对企业生产计划进行“再计划”，“指令”生产设备“协同”或“同步“动作，对产品生产过程进行及时的响应，使用当前确的数据对生产过程进行及时调整、更改或干预等处理。

       2、MES采用双向直接的通讯，在整个企业的产品供需链中，即向生产过程人员传达企业的期望(计划)，又向有关的部门提供产品制造过程状态的信息反馈。MES采集从接受订货到制成最终产品全过程的各种数据和状态信息，目的在于优化管理活动。它强调是当前视角，即精确的实时数据。

       3、MES是围绕企业生产这一为企业直接带来效益的价值增值过程进行的，MES强调控制和协调。

       åˆè‚¥è¿ˆæ–¯è½¯ä»¶   版权所有

       å››ã€MES系统作用

       ä½œä¸ºå…ˆè¿›è½¦é—´ç®¡ç†æŠ€æœ¯çš„载体，盖勒普制造企业生产过程制造执行系统（MES）在帮助制造企业实现生产的数字化、智能化和网络化等方面发挥着巨大作用：

       1、通过条码技术跟踪产品从物料投产到成品入库的整个生产流程，实时采集生产过程中发生的所有事件，让整个工厂车间完全透明化。

       2、改变原来手工录入过程，达到准确、及时、快速的数据反馈，避免人为输入差错，更重要的是，使现场生产人员精力集中在业务操作上，提高工作效率。

       3、让产品在整个生产过程中变得清晰、透明，很快发现出现质量问题的原因，制定针对措施解决质量瓶颈问题，实现产品质量追溯，降低质量成本。

       4、支持成品、在制品、刀具、工装库存管理，车间各工作中心接到加工任务同时，工装/刀具库房可对所需的工具种类和数量进行快速准备，既准确又便捷。

       5、实时记录并监控生产工序和加工任务完成情况，人员工作效率、劳动生产率情况，设备利用情况，产品合格率、废品率等情况，通过系统综合统计信息查询功能，及时发现执行过程中的问题并进行改善。

       6为企业实现一体化的设计与制造提供先进技术储备，支撑企业实施精益生产和精细化管理。

       åˆè‚¥è¿ˆæ–¯è½¯ä»¶   版权所有

       äº”、MES系统功能

       1、制造资源分配与状态报告；

       2、详细工序作业计划；

       3、生产调度；

       4、车间文档管理；

       5、数据采集；

       6、人力资源管理；

       7、质量管理；

       8、工艺过程管理；

       9、设备维修管理；

       ã€äº§å“è·Ÿè¸ªï¼›

       ã€ä¸šç»©åˆ†æžï¼›

一文读懂，硬核 Apache DolphinScheduler3.0 源码解析

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       一、DolphinScheduler设计与策略

       了解DolphinScheduler，首先需要对调度系统有基础的了解，本文将重点介绍流程定义、流程实例、任务定义与任务实例。DolphinScheduler在设计上采用去中心化架构，集群中没有Master与Slave之分，提高系统的稳定性和可用性。

       1.1 分布式设计

       分布式系统设计分为中心化与去中心化两种模式，每种模式都有其优势与不足。中心化设计的集群中Master与Slave角色明确，Master负责任务分发与监控Slave健康状态，Slave执行任务。去中心化设计中，所有节点地位平等，无“管理者”角色，减少单点故障。

       1.1.1 中心化设计

       中心化设计包括Master与Slave角色，Master监控健康状态，均衡任务负载。但Master的单点故障可能导致集群崩溃，且任务调度可能集中于Master，产生过载。

       1.1.2 去中心化设计

       去中心化设计中，所有节点地位平等，通过Zookeeper等分布式协调服务实现容错与任务调度。这种设计降低了单点故障风险，但节点间通信增加了实现难度。

       1.2 架构设计

       DolphinScheduler采用去中心化架构，由UI、API、MasterServer、Zookeeper、WorkServer、Alert等组成。MasterServer与WorkServer均采用分布式设计，通过Zookeeper进行集群管理和容错。

       1.3 容错问题

       容错包括服务宕机容错与任务重试。Master容错依赖ZooKeeper，Worker容错由MasterScheduler监控“需要容错”状态的任务实例。任务失败重试需区分任务失败重试、流程失败恢复与重跑。

       1.4 远程日志访问

       Web(UI)与Worker节点可能不在同一台机器上，远程访问日志需要通过RPC实现，确保系统轻量化。

       二、源码分析

       2.1 工程模块介绍与配置文件

       2.1.1 工程模块介绍

       2.1.2 配置文件

       配置文件包括dolphinscheduler-common、API、MasterServer与WorkerServer等。

       2.2 API主要任务操作接口

       API接口支持流程上线、定义、查询、修改、发布、下线、启动、停止、暂停、恢复与执行功能。

       2.3 Quaterz架构与运行流程

       Quartz架构用于调度任务，Scheduler启动后执行Job与Trigger。基本流程涉及任务初始化、调度与执行。

       2.4 Master启动与执行流程

       Master节点启动与执行流程涉及Quartz框架、槽（slot）与任务分发。容错代码由Master节点监控并处理。

       2.5 Worker启动与执行流程

       Worker节点执行流程包括注册、接收任务、执行与状态反馈。负载均衡策略由配置文件控制。

       2.6 RPC交互

       Master与Worker节点通过Netty实现RPC通信，Master负责任务分发与Worker状态监控，Worker接收任务与反馈执行状态。

       2.7 负载均衡算法

       DolphinScheduler提供多种负载均衡算法，包括加权随机、平滑轮询与线性负载，通过配置文件选择算法。

       2.8 日志服务

       日志服务通过RPC与Master节点通信，实现日志的远程访问与查询。

       2.9 报警

       报警功能基于规则筛选数据，并调用相应报警服务接口，如邮件、微信与短信通知。

       本文提供了DolphinScheduler的核心设计与源码分析，涵盖了系统架构、容错机制、任务调度与日志管理等方面，希望对您的学习与应用有所帮助。