1.任务调度平台XXL-JOB使用
2.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
3.10. xxl-job 分布式任务调度
4.定时任务轻松搞定：使用Cron表达式和Quartz库实现定时任务调度
5.Java中的调度调度Timer源码分析及缺陷
6.fsIO调度算法之NOOP

任务调度平台XXL-JOB使用

        分布式任务调度平台xxl-job是一个开源框架。

        2.1 application.yml的配置文件

        yml配置文件加上配置。

        其中的”@xxl.job.executor.appname@”等配置是在config_ local.properties 文件里，参数具体意思参考文档。通常yml里是写具体的参数值，这里用这种方式是如何实现和config_ local.properties 文件对应的，是通过maven的prefile配置吗？暂时不懂，还需去了解。

        编写XxlJobConfigç±»

        写一个任务类，继承IJobHandler。这个类需要在上面的XxlJobConfig里配置的包下？

        2.2 application.properties的配置文件

        application.properties配置文件加上配置。

        然后编写XxlJobConfig类、写一个任务类，继承IJobHandler，同上。到这里就把springboot的配置讲完了。源码里还有和spring整合的demo，也很简单，可以参考。

        任务管理添加任务

        到此，整合xxl-job就完成了，非常方便实用。

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一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析

       这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，编程编程对系统的源码源码性能影响进行简单分析。

       CPU调度程序运行队列中存放的调度调度是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的编程编程轻量级进程。如果准备运行的源码源码5g源码源轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，调度调度运行队列长表明系统负载可能已经饱和。编程编程

       代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的源码源码部分代码。

       在系统压力测试前后，调度调度使用压力测试工具stress-ng，编程编程可以看到运行队列长度的源码源码明显变化，从3左右变化到了左右。调度调度

       压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，编程编程观察系统在压力下的源码源码表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。

       在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的gpt源码多大响应就会非常迟缓。

       解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。

       所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。

       在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。

       平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、ghostu盘源码1.。

       总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。

. xxl-job 分布式任务调度

       xxl-job

       xxl-job是一个分布式任务调度平台，具备迅速开发、简单学习、轻量级、易扩展等核心设计目标。它已开放源代码，被多家公司纳入线上产品线，可开箱即用。

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

       访问官网xuxueli.com/xxl-job获取详细信息。

       xxl-job安装与配置

       下载源码、接力指标源码初始化数据库脚本，执行脚本生成xxl_job库。

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

       Maven编译打包，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。速度指数源码提供任务调度、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。

       关注微信公众号“小虎哥的技术博客”，一起成为更优秀的程序员。

定时任务轻松搞定：使用Cron表达式和Quartz库实现定时任务调度

       概述：Cron表达式是强大的定时任务调度工具，通过配置不同字段实现灵活的时间规定。在.NET中，Quartz库提供简便方式配置Cron表达式，实现精准定时任务调度。这灵活性和可扩展性使得开发者轻松制定并管理定时任务，如每天备份系统日志或执行其他重要操作。

       Cron表达式详解：常用由6或7个字段组成的字符串格式，每个字段含义如下：

       特殊字符：常用特殊字符用于表示特定时间范围。如"-"表示连续时间范围，"*"表示所有时间点，"/"表示时间间隔。

       示例实际场景应用：每天定时备份系统日志场景，通过Cron表达式表示为：0 0 2 * * ?

       在.NET中使用Quartz配置Cron表达式：步骤与示例代码如下：

       最终效果：配置了一个每天定时备份系统日志的定时任务。根据需求修改Cron表达式和作业逻辑。

       源代码获取：/s/1mkxUviyvPmezGwRxKt3_VA?pwd=

Java中的Timer源码分析及缺陷

       使用Java中的Timer类执行定时任务简便易行，但其内部存在一些问题。首先，Timer仅在启动时创建一个执行线程，处理所有定时任务。若某个任务执行时间超过其周期时间，将会导致当前任务执行完毕后，下一个周期任务立即启动，引起任务执行顺序混乱。具体表现为两种情况：若使用schedule方法，过时的任务可能被忽略；若使用scheduleAtFixedRate方法，则过时任务将被丢弃。其次，若TimerTask抛出未捕获的异常，Timer线程将终止，已调度但未执行的TimerTask将不再运行，后续任务调度也将受影响。

       Timer源码分析揭示了上述问题的原因。Timer主要由两个内部类TaskQueue和TimerThread构成。TaskQueue作为最小堆，存放所有定时任务，按任务执行时间点排序。TimerThread作为执行线程，不断检查并执行堆顶任务。

       调度逻辑在TimerThread的run方法中的mainLoop中实现。方法从取出最早执行的任务开始，通过判断其执行时间与当前时间的关系，决定是否执行任务。若任务执行时间在当前时间之前，则任务可能过时，仅执行一次。当任务周期为负数时，任务执行时间被重置，导致任务可能丢失。周期为正数时，任务执行时间按原计划继续，但若执行时间先于当前时间，任务将迅速执行。

       对于异常处理，Timer线程仅捕获InterruptedException，这意味着线程可以在一段时间后被操作系统挂起。若抛出其他异常，线程将终止，已调度但未执行的TimerTask将不再执行，新任务也无法调度。在Android环境中，长连接问题可能导致定时任务执行异常，使用AlarmManager更为稳定。

       JDK5引入ThreadPoolExecutor，提供更灵活的线程池管理，建议用于实现定时任务。使用ThreadPoolExecutor能更好地控制线程资源，避免资源浪费和任务丢失，提升任务执行的稳定性和可靠性。

fsIO调度算法之NOOP

深入解析：IO调度算法NOOP背后的电梯机制

       NOOP，全称为No Operation，是Linux早期版本中最基础的I/O调度算法。这款算法以其简洁的FIFO队列机制，犹如电梯运作原理，巧妙地组织了I/O请求。在某些特定环境下，如嵌入式系统和闪存设备，NOOP展现出其独特的优势。

       电梯调度算法的核心原理在于，它倾向于优先处理写请求，而非读请求。写请求一旦进入文件系统缓存，便能立即执行下一轮操作，而读请求则需要等待前面所有读请求完成，这就形成了一个“饿死”读请求的现象。由于写操作的频繁和短暂性，读请求往往在等待过程中被新的写请求取代，导致读性能受限。

       让我们深入了解NOOP的内核实现。从kernel 3.0版本开始，NOOP算法的实现细节如下：

       static struct elevator_type elevator_noop = {

        .ops = {

        .elevator_merge_req_fn = noop_merged_requests, //合并请求

        .elevator_dispatch_fn = noop_dispatch, //调度请求

        .elevator_add_req_fn = noop_add_request, //添加请求到队列

        .elevator_former_req_fn = noop_former_request, //获取前一个请求

        .elevator_latter_req_fn = noop_latter_request, //获取后一个请求

        .elevator_init_fn = noop_init_queue, //初始化队列

        .elevator_exit_fn = noop_exit_queue, //退出队列

        },

        .elevator_name = "noop",

        .elevator_owner = THIS_MODULE,

       };

       static int __init noop_init(void) {

        elv_register(&elevator_noop);

        return 0;

       }

       static void __exit noop_exit(void) {

        elv_unregister(&elevator_noop);

       }

       module_init(noop_init);

       module_exit(noop_exit);

       关键的调度逻辑在noop_dispatch函数中得以体现，它负责从队列头部取出请求并进行处理。而noop_add_request则是将新的请求添加到队列尾部，等待调度。合并请求的处理函数noop_merged_requests则确保了新请求与现有请求的有序执行。

       尽管NOOP看似简单，但在特定场景下，如对性能要求不高的设备或对I/O延迟敏感的系统，它的效率和稳定性不容小觑。然而，对于读密集型应用，可能需要其他更为复杂的调度算法来优化读性能。参考阅读：io调度器NOOP与deadline的源码级分析（hiyachen-ChinaUnix博客）。

       总结来说，NOOP算法凭借其直观易懂的原理和高效性，在特定环境下成为了一种实用的选择，但同时也需根据应用需求权衡其对读写性能的影响。