作者：Mars酱

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前言

前几篇介绍了单体架构的定时任务解决方式，但是现代软件架构由于业务复杂度高，业务的耦合性太强，已经由单体架构拆分成了分布式架构。因此，定时任务的架构也随之修改。而Quartz是分布式定时任务解决方案中使用简单，结构清晰，且不依赖第三方分布式调度中间件的。上车，mars酱带你车里细说~

角色介绍

Quartz入门使用的角色不多，三个角色足够，分别是：

Scheduler：调度器。用来负责任务的调度；

Job：任务。这是一个接口，业务代码继承Job接口并实现它的execute方法，是业务执行的主体部分；

Trigger： 触发器。也是个接口，有两个触发器比较关键，一个是SimpleTrigger，另一个是CronTrigger。前者支持简单的定时，比如：按时、按秒等；后者直接支持cron表达式。下面我们从官方的源代码入手，看看Quartz如何做到分布式的。

官方例子

官方源代码down下来之后，有个examples文件夹：

example1是入门级中最简单的。就两个java文件，一个HelloJob：

package org.quartz.examples.example1;import java.util.Date;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.quartz.Job;import org.quartz.JobExecutionContext;import org.quartz.JobExecutionException;/*** <p>* This is just a simple job that says "Hello" to the world.* </p>* * @author Bill Kratzer*/public class HelloJob implements Job {private static Logger _log = LoggerFactory.getLogger(HelloJob.class);/*** <p>* Empty constructor for job initilization* </p>* <p>* Quartz requires a public empty constructor so that the* scheduler can instantiate the class whenever it needs.* </p>*/public HelloJob() {}/*** <p>* Called by the <code>{@link org.quartz.Scheduler}</code> when a* <code>{@link org.quartz.Trigger}</code> fires that is associated with* the <code>Job</code>.* </p>* * @throws JobExecutionException* if there is an exception while executing the job.*/public void execute(JobExecutionContext context)throws JobExecutionException {// Say Hello to the World and display the date/time_log.info("Hello World! - " + new Date());}}

另一个SimpleExample：

package org.quartz.examples.example1;import org.quartz.JobDetail;import org.quartz.Scheduler;import org.quartz.SchedulerFactory;import org.quartz.Trigger;import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import java.util.Date;import static org.quartz.DateBuilder.evenMinuteDate;import static org.quartz.JobBuilder.newJob;import static org.quartz.TriggerBuilder.newTrigger;/*** This Example will demonstrate how to start and shutdown the Quartz scheduler and how to schedule a job to run in* Quartz.** @author Bill Kratzer*/public class SimpleExample {public void run() throws Exception {Logger log = LoggerFactory.getLogger(SimpleExample.class);log.info("------- Initializing ----------------------");// 1. 创建一个schedulerSchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory();Scheduler sched = sf.getScheduler();log.info("------- Initialization Complete -----------");// computer a time that is on the next round minuteDate runTime = evenMinuteDate(new Date());log.info("------- Scheduling Job -------------------");// 2. 指定一个jobJobDetail job = newJob(HelloJob.class).withIdentity("job1", "group1").build();// 3. 指定一个triggerTrigger trigger = newTrigger().withIdentity("trigger1", "group1").startAt(runTime).build();// 4. 绑定job和triggersched.scheduleJob(job, trigger);log.info(job.getKey() + " will run at: " + runTime);// 5. 执行sched.start();log.info("------- Started Scheduler -----------------");// wait long enough so that the scheduler as an opportunity to// run the job!log.info("------- Waiting 65 seconds... -------------");try {// wait 65 seconds to show jobThread.sleep(65L * 1000L);// executing...} catch (Exception e) {//}// shut down the schedulerlog.info("------- Shutting Down ---------------------");sched.shutdown(true);log.info("------- Shutdown Complete -----------------");}public static void main(String[] args) throws Exception {SimpleExample example = new SimpleExample();example.run();}}

整个SimpleExample只有五个步骤：

创建Scheduler，这是一个调度器，例子中使用调度器工厂来创建一个调度器；

创建一个Job。实际上Job就是那个HelloJob，但是这里把HelloJob丢给了JobDetail对象，Job接口本身只有一个execute函数，没有其他的属性了，如果需要附加其他属性，JobDetail就支持，比如我们需要往Job中传递参数，JobDetail中提供了一个JobDataMap。当Job在运行的时候，execute函数里面的就能获取到JobDetail对象，并将设置的数据传递给Job接口的实现；

创建一个Trigger。Trigger对象主责是任务的执行时间，比如官方例子中的startAt函数，就指定了具体的运行时间，还有startNow（立即执行）；

用scheduler绑定Job和Trigger；

执行scheduler。

Quartz的使用是不是简单又清晰？Job是任务，单一职责，不做任何其他事情。Trigger负责执行的频率等等属性。Scheduler负责按照Trigger的规则去执行Job的内容。各自部分的功能符合单一原则。

但是，到这里都不是分布式的方式，依然是单体架构的。那么，Quartz如何做到分布式的呢？

Quartz如何分布式？

Quartz的分布式实现方式并不依赖其他分布式协调管理中间件完成，而是使用数据锁来实现。使用数据做协调管理中间件的唯一的前提是：需要把集群的每台机器时间校对一致。

Quartz数据库核心表如下：

表名功能描述

QRTZ_CALENDARS	存储Quartz的Calendar信息
QRTZ_CRON_TRIGGERS	存储CronTrigger，包括Cron表达式和时区信息
QRTZ_FIRED_TRIGGERS	存储与已触发的Trigger相关的状态信息，以及相联Job的执行信息
QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS	存储已暂停的Trigger组的信息
QRTZ_SCHEDULER_STATE	存储少量的有关Scheduler的状态信息，和别的Scheduler实例
QRTZ_LOCKS	存储程序的悲观锁的信息
QRTZ_JOB_DETAILS	存储每一个已配置的Job的详细信息
QRTZ_JOB_LISTENERS	存储有关已配置的JobListener的信息
QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS	存储简单的Trigger，包括重复次数、间隔、以及已触的次数
QRTZ_BLOG_TRIGGERS	Trigger作为Blob类型存储
QRTZ_TRIGGER_LISTENERS	存储已配置的TriggerListener的信息
QRTZ_TRIGGERS	存储已配置的Trigger的信息

字体加粗的QRTZ_LOCKS表是一个悲观锁的存储实现，Quartz认为每条记录都可能会产生并发冲突。以上表的SQL可以在quartz目录中找到：

找到自己喜欢的数据库品牌，并创建好表即可。

跟着官方例子看源码

我们从Hello的execute方法开始，反着找，继续看看分布式的方式如何实现。为什么反着找呢？因为这里是我们业务实现的主体内容，Quartz框架最终必须要调用到这个execute的具体实现的。我们找到调用execute的地方有很多处：

从类名来分析，DirectoryScanJob看着是目录扫描任务，FileScanJob直译是文件扫描任务，SendMailJob是发送邮件任务，最后只剩那个JobRunShell，毕竟翻译过来叫“任务运行の核心”啊。进入JobRunShell，找到调用execute函数的部分，execute函数被包裹在一个一百三十多行长又长的run函数中：

public void run() {qs.addInternalSchedulerListener(this);try {// ...省略很多源代码do {// ...省略很多源代码try {begin();} catch (SchedulerException se) {// ... 省略源代码}// ... 省略源代码try {log.debug("Calling execute on job " + jobDetail.getKey());// 这里负责执行job的execute函数job.execute(jec);endTime = System.currentTimeMillis();} catch (JobExecutionException jee) {// ... 省略源代码} catch (Throwable e) {// ... 省略源代码}// ...省略很多源代码try {complete(true);} catch (SchedulerException se) {// ... 省略源代码}// ...省略很多源代码} while (true);} finally {qs.removeInternalSchedulerListener(this);}}

可以看到run中间的execute被夹在一个begin函数和comlete函数中，而begin和complete的实现是一个基于JTA事务的JTAJobRunShell的实现来完成的。JobRunShell是一个Runnable接口的实现，那么刚刚的run方法，必定在某处启用了线程(池)的start方法。

mars酱继续跟踪查找源代码，在QuartzSchedulerThread中的run函数中，找到JobRunShell的调用部分：

@Overridepublic void run() {int acquiresFailed = 0;while (!halted.get()) {// ...省略很多源代码// 源代码279行int availThreadCount = qsRsrcs.getThreadPool().blockForAvailableThreads();// ...省略很多源代码if(availThreadCount > 0) { // ...省略很多源代码// 取下一个trigger，周期是30秒取一次triggers = qsRsrcs.getJobStore().acquireNextTriggers(now + idleWaitTime, Math.min(availThreadCount, qsRsrcs.getMaxBatchSize()), qsRsrcs.getBatchTimeWindow());// ...省略很多源代码// 触发triggerList<TriggerFiredResult> res = qsRsrcs.getJobStore().triggersFired(triggers);// ...省略很多源代码// 释放trigger，当bndle的结果是null就释放triggerif (bndle == null) {qsRsrcs.getJobStore().releaseAcquiredTrigger(triggers.get(i));continue;}// ...省略很多源代码JobRunShell shell = null;try {shell = qsRsrcs.getJobRunShellFactory().createJobRunShell(bndle);shell.initialize(qs);} catch (SchedulerException se) {qsRsrcs.getJobStore().triggeredJobComplete(triggers.get(i), bndle.getJobDetail(), CompletedExecutionInstruction.SET_ALL_JOB_TRIGGERS_ERROR);continue;}// 这里调用JobRunShellif (qsRsrcs.getThreadPool().runInThread(shell) == false) {// ...省略很多源代码}} }}

QuartzSchedulerThread的run函数就是核心处理流程了，qsRsrcs.getThreadPool().runInThread(shell)内部就根据具体的SimpleThreadPool或者ZeroSizeThreadPool来执行run函数，while循环基本就是不停的在轮询不断的去拿trigger，然后判断trigger的时间是不是到了，再按照时间trigger的时间规则执行Job，最后再标记为完成、释放trigger。

Trigger的处理

上面的逻辑都是通过qsRsrcs.getJobStore()得到的对象去处理Trigger的，返回对象是JobStore。任意查看qsRsrcs.getJobStore()调用的函数，比如：releaseAcquiredTriggerJobStore，它的实现有两个是比较重要的：一个是RAMJobStore，一个是JobStoreSupport。前者是RAM作为存储介质，作者还特意写上了这样一段注释：

This class implements a JobStore that utilizes RAM as its storage device.

As you should know, the ramification of this is that access is extrememly fast, but the data is completely volatile - therefore this JobStore should not be used if true persistence between program shutdowns is required.

这段英文的央视翻译：

这个类实现了一个使用RAM作为存储设备的JobStore。

您应该知道，这样做的后果是访问速度非常快，但是数据是完全不稳定的——因此，如果需要在程序关闭之间实现真正的持久性，则不应该使用这个JobStore。

而且内存存储也无法分布式处理吧？所以，mars酱选择了观看JobStoreSupport：

从import可以知道，这个玩意是连接了数据库的，所以呢，acquireNextTriggers、triggersFired、releaseAcquiredTrigger这些方法负责具体trigger的相关操作，都最终会执行到JobStoreSupport的第3844行的executeInNonManagedTXLock函数：

/*** Execute the given callback having optionally acquired the given lock.* This uses the non-managed transaction connection.* * @param lockName The name of the lock to acquire, for example* "TRIGGER_ACCESS". If null, then no lock is acquired, but the* lockCallback is still executed in a non-managed transaction. */protected <T> T executeInNonManagedTXLock(String lockName, TransactionCallback<T> txCallback, final TransactionValidator<T> txValidator) throws JobPersistenceException {boolean transOwner = false;Connection conn = null;try {if (lockName != null) {// If we aren't using db locks, then delay getting DB connection // until after acquiring the lock since it isn't needed.if (getLockHandler().requiresConnection()) {conn = getNonManagedTXConnection();}transOwner = getLockHandler().obtainLock(conn, lockName);}if (conn == null) {conn = getNonManagedTXConnection();}final T result = txCallback.execute(conn);try {commitConnection(conn);} catch (JobPersistenceException e) {rollbackConnection(conn);if (txValidator == null || !retryExecuteInNonManagedTXLock(lockName, new TransactionCallback<Boolean>() {@Overridepublic Boolean execute(Connection conn) throws JobPersistenceException {return txValidator.validate(conn, result);}})) {throw e;}}Long sigTime = clearAndGetSignalSchedulingChangeOnTxCompletion();if(sigTime != null && sigTime >= 0) {signalSchedulingChangeImmediately(sigTime);}return result;} catch (JobPersistenceException e) {rollbackConnection(conn);throw e;} catch (RuntimeException e) {rollbackConnection(conn);throw new JobPersistenceException("Unexpected runtime exception: "+ e.getMessage(), e);} finally {try {releaseLock(lockName, transOwner);} finally {cleanupConnection(conn);}}}

整体的过程简要说明就是：获取数据库连接，给需要执行的trigger加锁，处理完之后再释放锁。

结合起来

结合前面的流程来看，一个调度器在执行前如果涉及到分布式的情况，流程如下：

首先要获取QUARTZ_LOCKS表中对应的锁（在executeInNonManagedTXLock函数的getLockHandler().obtainLock(conn, lockName)中）；

获取锁后执行QuartzSchedulerThread中的JobRunShell，完成任务的执行；

最后QuartzSchedulerThread中调用triggeredJobComplete函数，锁被释放，在executeInNonManagedTXLock函数的releaseLock(lockName, transOwner)中执行；

集群中的每一个调度器实例都遵循这样的操作流程。

总结

Quartz 是一款用于分布式系统的高性能调度框架，它采用了数据库作为分布式锁机制来保证同一时刻只有一个 Scheduler 实例访问数据库中的 Trigger。

在 Quartz 中，调度器线程会争抢访问数据库中的 Trigger，以确保在同一时刻只有一个调度器线程执行某个 Trigger 的操作。如果有多个调度器线程同时尝试访问同一个 Trigger，它们会相互等待对方释放锁。当一个调度器线程获得了锁，它就可以访问数据库并执行相应的操作。

另外，Quartz 还采用了悲观锁的策略来避免死锁的发生。当一个调度器线程尝试获取锁时，如果锁已经被其他线程占用，那么这个线程会等待，直到有线程释放了锁。如果在等待过程中没有其他线程释放锁，那么这个线程就会一直等待下去，直到调度器重新分配了锁。

总之，Quartz 的分布式调度原理是通过数据库锁和悲观锁来实现的，以保证同一时刻只有一个调度器线程访问数据库中的 Trigger，从而提高系统的性能和可靠性。