Quartz 19-quartz 实现原理

为什么选择Quartz

Quartz是Java领域最著名的开源任务调度工具。Quartz提供了极为广泛的特性如持久化任务，集群和分布式任务等，其特点如下：

• 完全由Java写成，方便集成(Spring)

• 伸缩性

• 负载均衡

• 高可用性

quartz基本原理

1. 核心元素

Quartz核心要素有Scheduler、Trigger、Job、JobDetail，其中trigger和job、jobDetail为元数据，而Scheduler为实际进行调度的控制器。

Trigger

Trigger用于定义调度任务的时间规则，在Quartz中主要有四种类型的Trigger：SimpleTrigger、CronTrigger、DataIntervalTrigger和NthIncludedTrigger。

Job&Jodetail

Quartz将任务分为Job、JobDetail两部分，其中Job用来定义任务的执行逻辑，而JobDetail用来描述Job的定义（例如Job接口的实现类以及其他相关的静态信息）。对Quartz而言，主要有两种类型的Job，StateLessJob、StateFulJob

Scheduler

实际执行调度逻辑的控制器，Quartz提供了DirectSchedulerFactory和StdSchedulerFactory等工厂类，用于支持Scheduler相关对象的产生。

2. 核心元素间关系

3. 主要线程

在Quartz中，有两类线程，也即执行线程和调度线程，其中执行任务的线程通常用一个线程池维护。

线程间关系如图1-2所示。

在quartz中，Scheduler调度线程主要有两个：regular Scheduler Thread（执行常规调度）和Misfire Scheduler Thread（执行错失的任务）。

其中Regular Thread 轮询Trigger，如果有将要触发的Trigger，则从任务线程池中获取一个空闲线程，然后执行与改Trigger关联的job；

Misfire Thread 则是扫描所有的trigger，查看是否有错失的，如果有的话，根据一定的策略进行处理。

4. 数据存储

Quartz中的trigger和job需要存储下来才能被使用。

Quartz中有两种存储方式：RAMJobStore,JobStoreSupport，其中RAMJobStore是将trigger和job存储在内存中，而JobStoreSupport是基于jdbc将trigger和job存储到数据库中。

RAMJobStore的存取速度非常快，但是由于其在系统被停止后所有的数据都会丢失，所以在集群应用中，必须使用JobStoreSupport。

其中表结构如表1-1所示。

Table name
Description


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_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_TRIGGERS
存储已配置的Trigger的信息


QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS

quartz 主要流程

1. 启动流程

若quartz是配置在spring中，当服务器启动时，就会装载相关的bean。

SchedulerFactoryBean实现了InitializingBean接口，因此在初始化bean的时候，会执行afterPropertiesSet方法，该方法将会调用SchedulerFactory(DirectSchedulerFactory 或者 StdSchedulerFactory，通常用StdSchedulerFactory)创建Scheduler。

SchedulerFactory在创建quartzScheduler的过程中，将会读取配置参数，初始化各个组件，关键组件如下：

ThreadPool:一般是使用SimpleThreadPool,SimpleThreadPool创建了一定数量的WorkerThread实例来使得Job能够在线程中进行处理。WorkerThread是定义在SimpleThreadPool类中的内部类，它实质上就是一个线程。

在SimpleThreadPool中有三个list：workers-存放池中所有的线程引用，availWorkers-存放所有空闲的线程，busyWorkers-存放所有工作中的线程；

线程池的配置参数如下所示：

org.quartz.threadPool.class=org.quartz.simpl.SimpleThreadPool org.quartz.threadPool.threadCount=3 org.quartz.threadPool.threadPriority=5

JobStore:分为存储在内存的RAMJobStore和存储在数据库的JobStoreSupport(包括JobStoreTX和JobStoreCMT两种实现，JobStoreCMT是依赖于容器来进行事务的管理，而JobStoreTX是自己管理事务），若要使用集群要使用JobStoreSupport的方式；

QuartzSchedulerThread:用来进行任务调度的线程，在初始化的时候paused=true,halted=false,虽然线程开始运行了，但是paused=true，线程会一直等待，直到start方法将paused置为false；

另外，SchedulerFactoryBean还实现了SmartLifeCycle接口，因此初始化完成后，会执行start()方法，该方法将主要会执行以下的几个动作：

创建ClusterManager线程并启动线程:该线程用来进行集群故障检测和处理，将在下文详细讨论；

创建MisfireHandler线程并启动线程:该线程用来进行misfire任务的处理，将在下文详细讨论；

置QuartzSchedulerThread的paused=false，调度线程才真正开始调度；

Quartz的整个启动流程如图1-4所示。

2. QuartzSchedulerThread线程

QuartzSchedulerThread线程是实际执行任务调度的线程，其中主要代码如下。

while (!halted.get()) {
	int availThreadCount = qsRsrcs.getThreadPool().blockForAvailableThreads();
	triggers = qsRsrcs.getJobStore().acquireNextTriggers(now + idleWaitTime,
			Math.min(availThreadCount, qsRsrcs.getMaxBatchSize()), qsRsrcs.getBatchTimeWindow());
	long triggerTime = triggers.get(0).getNextFireTime().getTime();
	long timeUntilTrigger = triggerTime - now;
	while (timeUntilTrigger > 2) {
		now = System.currentTimeMillis();
		timeUntilTrigger = triggerTime - now;
	}
	List<TriggerFiredResult> bndle = qsRsrcs.getJobStore().triggersFired(triggers);
	for (int i = 0; i < res.size(); i++) {
		JobRunShell shell = qsRsrcs.getJobRunShellFactory().createJobRunShell(bndle);
		shell.initialize(qs);
		qsRsrcs.getThreadPool().runInThread(shell);
	}
}

先获取线程池中的可用线程数量（若没有可用的会阻塞，直到有可用的）； 获取30m内要执行的trigger(即acquireNextTriggers)： 获取trigger的锁，通过select …for update方式实现；获取30m内（可配置）要执行的triggers（需要保证集群节点的时间一致），若@ConcurrentExectionDisallowed且列表存在该条trigger则跳过，否则更新trigger状态为ACQUIRED(刚开始为WAITING)；插入firedTrigger表，状态为ACQUIRED;（注意：在RAMJobStore中，有个timeTriggers，排序方式是按触发时间nextFireTime排的；JobStoreSupport从数据库取出triggers时是按照nextFireTime排序）; 等待直到获取的trigger中最先执行的trigger在2ms内； triggersFired：

更新firedTrigger的status=EXECUTING; 更新trigger下一次触发的时间； 更新trigger的状态：无状态的trigger->WAITING，有状态的trigger->BLOCKED，若nextFireTime==null ->COMPLETE； commit connection,释放锁；

针对每个要执行的trigger，创建JobRunShell，并放入线程池执行：

execute:执行job 获取TRIGGER_ACCESS锁 若是有状态的job：更新trigger状态：BLOCKED->WAITING,PAUSED_BLOCKED->BLOCKED 若@PersistJobDataAfterExecution，则updateJobData 删除firedTrigger commit connection，释放锁

调度线程的执行流程如图1-5所示。

• 1-5

调度过程中Trigger状态变化如图1-6所示。

3. MisfireHandler线程

下面这些原因可能造成 misfired job:

• 系统因为某些原因被重启。在系统关闭到重新启动之间的一段时间里，可能有些任务会被 misfire；

• Trigger 被暂停（suspend）的一段时间里，有些任务可能会被 misfire；

• 线程池中所有线程都被占用，导致任务无法被触发执行，造成 misfire；

• 有状态任务在下次触发时间到达时，上次执行还没有结束；为了处理 misfired job，Quartz 中为 trigger 定义了处理策略，主要有下面两种：

MISFIRE_INSTRUCTION_FIRE_ONCE_NOW：针对 misfired job 马上执行一次；

MISFIRE_INSTRUCTION_DO_NOTHING：忽略 misfired job，等待下次触发；默认是MISFIRE_INSTRUCTION_SMART_POLICY，该策略在CronTrigger中=MISFIRE_INSTRUCTION_FIRE_ONCE_NOW线程默认1分钟执行一次；在一个事务中，默认一次最多recovery 20个；

执行流程：

1. 若配置(默认为true，可配置)成获取锁前先检查是否有需要recovery的trigger，先获取misfireCount；

2. 获取TRIGGER_ACCESS锁；

3. hasMisfiredTriggersInState：获取misfired的trigger，默认一个事务里只能最大20个misfired trigger（可配置），misfired判断依据：status=waiting,next_fire_time < current_time-misfirethreshold(可配置，默认1min)

4. notifyTriggerListenersMisfired

5. updateAfterMisfire:获取misfire策略(默认是MISFIRE_INSTRUCTION_SMART_POLICY，该策略在CronTrigger中=MISFIRE_INSTRUCTION_FIRE_ONCE_NOW)，根据策略更新nextFireTime；

6. 将nextFireTime等更新到trigger表；

7. commit connection，释放锁

8. 如果还有更多的misfired，sleep短暂时间(为了集群负载均衡)，否则sleep misfirethreshold时间，后继续轮询；

misfireHandler线程执行流程如图1-7所示：

4. ClusterManager 集群管理线程

• 初始化：

failedInstance=failed+self+firedTrigger表中的schedulerName在scheduler_state表中找不到的（孤儿）

• 线程执行：

每个服务器会定时(org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval这个时间)更新SCHEDULER_STATE表的LAST_CHECKIN_TIME，若这个字段远远超出了该更新的时间，则认为该服务器实例挂了；

注意：每个服务器实例有唯一的id，若配置为AUTO，则为hostname+current_time

线程执行的具体流程：

• 检查是否有超时的实例failedInstances;

• 更新该服务器实例的LAST_CHECKIN_TIME；

• 若有超时的实例：

• 获取STATE_ACCESS锁；

• 获取超时的实例failedInstances;

• 获取TRIGGER_ACCESS锁；

• clusterRecover:

针对每个failedInstances，通过instanceId获取每个实例的firedTriggers; 针对每个firedTrigger：

更新trigger状态：

BLOCKED->WAITING PAUSED_BLOCKED->PAUSED ACQUIRED->WAITING

若firedTrigger不是ACQUIRED状态（在执行状态）,且jobRequestRecovery=true: 创建一个SimpleTrigger，存储到trigger表，status=waiting,MISFIRE_INSTR=MISFIRE_INSTRUCTION_IGNORE_MISFIRE_POLICY. 删除firedTrigger

注意问题

时间同步问题

Quartz实际并不关心你是在相同还是不同的机器上运行节点。当集群放置在不同的机器上时，称之为水平集群。

节点跑在同一台机器上时，称之为垂直集群。对于垂直集群，存在着单点故障的问题。这对高可用性的应用来说是无法接受的，因为一旦机器崩溃了，所有的节点也就被终止了。

对于水平集群，存在着时间同步问题。

节点用时间戳来通知其他实例它自己的最后检入时间。假如节点的时钟被设置为将来的时间，那么运行中的Scheduler将再也意识不到那个结点已经宕掉了。

另一方面，如果某个节点的时钟被设置为过去的时间，也许另一节点就会认定那个节点已宕掉并试图接过它的Job重运行。

最简单的同步计算机时钟的方式是使用某一个Internet时间服务器(Internet Time Server ITS)。

节点争抢Job问题

因为Quartz使用了一个随机的负载均衡算法，Job以随机的方式由不同的实例执行。

Quartz官网上提到当前，还不存在一个方法来指派(钉住) 一个 Job 到集群中特定的节点。

从集群获取Job列表问题

当前，如果不直接进到数据库查询的话，还没有一个简单的方式来得到集群中所有正在执行的Job列表。

请求一个Scheduler实例，将只能得到在那个实例上正运行Job的列表。

Quartz官网建议可以通过写一些访问数据库JDBC代码来从相应的表中获取全部的Job信息。

参考资料

Quartz 原理解密

分布式定时任务框架原理

Quartz的分布式任务调度应用

• 为什么选择Quartz
• quartz基本原理
  • 1. 核心元素
  • 2. 核心元素间关系
  • 3. 主要线程
  • 4. 数据存储
• quartz 主要流程
  • 1. 启动流程
  • 2. QuartzSchedulerThread线程
  • 3. MisfireHandler线程
    • 执行流程：
  • 4. ClusterManager 集群管理线程
    • 线程执行的具体流程：
• 注意问题
  • 时间同步问题
  • 节点争抢Job问题
  • 从集群获取Job列表问题
• 参考资料