任务调度信息储存

任务调度信息存储

在默认情况下Quartz将任务调度的运行信息保存在内存中,这种方法提供了最佳的性能,因为内存中数据访问最快。不足之处是缺乏数据的持久性,当程序路途停止或系统崩溃时,所有运行的信息都会丢失。

比如我们希望安排一个执行100次的任务,如果执行到50次时系统崩溃了,系统重启时任务的执行计数器将从0开始。在大多数实际的应用中,我们往往并不需要保存任务调度的现场数据,因为很少需要规划一个指定执行次数的任务。

对于仅执行一次的任务来说,其执行条件信息本身应该是已经持久化的业务数据(如锁定到期解锁任务,解锁的时间应该是业务数据),当执行完成后,条件信息也会相应改变。当然调度现场信息不仅仅是记录运行次数,还包括调度规则、JobDataMap中的数据等等。

如果确实需要持久化任务调度信息,Quartz允许你通过调整其属性文件,将这些信息保存到数据库中。使用数据库保存任务调度信息后,即使系统崩溃后重新启动,任务的调度信息将得到恢复。如前面所说的例子,执行50次崩溃后重新运行,计数器将从51开始计数。使用了数据库保存信息的任务称为持久化任务。

1)    通过配置文件调整任务调度信息的保存策略

其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。

先来了解一下Quartz的默认属性配置文件:

quartz.properties:默认配置

①集群的配置,这里不使用集群

org.quartz.scheduler.instanceName = DefaultQuartzScheduler

org.quartz.scheduler.rmi.export = false

org.quartz.scheduler.rmi.proxy = false

org.quartz.scheduler.wrapJobExecutionInUserTransaction = false

②配置调度器的线程池

org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool

org.quartz.threadPool.threadCount = 10

org.quartz.threadPool.threadPriority = 5

org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = true

③配置任务调度现场数据保存机制

org.quartz.jobStore.class = org.quartz.simpl.RAMJobStore

Quartz的属性配置文件主要包括三方面的信息:

1)集群信息;

2)调度器线程池;

3)任务调度现场数据的保存。

如果任务数目很大时,可以通过增大线程池的大小得到更好的性能。默认情况下,Quartz采用org.quartz.simpl.RAMJobStore保存任务的现场数据,顾名思义,信息保存在RAM内存中,我们可以通过以下设置将任务调度现场数据保存到数据库中:

quartz.properties使用数据库保存任务调度现场数据

org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX

org.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_数据表前缀

org.quartz.jobStore.dataSource = qzDS数据源名称

③定义数据源的具体属性

org.quartz.dataSource.qzDS.driver = oracle.jdbc.driver.OracleDriver

org.quartz.dataSource.qzDS.URL = jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ora9i

org.quartz.dataSource.qzDS.user = stamen

org.quartz.dataSource.qzDS.password = abc

org.quartz.dataSource.qzDS.maxConnections = 10

要将任务调度数据保存到数据库中,就必须使用org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX代替原来的org.quartz.simpl.RAMJobStore并提供相应的数据库配置信息。首先①处指定了Quartz数据库表的前缀,在②处定义了一个数据源,在③处具体定义这个数据源的连接信息。

你必须事先在相应的数据库中创建Quartz的数据表(共8张),在Quartz的完整发布包的docs/dbTables目录下拥有对应不同数据库的SQL脚本。

2)    查询数据库中的运行信息

任务的现场保存对于上层的Quartz程序来说是完全透明的,我们在src目录下编写一个如代码quartz.properties文件后,重新运行代码Quartz应用示例一http://wwwzchen.iteye.com/blog/846090的程序,在数据库表中将可以看到对应的持久化信息。当调度程序运行过程中途停止后,任务调度的现场数据将记录在数据表中,在系统重启时就可以在此基础上继续进行任务的调度。

从数据库中恢复任务的调度:

 

 

package com.zchen.study.quartz;

import org.quartz.Scheduler;
import org.quartz.SchedulerFactory;
import org.quartz.SimpleTrigger;
import org.quartz.Trigger;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;

public class JDBCJobStoreRunner {
	public static void main(String args[]) {
		try {
			SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory();
			Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();
			// ①获取调度器中所有的触发器组
			String[] triggerGroups = scheduler.getTriggerGroupNames();
			// ②重新恢复在tgroup1组中,名为trigger1_1触发器的运行
			for (int i = 0; i < triggerGroups.length; i++) {
				String[] triggers = scheduler.getTriggerNames(triggerGroups[i]);
				for (int j = 0; j < triggers.length; j++) {
					Trigger tg = scheduler.getTrigger(triggers[j],
							triggerGroups[i]);
					if (tg instanceof SimpleTrigger
							&& tg.getFullName().equals("tgroup1.trigger1_1")) {// ②-1:根据名称判断
					// ②-1:恢复运行
						scheduler.rescheduleJob(triggers[j], triggerGroups[i],
								tg);
					}
				}
			}
			scheduler.start();
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
	}
}
//

 

当代码SimpleTriggerRunner执行到一段时间后非正常退出,我们就可以通过这个JDBCJobStoreRunner根据记录在数据库中的现场数据恢复任务的调度。Scheduler中的所有Trigger以及JobDetail的运行信息都会保存在数据库中,这里我们仅恢复tgroup1组中名称为trigger1_1的触发器,这可以通过如②-1所示的代码进行过滤,触发器的采用GROUP.TRIGGER_NAME的全名格式。通过Scheduler#rescheduleJob(String triggerName,String groupName,Trigger newTrigger)即可重新调度关联某个Trigger的任务。

 

 

值得注意的是,如果你使用JDBC保存任务调度数据时,当你运行代码SimpleTriggerRunner然后退出,当再次希望运行SimpleTriggerRunner时,系统将抛出JobDetail重名的异常:

Unable to store Job with name: 'job1_1' and group: 'jGroup1', because one already exists with this identification.

因为每次调用Scheduler#scheduleJob()时,Quartz都会将JobDetailTrigger的信息保存到数据库中,如果数据表中已经同名的JobDetailTrigger,异常就产生了