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闲聊

1、最近身边蛮多朋友被裁员，让我深切感受到这个糟糕的大环境，而且不是说个人能力不行🙅，先大环境不咋地，然后再到很多公司业务不咋地，然后按业务线来搞，所以那些被裁的也不要太难过。包括最近我们bg也有大动作

可以说在大环境下，危机四伏～

2、当然博主也是有些人脉，前几天有个大佬跟我打探前同事的情况，因为投了他们公司，不得不说圈子蛮小的，哈哈

3、平时周末感觉没什么事干，打球成了为数不多的兴趣，庆幸还是有点肌肉，哈哈

xxl-job 二次开发

为啥会谈到这个话题呢？

我记得很久之前，技术群有个oppo的大佬，广告营销组的，看业务组就知道是核心业务组，听说他们也对xxl-job进行改造，我当时就很好奇，这个框架不是很便捷吗，难道有什么不足？

那么今天我们就来聊聊xxl-job框架的不足

xxl-job介绍

这是大众点评许雪里开源的一个轻量级分布式任务调度框架，有个任务界面，将任务执行handle注册到调度中心，然后新建任务，里面会指定执行器名称，corn，失败重试次数，报警邮箱，执行相关参数，任务名称，我们可以看到比spring 自带定时器强大很多，然后也自带了全局任务执行结果的展示图。

不足的地方

1. 当大量任务并发的时候，任务会丢失
2. 当任务的那台服务器宕机之后，任务也会被中断，任务丢失会导致部分数据丢失
3. kill任务的时候，有些数据是无法回滚的，会给修复数据带来麻烦

并发大导致任务丢失

这个需要我们进去源码里头看个究竟

我们从xxl-job任务执行curl找到执行的方法，新增促发，首先它会判断当前任务以往执行的情况，如果是比较快的，就丢到fast线程池，然后你一直执行high慢，那么把你丢到slow线程池。这样好处是避免那些执行时间很慢的任务阻塞了其他任务。

到这里其实平平无奇，就是搂出任务信息，任务组的信息（有多少个执行器注册上去），是否执行分片任务，这个是比较好的设计，就是当我们任务比较多的时候，可以通过集群来提高整个系统的处理速度。

到这里是执行的过程，类似http，拿到执行参数，点一下，嗖～返回请求结果，然后记录到日志里头

那么关键我们看下线程池

private ThreadPoolExecutor fastTriggerPool = null;\
private ThreadPoolExecutor slowTriggerPool = null;\
\
public void start(){\
    fastTriggerPool = new ThreadPoolExecutor(\
            10,\
            XxlJobAdminConfig.*getAdminConfig*().getTriggerPoolFastMax(),\
            60L,\
            TimeUnit.*SECONDS*,\
            new LinkedBlockingQueue<Runnable>(1000),\
            new ThreadFactory() {\
                @Override\
                public Thread newThread(Runnable r) {\
                    return new Thread(r, "xxl-job, admin JobTriggerPoolHelper-fastTriggerPool-" + r.hashCode());\
                }\
            });\
\
    slowTriggerPool = new ThreadPoolExecutor(\
            10,\
            XxlJobAdminConfig.*getAdminConfig*().getTriggerPoolSlowMax(),\
            60L,\
            TimeUnit.*SECONDS*,\
            new LinkedBlockingQueue<Runnable>(2000),\
            new ThreadFactory() {\
                @Override\
                public Thread newThread(Runnable r) {\
                    return new Thread(r, "xxl-job, admin JobTriggerPoolHelper-slowTriggerPool-" + r.hashCode());\
                }\
            });\
}

我们可以看到核心线程数10个，满格是200个线程，然后缓冲区快的是1000，慢的线程池是2000

了解过线程池的小伙伴就知道，当我们超过max线程池+缓存区的数量会执行拒绝策略，采用默认的也就是丢弃策略，这就回答了为啥超过上千并发任务的时候就会导致任务丢失。

那么我来提个问题：上千任务并发正常吗？我认为一般小公司是无法达到这样的qps的，如果是大公司，然后大家的调度中心又是同一个，那么就会出现这种情况，比如说200个研发，每人写6个晚上9点执行的任务，好了炸了～

解决方案

我们可以通过之前美团介绍的动态更新线程池的方式，调大整个线程池的缓冲区数量，其次可以重写拒绝策略，当超过最大缓存数量的时候，先往数据库塞，然后当有空间的时候慢慢的读出然后删除待执行的记录。

服务宕机导致任务丢失

我来介绍下这种情况，就是每5分钟去拉增量数据的场景，如果中途有段任务没了，那么你的数据也会丢失，xxl-job的做法是重试，我们通过领域的思想来看，确实任务丢失是属于调度中心的问题，包括网络延迟等等问题，但是重试是无法彻底解决这个问题

解决方案

就是在我们业务端去缓存这个拉取的时间，比如说上次拉取是什么时候，如果中间有段丢失了，那我们下次任务就从上次丢失的地方开始拉数据，这样就补齐了。

这个要求开发同学有一定的定时任务处理经验，包括参数也应该设计为可配置化，如果出现什么意外，可以进行暗箱操作，比如说昨天数据没有同步到，那我们改下定时任务执行参数执行即可

kill任务导致部分数据问题

其实嘛，这个问题不应该发生的，为什么呢？

你的代码有问题，你把锅丢给任务调度中心，还要人家去优化，这是人才。kill任务的情况，意味着任务是有问题的，那么我们需要打印剔除掉的相关数据（无法回滚），比如说mq、redis，然后人工根据日志进行手动回滚

然后修复任务的逻辑，发版上线，这不就完事了吗，鹅鹅鹅🦢

好吧，我没啥要讲的，看完有帮助的话记得点赞关注～宝子们