xxl-job集群

### Xxl-Job 集群部署与配置 #### 一、集群环境概述 Xxl-Job 是一款强大的分布式任务调度平台，支持高可用性和负载均衡功能，在集群环境下可以实现任务的高效分发和执行。为了确保系统的稳定运行以及扩展能力，通常会在多台服务器上部署多个实例来组成集群。 在集群环境中，Xxl-Job 的核心组件分为两部分：管理端（Admin）和服务端（Executor）。以下是具体的部署方式： --- #### 二、管理端（Admin）的集群化部署 1. **镜像拉取** 使用 Docker 容器技术简化部署流程，通过官方提供的镜像快速启动 Admin 实例。 ```bash docker pull xuxueli/xxl-job-admin:latest ``` 建议指定具体版本号以保证稳定性[^3]。 2. **容器编排** 利用 Kubernetes 或 Docker Compose 编排工具创建多个 Admin 节点，并设置反向代理（Nginx/LVS/Haproxy），对外提供统一访问入口。 示例 `docker-compose.yml` 文件如下： ```yaml version: '3' services: xxl-job-admin-1: image: xuxueli/xxl-job-admin:v2.3.0 ports: - "8080:8080" environment: - XXL_JOB_ADMIN_ACCESS_TOKEN=your_token_here - SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:mysql://mysql-host:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai xxl-job-admin-2: image: xuxueli/xxl-job-admin:v2.3.0 ports: - "8090:8080" environment: - XXL_JOB_ADMIN_ACCESS_TOKEN=your_token_here - SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:mysql://mysql-host:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai ``` 3. **数据库共享** 所有 Admin 节点需连接到同一个 MySQL 数据库实例，用于存储任务定义、日志记录以及其他元数据信息。这一步骤至关重要，因为它是实现状态同步的基础[^1]。 4. **Session 共享机制** 如果启用了 Web 控制台的功能，则需要解决 Session 同步问题。可以通过 Redis 或其他缓存中间件完成跨节点间的会话保持。 --- #### 三、服务端（Executor）的集群化部署 1. **注册中心集成** Executor 节点负责实际的任务处理工作，它们必须能够动态地向 Admin 注册自己并接收指令。推荐采用 Zookeeper/Kubernetes Etcd 等作为注册发现的服务提供商[^2]。 2. **应用打包** 将自定义开发好的业务逻辑封装成独立的应用程序包（Spring Boot/Jar 形式），上传至目标机器或者引入 CI/CD 流程自动化发布过程。 3. **水平扩容** 当单个 Executor 处理不过来的请求量时，只需增加新的实例即可轻松应对压力增长情况；注意调整线程池大小参数适应硬件资源条件变化需求。 4. **健康检测** 设置心跳监测频率及时剔除异常掉线成员保障整体服务质量不受影响。 --- #### 四、注意事项 - **网络连通性** 确保各子网之间无障碍通信以便正常交互消息传递。 - **权限控制** 对敏感接口实施严格的认证授权策略防止未授权访问行为发生危害系统安全。 - **监控告警体系构建** 结合 Prometheus/Grafana 工具链搭建全方位性能指标跟踪展示面板辅助运维人员快速定位潜在风险隐患所在位置。 --- ```python # Python 示例代码片段演示如何调用 REST API 接口触发远程作业执行命令 import requests url = "http://admin-node-address/jobinfo/run" payload = { "jobId": 1, "executorHandler": "demoJobHandler", "executorParams": "", "executorBlockStrategy": "SERIAL_EXECUTION", "glueType": "BEAN", "timeout": None, "failRetryCount": 0 } headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ``` ---