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    Quartz教程三:Job与JobDetail介绍

    原文链接?|?译文链接?| 翻译:nkcoder?| 校对:

    本系列教程由quartz-2.2.x官方文档翻译、整理而来,希望给同样对quartz感兴趣的朋友一些参考和帮助,有任何不当或错误之处,欢迎指正;有兴趣研究源码的同学,可以参考我对quartz-core源码的注释(进行中)。

    正如在教程二中讲到的,Job实现起来很容易,该接口只有一个“execute”方法。本节主要关注:Job的特点、Job接口的execute方法以及JobDetail。

    你定义了一个实现Job接口的类,这个类仅仅表明该job需要完成什么类型的任务,除此之外,Quartz还需要知道该Job实例所包含的属性;这将由JobDetail类来完成。

    JobDetail实例是通过JobBuilder类创建的,导入该类下的所有静态方法,会让你编码时有DSL的感觉:

        import static org.quartz.JobBuilder.*;

    让我们先看看Job的特征(nature)以及Job实例的生命期。不妨先回头看看教程一中的代码片段:

        // define the job and tie it to our HelloJob class
        JobDetail job = newJob(HelloJob.class)
          .withIdentity("myJob", "group1") // name "myJob", group "group1"
          .build();
    
        // Trigger the job to run now, and then every 40 seconds
        Trigger trigger = newTrigger()
          .withIdentity("myTrigger", "group1")
          .startNow()
          .withSchedule(simpleSchedule()
              .withIntervalInSeconds(40)
              .repeatForever())            
          .build();
    
        // Tell quartz to schedule the job using our trigger
        sched.scheduleJob(job, trigger);
    

    “HelloJob”类可以如下定义:

        public class HelloJob implements Job {
    
            public HelloJob() {
            }
    
            public void execute(JobExecutionContext context)
              throws JobExecutionException
            {
              System.err.println("Hello!  HelloJob is executing.");
            }
        }
    

    可以看到,我们传给scheduler一个JobDetail实例,因为我们在创建JobDetail时,将要执行的job的类名传给了JobDetail,所以scheduler就知道了要执行何种类型的job;每次当scheduler执行job时,在调用其execute(…)方法之前会创建该类的一个新的实例;执行完毕,对该实例的引用就被丢弃了,实例会被垃圾回收;这种执行策略带来的一个后果是,job必须有一个无参的构造函数(当使用默认的JobFactory时);另一个后果是,在job类中,不应该定义有状态的数据属性,因为在job的多次执行中,这些属性的值不会保留。

    那么如何给job实例增加属性或配置呢?如何在job的多次执行中,跟踪job的状态呢?答案就是:JobDataMap,JobDetail对象的一部分。

    JobDataMap

    JobDataMap中可以包含不限量的(序列化的)数据对象,在job实例执行的时候,可以使用其中的数据;JobDataMap是Java Map接口的一个实现,额外增加了一些便于存取基本类型的数据的方法。

    将job加入到scheduler之前,在构建JobDetail时,可以将数据放入JobDataMap,如下示例:

        JobDetail job = newJob(DumbJob.class)
          .withIdentity("myJob", "group1") // name "myJob", group "group1"
          .usingJobData("jobSays", "Hello World!")
          .usingJobData("myFloatValue", 3.141f)
          .build();
    

    在job的执行过程中,可以从JobDataMap中取出数据,如下示例:

        public class DumbJob implements Job {
    
            public DumbJob() {
            }
    
            public void execute(JobExecutionContext context)
                throws JobExecutionException
            {
                JobKey key = context.getJobDetail().getKey();
    
                JobDataMap dataMap = context.getJobDetail().getJobDataMap();
    
                String jobSays = dataMap.getString("jobSays");
                float myFloatValue = dataMap.getFloat("myFloatValue");
    
                System.err.println("Instance " + key + " of DumbJob says: " + jobSays + ", and val is: " + myFloatValue);
            }
        }
    

    如果你使用的是持久化的存储机制(本教程的JobStore部分会讲到),在决定JobDataMap中存放什么数据的时候需要小心,因为JobDataMap中存储的对象都会被序列化,因此很可能会导致类的版本不一致的问题;Java的标准类型都很安全,如果你已经有了一个类的序列化后的实例,某个时候,别人修改了该类的定义,此时你需要确保对类的修改没有破坏兼容性;更多细节,参考现实中的序列化问题。另外,你也可以配置JDBC-JobStore和JobDataMap,使得map中仅允许存储基本类型和String类型的数据,这样可以避免后续的序列化问题。

    如果你在job类中,为JobDataMap中存储的数据的key增加set方法(如在上面示例中,增加setJobSays(String val)方法),那么Quartz的默认JobFactory实现在job被实例化的时候会自动调用这些set方法,这样你就不需要在execute()方法中显式地从map中取数据了。

    在Job执行时,JobExecutionContext中的JobDataMap为我们提供了很多的便利。它是JobDetail中的JobDataMap和Trigger中的JobDataMap的并集,但是如果存在相同的数据,则后者会覆盖前者的值。

    下面的示例,在job执行时,从JobExecutionContext中获取合并后的JobDataMap:

        public class DumbJob implements Job {
    
            public DumbJob() {
            }
    
            public void execute(JobExecutionContext context)
              throws JobExecutionException
            {
                JobKey key = context.getJobDetail().getKey();
    
                JobDataMap dataMap = context.getMergedJobDataMap();  // Note the difference from the previous example
    
                String jobSays = dataMap.getString("jobSays");
                float myFloatValue = dataMap.getFloat("myFloatValue");
                ArrayList state = (ArrayList)dataMap.get("myStateData");
                state.add(new Date());
    
                System.err.println("Instance " + key + " of DumbJob says: " + jobSays + ", and val is: " + myFloatValue);
            }
        }
    

    如果你希望使用JobFactory实现数据的自动“注入”,则示例代码为:

        public class DumbJob implements Job {
    
            String jobSays;
            float myFloatValue;
            ArrayList state;
    
            public DumbJob() {
            }
    
            public void execute(JobExecutionContext context)
              throws JobExecutionException
            {
                JobKey key = context.getJobDetail().getKey();
    
                JobDataMap dataMap = context.getMergedJobDataMap();  // Note the difference from the previous example
    
                state.add(new Date());
    
                System.err.println("Instance " + key + " of DumbJob says: " + jobSays + ", and val is: " + myFloatValue);
            }
    
            public void setJobSays(String jobSays) {
                this.jobSays = jobSays;
            }
    
            public void setMyFloatValue(float myFloatValue) {
                myFloatValue = myFloatValue;
            }
    
            public void setState(ArrayList state) {
                state = state;
            }
    
        }
    

    你也许发现,整体上看代码更多了,但是execute()方法中的代码更简洁了。而且,虽然代码更多了,但如果你的IDE可以自动生成setter方法,你就不需要写代码调用相应的方法从JobDataMap中获取数据了,所以你实际需要编写的代码更少了。当前,如何选择,由你决定。

    Job实例

    很多用户对于Job实例到底由什么构成感到很迷惑。我们在这里解释一下,并在接下来的小节介绍job状态和并发。

    你可以只创建一个job类,然后创建多个与该job关联的JobDetail实例,每一个实例都有自己的属性集和JobDataMap,最后,将所有的实例都加到scheduler中。

    比如,你创建了一个实现Job接口的类“SalesReportJob”。该job需要一个参数(通过JobdataMap传入),表示负责该销售报告的销售员的名字。因此,你可以创建该job的多个实例(JobDetail),比如“SalesReportForJoe”、“SalesReportForMike”,将“joe”和“mike”作为JobDataMap的数据传给对应的job实例。

    当一个trigger被触发时,与之关联的JobDetail实例会被加载,JobDetail引用的job类通过配置在Scheduler上的JobFactory进行初始化。默认的JobFactory实现,仅仅是调用job类的newInstance()方法,然后尝试调用JobDataMap中的key的setter方法。你也可以创建自己的JobFactory实现,比如让你的IOC或DI容器可以创建/初始化job实例。

    在Quartz的描述语言中,我们将保存后的JobDetail称为“job定义”或者“JobDetail实例”,将一个正在执行的job称为“job实例”或者“job定义的实例”。当我们使用“job”时,一般指代的是job定义,或者JobDetail;当我们提到实现Job接口的类时,通常使用“job类”。

    Job状态与并发

    关于job的状态数据(即JobDataMap)和并发性,还有一些地方需要注意。在job类上可以加入一些注解,这些注解会影响job的状态和并发性。

    @DisallowConcurrentExecution:将该注解加到job类上,告诉Quartz不要并发地执行同一个job定义(这里指特定的job类)的多个实例。请注意这里的用词。拿前一小节的例子来说,如果“SalesReportJob”类上有该注解,则同一时刻仅允许执行一个“SalesReportForJoe”实例,但可以并发地执行“SalesReportForMike”类的一个实例。所以该限制是针对JobDetail的,而不是job类的。但是我们认为(在设计Quartz的时候)应该将该注解放在job类上,因为job类的改变经?;岬贾缕湫形⑸浠?。

    @PersistJobDataAfterExecution:将该注解加在job类上,告诉Quartz在成功执行了job类的execute方法后(没有发生任何异常),更新JobDetail中JobDataMap的数据,使得该job(即JobDetail)在下一次执行的时候,JobDataMap中是更新后的数据,而不是更新前的旧数据。和 @DisallowConcurrentExecution注解一样,尽管注解是加在job类上的,但其限制作用是针对job实例的,而不是job类的。由job类来承载注解,是因为job类的内容经?;嵊跋炱湫形刺ū热?,job类的execute方法需要显式地“理解”其”状态“)。

    如果你使用了@PersistJobDataAfterExecution注解,我们强烈建议你同时使用@DisallowConcurrentExecution注解,因为当同一个job(JobDetail)的两个实例被并发执行时,由于竞争,JobDataMap中存储的数据很可能是不确定的。

    Job的其它特性

    通过JobDetail对象,可以给job实例配置的其它属性有:

    • Durability:如果一个job是非持久的,当没有活跃的trigger与之关联的时候,会被自动地从scheduler中删除。也就是说,非持久的job的生命期是由trigger的存在与否决定的;
    • RequestsRecovery:如果一个job是可恢复的,并且在其执行的时候,scheduler发生硬关闭(hard shutdown)(比如运行的进程崩溃了,或者关机了),则当scheduler重新启动的时候,该job会被重新执行。此时,该job的JobExecutionContext.isRecovering() 返回true。

    JobExecutionException

    最后,是关于Job.execute(..)方法的一些额外细节。execute方法中仅允许抛出一种类型的异常(包括RuntimeExceptions),即JobExecutionException。因此,你应该将execute方法中的所有内容都放到一个”try-catch”块中。你也应该花点时间看看JobExecutionException的文档,因为你的job可以使用该异常告诉scheduler,你希望如何来处理发生的异常。

    原创文章,转载请注明: 转载自并发编程网 – www.gofansmi6.com本文链接地址: Quartz教程三:Job与JobDetail介绍


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    • 评论 (2)
    1. 以前一直就只会通过spring配置Quartz,不知道怎么写代码创建JOB什么的,现在看了你的文章后才明白了。

      • 101350
      • 2015/10/29 7:22下午

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