搭建XXL-JOB
调度中心
首先下载xxl-job
GitHub：GitHub - xuxueli/xxl-job: A distributed task scheduling framework.（分布式任务调度平台XXL-JOB）
码云：xxl-job: 一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。
使用IDEA打开解压后的目录
xxl-job-admin：调度中心
xxl-job-core：公共依赖
xxl-job-executor-samples：执行器Sample示例（选择合适的版本执行器，可直接使用）
执行器的版本
xxl-job-executor-sample-springboot：Springboot版本，通过Springboot管理执行器，推荐这种方式；
xxl-job-executor-sample-frameless：无框架版本；
执行器
下边配置执行器，执行器负责与调度中心通信接收调度中心发起的任务调度请求。
1、下边进入调度中心添加执行器
通过 http://主机ip:8088/xxl-job-admin/ 账号和密码为：admin/123456
点击新增，填写执行器信息，appname是前边在nacos中配置xxl信息时指定的执行器的应用名，二者要保持一致
添加成功
2、首先在媒资管理模块的service工程添加依赖，在项目的父工程已约定了版本2.3.1
<dependency><groupId>com.xuxueli</groupId><artifactId>xxl-job-core</artifactId>
</dependency>3、在nacos下的media-service-dev.yaml下配置xxl-job
注意配置中的appname这是执行器的应用名，port是执行器启动的端口，如果本地启动多个执行器注意端口不能重复。
xxl:job:admin: addresses: http://192.168.101.65:8088/xxl-job-adminexecutor:appname: media-process-serviceaddress: ip: port: 9999logpath: /data/applogs/xxl-job/jobhandlerlogretentiondays: 30accessToken: default_token4、配置xxl-job的执行器
将xxl-job示例工程下配置类拷贝到媒资管理的service工程下
到此完成媒资管理模块service工程配置xxl-job执行器，在xxl-job调度中心添加执行器，下边准备测试执行器与调度中心是否正常通信，因为接口工程依赖了service工程，所以启动媒资管理模块的接口工程。
启动后观察日志，出现下边的日志表示执行器在调度中心注册成功
同时观察调度中心中的执行器界面,在线机器地址处已显示1个执行器。
执行任务
下边编写任务，参考示例工程中任务类的编写方法，如下图：
在媒资服务service包下新建jobhandler存放任务类，下边参考示例工程编写一个任务类
package com.xuecheng.media.service.jobhandler;import com.xxl.job.core.context.XxlJobHelper;
import com.xxl.job.core.handler.annotation.XxlJob;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Component;import java.util.concurrent.TimeUnit;/*** @description 测试执行器* @author Mr.M* @date 2022/9/13 20:32* @version 1.0*/@Component@Slf4j
public class SampleJob {/*** 1、简单任务示例（Bean模式）*/@XxlJob("testJob")public void testJob() throws Exception {log.info("开始执行.....");}}下边在调度中心添加任务，进入任务管理
点击新增，填写任务信息
调度类型：
固定速度指按固定的间隔定时调度。
Cron，通过Cron表达式实现更丰富的定时调度策略。
Cron表达式是一个字符串，通过它可以定义调度策略，格式如下：
{秒数} {分钟} {小时} {日期} {月份} {星期} {年份(可为空)}
运行模式
运行模式有BEAN和GLUE，bean模式较常用就是在项目工程中编写执行器的任务代码，GLUE是将任务代码编写在调度中心。
JobHandler
即任务方法名，填写任务方法上边@XxlJob注解中的名称。
路由策略
当执行器集群部署时，调度中心向哪个执行器下发任务，这里选择第一个表示只向第一个执行器下发任务 。
添加成功，启动任务
通过调度日志查看任务执行情况
分片广播
掌握了xxl-job的基本使用，下边思考如何进行分布式任务处理呢？如下图，我们会启动多个执行器组成一个集群，去执行任务。
执行器在集群部署下调度中心有哪些路由策略呢？
| SQL |
下边要重点说的是分片广播策略，分片是指是调度中心以执行器为维度进行分片，将集群中的执行器标上序号：0，1，2，3...，广播是指每次调度会向集群中的所有执行器发送任务调度，请求中携带分片参数。每个执行器收到调度请求同时接收分片参数。
xxl-job支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量，当有任务量增加可以部署更多的执行器到集群中，调度中心会动态修改分片的数量。
作业分片适用场景
- 分片任务场景：10个执行器的集群来处理10w条数据，每台机器只需要处理1w条数据，耗时降低10倍；
- 广播任务场景：广播执行器同时运行shell脚本、广播集群节点进行缓存更新等。
分片广播示例
/*** 2、分片广播任务*/@XxlJob("shardingJobHandler")public void shardingJobHandler() throws Exception {// 分片参数int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex();int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal();log.info("分片参数：当前分片序号 = {}, 总分片数 = {}", shardIndex, shardTotal);
log.info("开始执行第"+shardIndex+"批任务");}
多执行器演示
首先在nacos中配置media-service的本地优先配置：
#配置本地优先
spring:cloud:config:override-none: true将media-service启动两个实例
两个实例的在启动时注意端口不能冲突：
实例1 在VM options处添加：-Dserver.port=63051 -Dxxl.job.executor.port=9998
实例2 在VM options处添加：-Dserver.port=63050 -Dxxl.job.executor.port=9999
启动两个实例
观察任务调度中心，稍等片刻执行器有两个
