最近在工作遇到了定时任务场景,因此特地对定时任务相关知识进行了调研,记录在此,后文中使用的代码已经上传到Github: https://github.com/ThinkMugz/springboot-demo-major,需要的伙伴儿自取。
本文主要有以下内容:
在Java领域,有很多定时任务框架,这里简单对比一下目前比较流行的三款:
实现方式 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|
Spring Schedule | 使用简单,只需一个@Scheduled注解即可;支持多种调度方式,比如cron表达式和时间间隔 | 没有任务的动态管理 |
Quartz | 支持多种调度方式;提供了丰富的动态调度管理API | 持久化对业务侵入性强; 调度和JOB耦合在一个项目中,调度系统性能受限于业务; quartz底层以“抢占式”获取DB锁并由抢占成功节点负责运行任务,会导致节点负载悬殊非常大; |
xxl-job | 支持集群部署;提供运维界面,维护成本小;自带错误预警 | 相对Quartz来说需要多部署调度中心; 需要付出一定学习成本 |
网络资源:
如果你的定时任务没有分布式需求,但需要对任务有一定的动态管理,例如任务的启动、暂停、恢复、停止和触发时间修改,那么Quartz
非常适合你。
Quartz
是Java
定时任务领域一个非常优秀的框架,由OpenSymphony
(一个开源组织)开发,这个框架进行了优良地解耦设计,整个模块可以分为三大部分:
Job
:顾名思义,指待定时执行的具体工作内容;Trigger
:触发器,指定运行参数,包括运行次数、运行开始时间和技术时间、运行时长等;Scheduler
:调度器,将Job
和Trigger
组装起来,使定时任务被真正执行;下面这个图简略地描述了三者之间的关系:
JobDetail
(Job
的实现类)可以绑定多个Trigger
,但一个Trigger
只能绑定一个JobDetail
;JobDetail
和Trigger
通过group
和name
来标识唯一性;Scheduler
可以调度多组JobDetail
和Trigger
。为了便于理解和记忆,可以把这套设计机制与工厂车间相关联:
Job
:把Job比作车间要生产的一类产品,例如汽车、电脑等。Trigger
:trigger
可以理解为一条生产线,一条生产线只能生产一类产品,但一类产品可以由多条生产线生产。Scheduler
:Scheduler
则可以理解为车间主任,指挥调度着车间内的生产任务(Scheduler
内置线程池,线程池内的工作线程即为车间工人,每个工人承担着一组任务的真正执行)。Quartz
提供了丰富的API,下面我们在Springboot
中使用Quartz
完成一些简单的demo。
基于时间间隔和时间长度实现定时任务,借助SimpleTrigger
,例如这个场景——每隔2s在控制台输出线程名和当前时间,持续30s。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId>
</dependency>
import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
public class SimpleJob implements Job {
@Override
public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) {
// 创建一个事件,下面仅创建一个输出语句作演示
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "--"
+ DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(LocalDateTime.now()));
}
}
Scheduler
和Trigger
,执行定时任务:import com.quartz.demo.schedule.SimpleJob;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.quartz.*;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class SimpleQuartzTest {
/*
* 基于时间间隔的定时任务
*/
@Test
public void simpleTest() throws SchedulerException, InterruptedException {
// 1、创建Scheduler(调度器)
SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory();
Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();
// 2、创建JobDetail实例,并与SimpleJob类绑定(Job执行内容)
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class)
.withIdentity("job1", "group1")
.build();
// 3、构建Trigger(触发器),定义执行频率和时长
Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
// 指定group和name,这是唯一身份标识
.withIdentity("trigger-1", "trigger-group")
.startNow() //立即生效
.withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
.withIntervalInSeconds(2) //每隔2s执行一次
.repeatForever()) // 永久执行
.build();
//4、将Job和Trigger交给Scheduler调度
scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
// 5、启动Scheduler
scheduler.start();
// 休眠,决定调度器运行时间,这里设置30s
TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
// 关闭Scheduler
scheduler.shutdown();
}
}
启动测试方法后,控制台观察现象即可。注意到这么一句日志:Using thread pool 'org.quartz.simpl.SimpleThreadPool' - with 10 threads.
,这说明Scheduler
确实是内置了10个线程的线程池,通过打印线程名也印证了这一点。
另外要尤其注意的是,我们之所以通过TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
设置休眠,是因为定时任务是交由线程池异步执行的,而测试方法运行结束,主线程随之结束导致定时任务也不再执行了,所以需要设置休眠hold住主线程。在真实项目中,项目的进程是一直存活的,因此不需要设置休眠时间。这其中的区别可以参考 https://github.com/ThinkMugz/springboot-demo-major。
基于Cron表达式的定时任务demo如下:
import com.quartz.demo.schedule.SimpleJob;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.quartz.*;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class SimpleQuartzTest {
/*
* 基于cron表达式的定时任务
*/
@Test
public void cronTest() throws SchedulerException, InterruptedException {
// 1、创建Scheduler(调度器)
SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory();
Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();
// 2、创建JobDetail实例,并与SimpleJob类绑定
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class)
.withIdentity("job-1", "job-group").build();
// 3、构建Trigger(触发器),定义执行频率和时长
CronTrigger cronTrigger = TriggerBuilder.newTrigger()
.withIdentity("trigger-1", "trigger-group")
.startNow() //立即生效
.withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule("* 30 10 ? * 1/5 *"))
.build();
//4、执行
scheduler.scheduleJob(jobDetail, cronTrigger);
scheduler.start();
// 休眠,决定调度器运行时间,这里设置30s
TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
// 关闭Scheduler
scheduler.shutdown();
}
}
整个Quartz
体系涉及的类及之间的关系如下图所示:
JobDetail
:Job接口的实现类,由JobBuilder
将具体定义任务的类包装而成。Trigger
:触发器,定义定时任务的触发规则,包括执行间隔、时长等,使用TriggerBuilder
创建,JobDetail
和Trigger
可以一对多,反之不可。触发器可以拥有多种状态。Scheduler
:调度器,将Job
和Trigger
组装起来,使定时任务被真正执行;是Quartz
的核心,提供了大量API。JobDataMap
:集成Map
,通过键值对为JobDetail
存储一些额外信息。JobStore
:用来存储任务和触发器相关的信息,例如任务名称、数量、状态等等。Quartz
中有两种存储任务的方式,一种在在内存(RAMJobStore
),一种是在数据库(JDBCJobStore
)。Job是一个接口,只有一个方法execute(),我们创建具体的任务类时要继承Job
并重写execute()
方法,使用JobBuilder
将具体任务类包装成一个JobDetail
(使用了建造者模式)交给Scheduler
管理。每个JobDetail
由name
和group
作为其唯一身份标识。
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
继承Map
,可通过键值对为JobDetail
存储一些额外信息。
Trigger
有四类实现,分别如下:
SimpleTrigger
:简单触发器,支持定义任务执行的间隔时间,执行次数的规则有两种,一是定义重复次数,二是定义开始时间和结束时间。如果同时设置了结束时间与重复次数,先结束的会覆盖后结束的,以先结束的为准。CronTrigger
:基于Cron表达式的触发器。CalendarIntervalTrigger
:基于日历的触发器,比简单触发器更多时间单位,且能智能区分大小月和平闰年。DailyTimeIntervalTrigger
:基于日期的触发器,如每天的某个时间段。Trigger
是有状态的:NONE, NORMAL, PAUSED, COMPLETE, ERROR, BLOCKED
,状态之间转换关系:
COMPLETE
状态比较特殊,我在实际操作中发现,当Trigger
长时间暂停后(具体时长不太确定)再恢复,状态就会变为COMPLETE
,这种状态下无法再次启动该触发器。
调度器,是 Quartz
的指挥官,由 StdSchedulerFactory
产生,它是单例的。Scheduler
中提供了 Quartz
中最重要的 API,默认是实现类是 StdScheduler
。
Scheduler
中主要的API大概分为三种:
Scheduler
本身:例如start
、shutdown
等;Job
,例如:addJob、pauseJob、pauseJobs、resumeJob、resumeJobs、getJobKeys、getJobDetail
等Trigger
,例如pauseTrigger
、resumeTrigger
等这些API使用非常简单,源码中也有完善的注释,这里不再赘述。
除了基本使用外,Quartz还有一些较为复杂的应用场景。
前文提过,一个JobDetail
可以绑定多个触发器,这种场景还是有一些注意点的:
storeDurably()
方法将JobDetail
设置为孤立后保存存储(没有触发器指向该作业的情况);Scheduler
通过addJob()
将给定的作业添加到计划程序中-没有关联的触发器。作业将处于“休眠”状态,直到使用触发器或调度程序对其进行调度;forJob(JobDetail jobDetail)
指定要绑定的JobDetail
,scheduleJob()
方法只传入触发器,触发后将自动执行addJob
过的绑定JobDetail
。import com.quartz.demo.schedule.SimpleJob;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.quartz.*;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class MultiQuartzTest {
@Test
public void multiJobTest() throws SchedulerException, InterruptedException {
// 1、创建Scheduler(调度器)
SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory();
Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();
// 2、创建JobDetail实例,与执行内容类SimpleJob绑定,注意要设置 .storeDurably(),否则报错
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class)
.withIdentity("job1", "job-group")
.storeDurably()
.build();
// 3、分别构建Trigger实例
Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity("trigger1", "trigger-group")
.startNow()//立即生效
.forJob(jobDetail)
.withSchedule(SimpleScheduleBuilder
.simpleSchedule()
.withIntervalInSeconds(2) //每隔3s执行一次
.repeatForever()) // 永久循环
.build();
Trigger trigger2 = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity("trigger2", "trigger-group")
.startNow()//立即生效
.forJob(jobDetail)
.withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
.withIntervalInSeconds(3) //每隔5s执行一次
.repeatForever()).build(); // 永久循环
//4、调度器中添加job
scheduler.addJob(jobDetail, false);
scheduler.scheduleJob(trigger);
scheduler.scheduleJob(trigger2);
// 启动调度器
scheduler.start();
// 休眠任务执行时长
TimeUnit.SECONDS.sleep(20);
scheduler.shutdown();
}
}
有时候,我们要在定时任务中操作数据库,但Job中无法直接注入数据层,解决这种问题,有两种解决方案。
方案一:借助JobDataMap
JobDetail
时,可以将数据放入JobDataMap
,基本类型的数据通过usingJobData方法直接放入,mapper这种类型数据手动put进去:@Autowired
private PersonMapper personMapper;
// 构建定时任务
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MajorJob.class)
.withIdentity(jobName, jobGroupName)
.usingJobData("jobName", "QuartzDemo")
.build();
// 将mapper放入jobDetail的jobDataMap中
jobDetail.getJobDataMap().put("personMapper", personMapper);
JobDataMap
中取出数据,如下示例:import com.quartz.demo.entity.Person;
import com.quartz.demo.mapper.PersonMapper;
import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobDataMap;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.List;
public class MajorJob implements Job {
@Override
public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) {
JobDataMap dataMap = jobExecutionContext.getJobDetail().getJobDataMap();
String jobName = dataMap.getString("jobName");
PersonMapper personMapper = (PersonMapper) dataMap.get("personMapper");
// 这样就可以执行mapper层方法了
List<Person> personList = personMapper.queryList();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "--"
+ DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(LocalDateTime.now()) + "--"
+ jobName + "--" + personList);
}
}
这个方案相对简单,但在持久化中会遇到mapper的序列化问题:
java.io.NotSerializableException: Unable to serialize JobDataMap for insertion into database because the value of property 'personMapper' is not serializable: org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate
方案二:静态工具类
SpringContextJobUtil
,实现ApplicationContextAware
接口import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Locale;
@Component
public class SpringContextJobUtil implements ApplicationContextAware {
private static ApplicationContext context;
@Override
@SuppressWarnings("static-access")
public void setApplicationContext(ApplicationContext contex) throws BeansException {
this.context = contex;
}
/**
* 根据name获取bean
*
* @param beanName name
* @return bean对象
*/
public static Object getBean(String beanName) {
return context.getBean(beanName);
}
public static String getMessage(String key) {
return context.getMessage(key, null, Locale.getDefault());
}
}
@Service("personMapper")
public interface PersonMapper {
@Select("select id,name,age,sex,address,sect,skill,power,create_time createTime,modify_time modifyTime from mytest.persons")
List<Person> queryList();
}
Job
中通过SpringContextJobUtil
的getBean
获取mapper
的bean
:public class MajorJob implements Job {
@Override
public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) {
JobDataMap dataMap = jobExecutionContext.getJobDetail().getJobDataMap();
String jobName = dataMap.getString("jobName");
PersonMapper personMapper = (PersonMapper) SpringContextJobUtil.getBean("personMapper");
List<Person> personList = personMapper.queryList();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "--"
+ DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(LocalDateTime.now()) + "--"
+ jobName + "--" + personList);
}
}
推荐使用这个方法。
定时任务的诸多要素,如任务名称、数量、状态、运行频率、运行时间等,是要存储起来的。JobStore
,就是用来存储任务和触发器相关的信息的。
Quartz
中有两种存储任务的方式,一种在在内存(RAMJobStore
),一种是在数据库(JDBCJobStore
)。
Quartz
默认的 JobStore
是 RAMJobstore
,也就是把任务和触发器信息运行的信息存储在内存中,用到了 HashMap
、TreeSet
、HashSet
等等数据结构,如果程序崩溃或重启,所有存储在内存中的数据都会丢失。所以我们需要把这些数据持久化到磁盘。
实现Quartz的持久化并不困难,按下列步骤操作即可:
<!--Quartz 使用的连接池 -->
<dependency>
<groupId>com.mchange</groupId>
<artifactId>c3p0</artifactId>
<version>0.9.5.2</version>
</dependency>
import org.quartz.Scheduler;
import org.quartz.ee.servlet.QuartzInitializerListener;
import org.springframework.beans.factory.config.PropertiesFactoryBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.io.ClassPathResource;
import org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
/**
* @author muguozheng
* @version 1.0.0
* @createTime 2022/4/19 18:46
* @description Quartz配置
*/
@Configuration
public class SchedulerConfig {
/**
* 读取quartz.properties,将值初始化
*
* @return Properties
* @throws IOException io
*/
@Bean
public Properties quartzProperties() throws IOException {
PropertiesFactoryBean propertiesFactoryBean = new PropertiesFactoryBean();
propertiesFactoryBean.setLocation(new ClassPathResource("/quartz.properties"));
propertiesFactoryBean.afterPropertiesSet();
return propertiesFactoryBean.getObject();
}
/**
* 将配置文件的数据加载到SchedulerFactoryBean中
*
* @return SchedulerFactoryBean
* @throws IOException io
*/
@Bean
public SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean() throws IOException {
SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean = new SchedulerFactoryBean();
schedulerFactoryBean.setQuartzProperties(quartzProperties());
return schedulerFactoryBean;
}
/**
* 初始化监听器
*
* @return QuartzInitializerListener
*/
@Bean
public QuartzInitializerListener executorListener() {
return new QuartzInitializerListener();
}
/**
* 获得Scheduler对象
*
* @return Scheduler
* @throws IOException io
*/
@Bean
public Scheduler scheduler() throws IOException {
return schedulerFactoryBean().getScheduler();
}
}
quartz.properties
配置文件# 实例化ThreadPool时,使用的线程类为SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.class=org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
# 并发个数
org.quartz.threadPool.threadCount=10
# 优先级
org.quartz.threadPool.threadPriority=3
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread=true
org.quartz.jobStore.misfireThreshold=5000
# 持久化使用的类
org.quartz.jobStore.class=org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
# 数据库中表的前缀
org.quartz.jobStore.tablePrefix=QRTZ_
# 数据源命名
org.quartz.jobStore.dataSource=qzDS
# qzDS 数据源
org.quartz.dataSource.qzDS.driver=com.mysql.jdbc.Driver
org.quartz.dataSource.qzDS.URL=jdbc:mysql://localhost:3306/mytest?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
org.quartz.dataSource.qzDS.user=root
org.quartz.dataSource.qzDS.password=root
org.quartz.dataSource.qzDS.maxConnections=10
External Libraries
的org/quartz/impl/jdbcjobstore
中,直接用其初始化相关表即可。要注意的是,用来放置这些表的库要与quartz.properties
的库一致。#
# In your Quartz properties file, you'll need to set
# org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
#
#
# By: Ron Cordell - roncordell
# I didn't see this anywhere, so I thought I'd post it here. This is the script from Quartz to create the tables in a MySQL database, modified to use INNODB instead of MYISAM.
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_FIRED_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SCHEDULER_STATE;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_LOCKS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_CRON_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_BLOB_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_JOB_DETAILS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_CALENDARS;
CREATE TABLE QRTZ_JOB_DETAILS(
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
JOB_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
JOB_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
DESCRIPTION VARCHAR(250) NULL,
JOB_CLASS_NAME VARCHAR(250) NOT NULL,
IS_DURABLE VARCHAR(1) NOT NULL,
IS_NONCONCURRENT VARCHAR(1) NOT NULL,
IS_UPDATE_DATA VARCHAR(1) NOT NULL,
REQUESTS_RECOVERY VARCHAR(1) NOT NULL,
JOB_DATA BLOB NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP))
ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE QRTZ_TRIGGERS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
JOB_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
JOB_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
DESCRIPTION VARCHAR(250) NULL,
NEXT_FIRE_TIME BIGINT(13) NULL,
PREV_FIRE_TIME BIGINT(13) NULL,
PRIORITY INTEGER NULL,
TRIGGER_STATE VARCHAR(16) NOT NULL,
TRIGGER_TYPE VARCHAR(8) NOT NULL,
START_TIME BIGINT(13) NOT NULL,
END_TIME BIGINT(13) NULL,
CALENDAR_NAME VARCHAR(190) NULL,
MISFIRE_INSTR SMALLINT(2) NULL,
JOB_DATA BLOB NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP),
FOREIGN KEY (SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP)
REFERENCES QRTZ_JOB_DETAILS(SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP))
ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
REPEAT_COUNT BIGINT(7) NOT NULL,
REPEAT_INTERVAL BIGINT(12) NOT NULL,
TIMES_TRIGGERED BIGINT(10) NOT NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP),
FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)
REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP))
ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE QRTZ_CRON_TRIGGERS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
CRON_EXPRESSION VARCHAR(120) NOT NULL,
TIME_ZONE_ID VARCHAR(80),
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP),
FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)
REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP))
ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS
(
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
STR_PROP_1 VARCHAR(512) NULL,
STR_PROP_2 VARCHAR(512) NULL,
STR_PROP_3 VARCHAR(512) NULL,
INT_PROP_1 INT NULL,
INT_PROP_2 INT NULL,
LONG_PROP_1 BIGINT NULL,
LONG_PROP_2 BIGINT NULL,
DEC_PROP_1 NUMERIC(13,4) NULL,
DEC_PROP_2 NUMERIC(13,4) NULL,
BOOL_PROP_1 VARCHAR(1) NULL,
BOOL_PROP_2 VARCHAR(1) NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP),
FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)
REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP))
ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE QRTZ_BLOB_TRIGGERS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
BLOB_DATA BLOB NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP),
INDEX (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME, TRIGGER_GROUP),
FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)
REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP))
ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE QRTZ_CALENDARS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
CALENDAR_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
CALENDAR BLOB NOT NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,CALENDAR_NAME))
ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP))
ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE QRTZ_FIRED_TRIGGERS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
ENTRY_ID VARCHAR(95) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
INSTANCE_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
FIRED_TIME BIGINT(13) NOT NULL,
SCHED_TIME BIGINT(13) NOT NULL,
PRIORITY INTEGER NOT NULL,
STATE VARCHAR(16) NOT NULL,
JOB_NAME VARCHAR(190) NULL,
JOB_GROUP VARCHAR(190) NULL,
IS_NONCONCURRENT VARCHAR(1) NULL,
REQUESTS_RECOVERY VARCHAR(1) NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,ENTRY_ID))
ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE QRTZ_SCHEDULER_STATE (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
INSTANCE_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
LAST_CHECKIN_TIME BIGINT(13) NOT NULL,
CHECKIN_INTERVAL BIGINT(13) NOT NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,INSTANCE_NAME))
ENGINE=InnoDB;
CREATE TABLE QRTZ_LOCKS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
LOCK_NAME VARCHAR(40) NOT NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,LOCK_NAME))
ENGINE=InnoDB;
CREATE INDEX IDX_QRTZ_J_REQ_RECOVERY ON QRTZ_JOB_DETAILS(SCHED_NAME,REQUESTS_RECOVERY);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_J_GRP ON QRTZ_JOB_DETAILS(SCHED_NAME,JOB_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_J ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_JG ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_C ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,CALENDAR_NAME);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_G ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_STATE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_STATE);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_N_STATE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP,TRIGGER_STATE);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_N_G_STATE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP,TRIGGER_STATE);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NEXT_FIRE_TIME ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,NEXT_FIRE_TIME);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_ST ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_STATE,NEXT_FIRE_TIME);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_MISFIRE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,MISFIRE_INSTR,NEXT_FIRE_TIME);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_ST_MISFIRE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,MISFIRE_INSTR,NEXT_FIRE_TIME,TRIGGER_STATE);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_ST_MISFIRE_GRP ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,MISFIRE_INSTR,NEXT_FIRE_TIME,TRIGGER_GROUP,TRIGGER_STATE);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_TRIG_INST_NAME ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,INSTANCE_NAME);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_INST_JOB_REQ_RCVRY ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,INSTANCE_NAME,REQUESTS_RECOVERY);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_J_G ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_JG ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_T_G ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_TG ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP);
commit;
以上是Quartz的全部内容,喜欢的朋友请顺手点个赞!