目录
- 初识 Quartz
- Quartz基础使用
- 基于时间间隔的定时任务
- 基于Cron表达式的定时任务
- Quartz解读
- Job
- Trigger
- Scheduler
- Quartz进阶使用
- 多触发器的定时任务
- Job中注入Bean
- Quartz的持久化
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 : ,需要的伙伴儿自取。
本文主要有以下内容:
- quartz 的基本认知和源码初探
- Quartz的基本使用
- Quartz的进阶使用,包括Job中注入Mapper层、Quartz的持久化
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:
网络资源:
- Quartz文档:
- xxl-job博客:
1 初识Quartz
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:
- 一个 JobDetail (Job的实现类)可以绑定多个Trigger,但一个Trigger只能绑定一个 JobDetail ;
- 每个 JobDetail 和 Trigger 通过group和name来标识唯一性;
- 一个 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)。
2 Quartz基础使用
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。
2.1 基于时间间隔的定时任务
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。
1.导入依赖:
<dependency> | |
<groupId>org.springframework.boot</groupId> | |
<artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId> | |
</dependency> |
2.新建Job,实现我们想要定时执行的任务:
import org.quartz.Job; | |
import org.quartz.JobExecutionContext; | |
import java.time.LocalDateTime; | |
import java.time.format.DateTimeFormatter; | |
public class SimpleJob implements Job { | |
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())); | |
} | |
} |
3.创建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 | |
*/ | |
public void simpleTest() throws Scheduler Exception , InterruptedException { | |
//、创建Scheduler(调度器) | |
SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory(); | |
Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler(); | |
//、创建JobDetail实例,并与SimpleJob类绑定(Job执行内容) | |
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class) | |
.withIdentity("job", "group1") | |
.build(); | |
//、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-", "trigger-group") | |
.startNow() //立即生效 | |
.withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule() | |
.withIntervalInSeconds() //每隔2s执行一次 | |
.repeatForever()) // 永久执行 | |
.build(); | |
//、将Job和Trigger交给Scheduler调度 | |
scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger); | |
//、启动Scheduler | |
scheduler.start(); | |
// 休眠,决定调度器运行时间,这里设置s | |
TimeUnit.SECONDS.sleep(); | |
// 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。 扩展: 最全的java面试题库
这其中的区别可以参考
2.2 基于Cron表达式的定时任务
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 | |
*/ | |
public void cronTest() throws SchedulerException, InterruptedException { | |
//、创建Scheduler(调度器) | |
SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory(); | |
Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler(); | |
//、创建JobDetail实例,并与SimpleJob类绑定 | |
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class) | |
.withIdentity("job-", "job-group").build(); | |
//、构建Trigger(触发器),定义执行频率和时长 | |
CronTrigger cronTrigger = TriggerBuilder.newTrigger() | |
.withIdentity("trigger-", "trigger-group") | |
.startNow() //立即生效 | |
.withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule("* 10 ? * 1/5 *")) | |
.build(); | |
//、执行 | |
scheduler.scheduleJob(jobDetail, cronTrigger); | |
scheduler.start(); | |
// 休眠,决定调度器运行时间,这里设置s | |
TimeUnit.SECONDS.sleep(); | |
// 关闭Scheduler | |
scheduler.shutdown(); | |
} | |
} |
3 Quartz解读
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( JDBC JobStore )。
3.1 Job
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。
3.2 Trigger
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。
3.3 Scheduler
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:
- 操作Scheduler本身 :例如 start 、 shutdown 等;
- 操作Job :例如: addJob 、 pauseJob 、 pauseJobs 、 resumeJob 、 resumeJobs 、 getJobKeys 、 getJobDetail 等
- 操作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。
4 Quartz进阶使用
除了基本使用外,Quartz还有一些较为复杂的应用场景。
4.1 多触发器的定时任务
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:
- 首先,要通过 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;
- 触发器通过 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 { | |
public void multiJobTest() throws SchedulerException, InterruptedException { | |
//、创建Scheduler(调度器) | |
SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory(); | |
Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler(); | |
//、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("job", "job-group") | |
.storeDurably() | |
.build(); | |
//、分别构建Trigger实例 | |
Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity("trigger", "trigger-group") | |
.startNow()//立即生效 | |
.forJob(jobDetail) | |
.withSchedule(SimpleScheduleBuilder | |
.simpleSchedule() | |
.withIntervalInSeconds() //每隔3s执行一次 | |
.repeatForever()) // 永久循环 | |
.build(); | |
Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity("trigger2", "trigger-group") | |
.startNow()//立即生效 | |
.forJob(jobDetail) | |
.withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule() | |
.withIntervalInSeconds() //每隔5s执行一次 | |
.repeatForever()).build(); // 永久循环 | |
//、调度器中添加job | |
scheduler.addJob(jobDetail, false); | |
scheduler.scheduleJob(trigger); | |
scheduler.scheduleJob(trigger); | |
// 启动调度器 | |
scheduler.start(); | |
// 休眠任务执行时长 | |
TimeUnit.SECONDS.sleep(); | |
scheduler.shutdown(); | |
} | |
} |
4.2 Job中注入Bean
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。扩展:最全的java面试题库
方案一:借助JobDataMap
在构建 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:
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); |
在job的执行过程中,可以从 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 { | |
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
创建工具类 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; | |
public class SpringContextJobUtil implements ApplicationContextAware { | |
private static ApplicationContext context; | |
"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()); | |
} | |
} |
mapper类上打上 @Service 注解,并赋予其name:
public interface PersonMapper { | |
List<Person> queryList(); | |
} |
Job中通过 SpringContextJobUtil 的getBean获取mapper的bean:
public class MajorJob implements Job { | |
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。
4.3 Quartz的持久化
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。 扩展: 最全的java面试题库
实现Quartz的持久化并不困难,按下列步骤操作即可:
1.添加相关依赖:
<!--Quartz 使用的连接池 --> | |
<dependency> | |
<groupId>com.mchange</groupId> | |
<artifactId>cp0</artifactId> | |
<version>.9.5.2</version> | |
</dependency> |
2.编写配置:
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.0.0 | |
* @createTime/4/19 18:46 | |
* @description Quartz配置 | |
*/ | |
public class SchedulerConfig { | |
/** | |
* 读取quartz.properties,将值初始化 | |
* | |
* @return Properties | |
* @throws IOException io | |
*/ | |
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 | |
*/ | |
public SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean() throws IOException { | |
SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean = new SchedulerFactoryBean(); | |
schedulerFactoryBean.setQuartzProperties(quartzProperties()); | |
return schedulerFactoryBean; | |
} | |
/** | |
* 初始化监听器 | |
* | |
* @return QuartzInitializerListener | |
*/ | |
public QuartzInitializerListener executorListener() { | |
return new QuartzInitializerListener(); | |
} | |
/** | |
* 获得Scheduler对象 | |
* | |
* @return Scheduler | |
* @throws IOException io | |
*/ | |
public Scheduler scheduler() throws IOException { | |
return schedulerFactoryBean().getScheduler(); | |
} | |
} |
3.创建 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= | |
# 优先级 | |
org.quartz.threadPool.threadPriority= | |
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread=true | |
org.quartz.jobStore.misfireThreshold= | |
# 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:/mytest?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 | |
org.quartz.dataSource.qzDS.user=root | |
org.quartz.dataSource.qzDS.password=root | |
org.quartz.dataSource.qzDS.maxConnections= |
4.创建Quartz持久化数据的表
数据表初始化sql放置在 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。
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() NOT NULL, | |
JOB_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
JOB_GROUP VARCHAR() NOT NULL, | |
DESCRIPTION VARCHAR() NULL, | |
JOB_CLASS_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
IS_DURABLE VARCHAR() NOT NULL, | |
IS_NONCONCURRENT VARCHAR() NOT NULL, | |
IS_UPDATE_DATA VARCHAR() NOT NULL, | |
REQUESTS_RECOVERY VARCHAR() NOT NULL, | |
JOB_DATA BLOB NULL, | |
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP)) | |
ENGINE=InnoDB; | |
CREATE TABLE QRTZ_TRIGGERS ( | |
SCHED_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
TRIGGER_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
TRIGGER_GROUP VARCHAR() NOT NULL, | |
JOB_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
JOB_GROUP VARCHAR() NOT NULL, | |
DESCRIPTION VARCHAR() NULL, | |
NEXT_FIRE_TIME BIGINT() NULL, | |
PREV_FIRE_TIME BIGINT() NULL, | |
PRIORITY INTEGER NULL, | |
TRIGGER_STATE VARCHAR() NOT NULL, | |
TRIGGER_TYPE VARCHAR() NOT NULL, | |
START_TIME BIGINT() NOT NULL, | |
END_TIME BIGINT() NULL, | |
CALENDAR_NAME VARCHAR() NULL, | |
MISFIRE_INSTR SMALLINT() 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() NOT NULL, | |
TRIGGER_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
TRIGGER_GROUP VARCHAR() NOT NULL, | |
REPEAT_COUNT BIGINT() NOT NULL, | |
REPEAT_INTERVAL BIGINT() NOT NULL, | |
TIMES_TRIGGERED BIGINT() 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() NOT NULL, | |
TRIGGER_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
TRIGGER_GROUP VARCHAR() NOT NULL, | |
CRON_EXPRESSION VARCHAR() NOT NULL, | |
TIME_ZONE_ID VARCHAR(), | |
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() NOT NULL, | |
TRIGGER_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
TRIGGER_GROUP VARCHAR() NOT NULL, | |
STR_PROP_ VARCHAR(512) NULL, | |
STR_PROP_ VARCHAR(512) NULL, | |
STR_PROP_ VARCHAR(512) NULL, | |
INT_PROP_ INT NULL, | |
INT_PROP_ INT NULL, | |
LONG_PROP_ BIGINT NULL, | |
LONG_PROP_ BIGINT NULL, | |
DEC_PROP_ NUMERIC(13,4) NULL, | |
DEC_PROP_ NUMERIC(13,4) NULL, | |
BOOL_PROP_ VARCHAR(1) NULL, | |
BOOL_PROP_ 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() NOT NULL, | |
TRIGGER_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
TRIGGER_GROUP VARCHAR() 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() NOT NULL, | |
CALENDAR_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
CALENDAR BLOB NOT NULL, | |
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,CALENDAR_NAME)) | |
ENGINE=InnoDB; | |
CREATE TABLE QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS ( | |
SCHED_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
TRIGGER_GROUP VARCHAR() NOT NULL, | |
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP)) | |
ENGINE=InnoDB; | |
CREATE TABLE QRTZ_FIRED_TRIGGERS ( | |
SCHED_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
ENTRY_ID VARCHAR() NOT NULL, | |
TRIGGER_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
TRIGGER_GROUP VARCHAR() NOT NULL, | |
INSTANCE_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
FIRED_TIME BIGINT() NOT NULL, | |
SCHED_TIME BIGINT() NOT NULL, | |
PRIORITY INTEGER NOT NULL, | |
STATE VARCHAR() NOT NULL, | |
JOB_NAME VARCHAR() NULL, | |
JOB_GROUP VARCHAR() NULL, | |
IS_NONCONCURRENT VARCHAR() NULL, | |
REQUESTS_RECOVERY VARCHAR() NULL, | |
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,ENTRY_ID)) | |
ENGINE=InnoDB; | |
CREATE TABLE QRTZ_SCHEDULER_STATE ( | |
SCHED_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
INSTANCE_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
LAST_CHECKIN_TIME BIGINT() NOT NULL, | |
CHECKIN_INTERVAL BIGINT() NOT NULL, | |
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,INSTANCE_NAME)) | |
ENGINE=InnoDB; | |
CREATE TABLE QRTZ_LOCKS ( | |
SCHED_NAME VARCHAR() NOT NULL, | |
LOCK_NAME VARCHAR() 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; |
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