Xxl-Job分布式定时任务

一、简介

XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，是一个分布式定时任务的解决方案，作者的名字叫许雪里。

解决问题：在分布式环境下，传统的定时任务，如SpringTask、Timer等，存在定时任务重复执行，无法追踪任务执行结果等，使用Xxl-job可以有效避免在分布式环境下，定时任务出现的各类问题，同时还支持任务结果日志，数据统计，预警邮件等功能。

开源地址：

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。

GitHub - xuxueli/xxl-job: A distributed task scheduling framework.（分布式任务调度平台XXL-JOB）

源码介绍：

项目源码分为了xxl-job的核心、调度器以及执行器三个部分，在源码中也都有相应的实例，后文也将分别介绍。

二、快速入门

(一) 初始化数据库

需要注意的是，在项目源码中有一个数据库初始化的脚本，在使用之前需要执行此脚本，创建基础的表结构：

- xxl_job_lock：任务调度锁表；
- xxl_job_group：执行器信息表，维护任务执行器信息；
- xxl_job_info：调度扩展信息表： 用于保存XXL-JOB调度任务的扩展信息，如任务分组、任务名、机器地址、执行器、执行入参和报警邮件等等；
- xxl_job_log：调度日志表： 用于保存XXL-JOB任务调度的历史信息，如调度结果、执行结果、调度入参、调度机器和执行器等等；
- xxl_job_logglue：任务GLUE日志：用于保存GLUE更新历史，用于支持GLUE的版本回溯功能；
- xxl_job_registry：执行器注册表，维护在线的执行器和调度中心机器地址信息；
- xxl_job_user：系统用户表；

(二) 调度器

调度器，是用于统一管理任务调度平台上调度任务，负责触发调度执行，并且提供任务管理平台。在项目源码中对应为xxl-job-admin，因此我们需要修改xxl-job-admin的配置，以启动调度中心。

### web
server.port=8888
server.servlet.context-path=/xxl-job-admin

### actuator
management.server.servlet.context-path=/actuator
management.health.mail.enabled=false

### resources
spring.mvc.servlet.load-on-startup=0
spring.mvc.static-path-pattern=/static/**
spring.resources.static-locations=classpath:/static/

### freemarker
spring.freemarker.templateLoaderPath=classpath:/templates/
spring.freemarker.suffix=.ftl
spring.freemarker.charset=UTF-8
spring.freemarker.request-context-attribute=request
spring.freemarker.settings.number_format=0.##########

### mybatis
mybatis.mapper-locations=classpath:/mybatis-mapper/*Mapper.xml
#mybatis.type-aliases-package=com.xxl.job.admin.core.model

### xxl-job, datasource
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xxl_job?Unicode=true&serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=UTF-8
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

### datasource-pool
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.datasource.hikari.minimum-idle=10
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=30
spring.datasource.hikari.auto-commit=true
spring.datasource.hikari.idle-timeout=30000
spring.datasource.hikari.pool-name=HikariCP
spring.datasource.hikari.max-lifetime=900000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=10000
spring.datasource.hikari.connection-test-query=SELECT 1

### xxl-job, email
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=25
[email protected]
spring.mail.password=xxx
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true
spring.mail.properties.mail.smtp.socketFactory.class=javax.net.ssl.SSLSocketFactory

### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=

### xxl-job, i18n (default is zh_CN, and you can choose "zh_CN", "zh_TC" and "en")
xxl.job.i18n=zh_CN

## xxl-job, triggerpool max size
xxl.job.triggerpool.fast.max=200
xxl.job.triggerpool.slow.max=100

### xxl-job, log retention days
xxl.job.logretentiondays=30

将调度中心的数据库配置修改为我们自己的数据库配置，然后启动调度中心项目，并访问：http://IP:port/xxl-job-admin

初始账号密码：admin/123456 ，登录后台之后看到的页面信息如下：

至此，以本地项目的方式启动调度中心就完成了，当然也可以通过docker容器的方式来创建调度中心，这里提供docker命令，以供参考：

version: '3'
services:
  xxl-job:
    image: xuxueli/xxl-job-admin:2.3.0
    container_name: xxl-job
    environment:
      PARAMS: "--spring.datasource.url=jdbc:mysql://ip:3306/xxl_job?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&serverTimezone=Asia/Shanghai  --spring.datasource.username=root  --spring.datasource.password=root"
    ports:
      - 8888:8080
    volumes:
      - /data/docker/xxl-job/logs/:/data/applogs/xxl-job/

(三) 配置任务

创建完成调度中心之后，先在页面创建一个任务，方便我们后续的测试。在调度中心，任务管理菜单中，可以新建一个任务：

注意：这里新建的任务采用的是默认的示例执行器，如果想要使用自己定义的执行器，需要先在执行器管理中创建执行器，然后为任务分配执行器。

关于表单参数的解释：

任务表单参数

基础配置

执行器：每个任务必须绑定一个执行器, 方便给任务进行分组
任务描述：任务的描述信息，便于任务管理；
负责人：任务的负责人；
报警邮件：任务调度失败时邮件通知的邮箱地址，支持配置多邮箱地址，配置多个邮箱地址时用逗号分隔

调度类型：

无：该类型不会主动触发调度；
CRON：该类型将会通过CRON，触发任务调度；
固定速度：该类型将会以固定速度，触发任务调度；按照固定的间隔时间，周期性触发；

任务配置

运行模式：

- BEAN模式：任务以JobHandler方式维护在执行器端；需要结合 "JobHandler" 属性匹配执行器中任务；
- JobHandler：运行模式为 "BEAN模式" 时生效，对应执行器中新开发的JobHandler类“@JobHandler”注解自定义的value值；

任务参数：任务执行所需的参数；

阻塞处理策略

阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略；

- 单机串行（默认）：调度请求进入单机执行器后，调度请求进入FIFO(First Input First Output)队列并以串行方式运行；
- 丢弃后续调度：调度请求进入单机执行器后，发现执行器存在运行的调度任务，本次请求将会被丢弃并标记为失败；
- 覆盖之前调度：调度请求进入单机执行器后，发现执行器存在运行的调度任务，将会终止运行中的调度任务并清空队列，然后运行本地调度任务；

路由策略

当执行器集群部署时，提供丰富的路由策略，包括；

FIRST（第一个）：固定选择第一个机器；
LAST（最后一个）：固定选择最后一个机器；
ROUND（轮询）
RANDOM（随机）：随机选择在线的机器；
CONSISTENT_HASH（一致性HASH）：每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器，且所有任务均匀散列在不同机器上。
LEAST_FREQUENTLY_USED（最不经常使用）：使用频率最低的机器优先被选举；
LEAST_RECENTLY_USED（最近最久未使用）：最久未使用的机器优先被选举；
FAILOVER（故障转移）：按照顺序依次进行心跳检测，第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；
BUSYOVER（忙碌转移）：按照顺序依次进行空闲检测，第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；
SHARDING_BROADCAST(分片广播)：广播触发对应集群中所有机器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务；

(四) 执行器

执行器，顾名思义是用来执行任务的，在项目中使用执行器，来指定配置的定时任务。以上述配置的示例执行器任务为例，使用如下：

项目中引入依赖

<!--xxl-job-->
<dependency>
  <groupId>com.xuxueli</groupId>
  <artifactId>xxl-job-core</artifactId>
  <version>2.3.0</version>
</dependency>

配置调度中心地址信息

# xxl-job配置
xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://127.0.0.1:8090/xxl-job-admin
    accessToken: default_token
    executor:
      appname: xxl-job-executor-sample
      address:
      ip:
      port: 9999
      logpath: ./logs/xxl-job/executor/
      logretentiondays: 30
logging:
  config: classpath:logback.xml

添加配置类

import com.xxl.job.core.executor.impl.XxlJobSpringExecutor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

/**
 * xxl-job config
 *
 * @author xuxueli 2017-04-28
 */
@Configuration
public class XxlJobConfig {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XxlJobConfig.class);

    @Value("${xxl.job.admin.addresses}")
    private String adminAddresses;

    @Value("${xxl.job.accessToken}")
    private String accessToken;

    @Value("${xxl.job.executor.appname}")
    private String appname;

    @Value("${xxl.job.executor.address}")
    private String address;

    @Value("${xxl.job.executor.ip}")
    private String ip;

    @Value("${xxl.job.executor.port}")
    private int port;

    @Value("${xxl.job.executor.logpath}")
    private String logPath;

    @Value("${xxl.job.executor.logretentiondays}")
    private int logRetentionDays;

    @Bean
    public XxlJobSpringExecutor xxlJobExecutor() {
        logger.info(">>>>>>>>>>> xxl-job config init.");
        XxlJobSpringExecutor xxlJobSpringExecutor = new XxlJobSpringExecutor();
        xxlJobSpringExecutor.setAdminAddresses(adminAddresses);
        xxlJobSpringExecutor.setAppname(appname);
        xxlJobSpringExecutor.setAddress(address);
        xxlJobSpringExecutor.setIp(ip);
        xxlJobSpringExecutor.setAccessToken(accessToken);
        xxlJobSpringExecutor.setPort(port);
        xxlJobSpringExecutor.setLogPath(logPath);
        xxlJobSpringExecutor.setLogRetentionDays(logRetentionDays);
        return xxlJobSpringExecutor;
    }

    /**
     * 针对多网卡、容器内部署等情况，可借助 "spring-cloud-commons" 提供的 "InetUtils" 组件灵活定制注册IP；
     *
     *      1、引入依赖：
     *          <dependency>
     *             <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
     *             <artifactId>spring-cloud-commons</artifactId>
     *             <version>${version}</version>
     *         </dependency>
     *
     *      2、配置文件，或者容器启动变量
     *          spring.cloud.inetutils.preferred-networks: 'xxx.xxx.xxx.'
     *
     *      3、获取IP
     *          String ip_ = inetUtils.findFirstNonLoopbackHostInfo().getIpAddress();
     */

}

创建执行器

因为在调度中心中创建任务的时候，指定了任务运行模式为BEAN，并且指定了JobHandler，因此在编写执行器的时候也需要和上述的JobHandler对应。

@Slf4j
@Component
public class HelloJob {
    @XxlJob("demoHandler")
    public void helloJob() {
        log.info("简单任务执行了。。。。");
    }
}

创建完成后重启项目，然后进入调度中心查看：

执行器管理

在执行器管理中，自己项目应用已经注册进来了，并且能够查看到相应的信息。

以下是执行器的属性说明：

属性名称	说明
AppName	是每个执行器集群的唯一标示AppName, 执行器会周期性以AppName为对象进行自动注册。可通过该配置自动发现注册成功的执行器, 供任务调度时使用;
名称	执行器的名称, 因为AppName限制字母数字等组成,可读性不强, 名称为了提高执行器的可读性;
排序	执行器的排序, 系统中需要执行器的地方,如任务新增, 将会按照该排序读取可用的执行器列表;
注册方式	调度中心获取执行器地址的方式；
机器地址	注册方式为"手动录入"时有效，支持人工维护执行器的地址信息；

自动注册和手动注册的区别和配置

启动任务

在任务管理中，找到刚刚创建的任务，然后点击启动：

等待状态变为running，这个时候，会到自己的项目查看日志，发现，定时任务开始执行了：

同时，可以在调度日志中看到调度的情况：

至此，关于xxl-job的基础核心功能使用就完成了。

三、任务配置

配置属性详细说明

基础配置：
-执行器：任务的绑定的执行器，任务触发调度时将会自动发现注册成功的执行器,实现任务自动发现功能;另一方面也可以方便的进行任务分组。每个任务必须绑定一个执行器,可在"执行器管理"进行设置;
-任务描述：任务的描述信息，便于任务管理；
-负责人：任务的负责人；
-报警邮件：任务调度失败时邮件通知的邮箱地址，支持配置多邮箱地址，配置多个邮箱地址时用逗号分隔；
触发配置：
-调度类型：
无：该类型不会主动触发调度；
CRON：该类型将会通过CRON，触发任务调度；
固定速度：该类型将会以固定速度，触发任务调度；按照固定的间隔时间，周期性触发；
固定延迟：该类型将会以固定延迟，触发任务调度；按照固定的延迟时间，从上次调度结束后开始计算延迟时间，到达延迟时间后触发下次调度；
- CRON：触发任务执行的Cron表达式；
-固定速度：固定速度的时间间隔，单位为秒；
-固定延迟：固定延迟的时间间隔，单位为秒；
任务配置：
-运行模式：
BEAN模式：任务以JobHandler方式维护在执行器端；需要结合"JobHandler"属性匹配执行器中任务；
GLUE模式(Java)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段继承自IJobHandler的Java类代码并"groovy"源码方式维护，它在执行器项目中运行，可使用@Resource/@Autowire注入执行器里中的其他服务；
GLUE模式(Shell)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段"shell"脚本；
GLUE模式(Python)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段"python"脚本；
GLUE模式(PHP)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段"php"脚本；
GLUE模式(NodeJS)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段"nodejs"脚本；
GLUE模式(PowerShell)：任务以源码方式维护在调度中心；该模式的任务实际上是一段"PowerShell"脚本；
-JobHandler：运行模式为"BEAN模式"时生效，对应执行器中新开发的JobHandler类“@JobHandler”注解自定义的value值；
-执行参数：任务执行所需的参数；
高级配置：
-路由策略：当执行器集群部署时，提供丰富的路由策略，包括；
FIRST（第一个）：固定选择第一个机器；
LAST（最后一个）：固定选择最后一个机器；
ROUND（轮询）：；
RANDOM（随机）：随机选择在线的机器；
CONSISTENT_HASH（一致性HASH）：每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器，且所有任务均匀散列在不同机器上。
LEAST_FREQUENTLY_USED（最不经常使用）：使用频率最低的机器优先被选举；
LEAST_RECENTLY_USED（最近最久未使用）：最久未使用的机器优先被选举；
FAILOVER（故障转移）：按照顺序依次进行心跳检测，第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；
BUSYOVER（忙碌转移）：按照顺序依次进行空闲检测，第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；
SHARDING_BROADCAST(分片广播)：广播触发对应集群中所有机器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务；
-子任务：每个任务都拥有一个唯一的任务ID(任务ID可以从任务列表获取)，当本任务执行结束并且执行成功时，将会触发子任务ID所对应的任务的一次主动调度。
-调度过期策略：
-忽略：调度过期后，忽略过期的任务，从当前时间开始重新计算下次触发时间；
-立即执行一次：调度过期后，立即执行一次，并从当前时间开始重新计算下次触发时间；
-阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略；
单机串行（默认）：调度请求进入单机执行器后，调度请求进入FIFO队列并以串行方式运行；
丢弃后续调度：调度请求进入单机执行器后，发现执行器存在运行的调度任务，本次请求将会被丢弃并标记为失败；
覆盖之前调度：调度请求进入单机执行器后，发现执行器存在运行的调度任务，将会终止运行中的调度任务并清空队列，然后运行本地调度任务；
-任务超时时间：支持自定义任务超时时间，任务运行超时将会主动中断任务；
-失败重试次数；支持自定义任务失败重试次数，当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试

新增任务表单中，任务配置模块主要是运行模式、JobHandler以及任务参数。

(一) 运行模式

这里以Java示例，主要是BEAN和GLUE两种模式

1. BEAN

BEAN模式包含类形式和方法形式。

一、类形式

Bean模式任务，支持基于类的开发方式，每个任务对应一个Java类。

优点：不限制项目环境，兼容性好。即使是无框架项目，如main方法直接启动的项目也可以提供支持，可以参考示例项目 “xxl-job-executor-sample-frameless”；

缺点：每个任务需要占用一个Java类，造成类的浪费；不支持自动扫描任务并注入到执行器容器，需要手动注入。

示例：

创建BEAN模式的任务

自定义类

自己创建执行类的实现，继承自"com.xxl.job.core.handler.IJobHandler"的JobHandler类，实现其中任务方法。

@Slf4j
public class BeanClassJob extends IJobHandler {

    @Override
    public void execute() throws Exception {
        log.info("BEAN类形式任务执行了，{}", LocalDateTime.now());
    }


}

手动注册执行器的实现类

XxlJobExecutor.registJobHandler("beanClassJob", new BeanClassJob());

二、方法形式

Bean模式任务，支持基于方法的开发方式，每个任务对应一个方法。

优点：每个任务只需要开发一个方法，并添加”@XxlJob”注解即可，更加方便、快速。支持自动扫描任务并注入到执行器容器。

缺点：略。

基于方法开发的任务，底层会生成JobHandler代理，和基于类的方式一样，任务也会以JobHandler的形式存在于执行器任务容器中。

@Slf4j
@Component
public class HelloJob {

    @XxlJob("demoHandler")
    public void helloJob() {
        log.info("简单任务执行了。。。。");
    }

}

这种形式也是平常我们使用最多的一种形式。

2. GLUE

任务以源码方式维护在调度中心，支持通过Web IDE在线更新，实时编译和生效，因此不需要指定JobHandler。开发流程如下：

新增调度任务

运行模式选中 “GLUE模式(Java)”；

开发任务代码

选中指定任务，点击该任务右侧“GLUE”按钮，将会前往GLUE任务的Web IDE界面，在该界面支持对任务代码进行开发（也可以在IDE中开发完成后，复制粘贴到编辑中）。

版本回溯功能（支持30个版本的版本回溯）：在GLUE任务的Web IDE界面，选择右上角下拉框“版本回溯”，会列出该GLUE的更新历史，选择相应版本即可显示该版本代码，保存后GLUE代码即回退到对应的历史版本；

编辑完成后，可以直接点击启动，查看日志：

同时查看控制台打印：

(二) 高级配置

在任务配置的高级配置模块，可以设置路由策略、子任务等等，这块的配置主要是针对分布式的定时任务集群进行配置的，配置后，采用指定的方式选取服务节点执行一次定时任务。在此处的配置中，比较常用的就是路由策略和阻塞处理策略。

1. 路由策略

可以发现路由策略其实是有很多，包括：

● FIRST（第一个）：固定选择第一个机器；

● LAST（最后一个）：固定选择最后一个机器；

● ROUND（轮询）

● RANDOM（随机）：随机选择在线的机器；

● CONSISTENT_HASH（一致性HASH）：每个任务按照Hash算法固定选择某一台机器，且所有任务均匀散列在不同机器上。

● LEAST_FREQUENTLY_USED（最不经常使用）：使用频率最低的机器优先被选举；

● LEAST_RECENTLY_USED（最近最久未使用）：最久未使用的机器优先被选举；

● FAILOVER（故障转移）：按照顺序依次进行心跳检测，第一个心跳检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；

● BUSYOVER（忙碌转移）：按照顺序依次进行空闲检测，第一个空闲检测成功的机器选定为目标执行器并发起调度；

● SHARDING_BROADCAST(分片广播)：广播触发对应集群中所有机器执行一次任务，同时系统自动传递分片参数；可根据分片参数开发分片任务；

2. 阻塞处理策略

阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略；

● 单机串行（默认）：调度请求进入单机执行器后，调度请求进入FIFO(First Input First Output)队列并以串行方式运行；

● 丢弃后续调度：调度请求进入单机执行器后，发现执行器存在运行的调度任务，本次请求将会被丢弃并标记为失败；

● 覆盖之前调度：调度请求进入单机执行器后，发现执行器存在运行的调度任务，将会终止运行中的调度任务并清空队列，然后运行本地调度任务；

四、操作指南

关于xxl-job还有很多其他的操作，在这里介绍一下可能用到的操作。

(一) 用户管理

进入 “用户管理” 界面，可查看和管理用户信息；目前用户分为两种角色：

管理员：拥有全量权限，支持在线管理用户信息，为用户分配权限，权限分配粒度为执行器；

普通用户：仅拥有被分配权限的执行器，及相关任务的操作权限；

可以通过新增用户，并为其分配执行器的权限：

使用新用户账号登录

新增用户之后，在新增任务的时候，可以将任务的责任人修改为对应的用户。

(二) 告警邮件

如果定时任务执行失败出错等，xxl-job可以实现邮件通知的形式来提醒负责人。

配置调度中心

在使用告警邮件之前，需要配置调度中心的邮件发送账号信息，也就是这个邮件用什么账号进行发送，这里需要发送邮件账号开通smtp服务，并获取到授权码，关于这部分可以查看本人之前的邮件发送一问，这里不做赘述。

### xxl-job, email
spring.mail.host=smtp.qq.com
spring.mail.port=25
spring.mail.username=
spring.mail.from=
spring.mail.password=
spring.mail.properties.mail.smtp.auth=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.enable=true
spring.mail.properties.mail.smtp.starttls.required=true
spring.mail.properties.mail.smtp.socketFactory.class=javax.net.ssl.SSLSocketFactory

在xxl-job-admin调度中心项目中，找到如上配置，修改username、from和password为自己的邮件发送地址。

配置任务

在配置任务的时候，可以执行报警邮件，这里的邮件地址就是接受报警邮件的地址。

测试

配置完成之后，停掉执行器，将调度器重启，然后开启任务，等待调度日志出现失败记录，同时查看接收的邮件信息。

(三) 任务结果

很多时候，定时任务执行，需要手动处理异常和执行结果，比喻代码出现异常，返回执行失败给调度中心，而不是执行成功。自v1.6.2之后，任务执行结果通过 “IJobHandler” 的返回值 “ReturnT” 进行判断；当返回值符合 “ReturnT.code == ReturnT.SUCCESS_CODE” 时表示任务执行成功，否则表示任务执行失败，而且可以通过 “ReturnT.msg” 回调错误信息给调度中心；从而，在任务逻辑中可以方便的控制任务执行结果；


/**
     * 任务的执行结果
     */
@XxlJob(value = "taskRunResult", init = "init", destroy = "destroy")
public void taskRunResultExecutor() {
    // 假设在执行这一步的时候出现报错
    if (true) {
        log.error("任务执行报错了！, 异常信息：");
        XxlJobHelper.handleFail("任务执行报错了！");
        return;
    }
    log.info("任务执行成功！");
    XxlJobHelper.handleSuccess("任务执行成功！");
}

public void init() {
    log.info("初始化 定时任务 =====> 准备开始执行定时任务！");
}

public void destroy() {
    log.info("定时任务 执行完成=====> 准备销毁！");
}

(四) 访问令牌

为提升系统安全性，调度中心和执行器进行安全性校验，双方AccessToken匹配才允许通讯；调度中心和执行器，可通过配置项 “xxl.job.accessToken” 进行AccessToken的设置。调度中心和执行器，如果需要正常通讯，只有两种设置；

设置一：调度中心和执行器，均不设置AccessToken；关闭安全性校验；

设置二：调度中心和执行器，设置了相同的AccessToken；

一般在生成环境，都需要配置AccessToken，并保证调度中心和执行器使用的是一个AccessToken：

### xxl-job, access token
xxl.job.accessToken=bf94fac7-de97-4f8d-a3e6-fe8562c480c7

# xxl-job配置
xxl:
  job:
    admin:
      addresses: http://127.0.0.1:8090/xxl-job-admin
    accessToken: bf94fac7-de97-4f8d-a3e6-fe8562c480c7
    executor:
      appname: masteryi-xxl-job-executor
      address:
      ip:
      port: 9999
      logpath: ./logs/xxl-job/executor/
      logretentiondays: 30
logging:
  config: classpath:logback.xml

五、参考

关于xxl-job的更多用法，可以参考官方开源社区：

分布式任务调度平台XXL-JOB

如有不足，欢迎指正，本文持续更新中。。。