Quartz入门(三)

Quarz入门(三)
前面入程序的入门主要是让大家对quartz有个基础的认识，其使用并不复杂。

下面介绍Quarz的应用场景:
1.论坛 每隔半个小时生成精华文章的RSS文件 每天凌晨统计论坛用户的积分排名 每隔30分钟执行锁定用户解锁任务
2.MIS系统  在每月1号凌晨统计上个月各部门的业务数据生成月报表 每半个小时查询用户是否已经有快到期的待处理业务

Quarz的特性
任务调度本身涉及到多线程并发、运行时间规则制定和解析、场景保持与恢复、线程池维护等诸多方面的工作。
Quartz 在开源任务调度框架中的翘首，它提供了强大任务调度机制，难能可贵的是它同时保持了使用的简单性。Quartz 允许开发人员灵活地定义触发器的调度时间表，并可以对触发器和任务进行关联映射。
此外，Quartz提供了调度运行环境的持久化机制，可以保存并恢复调度现场，即使系统因故障关闭，任务调度现场数据并不会丢失。此外，Quartz还提供了组件式的侦听器、各种插件、线程池等功能.

Quartz的体系结构
Quartz对任务调度的领域问题进行了高度的抽象，提出了调度器、任务和触发器这3个核心的概念，并在org.quartz通过接口和类对重要的这些核心概念进行描述：
1.ob：是一个接口，只有一个方法void execute(JobExecutionContext context)，开发者实现该接口定义运行任务，JobExecutionContext类提供了调度上下文的各种信息。Job运行时的信息保存在JobDataMap实例中；
2.JobDetail：Quartz在每次执行Job时，都重新创建一个Job实例，所以它不直接接受一个Job的实例，相反它接收一个Job实现类，以便运行时通过newInstance()的反射机制实例化Job。因此需要通过一个类来描述Job的实现类及其它相关的静态信息，如Job名字、描述、关联监听器等信息，JobDetail承担了这一角色。
3.Trigger：是一个类，描述触发Job执行的时间触发规则。主要有SimpleTrigger和CronTrigger这两个子类。当仅需触发一次或者以固定时间间隔周期执行，SimpleTrigger是最适合的选择；而CronTrigger则可以通过Cron表达式定义出各种复杂时间规则的调度方案：如每早晨9:00执行，周一、周三、周五下午5:00执行等；
4.Calendar：org.quartz.Calendar和java.util.Calendar不同，它是一些日历特定时间点的集合（可以简单地将org.quartz.Calendar看作java.util.Calendar的集合——java.util.Calendar代表一个日历时间点，无特殊说明后面的Calendar即指org.quartz.Calendar）。一个Trigger可以和多个Calendar关联，以便排除或包含某些时间点。[假期排除]
5.Scheduler：代表一个Quartz的独立运行容器，Trigger和JobDetail可以注册到Scheduler中，两者在Scheduler中拥有各自的组及名称，组及名称是Scheduler查找定位容器中某一对象的依据，Trigger的组及名称必须唯一，JobDetail的组和名称也必须唯一（但可以和Trigger的组和名称相同，因为它们是不同类型的）。Scheduler定义了多个接口方法，允许外部通过组及名称访问和控制容器中Trigger和JobDetail。

Scheduler可以将Trigger绑定到某一JobDetail中，这样当Trigger触发时，对应的Job就被执行。一个Job可以对应多个Trigger，但一个Trigger只能对应一个Job。可以通过SchedulerFactory创建一个Scheduler实例。Scheduler拥有一个SchedulerContext，它类似于ServletContext，保存着Scheduler上下文信息，Job和Trigger都可以访问SchedulerContext内的信息。SchedulerContext内部通过一个Map，以键值对的方式维护这些上下文数据，SchedulerContext为保存和获取数据提供了多个put()和getXxx()的方法。可以通过Scheduler# getContext()获取对应的SchedulerContext实例；

6.ThreadPool Scheduler使用一个线程池作为任务运行的基础设施，任务通过共享线程池中的线程提高运行效率。
Job有一个StatefulJob子接口，代表有状态的任务，该接口是一个没有方法的标签接口，其目的是让Quartz知道任务的类型，以便采用不同的执行方案。无状态任务在执行时拥有自己的JobDataMap拷贝，对JobDataMap的更改不会影响下次的执行。而有状态任务共享共享同一个JobDataMap实例，每次任务执行对JobDataMap所做的更改会保存下来，后面的执行可以看到这个更改，也即每次执行任务后都会对后面的执行发生影响。[如何定义有状态任务和无状态任务]
推荐无状态
正因为这个原因，无状态的Job可以并发执行，而有状态的StatefulJob不能并发执行，这意味着如果前次的StatefulJob还没有执行完毕，下一次的任务将阻塞等待，直到前次任务执行完毕。有状态任务比无状态任务需要考虑更多的因素，程序往往拥有更高的复杂度，因此除非必要，应该尽量使用无状态的Job。
如果Quartz使用了数据库持久化任务调度信息，无状态的JobDataMap仅会在Scheduler注册任务时保持一次，而有状态任务对应的JobDataMap在每次执行任务后都会进行保存。

Trigger自身也可以拥有一个JobDataMap，其关联的Job可以通过
JobExecutionContext#getTrigger().getJobDataMap()获取Trigger中的JobDataMap。不管是有状态还是无状态的任务，在任务执行期间对Trigger的JobDataMap所做的更改都不会进行持久，也即不会对下次的执行产生影响。[触发器是没状态的]

Quartz拥有完善的事件和监听体系，大部分组件都拥有事件，如任务执行前事件、任务执行后事件、触发器触发前事件、触发后事件、调度器开始事件、关闭事件等等，可以注册相应的监听器处理感兴趣的事件。

一个Scheduler可以拥有多个Triger组和多个JobDetail组，注册Trigger和JobDetail时，如果不显式指定所属的组，Scheduler将放入到默认组中，默认组的组名为Scheduler.DEFAULT_GROUP。组名和名称组成了对象的全名，同一类型对象的全名不能相同。

Scheduler本身就是一个容器，它维护着Quartz的各种组件并实施调度的规则。Scheduler还拥有一个线程池，线程池为任务提供执行线程——这比执行任务时简单地创建一个新线程要拥有更高的效率，同时通过共享节约资源的占用。通过线程池组件的支持，对于繁忙度高、压力大的任务调度，Quartz将可以提供良好的伸缩性。

在默认情况下Quartz将任务调度的运行信息保存在内存中，这种方法提供了最佳的性能，因为内存中数据访问最快。不足之处是缺乏数据的持久性，当程序路途停止或系统崩溃时，所有运行的信息都会丢失。[任务信息的丢失]

比如我们希望安排一个执行100次的任务，如果执行到50次时系统崩溃了，系统重启时任务的执行计数器将从0开始。在大多数实际的应用中，我们往往并不需要保存任务调度的现场数据，因为很少需要规划一个指定执行次数的任务。()

对于仅执行一次的任务来说，其执行条件信息本身应该是已经持久化的业务数据（如锁定到期解锁任务，解锁的时间应该是业务数据），当执行完成后，条件信息也会相应改变。当然调度现场信息不仅仅是记录运行次数，还包括调度规则、JobDataMap中的数据等等。

如果确实需要持久化任务调度信息，Quartz允许你通过调整其属性文件，将这些信息保存到数据库中。使用数据库保存任务调度信息后，即使系统崩溃后重新启动，任务的调度信息将得到恢复。如前面所说的例子，执行50次崩溃后重新运行，计数器将从51开始计数。使用了数据库保存信息的任务称为持久化任务。

通过配置文件调整任务调度信息的保存策略
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置，可以在类路径下建立一个新的quartz.properties，它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
先来了解一下Quartz的默认属性配置文件：
代码清单5 quartz.properties：默认配置
①集群的配置，这里不使用集群
org.quartz.scheduler.instanceName = DefaultQuartzScheduler
org.quartz.scheduler.rmi.export = false
org.quartz.scheduler.rmi.proxy = false
org.quartz.scheduler.wrapJobExecutionInUserTransaction = false
②配置调度器的线程池
org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.threadCount = 10
org.quartz.threadPool.threadPriority = 5
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = true
③配置任务调度现场数据保存机制
org.quartz.jobStore.class = org.quartz.simpl.RAMJobStore
如果任务数目很大时，可以通过增大线程池的大小得到更好的性能。默认情况下，Quartz采用org.quartz.simpl.RAMJobStore保存任务的现场数据，顾名思义，信息保存在RAM内存中，我们可以通过以下设置将任务调度现场数据保存到数据库中：
代码清单6 quartz.properties：使用数据库保存任务调度现场数据
org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
org.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_①数据表前缀
org.quartz.jobStore.dataSource = qzDS②数据源名称
③定义数据源的具体属性
org.quartz.dataSource.qzDS.driver = oracle.jdbc.driver.OracleDriver
org.quartz.dataSource.qzDS.URL = jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:ora9i
org.quartz.dataSource.qzDS.user = stamen
org.quartz.dataSource.qzDS.password = abc
org.quartz.dataSource.qzDS.maxConnections = 10
要将任务调度数据保存到数据库中，就必须使用org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX代替原来的org.quartz.simpl.RAMJobStore并提供相应的数据库配置信息。首先①处指定了Quartz数据库表的前缀，在②处定义了一个数据源，在③处具体定义这个数据源的连接信息。
你必须事先在相应的数据库中创建Quartz的数据表（共8张），在Quartz的完整发布包的docs/dbTables目录下拥有对应不同数据库的SQL脚本。