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文件大点就嗝屁了~~~
Axis 1.4 上传二进制文件(base64Binary)
Quartz任务调度
了解Quartz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:
●Job: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;
●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。
通过该类的构造函数可以更具体地了解它的功用:JobDetail(java.lang.String name, java.lang.String group, java.lang.Class jobClass),该构造函数要求指定Job的实现类,以及任务在Scheduler中的组名和Job名称;
●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;
●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。
假设,我们安排每周星期一早上10:00执行任务,但是如果碰到法定的节日,任务则不执行,这时就需要在Trigger触发机制的基础上使用Calendar进行定点排除。针对不同时间段类型,Quartz在org.quartz.impl.calendar包下提供了若干个Calendar的实现类,如AnnualCalendar、MonthlyCalendar、WeeklyCalendar分别针对每年、每月和每周进行定义;
●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;
●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。
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。
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。
图1描述了Scheduler的内部组件结构,SchedulerContext提供Scheduler全局可见的上下文信息,每一个任务都对应一个JobDataMap,虚线表达的JobDataMap表示对应有状态的任务:
图1 Scheduler结构图
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。
提示: Quartz完整下载包examples目录下拥有10多个实例,它们是快速掌握Quartz应用很好的实例。
使用SimpleTrigger
SimpleTrigger拥有多个重载的构造函数,用以在不同场合下构造出对应的实例:
●SimpleTrigger(String name, String group):通过该构造函数指定Trigger所属组和名称;
●SimpleTrigger(String name, String group, Date startTime):除指定Trigger所属组和名称外,还可以指定触发的开发时间;
●SimpleTrigger(String name, String group, Date startTime, Date endTime, int repeatCount, long repeatInterval):除指定以上信息外,还可以指定结束时间、重复执行次数、时间间隔等参数;
●SimpleTrigger(String name, String group, String jobName, String jobGroup, Date startTime, Date endTime, int repeatCount, long repeatInterval):这是最复杂的一个构造函数,在指定触发参数的同时,还通过jobGroup和jobName,让该Trigger和Scheduler中的某个任务关联起来。
通过实现 org.quartz..Job 接口,可以使 Java 类化身为可调度的任务。代码清单1提供了 Quartz 任务的一个示例:
代码清单1 SimpleJob:简单的Job实现类
package com.baobaotao.basic.quartz;
import java.util.Date;
import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;
public class SimpleJob implements Job {
①实例Job接口方法
public void execute(JobExecutionContext jobCtx)throws JobExecutionException {
System.out.println(jobCtx.getTrigger().getName()+ " triggered. time is:" + (new Date()));
}
}
这个类用一条非常简单的输出语句实现了Job接口的execute(JobExecutionContext context) 方法,这个方法可以包含想要执行的任何代码。下面,我们通过SimpleTrigger对SimpleJob进行调度:
代码清单2 SimpleTriggerRunner:使用SimpleTrigger进行调度
package com.baobaotao.basic.quartz;
import java.util.Date;
import org.quartz.JobDetail;
import org.quartz.Scheduler;
import org.quartz.SchedulerFactory;
import org.quartz.SimpleTrigger;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
public class SimpleTriggerRunner {
public static void main(String args[]) {
try {
①创建一个JobDetail实例,指定SimpleJob
JobDetail jobDetail = new JobDetail("job1_1","jGroup1", SimpleJob.class);
②通过SimpleTrigger定义调度规则:马上启动,每2秒运行一次,共运行100次
SimpleTrigger simpleTrigger = new SimpleTrigger("trigger1_1","tgroup1");
simpleTrigger.setStartTime(new Date());
simpleTrigger.setRepeatInterval(2000);
simpleTrigger.setRepeatCount(100);
③通过SchedulerFactory获取一个调度器实例
SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory();
Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();
scheduler.scheduleJob(jobDetail, simpleTrigger);④ 注册并进行调度
scheduler.start();⑤调度启动
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
首先在①处通过JobDetail封装SimpleJob,同时指定Job在Scheduler中所属组及名称,这里,组名为jGroup1,而名称为job1_1。
在②处创建一个SimpleTrigger实例,指定该Trigger在Scheduler中所属组及名称。接着设置调度的时间规则。
最后,需要创建Scheduler实例,并将JobDetail和Trigger实例注册到Scheduler中。这里,我们通过StdSchedulerFactory获取一个Scheduler实例,并通过scheduleJob(JobDetail jobDetail, Trigger trigger)完成两件事:
1)将JobDetail和Trigger注册到Scheduler中;
2)将Trigger指派给JobDetail,将两者关联起来。
当Scheduler启动后,Trigger将定期触发并执行SimpleJob的execute(JobExecutionContext jobCtx)方法,然后每 10 秒重复一次,直到任务被执行 100 次后停止。
还可以通过SimpleTrigger的setStartTime(java.util.Date startTime)和setEndTime(java.util.Date endTime)指定运行的时间范围,当运行次数和时间范围冲突时,超过时间范围的任务运行不被执行。如可以通过simpleTrigger.setStartTime(new Date(System.currentTimeMillis() + 60000L))指定60秒钟以后开始。
除了通过scheduleJob(jobDetail, simpleTrigger)建立Trigger和JobDetail的关联,还有另外一种关联Trigger和JobDetail的方式:
JobDetail jobDetail = new JobDetail("job1_1","jGroup1", SimpleJob.class);
SimpleTrigger simpleTrigger = new SimpleTrigger("trigger1_1","tgroup1");
…
simpleTrigger.setJobGroup("jGroup1");①-1:指定关联的Job组名
simpleTrigger.setJobName("job1_1");①-2:指定关联的Job名称
scheduler.addJob(jobDetail, true);② 注册JobDetail
scheduler.scheduleJob(simpleTrigger);③ 注册指定了关联JobDetail的Trigger
在这种方式中,Trigger通过指定Job所属组及Job名称,然后使用Scheduler的scheduleJob(Trigger trigger)方法注册Trigger。有两个值得注意的地方:
通过这种方式注册的Trigger实例必须已经指定Job组和Job名称,否则调用注册Trigger的方法将抛出异常;
引用的JobDetail对象必须已经存在于Scheduler中。也即,代码中①、②和③的先后顺序不能互换。
在构造Trigger实例时,可以考虑使用org.quartz.TriggerUtils工具类,该工具类不但提供了众多获取特定时间的方法,还拥有众多获取常见Trigger的方法,如makeSecondlyTrigger(String trigName)方法将创建一个每秒执行一次的Trigger,而makeWeeklyTrigger(String trigName, int dayOfWeek, int hour, int minute)将创建一个每星期某一特定时间点执行一次的Trigger。而getEvenMinuteDate(Date date)方法将返回某一时间点一分钟以后的时间。
使用CronTrigger
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。因此,相对于SimpleTrigger而言,CronTrigger在使用上也要复杂一些。
Cron表达式
Quartz使用类似于Linux下的Cron表达式定义时间规则,Cron表达式由6或7个由空格分隔的时间字段组成,如表1所示:
表1 Cron表达式时间字段
位置 | 时间域名 | 允许值 | 允许的特殊字符 |
1 | 秒 | 0-59 | , - * / |
2 | 分钟 | 0-59 | , - * / |
3 | 小时 | 0-23 | , - * / |
4 | 日期 | 1-31 | , - * ? / L W C |
5 | 月份 | 1-12 | , - * / |
6 | 星期 | 1-7 | , - * ? / L C # |
7 | 年(可选) | 空值1970-2099 | , - * / |
表示式 | 说明 |
"0 0 12 * * ? " | 每天12点运行 |
"0 15 10 ? * *" | 每天10:15运行 |
"0 15 10 * * ?" | 每天10:15运行 |
"0 15 10 * * ? *" | 每天10:15运行 |
"0 15 10 * * ? 2008" | 在2008年的每天10:15运行 |
"0 * 14 * * ?" | 每天14点到15点之间每分钟运行一次,开始于14:00,结束于14:59。 |
"0 0/5 14 * * ?" | 每天14点到15点每5分钟运行一次,开始于14:00,结束于14:55。 |
"0 0/5 14,18 * * ?" | 每天14点到15点每5分钟运行一次,此外每天18点到19点每5钟也运行一次。 |
"0 0-5 14 * * ?" | 每天14:00点到14:05,每分钟运行一次。 |
"0 10,44 14 ? 3 WED" | 3月每周三的14:10分到14:44,每分钟运行一次。 |
"0 15 10 ? * MON-FRI" | 每周一,二,三,四,五的10:15分运行。 |
"0 15 10 15 * ?" | 每月15日10:15分运行。 |
"0 15 10 L * ?" | 每月最后一天10:15分运行。 |
"0 15 10 ? * 6L" | 每月最后一个星期五10:15分运行。 |
"0 15 10 ? * 6L 2007-2009" | 在2007,2008,2009年每个月的最后一个星期五的10:15分运行。 |
"0 15 10 ? * 6#3" | 每月第三个星期五的10:15分运行。 |
CronTrigger实例
下面,我们使用CronTrigger对SimpleJob进行调度,通过Cron表达式制定调度规则,让它每5秒钟运行一次:
代码清单3 CronTriggerRunner:使用CronTrigger进行调度
package com.baobaotao.basic.quartz;
import org.quartz.CronExpression;
import org.quartz.CronTrigger;
import org.quartz.JobDetail;
import org.quartz.Scheduler;
import org.quartz.SchedulerFactory;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
public class CronTriggerRunner {
public static void main(String args[]) {
try {
JobDetail jobDetail = new JobDetail("job1_2", "jGroup1",SimpleJob.class);
①-1:创建CronTrigger,指定组及名称
CronTrigger cronTrigger = new CronTrigger("trigger1_2", "tgroup1");
CronExpression cexp = new CronExpression("0/5 * * * * ?");①-2:定义Cron表达式
cronTrigger.setCronExpression(cexp);①-3:设置Cron表达式
SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory();
Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();
scheduler.scheduleJob(jobDetail, cronTrigger);
scheduler.start();
//②
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
运行CronTriggerRunner,每5秒钟将触发运行SimpleJob一次。默认情况下Cron表达式对应当前的时区,可以通过CronTriggerRunner的setTimeZone(java.util.TimeZone timeZone)方法显式指定时区。你还也可以通过setStartTime(java.util.Date startTime)和setEndTime(java.util.Date endTime)指定开始和结束的时间。
在代码清单3的②处需要通过Thread.currentThread.sleep()的方式让主线程睡眠,以便调度器可以继续工作执行任务调度。否则在调度器启动后,因为主线程马上退出,也将同时引起调度器关闭,调度器中的任务都将相应销毁,这将导致看不到实际的运行效果。在单元测试的时候,让主线程睡眠经常使用的办法。对于某些长周期任务调度的测试,你可以简单地调整操作系统时间进行模拟。
使用Calendar
在实际任务调度中,我们不可能一成不变地按照某个周期性的调度规则运行任务,必须考虑到实现生活中日历上特定日期,就象习惯了大男人作风的人在2月14号也会有不同表现一样。
下面,我们安排一个任务,每小时运行一次,并将五一节和国际节排除在外,其代码如代码清单4所示:
代码清单4 CalendarExample:使用Calendar
package com.baobaotao.basic.quartz;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date;
import java.util.GregorianCalendar;
import org.quartz.impl.calendar.AnnualCalendar;
import org.quartz.TriggerUtils;
…
public class CalendarExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
SchedulerFactory sf = new StdSchedulerFactory();
Scheduler scheduler = sf.getScheduler();
①法定节日是以每年为周期的,所以使用AnnualCalendar
AnnualCalendar holidays = new AnnualCalendar();
②五一劳动节
Calendar laborDay = new GregorianCalendar();
laborDay.add(Calendar.MONTH,5);
laborDay.add(Calendar.DATE,1);
holidays.setDayExcluded(laborDay, true); ②-1:排除的日期,如果设置为false则为包含
③国庆节
Calendar nationalDay = new GregorianCalendar();
nationalDay.add(Calendar.MONTH,10);
nationalDay.add(Calendar.DATE,1);
holidays.setDayExcluded(nationalDay, true);③-1:排除该日期
scheduler.addCalendar("holidays", holidays, false, false);④向Scheduler注册日历
Date runDate = TriggerUtils.getDateOf(0,0, 10, 1, 4);⑤4月1号 上午10点
JobDetail job = new JobDetail("job1", "group1", SimpleJob.class);
SimpleTrigger trigger = new SimpleTrigger("trigger1", "group1",
runDate,
null,
SimpleTrigger.REPEAT_INDEFINITELY,
60L * 60L * 1000L);
trigger.setCalendarName("holidays");⑥让Trigger应用指定的日历规则
scheduler.scheduleJob(job, trigger);
scheduler.start();
//实际应用中主线程不能停止,否则Scheduler得不到执行,此处从略
}
}
由于节日是每年重复的,所以使用org.quartz.Calendar的AnnualCalendar实现类,通过②、③的代码,指定五一和国庆两个节日并通过AnnualCalendar#setDayExcluded(Calendar day, boolean exclude)方法添加这两个日期。exclude为true时表示排除指定的日期,如果为false时表示包含指定的日期。
在定制好org.quartz.Calendar后,还需要通过Scheduler#addCalendar(String calName, Calendar calendar, boolean replace, boolean updateTriggers)进行注册,如果updateTriggers为true,Scheduler中已引用Calendar的Trigger将得到更新,如④所示。
在⑥处,我们让一个Trigger指定使用Scheduler中代表节日的Calendar,这样Trigger就会避开五一和国庆这两个特殊日子了。
任务调度信息存储
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。
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
Quartz的属性配置文件主要包括三方面的信息:
1)集群信息;
2)调度器线程池;
3)任务调度现场数据的保存。
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。
查询数据库中的运行信息
任务的现场保存对于上层的Quartz程序来说是完全透明的,我们在src目录下编写一个如代码清单6所示的quartz.properties文件后,重新运行代码清单2或代码清单3的程序,在数据库表中将可以看到对应的持久化信息。当调度程序运行过程中途停止后,任务调度的现场数据将记录在数据表中,在系统重启时就可以在此基础上继续进行任务的调度。
代码清单7 JDBCJobStoreRunner:从数据库中恢复任务的调度
package com.baobaotao.basic.quartz;
import org.quartz.Scheduler;
import org.quartz.SchedulerFactory;
import org.quartz.SimpleTrigger;
import org.quartz.Trigger;
import org.quartz.impl.StdSchedulerFactory;
public class JDBCJobStoreRunner {
public static void main(String args[]) {
try {
SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory();
Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();
①获取调度器中所有的触发器组
String[] triggerGroups = scheduler.getTriggerGroupNames();
②重新恢复在tgroup1组中,名为trigger1_1触发器的运行
for (int i = 0; i < triggerGroups.length; i++) {
String[] triggers = scheduler.getTriggerNames(triggerGroups[i]);
for (int j = 0; j < triggers.length; j++) {
Trigger tg = scheduler.getTrigger(triggers[j],triggerGroups[i]);
if (tg instanceof SimpleTrigger
&& tg.getFullName().equals("tgroup1.trigger1_1")) {②-1:根据名称判断
②-1:恢复运行
scheduler.rescheduleJob(triggers[j], triggerGroups[i],tg);
}
}
}
scheduler.start();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
当代码清单2中的SimpleTriggerRunner执行到一段时间后非正常退出,我们就可以通过这个JDBCJobStoreRunner根据记录在数据库中的现场数据恢复任务的调度。Scheduler中的所有Trigger以及JobDetail的运行信息都会保存在数据库中,这里我们仅恢复tgroup1组中名称为trigger1_1的触发器,这可以通过如②-1所示的代码进行过滤,触发器的采用GROUP.TRIGGER_NAME的全名格式。通过Scheduler#rescheduleJob(String triggerName,String groupName,Trigger newTrigger)即可重新调度关联某个Trigger的任务。
下面我们来观察一下不同时期qrtz_simple_triggers表的数据:
1.运行代码清单2的SimpleTriggerRunner一小段时间后退出:
REPEAT_COUNT表示需要运行的总次数,而TIMES_TRIGGER表示已经运行的次数。
2.运行代码清单7的JDBCJobStoreRunner恢复trigger1_1的触发器,运行一段时间后退出,这时qrtz_simple_triggers中的数据如下:
首先Quartz会将原REPEAT_COUNT-TIMES_TRIGGER得到新的REPEAT_COUNT值,并记录已经运行的次数(重新从0开始计算)。
3.重新启动JDBCJobStoreRunner运行后,数据又将发生相应的变化:
4.继续运行直至完成所有剩余的次数,再次查询qrtz_simple_triggers表:
这时,该表中的记录已经变空。
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全球各国信息化发展指数(IDI指数)是一个衡量国家和地区信息与通信技术发展水平的综合评价指标,由国际电信联盟定期发布。该指数通过三个分指数来评估:ICT接入分指数、ICT使用分指数和ICT技能分指数。ICT接入分指数涵盖了固定电话普及率、移动电话普及率、人均国际出口带宽、电脑家庭普及率和互联网家庭普及率等指标;ICT使用分指数则包括网民普及率、固定宽带人口普及率和移动宽带人口普及率;ICT技能分指数则关注平均受教育年限、中等教育毛入学率和高等教育毛入学率。这些指标共同描绘了一个国家在信息化基础设施、信息化使用、知识水平等方面的发展情况。数据覆盖了2007至2017年的区间,但需要注意的是,2009年的数据在报告中是缺失的。IDI指数为全球、区域、国家或地区信息化发展程度提供了一个综合评价手段,对于研究和比较不同国家和地区的信息化发展水平具有重要意义。
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全国各省人口密度数据2000-2021年的社科数据内容涵盖了中国31个省、直辖市、自治区的人口分布情况。这些数据通过计算年末常住总人口与地区土地面积的比值来得出人口密度,即单位土地面积上的人口数量,通常以人/平方千米为单位。数据集包含了地区、年份、年末常住总人口(万人)、面积(平方千米)以及计算得出的人口密度(人/平方千米)等关键指标。这些数据不仅反映了人口分布的地理特征,还揭示了人口增长与土地利用之间的关系,对于城市规划、资源管理、环境政策制定等领域具有重要的参考价值。通过分析这些数据,研究者可以深入了解人口变化趋势,评估不同地区的人口承载能力,并为相关政策提供数据支持。
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本数据集提供了2013至2022年间全国328个地级市的空气质量指数(AQI)和PM2.5等大气污染日度数据。数据涵盖了AQI、PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2、O3等关键指标,为研究空气质量变化和污染趋势提供了丰富的信息。这些数据不仅包括了空气质量的定量描述,还涉及了空气污染对健康的影响,是评估空气质量的重要工具。数据来源权威,更新至2022年,为科研、政策制定和公众了解提供了宝贵的参考。
全国计算机等级考试(National Computer Rank Examination,简称NCRE),是经原国家教育委员会(现教育部)批准,由教育部教育考试院(原教育部考试中心)主办,面向社会,用于考查应试人员计算机应用知识与技能的全国性计算机水平考试体系。NCRE开考之后,受到社会广泛关注和认可,为我国信息化技术人才的培养做出了重要贡献。 三级:工程师预备级。三级证书考核面向应用、面向职业的岗位专业技能。 报名条件:报名者不受年龄、职业、学历等限制,均可根据自己学习情况和实际能力选考相应的级别和科目。考生可按照省级承办机构公布的流程在网上进行报名。 报名时间:每次考试具体报名时间由各省级承办机构规定,可登录各省级承办机构网站查询。 考试时间:NCRE在全国范围内每年举办两次考试,考试时间一般安排在3月最后一个周六至下周周一、9月倒数第二个周六至下周周一。 考试形式:统一命题,统一考试,考试形式为上机考试。 成绩:NCRE考试实行百分制计分,以等第形式公布成绩。成绩等第分为“优秀”、“良好”、“及格”、“不及格”四等。100-90分为“优秀”,89-80分为
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全球干旱数据集【标准化降水蒸发指数SPEI-03】(1901年1月-2023年12月,0.5°×0.5°分辨率)是基于月度降水和潜在蒸散发(PET)数据计算的全球气候数据集,专门用于中期干旱监测和分析。SPEI-03以3个月为时间尺度,更适合评估农业和生态系统的长期干旱风险。 数据集采用NetCDF格式,包含时间、空间坐标和SPEI值(无量纲)。负值表示干旱,正值表示湿润,数据经过插值和偏差矫正,确保高时空一致性。基于全球气象观测和重分析数据,如ERA5。 应用场景: 干旱监测:识别全球干旱事件的强度和持续时间。 气候变化研究:评估干旱风险和气候变化的长期影响。 农业与生态管理:支持农作物种植和生态系统保护。 水资源与灾害防治:优化水资源分配和干旱灾害应对。 该数据集为干旱风险评估和气候变化研究提供重要支持,广泛应用于环境、农业、生态和气候预测领域。
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