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【数控车床指标源码】【商城源码采集】【2019的源码】jobscheduler 源码

时间:2024-11-20 09:47:35 分类:知识 编辑:python 运维项目 源码
1.JobIntentService源码解析
2.Android常见知识点
3.Spring Boot集成quartz实现定时任务并支持切换任务数据源
4.JobScheduler的使用和原理
5.SpringBoot 整合 Quartz 实现分布式调度
6.定时调度- 01 quartz的源码基础你真的了解吗

jobscheduler 源码

JobIntentService源码解析

       Android 8.0引入了更严格的系统资源管控,包括后台限制规则。源码

       在Android 8.0中,源码禁止应用在后台运行时创建Service。源码

       若应用在后台运行,源码将会收到错误提示。源码数控车床指标源码

       JobIntentService是源码Android 8.0中新增的类,继承自Service。源码

       该类用于执行加入队列的源码任务。对于Android 8.0及以上系统,源码JobIntentService任务将通过JobScheduler.enqueue执行,源码而8.0以下系统则继续使用Context.startService。源码

       JobIntentService使用便捷,源码只需调用YourService.enqueueWork(context,源码 new Intent())方法。

       相较于JobService,源码JobIntentService简化了操作,开发者无需关注其生命周期,避免了在后台运行时创建Service导致的crash问题,且通过静态方法即可启动。

       源码解析如下:首先记录几个关键变量的含义。

       在Android 8.0以上的系统中,执行流程如下。

       work的具体逻辑处理在何处?

       通过JobService的工作原理,查找onStartJob方法。

       最终,处理work的逻辑会流转至AsyncTask中,通过protected abstract void onHandleWork(@NonNull Intent intent)方法实现。

       子类需实现jobIntentService处理work,商城源码采集使用线程池的AsyncTask执行,无需考虑主线程阻塞问题。

       针对Android 8.0以下系统,流程如下:回到onStartCommand方法。

       同样,最终会流转至Asynctask任务执行onHandleWork。

Android常见知识点

        跳槽无非就是钱少了或不爽了,无论怎么样,记住:

        不要裸辞!

        不要裸辞!

        不要裸辞!

        为什么呢?

        1、裸辞就没有钱拿了,还不如骑驴找马。

        2、裸辞之后如果一个月内没有找到工作,那么社保就会断了,除非你自己找渠道交了。

        3、裸辞之后真的会很颓废!

        当初还在上班的时候就想着,裸辞了,首先花几天时间吧简历完善一下,把知识点恶补一下,然后投简历,面试,妥妥的妥妥。

        结果呢?每次裸辞之后都是:

        首先躺尸一个星期;

        然后用了一个星期才慢吞吞的改完简历;

        然后海投,没回复,修改简历;

        再次海投,面试,被虐得体无完肤,怀疑人生;

        再改简历,再海投,一不小心中了。

        当然海投也是有个目标范围的。

        如果不是裸辞,那么现在应该还是在公司上班,在完成工作之余,就会逼着自己复习知识点了,起码不会在家堕落。在家不上班就是睡觉、看电影,樯橹灰飞烟灭,所以不要裸辞。

        然并卵,我依然裸辞了。请假面试真的很烦。

        onPause,假如从ActivityA启动B,如果B是透明的,则不会回调A的onStop方法。

        方法一:

        方法二:

        1、写好动画文件 R.anim.enter 、 R.anim.exit

        2、调用 overridePendingTransition 设置动画

        引申:如Activity设置为singleInstance,则应该怎么设置跳转动画?

        1、startService启动方与Service并没有关联,只有当Service调用 stopSelf 或者其它组件调用 stopService 的时候服务才会终止。

        2、bindService启动方绑定Service,并且可以通过Binder与之交互,当启动方销毁时,也会自动unbindService,当所有启动方都unbindService之后,Service也就自动销毁了。

        为什么呢?官方文档是这样写的:

        大概意思是 onReceive() 执行完毕之后,它所在的进程就会变成低优先级进程,极易被系统杀死。

        分两种情况分析一下:

        一、收到广播的时候,应用正在运行:

        此时如果没有在Manifest中设置了独立进程,则 onReceive() 就直接在主进程主线程执行,这里很明显不能执行耗时操作。

        二、收到广播的时候,应用没有启动:

        这时候系统会启动一个进程去执行 onReceive() ,(如果Manifest中没有设置进程名,则进程名为包名),(插一句,所有进程都会创建一个Application实例),当onReceive执行完毕之后,此进程就变成低优先级了,随时有可能被系统杀死,如果你在onReceive里面启动了线程执行耗时任务,那很有可能子线程没执行完毕,进程就被杀死了,进程没了,线程自然就挂了。

        那么确实要执行耗时操作呢,怎么办?

        方法一:goAsync()

        方法二:schedule a JobService from the receiver using the JobScheduler

        三种实现方法

        1、继承现有的组件,如TextView等,进行拓展。

        2、继承ViewGroup,自定义布局。

        3、继承View,在onDraw()中描绘。

        onMeasure()

        onLayout()

        onDraw()

        其它

        attachToRoot 从字面理解就是是否绑定到 root 上面去了。

        1、 attachToRoot=true :则返回的view为root的子view;

        2、 attachToRoot=false :则返回的view是个单独的view,传入的root只是提供一些参数给view使用而已。

        那么这里不传入 attachToRoot 呢?那就看root是否为空了,如果传入root不为空,则默认绑定到root,作为root的子view返回。

        也就是所谓的Frame动画。指通过指定每一帧的图片和播放时间,有序的进行播放而形成动画效果。

        可以通过插入器 Interpolator 控制动画的变化速度。

        也就是所谓补间动画。指通过指定View的初始状态、变化时间、方式,通过一系列的算法去进行图形变换,从而形成动画效果,主要有 AlphaAnimation 、 TranslateAnimation 、 ScaleAnimation 、 RotateAnimation 四种。

        注意:只是在视图层实现了动画效果,并没有真正改变View的属性。

        属性动画,通过不断的改变View的属性,不断的重绘而形成动画效果。相比于视图动画,View的属性是真正改变了。

        注意:Android 3.0(API )以上才支持。

        最常用的类有 ObjectAnimator

        P.S. 我不明白cancel存在的意义。

        另外, DialogFragment 是没有cancel的。

        ping

        内存大致分为三个区:栈区、堆区、方法区。

        栈区

        堆区

        方法区

        JAVA不允许手动释放内存,只能通过垃圾回收程序不定期对那些不再被引用的对象进行回收。

        那么怎么判断哪些对象需要回收?

        1、引用计数法

        就是给对象添加一个引用计数器,引用对象时+1,引用失效时-1。但是这种方法解决不了对象相互引用的情况。

        2、可达性分析法

        通过一系列“GCRoots”对象作为起点进行搜索,当GCRoots和一个对象之间没有可达路径,则认为此对象不可用,但是不可用不一定会成为可回收对象。

        编写AIDL文件,定义接口。

        编译生成JAVA文件。

        定义进程级Service,onBind中返回Interface.Stub()。

        onServiceConnected中Interface aidl = Interface.Stub.asInterface(service);

        把已修复的class文件打包成dex文件,网络传输到用户手机中,利用类加载器把这些类加载到类队列的前面即可。

        【未完待续】

        如果公司录用我,不管是三年还是五年,首先我都会先把公司的任务做好,然后不断深入研究Android的相关技术,特别是Android源码,了解Android底层原理,以便更好的优化性能,避免一些不必要的奇葩问题,还有就是研究一些新的框架的原理,学习别人的思维。最后就是学习周边语言,比如后台,前端等等。

Spring Boot集成quartz实现定时任务并支持切换任务数据源

       org.quartz用于实现定时任务,具备强大的周期性任务处理能力。然而,工作中常遇到需求对任务进行更深入控制,甚至在运行中人为干预,这时需要对quartz有更深入了解。特别是在使用微服务架构时,项目中经常需要使用多数据源配置,这时将任务执行环境与数据源环境无缝对接的需求自然浮出水面。

       整合quartz实现定时任务是这类需求中的一个关键部分。quartz提供了Job、JobDetail、Trigger、Scheduler等核心概念用于任务的定义、调度、管理等操作。要实现具体任务,需遵循以下步骤:首先定义Job,即需要执行的业务逻辑;接着使用JobDetail存储Job的元数据;Trigger用于设定执行时间规则;Scheduler负责调度任务。

       具体实现包括初始化JobDetail,创建Trigger并将其与Scheduler进行绑定。2019的源码在Job中定义dataSource用于获取特定数据源,同时利用dataMap保存额外属性。关键在于Spring JobDetailFactoryBean来实现这一过程,并在配置文件中进行相应的设置。

       调度器(Scheduler)的配置与管理十分重要,通常需要在Spring容器中维护以实现自动化管理。在配置调度器时,需加载quartz数据源配置,并引入调度器监听器,监控任务执行状态,支持在执行前和后处理数据源。在不需要数据源切换的情况下,调度器监听器并非必需。

       引入多数据源切换功能,通常使用自定义的DynamicDataSource覆盖默认数据源配置,允许执行过程中任务自动选择对应的数据库。这涉及数据源初始化、任务执行时根据线程所使用的数据源进行选择的关键步骤。在Job类中明确指定执行时需使用的数据源,确保在调度时能够获取正确的连接信息。

       以上为基于org.quartz进行定时任务和多数据源切换的基本实现流程,关键在于Job、数据源的选择和配置管理,以及监听器的引入。至此,实现了基本的定时任务与灵活数据源切换功能,具体的unity slg 源码业务逻辑和优化可根据实际项目需求进一步完善。如需深入了解源码或进一步优化配置,可通过官方文档或社区资源获取更多帮助。

JobScheduler的使用和原理

        JobScheduler主要用于在未来某个时间下满足一定条件时触发执行某项任务的情况,涉及的条件可以是网络、电量、时间等,例如执行特定的网络、是否只在充电时执行任务等。

        JobScheduler类负责将应用需要执行的任务发送给框架,以备对该应用Job的调度,是一个系统服务,可以通过如下方式获取:

        JobInfo是传递给JobScheduler类的数据容器,它封装了针对调用应用程序调度任务所需的各种约束,也可以认为一个JobInfo对象对应一个任务,JobInfo对象通过JobInfo.Builder创建。它将作为参数传递给JobScheduler:

        JobInfo.Builder是JobInfo的一个内部类,用来创建JobInfo的Builder类。

        JobService是JobScheduler最终回调的端点,JobScheduler将会回调该类中的onStartJob()开始执行异步任务。它是一个继承于JobService的抽象类,做为系统回调执行任务内容的终端,JobScheduler框架将通过bindService()方式来启动该服务。因此,用户必须在应用程序中创建一个JobService的子类,并实现其onStartJob()等回调方法,以及在AndroidManifest.xml中对它授予如下权限:

        注意在AndroidManifest.xml中添加权限

        当任务开始时会执行onStartJob(JobParameters params)方法,如果返回值是false,则系统认为这个方法返回时,任务已经执行完毕。如果返回值是true,那么系统认为这个任务正要被执行,执行任务的重担就落在了你的肩上。当任务执行完毕时你需要调用jobFinished(JobParameters params, boolean needsRescheduled)来通知系统。

        当系统接收到一个取消请求时,系统会调用onStopJob(JobParameters params)方法取消正在等待执行的任务。很重要的一点是如果onStartJob(JobParameters params)返回false,那么系统假定在接收到一个取消请求时已经没有正在运行的任务。换句话说,onStopJob(JobParameters params)在这种情况下不会被调用。

        需要注意的是这个Job Service运行在主线程,这意味着你需要使用子线程,handler,或者一个异步任务来运行耗时的操作以防止阻塞主线程。

        Google官方的Sample: /googlearchive/android-JobScheduler

        JobScheduler是一个抽象类,它在系统框架的实现类是android.app.JobSchedulerImpl

        执行的入口是JobScheduler.scheduler,其实是调了JobSchedulerImpl中的schedule方法;然后再调了mBinder.schedule(job)。这个mBinder就是JobSchedulerService,通过Binder跨进程调用JobSchedulerService。

        最后调用到JobSchedulerService中的schedule方法:

        接着发送MSG_CHECK_JOB消息,消息处理的地方是

        接着执行JobHandler中的 maybeRunPendingJobsH 方法,处理相应的任务

        availableContext是JobServiceContext,即ServiceConnection,这个是进程间通讯ServiceConnection,通过调用availableContext.executeRunnableJob(nextPending)方法,会触发调用onServiceConnected,看到这里应该明白了,onServiceConnected方法中的service就是Jobservice,里面还用了WakeLock锁,防止手机休眠。

        接着,通过Handler发消息,调用了handleServiceBoundH()方法。

        从上面源码可以看出,最终是触发调用了JobService中的startJob方法。

        从源码看,设置的内容应用于 JobStatus ,例如网络限制

        而在JobSchedulerService类,相关的状态控制在其构造函数里:

        例如网络控制类ConnectivityControllerç±»

        当网络发生改变时,会调用updateTrackedJobs(userid)方法,在updateTrackedJobs方法中,会判断网络是否有改变,有改变的会调mStateChangedListener.onControllerStateChanged()方法;然后调用了JobSchedulerService类中onControllerStateChanged方法:

        接着也是处理MSG_CHECK_JOB 消息,和上文一样,最终触发调用了JobService中的startJob方法。

        JobSchedulerService是一个系统服务,即应该在SystemServer启动的。阅读SystemServer的源码:

        run 方法如下:

        接着看 startOtherServices()

        因此,在这里就启动了JobSchedulerService服务。

        1. android 性能优化JobScheduler使用及源码分析

        2. Android 9.0 JobScheduler(一) JobScheduler的使用

        3. Android 9.0 JobScheduler(二) JobScheduler框架结构简述及JobSchedulerService的启动

        4. Android 9.0 JobScheduler(三) 从Job的创建到执行

        5. Android 9.0 JobScheduler(四) Job约束条件的控制

        6. 理解JobScheduler机制

SpringBoot 整合 Quartz 实现分布式调度

       本文主要分享内容如下:

       Quartz是Java领域最著名的开源任务调度工具。在上篇文章中,我们详细介绍了Quartz在单体应用环境中的实践,尽管Spring Scheduled也能够实现任务调度,并且与SpringBoot无缝集成,支持注解配置,操作极其简便。然而,它在集群环境下存在一个缺点,即可能导致任务重复调度的问题。

       相比之下,Quartz提供了丰富的特性,如任务持久化、集群部署以及分布式调度任务,因此在系统开发中应用广泛。在集群环境下,Quartz集群中的每个节点视为一个独立的Quartz应用,没有专门的集中管理节点。它们通过数据库表来感知彼此,利用数据库锁机制实现集群并发控制,确保每个任务当前运行的有效节点仅有一个。

       特别需要注意的是,分布式部署时需保证各个节点的系统时间一致。接下来,我们通过具体应用实践来深入理解Quartz集群架构。仿同花顺源码

       为了进行Quartz集群实践,我们需要先对数据表进行初始化。访问Quartz官网,下载对应的版本,如quartz-2.3.0-distribution.tar.gz,并解压。在文件中搜索SQL脚本,选择适合当前环境的数据库脚本文件,如mysql-5.7环境下的tables_mysql_innodb.sql脚本,完成数据库表的初始化。

       数据库表结构如下:

       QRTZ_BLOG_TRIGGERS:Trigger作为Blob类型存储

       QRTZ_CALENDARS:存储Quartz的Calendar信息

       QRTZ_CRON_TRIGGERS:存储CronTrigger,包括Cron表达式和时区信息

       QRTZ_FIRED_TRIGGERS:存储已触发的Trigger相关的状态信息及关联Job的执行信息

       QRTZ_JOB_DETAILS:存储已配置的Job的详细信息

       QRTZ_LOCKS:存储程序的悲观锁信息

       QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS:存储已暂停的Trigger组信息

       QRTZ_SCHEDULER_STATE:存储有关Scheduler状态的少量信息,与其他Scheduler实例

       QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS:存储简单的Trigger,包括重复次数、间隔、以及已触发的次数

       QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS:存储CalendarIntervalTrigger和DailyTimeIntervalTrigger两种类型的触发器

       QRTZ_TRIGGERS:存储已配置的Trigger信息

       其中,QRTZ_LOCKS是实现Quartz集群同步机制的行锁表。

       实现Quartz集群实践的具体步骤如下:

       创建SpringBoot项目,导入maven依赖包。

       创建application.properties配置文件。

       创建quartz.properties配置文件。

       注册Quartz任务工厂。

       注册调度工厂。

       重新设置Quartz数据连接池,推荐使用Driud数据连接池。

       编写Job具体任务类。

       编写Quartz服务层接口。

       编写Controller服务。

       服务接口测试。

       注册监听器(可选)。

       采用项目数据源(可选)。

       在实际部署中,项目通常会集群部署。为了确保与正式环境一致,我们可以通过新建多个相同的项目来测试Quartz在集群环境下的分布式调度功能。理论上,只需将新建的项目重新复制并修改端口号即可实现本地测试。

       在测试集群环境下Quartz的分布式调度时,我们通常只需保持QuartzConfig、DruidConnectionProvider、QuartzJobFactory、TfCommandJob、quartz.properties类和配置相同。首先启动的服务(如quartz-)会优先加载数据库中配置的定时任务,而其他服务(如quartz-、quartz-)在没有主动调度的情况下,不会运行任务。

       最终结果验证了预期效果:任何一个定时任务只有一台机器在运行,确保了分布式调度的正确性。

       本文围绕SpringBoot + Quartz + MySQL实现持久化分布式调度进行了介绍。所有代码功能均由作者亲自测试验证,尽管内容较为详尽,但考虑到作者学识有限,如有遗漏或错误之处,欢迎读者批评指正。如有需要获取项目源代码,可通过相应方式获取。

       参考资源:

       美团 - Quartz应用与集群原理分析

       掘金 - 分布式定时任务框架Quartz

定时调度- quartz的基础你真的了解吗

       定时调度- quartz的基础理解

       Quartz,作为Java领域知名的任务调度框架,因其易用和稳定性备受青睐。许多第三方应用,如Spring Boot、Elastic-Job和早期的xxl-job版本,都曾将它作为基础依赖。然而,最新版本的xxl-job已经采用时间轮实现,不再依赖quartz。

       Quartz的核心组件包括Scheduler、JobDetail和Trigger,它们是调度任务的三驾马车。Scheduler作为门面,通过工厂模式提供给开发者,它负责整合和控制所有的调度操作,类似于Quartz的大管家。一个应用通常只有一个Scheduler实例,通过schedulerName区分,每个实例处理对应schedulerName的任务,集群则是通过多个实例共享同一名称来实现。

       JobDetail负责存储任务配置信息,与Trigger(触发器)形成1:N关系,即一个Job可以关联多个Trigger,反之则不然。创建JobDetail时,需要指定任务类和身份ID(group和JobKey)。Trigger则定义任务的触发规则,包括身份ID、起止时间以及与Job的绑定。添加到调度器后,相关信息会被持久化到qrtz_job_details和qrtz_cron_triggers表中。

       触发器的运作关键在于qrtz_triggers表,它记录了任务的运行状态和触发时间。quartz的调度机制大致如下:首先,根据配置计算下次触发时间并更新表;然后,调度器扫描表,将将要触发的任务放入内存队列;在触发前,更新时间并切换状态;执行任务后,重复上述流程。

       虽然本文仅从用户角度浅析了quartz的基本运行机制,但深入理解还需结合源码和更多表结构。下文将通过源码剖析,逐步揭示quartz的内在工作原理。

技术人生阅读源码——Quartz源码分析之任务的调度和执行

       Quartz源码分析:任务调度与执行剖析

       Quartz的调度器实例化时启动了调度线程QuartzSchedulerThread,它负责触发到达指定时间的任务。该线程通过`run`方法实现调度流程,包含三个主要阶段:获取到达触发时间的triggers、触发triggers、执行triggers对应的jobs。

       获取到达触发时间的triggers阶段,通过`JobStore`接口的`acquireNextTriggers`方法获取,由`RAMJobStore`实现具体逻辑。触发triggers阶段,调用`triggersFired`方法通知`JobStore`触发triggers,处理包括更新trigger状态与保存触发过程相关数据等操作。执行triggers对应jobs阶段,真正执行job任务,先构造job执行环境,然后在子线程中执行job。

       job执行环境通过`JobRunShell`提供,确保安全执行job,捕获异常,并在任务完成后根据`completion code`更新trigger。job执行环境包含job对象、trigger对象、触发时间、上一次触发时间与下一次触发时间等数据。Quartz通过线程池提供多线程服务,使用`SimpleThreadPool`实例化`WorkerThread`来执行job任务,最终调用`Job`的`execute`方法实现业务逻辑。

       综上所述,Quartz通过精心设计的线程调度与执行流程,确保了任务的高效与稳定执行,展示了其强大的任务管理能力。

如何评价datax的应用?

       为了改进datax任务进度信息展示方式,我们计划对源码进行改造,将实时任务进度信息结构化存储在redis服务器中,让前端通过轮询实时从redis中获取进度信息,从而提供给用户更友好的体验。

       在分析datax任务进度信息的打印逻辑时,我们发现这些信息首先被task group汇总收集,然后由job进一步汇总收集。因此,job能够收集并汇总所有任务的进度信息。

       进一步探究,我们了解到JobContainer依赖的Scheduler会周期性打印job收集汇总的进度信息。具体实现可见于源码中的com.alibaba.datax.core.job.scheduler.AbstractScheduler#schedule函数,以及com.alibaba.datax.core.statistics.container.communicator.job.StandAloneJobContainerCommunicator#report函数。

       了解了datax的hook机制后,我们能够设计实现从datax实时获取并持久化进度信息至redis的功能。关键在于,我们可以在打印进度信息的时机触发invokeHook方法,通过配置信息和进度信息作为参数,调用自定义实现的Hook类的invoke方法。具体地,我们设计了一个名为RedisReportHook的自定义Hook类,用于将进度信息持久化至redis。

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