前言

PowerJob是新一代分布式任务调度与计算框架，支持CRON、API、固定频率、固定延迟等调度策略，提供工作流来编排任务解决依赖关系，能让您轻松完成作业的调度与繁杂任务的分布式计算。

为什么选择PowerJob？

当前市面上流行的作业调度框架有老牌的Quartz、基于Quartz的elastic-job和原先基于Quartz后面移除依赖的xxl-job，这里分别谈一些这些框架现存的缺点。

【资料图】

Quartz可以视为第一代任务调度框架，基本上是现有所有分布式调度框架的“祖宗”。由于历史原因，它不提供Web界面，只能通过API完成任务的配置，使用起来不够方便和灵活，同时它仅支持单机执行，无法有效利用整个集群的计算能力。

xxl-job可以视为第二代任务调度框架，在一定程度上解决了Quartz的不足，在过去几年中是个非常优秀的调度框架，不过放到今天来看，还是存在着一些不足的，具体如下：

数据库支持单一：仅支持MySQL，使用其他DB需要自己魔改代码

有限的分布式计算能力：仅支持静态分片，无法很好的完成复杂任务的计算

不支持工作流：无法配置各个任务之间的依赖关系，不适用于有DAG需求的场景

正所谓长江后浪推前浪，在如今这个数据量日益增长、业务越来越复杂的年代，急需一款更为强大的任务调度框架来解决上诉问题，而PowerJob因此应运而生。

PowerJob可以被认为是第三代任务调度框架，在任务调度的基础上，还额外提供了分布式计算和工作流功能，其主要特性如下：

使用简单：提供前端Web界面，允许开发者可视化地完成调度任务的管理（增、删、改、查）、任务运行状态监控和运行日志查看等功能。

定时策略完善：支持CRON表达式、固定频率、固定延迟和API四种定时调度策略。

执行模式丰富：支持单机、广播、Map、MapReduce四种执行模式，其中Map/MapReduce处理器能使开发者寥寥数行代码便获得集群分布式计算的能力。

DAG工作流支持：支持在线配置任务依赖关系，可视化得对任务进行编排，同时还支持上下游任务间的数据传递

执行器支持广泛：支持Spring Bean、内置/外置Java类、Shell、Python等处理器，应用范围广。

运维便捷：支持在线日志功能，执行器产生的日志可以在前端控制台页面实时显示，降低debug成本，极大地提高开发效率。

依赖精简：最小仅依赖关系型数据库（MySQL/PostgreSQL/Oracle/MS SQLServer…），同时支持所有Spring Data JPA所支持的关系型数据库。

高可用&高性能：调度服务器经过精心设计，一改其他调度框架基于数据库锁的策略，实现了无锁化调度。部署多个调度服务器可以同时实现高可用和性能的提升（支持无限的水平扩展）。

故障转移与恢复：任务执行失败后，可根据配置的重试策略完成重试，只要执行器集群有足够的计算节点，任务就能顺利完成。

同类产品对比

QuartZxxl-jobSchedulerX 2.0PowerJob定时类型CRONCRONCRON、固定频率、固定延迟、OpenAPICRON、固定频率、固定延迟、OpenAPI任务类型内置Java内置Java、GLUE Java、Shell、Python等脚本内置Java、外置Java（FatJar）、Shell、Python等脚本内置Java、外置Java（容器）、Shell、Python等脚本分布式任务无静态分片MapReduce动态分片MapReduce动态分片在线任务治理不支持支持支持支持日志白屏化不支持支持不支持支持调度方式及性能基于数据库锁，有性能瓶颈基于数据库锁，有性能瓶颈不详无锁化设计，性能强劲无上限报警监控无邮件短信邮件，提供接口允许开发者扩展系统依赖JDBC支持的关系型数据库（MySQL、Oracle…）MySQL人民币（公测期间免费，哎，帮打个广告吧）任意Spring Data Jpa支持的关系型数据库（MySQL、Oracle…）DAG工作流不支持不支持支持支持

适用场景

有定时执行需求的业务场景：如每天凌晨全量同步数据、生成业务报表等。

有需要全部机器一同执行的业务场景：如使用广播执行模式清理集群日志。

有需要分布式处理的业务场景：比如需要更新一大批数据，单机执行耗时非常长，可以使用Map/MapReduce处理器完成任务的分发，调动整个集群加速计算。

整体架构

快速开始

PowerJob由调度服务器（powerjob-server）和执行器(powerjob-worker)两部分组成，powerjob-server负责提供Web服务和完成任务的调度，powerjob-worker则负责执行用户所编写的任务代码，同时提供分布式计算能力。

初始化项目

导入 IDE，源码结构如下，我们需要启动调度服务器（powerjob-server），同时在samples工程中编写自己的处理器代码

启动调度服务器

创建数据库 powerjob-daily

修改配置文件，配置文件的说明官方文档写的非常详细，此处不再赘述。需要修改的地方为数据库配置spring.datasource.core.jdbc-url、spring.datasource.core.username和spring.datasource.core.password，当然，有mongoDB的同学也可以修改spring.data.mongodb.uri以获取完全版体验。

1、完成配置文件的修改后，可以直接通过启动类com.github.kfcfans.powerjob.server.OhMyApplication启动调度服务器，观察启动日志，查看是否启动成功～启动成功后，访问 http://127.0.0.1:7700/ ，如果能顺利出现Web界面，则说明调度服务器启动成功！

2、注册应用：点击主页应用注册按钮，填入 oms-test和控制台密码（用于进入控制台），注册示例应用（当然你也可以注册其他的appName，只是别忘记在示例程序中同步修改～）

编写示例代码

进入示例工程（powerjob-worker-samples），修改配置文件连接powerjob-server并编写自己的处理器代码。

1、修改powerjob-worker-samples的启动配置类com.github.kfcfans.powerjob.samples.OhMySchedulerConfig，将AppName修改为刚刚在控制台注册的名称。

2、编写自己的处理器：随便找个地方新建类，继承你想要使用的处理器（各个处理器的介绍可见官方文档，文档非常详细），这里为了简单演示，选择使用单机处理器BasicProcessor，以下是代码示例。

3、启动示例程序，即直接运行主类com.github.kfcfans.powerjob.samples.SampleApplication，观察控制台输出信息，判断是否启动成功。

任务的配置与运行

调度服务器与示例工程都启动完毕后，再次前往Web页面（ http://127.0.0.1:7700/），进行任务的配置与运行。

1、在首页输入框输入配置的应用名称，成功操作后会正式进入前端管理界面。

2、点击任务管理 -> 新建任务（右上角），开始创建任务。

3、完成任务创建后，即可在控制台看到刚才创建的任务，如果觉得等待调度太过于漫长，可以直接点击运行按钮，立即运行本任务。

4、前往任务示例边栏，查看任务的运行状态和在线日志

基础的教程到这里也就结束了～更多功能示例可见官方文档，工作流、MapReduce、容器等高级特性等你来探索！

相关链接

项目地址：

https://github.com/KFCFans/PowerJob

官方文档：

https://www.yuque.com/powerjob/guidence/ztn4i5

在线试用：

https://www.yuque.com/powerjob/guidence/hnbskn