任务调度概述
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以上所举调度场景的核心都是以时间为关注点的调度，即在特定的时间点执行指定的操作。任务调度本身设计多线程并发、运行时间规则指定与解析、运行现场保持与恢复、线程池维护等诸多方面的工作。如果直接使用自定义线程的方法处理，开发会很具有挑战性。Quartz提供的功能让开发者可以应对绝大多数任务调度的功能需求。
Quartz基础结构
Quartz对任务调度的领域问题进行了高度抽象，提出了调度器、任务和触发器这3个核心的概念。
- Job：是一个接口，只有一个方法void execute(JobExecutionContext context)，开发者通过实现该接口来定义需要执行的任务，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，所以它不是直接接受一个Job实例，而是接受一个Job实现类，以便运行时通过newInstance()的反射调用机制实例化Job。JobDetail承担的角色就是描述Job的实现类及其他相关的静态信息，如Job名称、描述、关联监听器等信息。
- Trigger：是一个类，描述Job执行的时间出发规则。主要有SimpleTrigger和CronTrigger这两个子类。当仅需要触发一次或者以固定间隔周期性执行时，SimpleTrigger是最合适的选择；而CronTrigger则可以通过Cron表达式定义出各种复杂的调度方案，如每天早上9：00执行，每周一、周三、周五下午5:00执行等。
- Calendar：与java.util.Calendar不同，它是一些日历特定时间点的集合。一个Trigger可以和多个Calendar关联，以便排除或包含某些时间点。假设安排每周一早上10：00执行任务，但如果遇到节假日则不执行，这是就需要在Trigger触发机制的基础上使用Calendar进行定点排除。
- 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中拥有各自的组和名称。组和名称是Scheduler查找定位容器中某一对象的依据。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的Trigger和JobDetail。Scheduler可以将Triggle绑定到某一JobDetail中，这样，当Trigger被触发时，对应的Job就被执行。一个Job可以对应多个Triggle，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，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。
- 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来提高运行效率。
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。无状态任务在执行时拥有自己的JobDataMap实例，对JobDataMap的更改不会影响下次执行。而有状态的任务共享同一个JobDataMap实例，每次任务执行时对JobDataMap所做的更改都会保存，后面的执行会受到影响。
因此无状态的Job可以并发执行，而有状态的StatefulJob不能并发执行。除非必要，避免使用有状态的Job。
如果Quartz使用了数据库持久化任务调度信息，则无状态的JobDataMap仅会在Scheduler注册任务时保存一次，而有状态任务对应的JobDataMap在每次执行任务后都会进行保存。
SchedulerContext提供Scheduler全局可见的上下文信息，每个任务对应一个JobDataMap，虚线的JobDataMap表示有状态的任务。
一个Scheduler可以拥有多个Trigger和多个JobDetail,它们可以分到不同的组中。在注册Trigger和JobDetail时，如果不指定所属组，那么将放入默认组。
任务调度信息存储
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，因为在内存中数据访问速度最快；不足之处是缺乏数据的持久性，当程序中途停止时，所有运行的信息都会丢失。例如安排一个执行100次的任务，运行到50次时系统崩溃，当重启时，任务执行计数器将从0开始计数。
如果需要持久化任务调度信息，可以调整属性文件，将信息保存到数据库中。使用数据库保存信息的任务称为持久化任务。
来源：https://www.cnblogs.com/ELAIRS/p/12218983.html