Quartz任务调度快速入门

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。