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写在前面

XXL-Job 是国内任务调度领域的标杆项目，许雪里老师的设计兼顾了易用性与功能完整性。

但在全面拥抱 Nacos + Spring Cloud Alibaba 的架构中，我们发现了一些摩擦：XXL-Job 有自己的注册中心、配置存储，与 Nacos 体系存在重复。这不是设计缺陷，而是架构演进阶段的自然差异。

于是我们在思考：在云原生时代，中间件应该是独立的"平台"，还是内嵌的"能力模块"？

这就是 JobFlow 这个想法的由来。

在 Nacos 体系下遇到的挑战

当技术栈选择了 Nacos 作为服务发现和配置中心后，使用 XXL-Job 会遇到一些架构上的摩擦。这不是 XXL-Job 的问题，而是两套体系的设计假设不同。

挑战一：两套注册中心导致状态不一致

看看现在的架构：

同一个执行器实例，要向两个注册中心汇报状态。问题来了：这两个注册中心的状态可能不一致。

举个实际场景：

你的某个服务内存占用高，怀疑有内存泄漏，想做 JVM dump 分析。于是你在 Nacos 控制台把这个实例手动下线，避免有流量进来。

你: 在 Nacos 点击"下线"

Nacos: 实例已下线 ✓

你: 放心了，开始 dump

XXL-Job: 调度任务到这个实例

你: ???

为什么？因为 XXL-Job 的注册中心还认为这个实例是在线的。你在 Nacos 的操作，XXL-Job 根本不知道。

再比如：

• 实例因为网络抖动，在 Nacos 被标记为不健康，但在 XXL-Job 还是健康的

• 实例重启了，在 Nacos 重新注册成功，但 XXL-Job 还以为它下线了

• 做灰度发布，在 Nacos 控制权重，但 XXL-Job 还是按原来的比例调度

两套系统各管各的，状态不同步，运维时心里没底。

挑战二：观测性欠缺

调度和执行是割裂的：

调度器触发任务 --> 执行器执行 --> 出问题了 | | | Admin日志 执行器日志 到底哪里出问题？

想要排查一次任务执行失败，需要：

• 去 Admin 后台看调度日志

• 去执行器服务看执行日志

• 靠时间戳对日志，祈祷两边的时钟同步

没有统一的 TraceId，排查问题全靠猜。

挑战三：分片缺少强约束

XXL-Job 的分片是"建议式"的：

// 执行器拿到分片参数 int shardIndex = XxlJobHelper.getShardIndex(); // 0 int shardTotal = XxlJobHelper.getShardTotal(); // 10 // 然后自己算范围 List<Order> orders = orderDao.findByIdMod(shardIndex, shardTotal);

问题是：没有分布式锁保护，两个实例可能同时处理相同的数据。

实际生产中见过这样的场景：

某个执行器重启，XXL-Job 以为它下线了，把分片分配给其他执行器；结果这个执行器又回来了，还在处理老的分片，导致数据重复处理。

核心思路：中间件即业务

在深入方案之前，先说说设计理念。

从"重中间件"到"轻能力"

传统架构下，中间件是一个外挂：

业务层：订单服务、用户服务...（微服务） ↓ 调用 中间件层：XXL-Job Admin（独立部署、独立运维、独立监控）

这种架构有明显的屏障：

• 中间件需要单独部署、单独配置

• 监控告警要单独接入

• 日志系统要单独打通

• 配置管理要单独维护

• 业务团队和中间件团队可能还不是一拨人

但在云原生时代，这些屏障是没有必要的。

JobFlow 的理念是：中间件即业务

业务层：订单服务、用户服务、JobFlow 调度器 ↓ 都是微服务，都在同一个体系里

调度能力不再是一个独立的"平台"，而是业务能力的一部分：

• 同样的部署方式（容器化、K8s）

• 同样的监控告警（Prometheus、Grafana）

• 同样的配置管理（Nacos Config）

• 同样的日志收集（ELK/Loki）

• 同样的团队维护（业务团队自己运维）

中间件不是外挂，而是内嵌的能力模块。

这种理念带来的好处：

• 架构统一，认知成本低

• 基础设施复用，运维成本低

• 状态一致，不会出现"Nacos 下线了但调度还在跑"这种割裂

• 业务团队自主可控，不依赖中间件团队

这就是 JobFlow 的战略定位：不是要做一个通用的任务调度平台，而是让调度能力融入微服务体系。

具体怎么做：减法和加法

做减法：去掉冗余

既然已经有了 Nacos，那就别再搞一套注册中心了：

• 去掉自建的注册中心，统一用 Nacos 服务发现

• MySQL 存任务定义、执行记录和审计日志，不存服务注册信息

做加法：补能力

去掉冗余的同时，把缺失的能力补上：

• 内置全链路 TraceId，从调度到执行到日志，一条线串起来

• 真正的分片：带分布式锁，有状态，可恢复

• 智能重试：指数退避，死信队列

• 调度器配置云原生化：用 Nacos Config 管理调度器配置（线程池、超时时间等），支持动态调整、多实例共享、版本回滚

• 共享基础设施：作为微服务部署，天然复用 Actuator、Prometheus、告警系统、日志收集等已有资源

• 开箱即用的 Prometheus 指标

• RESTful API，支持手动触发、查询、重试

JobFlow 架构

整体架构

看起来清爽多了，核心就三个东西：

• Nacos：统一的服务发现和配置中心

• JobFlow Scheduler：一个轻量的调度器

• MySQL：存任务定义、执行记录和审计日志

重点是：

JobFlow Scheduler 作为微服务部署，自动复用已有的 Prometheus、Actuator、告警、日志等基础设施，零额外运维成本。

调用流程

重点在于：

• 第 3 步生成的 traceId，会一路传递到执行器

• 第 6 步执行器把 traceId 写入 MDC（日志上下文）

• 第 7 步所有日志自动带上 traceId，在 ELK 里搜这个 traceId，就能看到完整的执行链路

分片调度

不是"建议你处理哪一段"，而是明确告诉你处理哪一段，并且用锁保护。

关键特性详解

特性一：全链路 TraceId

这是最重要的特性。调度器生成一个全局唯一的 traceId，通过 HTTP Header 传给执行器：

// JobFlow Scheduler String traceId = UUID.randomUUID().toString(); HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); headers.set("X-Trace-Id", traceId); headers.set("X-Shard-Index", "0"); headers.set("X-Shard-Total", "10"); restTemplate.postForEntity(url, new HttpEntity<>(params, headers), JobResult.class);

执行器收到后，写入 MDC：

// 执行器端 @PostMapping("/internal/job/{jobName}") public JobResult execute(@RequestHeader("X-Trace-Id") String traceId, ...) { MDC.put("traceId", traceId); try { log.info("开始执行任务"); // 日志自动带 traceId // 执行业务逻辑 return JobResult.success(); } finally { MDC.clear(); } }

这样一来，在 ELK 里搜索 traceId，就能看到：

• 调度器什么时候触发的

• 调用了哪个执行器

• 执行器处理了什么

• 有没有报错，错在哪里

一个 traceId 贯穿全链路，排查问题效率提升 10 倍。

特性二：真分片

给执行器明确的数据范围，并且用分布式锁保护：

// 调度器计算分片范围 int totalRecords = 1000000;int shardTotal = 10;int rangeSize = totalRecords / shardTotal;for (int i = 0; i < shardTotal; i++) { long startId = i * rangeSize; long endId = (i + 1) * rangeSize - 1; // 生成锁的 key String lockKey = String.format("lock:job:order-sync:range:%d-%d", startId, endId); // 调用执行器 JobRequest request = new JobRequest(); request.setTraceId(traceId); request.setStartId(startId); request.setEndId(endId); request.setLockKey(lockKey); executeAsync(instance, request);}

执行器拿到范围后，先抢锁：

@PostMapping("/internal/job/order-sync")public JobResult sync( @RequestHeader("X-Start-Id") Long startId, @RequestHeader("X-End-Id") Long endId, @RequestHeader("X-Lock-Key") String lockKey ) { // 先抢锁 boolean locked = redisLock.tryLock(lockKey, 60, TimeUnit.SECONDS); if (!locked) { log.warn("分片范围 {}-{} 已被其他实例锁定", startId, endId); return JobResult.skip("已有其他实例处理"); } try { // 处理 startId 到 endId 之间的数据 List<Order> orders = orderDao.findByIdBetween(startId, endId); // ... 业务处理 return JobResult.success(); } finally { redisLock.unlock(lockKey); }}

这样就保证了：

• 每个分片有明确的数据范围

• 同一个分片不会被多个实例同时处理

• 即使执行器重启，分片也不会乱

特性三：智能重试

失败后不是简单重试，而是指数退避：

// 配置 retry: max: 5 backoff: EXPONENTIAL initialDelay: 1s maxDelay: 5m// 调度器publicvoidscheduleRetry(JobExecution execution){ int retryCount = execution.getRetryCount(); if (retryCount >= maxRetry) { // 超过最大重试次数，进入死信队列 deadLetterQueue.send(execution); return; } // 计算延迟时间：1s, 2s, 4s, 8s, 16s... long delay = Math.min( initialDelay * (1 << retryCount), maxDelay ); scheduler.schedule(() -> { retry(execution); }, delay, TimeUnit.SECONDS);}

特性四：调度器配置云原生化

JobFlow 自身的配置放在 Nacos Config，享受云原生配置管理的好处：

# Nacos Config: jobflow-scheduler.yaml jobflow:scheduler: thread-pool-size:20 # 调度线程池大小 timeout:300 # 默认超时时间（秒） max-retry:3 # 默认重试次数executor: connect-timeout:5000 # HTTP 连接超时 read-timeout:30000 # HTTP 读取超时 redis: lock-timeout:60 # 分片锁超时时间（秒） compensation: enabled:true interval:60000 # 补偿任务间隔（毫秒） stuck-threshold:600000 # 卡住阈值（10分钟）

好处：

1.动态调整不重启

业务高峰期，任务调度压力大

→ 在 Nacos 控制台把 thread-pool-size 从 20 改成 50

→ 配置推送，调度器立刻生效

→ 高峰过后再调回来

2.多实例共享配置

部署 3 个调度器实例

→ 改一次配置，所有实例都生效

→ 不用每个实例都去改 application.yml

3.版本管理和回滚

调整了参数，发现效果不好

→ Nacos 一键回滚到上一个版本

→ 有完整的变更记录和审计日志

注意：这里说的是调度器自身的配置。任务的定义（谁、什么时候、跑什么）仍然存在数据库中，通过 API 或 UI 管理。

特性五：精简的数据库设计

MySQL 存储的内容：

-- 任务定义表 CREATETABLE job_definition ( idBIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, job_name VARCHAR(100) UNIQUE, service_name VARCHAR(100), handlerVARCHAR(100), cron VARCHAR(100), enabled BOOLEANDEFAULTTRUE, created_at TIMESTAMP, updated_at TIMESTAMP);-- 执行记录表CREATETABLE job_execution ( idBIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, job_name VARCHAR(100) NOTNULL, trace_id VARCHAR(64) NOTNULLUNIQUE, trigger_time TIMESTAMPNOTNULL, finish_time TIMESTAMP, statusVARCHAR(20) NOTNULL, -- PENDING/RUNNING/SUCCESS/FAILED retry_count INTDEFAULT0, result_message TEXT, INDEX idx_trace (trace_id), INDEX idx_job_time (job_name, trigger_time));

注意这里只存：

• 任务定义（通过 API 或 UI 管理）

• 执行状态和元数据

• 审计日志

不存：

• 服务注册信息（在 Nacos）

• 调度器配置（在 Nacos Config）

• 详细执行日志（靠 traceId 去 ELK 查）

这样数据库职责清晰，压力小，查询快。

常见疑问解答

问题一：Nacos 挂了怎么办？

答：如果 Nacos 挂了，整个微服务体系都挂了，任务调度不是最高优先级。

不过可以做降级：

@Service publicclassExecutorDiscovery{ // 本地缓存 private LoadingCache<String, List<String>> cache = CacheBuilder.newBuilder() .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES) .build(key -> namingService.getAllInstances(key)); public List<String> getInstances(String serviceName){ try { return namingService.getAllInstances(serviceName); } catch (NacosException e) { log.warn("Nacos 不可用，使用缓存"); return cache.getIfPresent(serviceName); } }}

这样 Nacos 短暂不可用时，还能用缓存的实例列表继续调度。

问题二：数据库写失败导致状态不一致？

答：采用最终一致性模型。

// 调度时先写 PENDING jobExecutionDao.insert(new JobExecution() .setTraceId(traceId) .setStatus("PENDING") .setTriggerTime(now));// 异步调用执行器CompletableFuture.runAsync(() -> { try { JobResult result = executeJob(executor, request); // 更新为 SUCCESS 或 FAILED jobExecutionDao.updateStatus(traceId, result.getStatus()); } catch (Exception e) { jobExecutionDao.updateStatus(traceId, "FAILED"); }});// 后台补偿任务@Scheduled(fixedDelay = 60000)publicvoidfixStuckExecutions(){ // 查找 PENDING 超过 10 分钟的记录 List<JobExecution> stuck = jobExecutionDao.findStuckExecutions(); for (JobExecution exec : stuck) { // 通过 traceId 去 ELK 查日志，确认真实状态 // 或者标记为 TIMEOUT }}

即使写 DB 失败，也能通过 traceId 在日志系统里找到执行结果。

问题三：没有 UI 怎么运维？

答：初期提供 RESTful API，后期补 UI。

@RestController @RequestMapping("/api/jobs")publicclassJobController{ // 手动触发任务 @PostMapping("/{name}/trigger") public JobResult trigger(@PathVariable String name){ return jobService.triggerNow(name); } // 查询执行历史 @GetMapping("/{name}/executions") public Page<JobExecution> history( @PathVariable String name, @RequestParam int page, @RequestParam int size ){ return jobExecutionDao.findByJobName(name, PageRequest.of(page, size)); } // 根据 traceId 查询详情 @GetMapping("/executions/{traceId}") public JobExecution detail(@PathVariable String traceId){ return jobExecutionDao.findByTraceId(traceId); } // 重试失败的任务 @PostMapping("/executions/{traceId}/retry") public JobResult retry(@PathVariable String traceId){ return jobService.retry(traceId); }}

配合 Swagger UI，已经能满足基本的运维需求。等系统稳定了，再用 Vue/React 做一个管理后台。

问题四：调度器怎么保证高可用？

答：调度器无状态，可以部署多个实例，用分布式锁避免重复调度。

@Service publicclassJobScheduler{ @Scheduled(cron = "${job.cron}") publicvoidscheduledTrigger(){ List<JobConfig> jobs = getEnabledJobs(); for (JobConfig job : jobs) { // 每个任务用一把锁 String lockKey = "lock:schedule:" + job.getName(); boolean locked = redisLock.tryLock(lockKey, 10, TimeUnit.SECONDS); if (locked) { try { trigger(job); } finally { redisLock.unlock(lockKey); } } } }}

或者更优雅的方式，用一致性哈希：

// 每个调度器实例只负责部分任务 publicbooleanisMyResponsibility(String jobName){ int hash = jobName.hashCode(); List<String> schedulerInstances = getSchedulerInstances(); String responsible = consistentHash.get(schedulerInstances, hash); return responsible.equals(myInstanceId); } if (isMyResponsibility(job.getName())) { trigger(job); }

总结

JobFlow 只是一个想法，一个技术探讨。它的核心不是技术细节，而是一个设计理念：中间件即业务。

在云原生时代，调度能力不应该是一个独立部署、独立运维的"平台"，而应该是内嵌在微服务体系中的能力模块。

它不是要替代 XXL-Job，而是在深度使用 Nacos 体系的场景下，提供另一种可能的思路：

更契合 Nacos 生态

• 复用已有的服务发现，避免维护两套注册中心

• 调度器配置统一在 Nacos Config 管理，支持动态调整、多实例共享和版本回滚

• 共享基础设施：无需单独接入 Prometheus、Actuator、告警系统等，作为微服务自动享有

• 架构一致性更好，运维成本更低

更强的可观测性

• TraceId 贯穿全链路

• 日志、调度、执行一条线串起来

• 排查问题效率更高

更严格的分片约束

• 明确的数据范围分配

• 分布式锁保护

• 支持断点续传

XXL-Job 在通用性、易用性、功能完整性上有巨大优势，适合大多数场景。JobFlow 的思路更适合已经深度绑定 Nacos、对可观测性有较高要求的团队。

这个想法可能有很多问题和不足，欢迎大家提出不同的意见和看法。也许你有更好的解决方案，也许你能指出这个思路的致命缺陷，都很有价值。

技术讨论的意义，不在于一定要实现什么，而在于通过思考和碰撞，让我们对问题的理解更深入一些。

最后，再次感谢许雪里老师和 XXL-Job 社区，正是因为有了这样优秀的开源项目，我们才能站在巨人的肩膀上继续探索。

来源：juejin.cn/post/7583469866007969827