Quartz中的Job与JobDetail解析
前言
你定义了一个实现Job接口的类，这个类仅仅表明该job需要完成什么类型的任务
除此之外，Quartz还需要知道该Job实例所包含的属性；这将由JobDetail类来完成。
Job
让我们先看看Job的特征（nature）以及Job实例的生命期。不妨先回头看看第1课中的代码片段：
// define the job and tie it to our HelloJob class
JobDetail job = newJob(HelloJob.class)
.withIdentity("myJob", "group1") // name "myJob", group "group1"
.build();
// Trigger the job to run now, and then every 40 seconds
Trigger trigger = newTrigger()
.withIdentity("myTrigger", "group1")
.startNow()
.withSchedule(simpleSchedule()
.withIntervalInSeconds(40)
.repeatForever())
.build();
// Tell quartz to schedule the job using our trigger
sched.scheduleJob(job, trigger);
现在考虑这样定义的作业类“HelloJob”：
public class HelloJob implements Job {
public HelloJob() {
}
public void execute(JobExecutionContext context)
throws JobExecutionException
{
System.err.println("Hello! HelloJob is executing.");
}
}
可以看到，我们传给scheduler一个JobDetail实例，因为我们在创建JobDetail时，将要执行的job的类名传给了JobDetail，所以scheduler就知道了要执行何种类型的job；每次当scheduler执行job时，在调用其execute(…)方法之前会创建该类的一个新的实例；执行完毕，对该实例的引用就被丢弃了，实例会被垃圾回收；这种执行策略带来的一个后果是，job必须有一个无参的构造函数（当使用默认的JobFactory时）；另一个后果是，在job类中，不应该定义有状态的数据属性，因为在job的多次执行中，这些属性的值不会保留。
那么如何给job实例增加属性或配置呢？如何在job的多次执行中，跟踪job的状态呢？答案就是:JobDataMap，JobDetail对象的一部分。
JobDataMap
JobDataMap中可以包含不限量的（序列化的）数据对象，在job实例执行的时候，可以使用其中的数据；JobDataMap是Java Map接口的一个实现，额外增加了一些便于存取基本类型的数据的方法。
将job加入到scheduler之前，在构建JobDetail时，可以将数据放入JobDataMap，如下示例：
// define the job and tie it to our DumbJob class
JobDetail job = newJob(DumbJob.class)
.withIdentity("myJob", "group1") // name "myJob", group "group1"
.usingJobData("jobSays", "Hello World!")
.usingJobData("myFloatValue", 3.141f)
.build();
在job的执行过程中，可以从JobDataMap中取出数据，如下示例：
public class DumbJob implements Job {
public DumbJob() {
}
public void execute(JobExecutionContext context)
throws JobExecutionException
{
JobKey key = context.getJobDetail().getKey();
JobDataMap dataMap = context.getJobDetail().getJobDataMap();
String jobSays = dataMap.getString("jobSays");
float myFloatValue = dataMap.getFloat("myFloatValue");
System.err.println("Instance " + key + " of DumbJob says: " + jobSays + ", and val is: " + myFloatValue);
}
}
如果你在job类中，为JobDataMap中存储的数据的key增加set方法（如在上面示例中，增加setJobSays(String val)方法），那么Quartz的默认JobFactory实现在job被实例化的时候会自动调用这些set方法，这样你就不需要在execute()方法中显式地从map中取数据了。
在Job执行时，JobExecutionContext中的JobDataMap为我们提供了很多的便利。它是JobDetail中的JobDataMap和Trigger中的JobDataMap的并集，但是如果存在相同的数据，则后者会覆盖前者的值。
下面的示例，在job执行时，从JobExecutionContext中获取合并后的JobDataMap：
public class DumbJob implements Job {
public DumbJob() {
}
public void execute(JobExecutionContext context)
throws JobExecutionException
{
JobKey key = context.getJobDetail().getKey();
JobDataMap dataMap = context.getMergedJobDataMap(); // Note the difference from the previous example
String jobSays = dataMap.getString("jobSays");
float myFloatValue = dataMap.getFloat("myFloatValue");
ArrayList state = (ArrayList)dataMap.get("myStateData");
state.add(new Date());
System.err.println("Instance " + key + " of DumbJob says: " + jobSays + ", and val is: " + myFloatValue);
}
}
如果你希望使用JobFactory实现数据的自动“注入”，则示例代码为：
public class DumbJob implements Job {
String jobSays;
float myFloatValue;
ArrayList state;
public DumbJob() {
}
public void execute(JobExecutionContext context)
throws JobExecutionException
{
JobKey key = context.getJobDetail().getKey();
JobDataMap dataMap = context.getMergedJobDataMap(); // Note the difference from the previous example
state.add(new Date());
System.err.println("Instance " + key + " of DumbJob says: " + jobSays + ", and val is: " + myFloatValue);
}
public void setJobSays(String jobSays) {
this.jobSays = jobSays;
}
public void setMyFloatValue(float myFloatValue) {
myFloatValue = myFloatValue;
}
public void setState(ArrayList state) {
state = state;
}
}
Job实例
你可以只创建一个job类，然后创建多个与该job关联的JobDetail实例，每一个实例都有自己的属性集和JobDataMap，最后，将所有的实例都加到scheduler中。
比如，你创建了一个实现Job接口的类“SalesReportJob”。该job需要一个参数（通过JobdataMap传入），表示负责该销售报告的销售员的名字。因此，你可以创建该job的多个实例（JobDetail），比如“SalesReportForJoe”、“SalesReportForMike”，将“joe”和“mike”作为JobDataMap的数据传给对应的job实例。
当一个trigger被触发时，与之关联的JobDetail实例会被加载，JobDetail引用的job类通过配置在Scheduler上的JobFactory进行初始化。默认的JobFactory实现，仅仅是调用job类的newInstance()方法，然后尝试调用JobDataMap中的key的setter方法。你也可以创建自己的JobFactory实现，比如让你的IOC或DI容器可以创建/初始化job实例。
在Quartz的描述语言中，我们将保存后的JobDetail称为“job定义”或者“JobDetail实例”,将一个正在执行的job称为“job实例”或者“job定义的实例”。当我们使用“job”时，一般指代的是job定义，或者JobDetail；当我们提到实现Job接口的类时，通常使用“job类”。
Job状态与并发
关于job的状态数据（即JobDataMap）和并发性，还有一些地方需要注意。在job类上可以加入一些注解，这些注解会影响job的状态和并发性。
@DisallowConcurrentExecution：将该注解加到job类上，告诉Quartz不要并发地执行同一个job定义（这里指特定的job类）的多个实例。请注意这里的用词。拿前一小节的例子来说，如果“SalesReportJob”类上有该注解，则同一时刻仅允许执行一个“SalesReportForJoe”实例，但可以并发地执行“SalesReportForMike”类的一个实例。所以该限制是针对JobDetail的，而不是job类的。但是我们认为（在设计Quartz的时候）应该将该注解放在job类上，因为job类的改变经常会导致其行为发生变化。
@PersistJobDataAfterExecution：将该注解加在job类上，告诉Quartz在成功执行了job类的execute方法后（没有发生任何异常），更新JobDetail中JobDataMap的数据，使得该job（即JobDetail）在下一次执行的时候，JobDataMap中是更新后的数据，而不是更新前的旧数据。和 @DisallowConcurrentExecution注解一样，尽管注解是加在job类上的，但其限制作用是针对job实例的，而不是job类的。由job类来承载注解，是因为job类的内容经常会影响其行为状态（比如，job类的execute方法需要显式地“理解”其”状态“）。
如果你使用了@PersistJobDataAfterExecution注解，我们强烈建议你同时使用@DisallowConcurrentExecution注解，因为当同一个job（JobDetail）的两个实例被并发执行时，由于竞争，JobDataMap中存储的数据很可能是不确定的。
到此这篇关于Quartz中的Job与JobDetail解析的文章就介绍到这了,更多相关Job与JobDetail解析内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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