xxl-job 数据库表详解

--------------------------------------------------------------------------

XXL-JOB 的数据库表设计围绕分布式任务调度的核心功能展开，主要包括任务配置、执行器管理、日志记录、状态监控等模块。以下是核心表的详细解析（基于 2.4.0+ 版本）：

一、核心配置表

1. `xxl_job_group` - 执行器分组表

作用：管理任务执行器（Executor）的分组信息，支持按业务维度隔离任务。

关键字段：

字段名	类型	说明
`id`	`int(11)`	主键 ID
`app_name`	`varchar(64)`	执行器的应用名称（用于自动注册时的分组标识）
`title`	`varchar(64)`	执行器的显示名称（控制台展示）
`address_type`	`int(4)`	执行器地址类型： `0` - 自动注册（执行器主动上报地址） `1` - 手动录入地址列表
`address_list`	`varchar(512)`	执行器地址列表（手动录入时使用，格式：`IP1:PORT,IP2:PORT`）

关联关系：xxl_job_info 通过 job_group 字段关联执行器分组。

2. `xxl_job_info` - 任务信息表

作用：存储所有任务的元数据配置，包括调度策略、执行逻辑、报警规则等。

关键字段：

字段名	类型	说明
`id`	`int(11)`	任务 ID
`job_group`	`int(11)`	执行器分组 ID（关联 `xxl_job_group`）
`schedule_type`	`varchar(50)`	调度类型： `CRON` - Cron 表达式 `FIX_RATE` - 固定频率（毫秒） `FIX_DELAY` - 固定延迟（毫秒）
`schedule_conf`	`varchar(128)`	调度配置：对 `CRON` 是 Cron 表达式，对 `FIX_RATE` 是间隔时间
`executor_route_strategy`	`varchar(50)`	执行器路由策略： `FIRST` - 第一个存活实例 `ROUND` - 轮询 `RANDOM` - 随机
`executor_handler`	`varchar(255)`	执行器任务处理器名称（对应 `@XxlJob` 注解的 value）
`glue_type`	`varchar(50)`	任务类型： `BEAN` - Java 方法 `GLUE_GROOVY` - Groovy 脚本
`trigger_status`	`tinyint(4)`	任务状态： `0` - 停止 `1` - 运行
`trigger_last_time`	`bigint(13)`	上次触发时间（时间戳，毫秒）
`trigger_next_time`	`bigint(13)`	下次触发时间（时间戳，毫秒）

示例 SQL：

sql
 
 

CREATE TABLE `xxl_job_info` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `job_group` int(11) NOT NULL,
  `schedule_type` varchar(50) NOT NULL DEFAULT 'CRON',
  `schedule_conf` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `executor_route_strategy` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `executor_handler` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `glue_type` varchar(50) NOT NULL,
  `trigger_status` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

 

二、任务执行与日志表

3. `xxl_job_log` - 任务日志表

作用：记录任务执行的详细日志，包括触发结果、执行耗时、异常信息等。

关键字段：

字段名	类型	说明
`id`	`bigint(20)`	日志 ID
`job_id`	`int(11)`	关联的任务 ID（对应 `xxl_job_info.id`）
`trigger_time`	`datetime`	任务触发时间
`trigger_code`	`int(11)`	触发状态码： `200` - 成功 `500` - 失败
`handle_time`	`datetime`	任务开始执行时间
`handle_code`	`int(11)`	执行状态码： `200` - 成功 `500` - 失败 `0` - 执行中
`alarm_status`	`tinyint(4)`	告警状态： `0` - 未告警 `1` - 无需告警 `2` - 告警成功 `3` - 告警失败

关联关系：通过 job_id 关联 xxl_job_info，通过 executor_address 关联执行器实例。

4. `xxl_job_log_report` - 日志报表表

作用：按天统计任务执行情况，用于控制台报表展示。
关键字段：

字段名类型说明

id int(11) 报表 ID

trigger_day datetime 统计日期（精确到天）

suc_count int(11) 当天成功任务数

fail_count int(11) 当天失败任务数
数据更新：调度中心每分钟自动统计前一天的日志数据。

字段名	类型	说明
`id`	`int(11)`	报表 ID
`trigger_day`	`datetime`	统计日期（精确到天）
`suc_count`	`int(11)`	当天成功任务数
`fail_count`	`int(11)`	当天失败任务数

三、动态注册与锁表

5. `xxl_job_registry` - 执行器注册表

作用：存储执行器和调度中心的动态注册信息，实现执行器地址的自动发现。

关键字段：

字段名	类型	说明
`registry_group`	`varchar(50)`	注册类型： `EXECUTOR` - 执行器 `ADMIN` - 调度中心
`registry_key`	`varchar(255)`	注册键（对 `EXECUTOR` 是 `app_name`，对 `ADMIN` 是调度中心地址）
`registry_value`	`varchar(255)`	注册值（执行器的地址或调度中心的地址）

机制：
- 执行器启动后向调度中心注册地址，调度中心每 30 秒清理超时 90 秒未心跳的执行器。
- 调度中心根据 registry_value 动态维护可用执行器列表。

6. `xxl_job_lock` - 任务锁表

作用：通过数据库行锁实现分布式任务调度的并发控制。
关键字段：

字段名类型说明

lock_name varchar(50) 锁名称：

schedule_lock - 全局调度锁

state_access - 任务状态锁
示例：
- 调度中心触发任务时，通过 state_access 锁确保同一任务不会被多个线程重复触发。
- 执行器回调更新任务状态时，需获取 state_access 锁保证原子性。

字段名	类型	说明
`lock_name`	`varchar(50)`	锁名称： `schedule_lock` - 全局调度锁 `state_access` - 任务状态锁

四、系统与扩展表

7. `xxl_job_user` - 用户表

作用：存储平台用户信息，支持权限管理。

关键字段：

字段名	类型	说明
`username`	`varchar(50)`	用户名（唯一）
`password`	`varchar(50)`	密码（MD5 加密）
`role`	`tinyint(4)`	角色： `0` - 普通用户 `1` - 管理员
`permission`	`varchar(255)`	权限（执行器 ID 列表，逗号分隔）

8. `xxl_job_logglue` - GLUE 日志表

作用：存储 GLUE 脚本的历史版本，支持版本回溯。
关键字段：

字段名类型说明

job_id int(11) 关联的任务 ID

glue_source mediumtext GLUE 脚本内容

glue_updatetime datetime 脚本更新时间

字段名	类型	说明
`job_id`	`int(11)`	关联的任务 ID
`glue_source`	`mediumtext`	GLUE 脚本内容
`glue_updatetime`	`datetime`	脚本更新时间

五、表间关系与核心流程

任务注册：
- 用户在控制台创建任务，数据写入 xxl_job_info，关联 xxl_job_group 中的执行器分组。
- 执行器启动后向 xxl_job_registry 表注册地址，调度中心自动发现可用执行器。
任务触发：
- 调度中心扫描 xxl_job_info 中 trigger_next_time <= 当前时间 的任务。
- 获取 xxl_job_lock 锁后，更新任务状态并记录日志到 xxl_job_log。
任务执行：
- 调度中心通过 xxl_job_registry 获取执行器地址，调用执行器接口。
- 执行器执行任务后，回调调度中心更新 xxl_job_log 中的 handle_code 和 handle_msg。
日志与监控：
- xxl_job_log 记录每次执行的详细信息，xxl_job_log_report 按天统计执行结果。
- 控制台通过查询这些表展示任务状态、执行趋势等信息。

六、注意事项

版本差异：
- 2.3.0 及之前版本包含 xxl_job_qrtz_xxx 表（基于 Quartz 调度），2.4.0+ 版本已将其功能整合到 xxl_job_info 表。
性能优化：
- xxl_job_log 表数据量可能快速增长，建议定期清理历史日志（通过配置 xxl.job.logretentiondays 自动清理）。
分布式锁机制：
- xxl_job_lock 表依赖数据库行锁，在高并发场景下可能成为性能瓶颈，需根据实际情况评估是否替换为 Redis 等分布式锁。

通过以上表结构，可深入理解 XXL-JOB 的任务调度、执行、监控等核心功能，为系统运维和二次开发提供数据层面的支持。

--------------------------------------------------------------------------

XXL-JOB 各版本在功能、架构和稳定性上持续迭代，以下是核心版本的关键区别：

一、2.3.0 版本（2022 年）

核心改进：

调度过期策略

新增「忽略」或「立即补偿触发一次」策略，解决调度中心因延迟导致的任务漏触发问题。
触发方式扩展

除 Cron 外，新增「固定间隔触发」和实验性「固定延时触发」，支持更灵活的任务调度场景。
任务辅助工具

引入 XxlJobHelper，统一提供任务参数获取、日志输出、分片参数解析等能力，简化开发流程。
执行器注册优化

注册逻辑改为异步方式，提升高并发场景下的注册性能；新增 accessToken 校验，增强安全性。
Cron 编辑器增强

支持实时预览最近运行时间，修复小概率字段重置问题，提升配置体验。
数据库适配

优化 Oracle 数据库兼容性，调整 SQL 语法和分页查询逻辑。

二、2.4.0 版本（2023 年）

架构与功能重大升级：

移除 Quartz 依赖

彻底废弃 Quartz 调度引擎，自研轻量级调度模块，大幅简化数据库表结构（移除 xxl_job_qrtz_xxx 表），提升调度性能和稳定性。
任务分片与广播

支持分布式任务分片（Sharding），可将大数据量任务拆分为多个子任务并行执行；新增「广播任务」模式，所有执行器同时执行同一任务。
GLUE 脚本增强

支持 Java、Shell、Python、PHP、NodeJS 等多语言脚本，任务逻辑可直接在控制台编辑并动态生效，无需重启应用。
执行器注册机制

执行器通过 HTTP 接口自动注册到调度中心，支持动态扩缩容和故障转移，替代传统数据库表注册方式。
权限控制优化

新增用户角色管理（管理员、普通用户），支持按执行器分组配置权限，实现精细化操作控制。
高可用与安全

调度中心集群部署支持自动选举主节点；修复 SSRF、XSS 等安全漏洞，但早期版本（如 2.4.0）仍存在权限绕过风险，需及时升级至 2.4.1+。

三、2.5.0 版本（2025 年）

性能与稳定性优化：

线程池与队列优化

调整快慢线程池拒绝策略，避免任务积压导致的结果丢失；优化队列长度，提升突发流量处理能力。
日志表索引优化

对 xxl_job_log 表添加复合索引，显著提升大日志量场景下的查询和清理速度。
执行器注册重构

降低多调度中心地址时的并发注册冲突，新增唯一索引防止冗余数据。
依赖升级

更新 Netty、Slf4j 等基础组件至最新稳定版本，提升框架兼容性和安全性。
长期维护支持

作为 JDK 8 最后一个大版本，提供长期漏洞修复和性能优化。

四、各版本核心功能对比表

功能特性	2.3.0 及以下	2.4.0+	2.5.0+
调度引擎	Quartz	自研	自研
任务分片与广播	❌	✅	✅
GLUE 多语言支持	有限（Java）	✅	✅
执行器自动注册	数据库表	HTTP	HTTP
权限控制	基础	角色管理	角色管理
日志表索引优化	❌	❌	✅
高可用机制	数据库锁	集群选举	集群选举
安全漏洞修复	部分	持续	持续

五、升级建议

2.3.x → 2.4.x
- 需手动迁移数据库表结构（移除 Quartz 相关表，新增 xxl_job_log 分片字段）。
- 执行器配置需调整注册方式（HTTP 接口替代数据库表）。
- 建议直接升级至 2.4.1+ 以规避 SSRF 等安全风险。
2.4.x → 2.5.x
- 数据模型和通讯协议兼容，可无缝升级。
- 建议同步优化 xxl_job_log 表索引以提升性能。
长期维护选择
- 优先使用 2.5.x 版本，享受 JDK 8 长期支持和最新安全修复。
- 计划迁移至 JDK 11+ 的用户可关注 3.0+ 版本（规划中）。

通过以上版本对比，可根据业务需求和技术栈选择最适合的版本，重点关注架构升级、功能扩展和安全性修复。

--------------------------------------------------------------------------

xxl-job 下载地址

一、如何将 XXL-JOB 从 Quartz 切换到自研调度引擎

XXL-JOB 在 2.4.0 版本及以上彻底移除了 Quartz 依赖，改用自研调度引擎。因此，“从 Quartz 切换到自研引擎” 本质上是将 XXL-JOB 升级到 2.4.0 及以上版本。以下是详细步骤：

1. 确认当前版本

若当前版本为 2.3.x 及以下：依赖 Quartz 调度引擎，需升级到 2.4.0 + 版本以切换到自研引擎。
若已为 2.4.0+：默认使用自研引擎，无需额外操作。

2. 升级前准备

备份数据：备份现有 XXL-JOB 数据库（尤其是xxl_job_info、xxl_job_log等核心表），避免升级过程中数据丢失。
查看官方升级文档：参考对应版本的 Release Notes（如2.4.0 Release），确认兼容性注意事项。

3. 数据库表结构迁移（核心步骤）

2.4.0 + 版本移除了 Quartz 相关表（如xxl_job_qrtz_trigger、xxl_job_qrtz_cron_triggers等），并调整了部分核心表结构。需执行官方提供的升级脚本：

脚本位置：从 XXL-JOB 源码的doc/db目录中获取对应版本的升级脚本（如xxl_job_upgrade.sql），或直接参考官方文档中的 SQL 语句。
核心变更：
- 删除所有xxl_job_qrtz_*前缀的 Quartz 表；
- 对xxl_job_info表新增字段（如executor_block_strategy用于任务阻塞策略）；
- 调整xxl_job_log表索引，优化查询性能。

4. 调度中心升级

替换源码 / 依赖：
- 若使用源码部署：下载 2.4.0 + 版本源码，替换原调度中心（xxl-job-admin）代码，重新编译打包。
- 若使用 Maven 依赖：在pom.xml中升级xxl-job-core版本（如2.4.0）：
  xml
  <dependency> <groupId>com.xuxueli</groupId> <artifactId>xxl-job-core</artifactId> <version>2.4.0</version>  </dependency>
调整配置文件：
- 2.4.0 + 版本移除了 Quartz 相关配置（如quartz前缀的配置），无需保留；
- 确保数据库连接配置正确（指向升级后的数据库）。

5. 执行器升级

依赖升级：同调度中心，将执行器项目的xxl-job-core依赖升级到 2.4.0 + 版本。

适配注册机制：

2.4.0 + 版本执行器注册方式从 “数据库表注册” 改为 “HTTP 主动注册”，需调整执行器配置：

properties
 
# 执行器配置（application.properties）
xxl.job.admin.addresses=http://127.0.0.1:8080/xxl-job-admin  # 调度中心地址（必填）
xxl.job.executor.appname=your-executor-appname  # 执行器应用名（需与调度中心配置一致）
xxl.job.executor.port=9999  # 执行器端口（可选，默认自动分配）

代码兼容性：
- 2.4.0 + 版本的@XxlJob注解用法不变，无需修改任务代码；
- 若使用了 Quartz 相关 API（如XxlJobQuartz），需移除并替换为自研引擎的 API（参考官方示例）。

6. 验证升级结果

启动调度中心和执行器，确认无报错；
在调度中心控制台查看任务列表，确认历史任务配置已迁移；
手动触发一个任务，检查xxl_job_log表是否正常记录日志，验证调度引擎工作正常。

二、XXL-JOB 下载地址

XXL-JOB 的官方下载渠道为 GitHub，支持源码下载和 RELEASE 包下载：

官方仓库：https://github.com/xuxueli/xxl-job
RELEASE 包下载：进入 GitHub Releases 页面，选择对应版本（2.4.0 + 版本为自研引擎）：https://github.com/xuxueli/xxl-job/releases
- 推荐下载 xxl-job-admin-${version}.jar（调度中心可直接运行的 JAR 包）；
- 源码包（Source code）包含完整项目代码和数据库脚本。

注意事项

升级后首次启动调度中心时，会自动初始化自研引擎的元数据，无需额外操作；
若升级后任务调度异常，优先检查数据库表结构是否正确迁移（尤其是索引和新增字段）；
生产环境建议先在测试环境验证升级，确认兼容性后再迁移至生产。

--------------------------------------------------------------------------

xxl-job GLUE 多语言支持执行需要登录么

在 XXL-JOB 中，GLUE 多语言任务的执行过程不需要用户手动登录，但任务的创建、编辑等控制台操作需要登录，且执行过程依赖系统内部的权限校验机制。具体说明如下：

1. GLUE 任务的执行流程

GLUE 任务（无论是 Java、Shell、Python 等语言）的执行是调度中心与执行器之间的自动化交互，流程如下：

调度中心根据任务配置（如 Cron 表达式）定时触发任务；
调度中心通过 HTTP 协议向执行器发送执行指令（携带任务参数、GLUE 脚本内容等）；
执行器接收指令后，在本地解析并执行 GLUE 脚本，执行结果回调给调度中心。

整个过程是系统组件间的自动通信，不依赖用户是否登录控制台，只要任务状态为 “运行中”（trigger_status=1），就会按调度规则自动执行。

2. 与登录相关的权限控制

虽然执行过程无需登录，但以下操作需要用户登录控制台并拥有对应权限：

创建 / 编辑 GLUE 任务：需登录调度中心控制台，且用户需拥有该执行器分组的操作权限（通过 xxl_job_user 表的 permission 字段控制）。
手动触发 GLUE 任务：在控制台手动点击 “执行一次” 时，需登录且有操作权限。

3. 系统间的安全校验（非用户登录）

GLUE 任务执行过程中，调度中心与执行器之间的通信会进行系统级别的安全校验，而非用户登录校验：

accessToken 校验：若配置了 xxl.job.accessToken（调度中心和执行器需一致），执行器会验证请求中的 Token，防止非法请求。
执行器地址合法性：调度中心仅向已注册的执行器（xxl_job_registry 表中有效地址）发送指令，确保执行目标可信。

总结

执行阶段：GLUE 多语言任务的自动调度执行无需用户登录，由系统按规则自动触发。
管理阶段：创建、编辑、手动触发 GLUE 任务需登录控制台，并依赖用户权限控制。

核心区别：用户登录是针对控制台操作的身份验证，而任务执行是系统组件间的自动化交互，依赖配置的安全机制（如 accessToken）而非用户登录状态。

xxl-job 如何关闭 GLUE 多语言支持

XXL-JOB 的 GLUE 多语言支持（如 Shell、Python、PHP 等）本身没有直接的 “关闭开关”，但可以通过代码层面的二次开发限制仅允许特定类型的 GLUE 任务（如仅保留 Java 方法或 Groovy 脚本），从而间接禁用多语言支持。以下是具体实现方式：

核心思路

GLUE 任务的类型由 xxl_job_info 表的 glue_type 字段控制（如 GLUE_SHELL、GLUE_PYTHON 等）。限制多语言支持的本质是：

禁止在控制台创建非目标类型的 GLUE 任务；
拦截调度中心对非目标类型任务的触发请求；
执行器拒绝执行非目标类型的 GLUE 任务。

具体实现步骤

步骤 1：限制控制台可选择的 GLUE 类型（前端修改）

调度中心的前端页面（xxl-job-admin 的前端代码，通常是 Vue 组件）在创建 / 编辑任务时，会展示 GLUE 类型的下拉框。需修改该组件，仅保留允许的类型（如 BEAN、GLUE_JAVA）。

文件位置（参考 2.4.0+ 版本）：

xxl-job-admin/src/main/resources/static/xxl-job-admin-ui/src/views/job/job-form.vue（或类似任务配置页面）。

修改内容：

找到 GLUE 类型选择器的选项列表，删除 GLUE_SHELL、GLUE_PYTHON、GLUE_PHP、GLUE_NODEJS 等多语言类型，仅保留需要的类型。例如：

javascript
 
运行
 
 
 
 

// 原选项（多语言支持）
const glueTypeOptions = [
  { label: 'BEAN', value: 'BEAN' },
  { label: 'GLUE_JAVA', value: 'GLUE_JAVA' },
  { label: 'GLUE_SHELL', value: 'GLUE_SHELL' },
  { label: 'GLUE_PYTHON', value: 'GLUE_PYTHON' },
  // ... 其他类型
];

// 修改后（仅保留 BEAN 和 GLUE_JAVA）
const glueTypeOptions = [
  { label: 'BEAN', value: 'BEAN' },
  { label: 'GLUE_JAVA', value: 'GLUE_JAVA' }
];

 

步骤 2：后端拦截非允许的 GLUE 类型（调度中心修改）

即使前端限制了选择，仍可能通过 API 或数据库直接修改 glue_type 字段创建多语言任务。需在调度中心后端添加校验逻辑，拦截非法类型。

拦截点 1：任务创建 / 更新接口找到任务新增 / 编辑的接口（如 JobInfoController 的 add 或 update 方法），添加 glue_type 校验：

java
 
运行
 
// 允许的 GLUE 类型列表
private static final List<String> ALLOWED_GLUE_TYPES = Arrays.asList("BEAN", "GLUE_JAVA");

@PostMapping("/add")
public ReturnT<String> add(JobInfo jobInfo) {
    // 校验 GLUE 类型
    if (!ALLOWED_GLUE_TYPES.contains(jobInfo.getGlueType())) {
        return new ReturnT<>(ReturnT.FAIL_CODE, "不支持的 GLUE 类型：" + jobInfo.getGlueType());
    }
    // 原有逻辑...
}

拦截点 2：任务触发前校验在调度中心触发任务前（如 JobTriggerPoolHelper 的触发逻辑），检查任务的 glue_type，若为非法类型则拒绝触发：

java
 
运行
 
 
 
 

public void trigger(int jobId) {
    JobInfo jobInfo = jobInfoMapper.loadById(jobId);
    if (jobInfo == null) {
        return;
    }
    // 校验 GLUE 类型
    if (!ALLOWED_GLUE_TYPES.contains(jobInfo.getGlueType())) {
        logger.warn("任务 {} 触发失败：不支持的 GLUE 类型 {}", jobId, jobInfo.getGlueType());
        return;
    }
    // 原有触发逻辑...
}

 

步骤 3：执行器拒绝非允许的 GLUE 任务（执行器修改）

执行器接收调度中心的任务指令后，会解析并执行 GLUE 脚本。需在执行器中添加校验，拒绝非允许类型的任务。

修改执行器核心逻辑（参考 GlueJobHandler 或 JobExecutor）：

在执行器处理任务前，检查 glueType，若为非法类型则返回失败：

java
 
运行
 
public ReturnT<String> execute(TriggerParam triggerParam) throws Exception {
    String glueType = triggerParam.getGlueType();
    // 允许的 GLUE 类型列表（需与调度中心一致）
    List<String> allowedGlueTypes = Arrays.asList("BEAN", "GLUE_JAVA");
    if (!allowedGlueTypes.contains(glueType)) {
        return new ReturnT<>(ReturnT.FAIL_CODE, "执行器不支持的 GLUE 类型：" + glueType);
    }
    // 原有执行逻辑...
}

步骤 4：清理历史非法 GLUE 任务（可选）

若数据库中已存在多语言 GLUE 任务（如 glue_type 为 GLUE_SHELL），需手动清理或更新为允许的类型，避免残留任务导致异常：

sql
 
-- 查看所有非法 GLUE 任务
SELECT id, job_group, glue_type FROM xxl_job_info 
WHERE glue_type NOT IN ('BEAN', 'GLUE_JAVA');

-- 批量更新为 BEAN 类型（或根据实际需求删除）
UPDATE xxl_job_info 
SET glue_type = 'BEAN', glue_source = '' 
WHERE glue_type NOT IN ('BEAN', 'GLUE_JAVA');

注意事项

兼容性：上述修改属于二次开发，升级 XXL-JOB 版本时需重新适配（需对比新版本代码差异，合并修改）。
安全性：限制 GLUE 多语言支持可减少脚本注入风险（如 Shell 脚本的安全隐患），适合对安全性要求较高的场景。
最小化原则：若仅需禁用部分类型（如保留 Groovy 但禁用 Shell），只需在上述步骤中调整 ALLOWED_GLUE_TYPES 列表即可。

通过以上步骤，可实现对 GLUE 多语言支持的 “关闭”（实际是限制为特定类型），确保系统仅处理允许的 GLUE 任务类型。

xxl-job 如何关闭 GLUE

在 XXL-JOB 中，GLUE（动态脚本任务）包括 GLUE_JAVA、GLUE_SHELL、GLUE_PYTHON 等类型，与 BEAN 类型（执行器中预定义的 Java 方法）相对。若需完全关闭 GLUE 功能（即只允许 BEAN 类型任务），需从前端限制、后端校验、执行器拦截三个层面阻断 GLUE 任务的创建和执行，具体步骤如下：

核心目标

仅允许 glue_type = 'BEAN' 的任务（即通过执行器中 @XxlJob 注解定义的 Java 方法任务），禁止所有 GLUE 类型任务（包括 GLUE_JAVA、GLUE_SHELL 等）的创建、触发和执行。

具体实现步骤

步骤 1：前端限制（禁止选择 GLUE 类型）

修改调度中心控制台的任务创建 / 编辑页面，移除所有 GLUE 类型选项，仅保留 BEAN 类型。

文件位置（以 2.4.0+ 版本为例）：调度中心前端代码通常位于 xxl-job-admin/src/main/resources/static/xxl-job-admin-ui/src/views/job/job-form.vue（任务配置表单组件）。

修改内容：找到 GLUE 类型选择器的选项列表，仅保留 BEAN 类型，删除所有 GLUE 相关选项。例如：

javascript
 
运行
 
 
 
 

// 原 GLUE 类型选项（包含 GLUE 和 BEAN）
const glueTypeOptions = [
  { label: 'BEAN', value: 'BEAN' },
  { label: 'GLUE_JAVA', value: 'GLUE_JAVA' },
  { label: 'GLUE_SHELL', value: 'GLUE_SHELL' },
  { label: 'GLUE_PYTHON', value: 'GLUE_PYTHON' },
  // ... 其他 GLUE 类型
];

// 修改后（仅保留 BEAN）
const glueTypeOptions = [
  { label: 'BEAN', value: 'BEAN' }
];

 

同时，隐藏 GLUE 脚本编辑区域（如 glueSource 文本框），因为 BEAN 类型任务无需脚本内容。

步骤 2：后端校验（拦截 GLUE 任务的创建和触发）

即使前端限制了选择，仍可能通过 API 或直接修改数据库创建 GLUE 任务。需在调度中心后端添加校验，强制 glue_type 必须为 BEAN。

拦截点 1：任务创建 / 更新接口在 JobInfoController 的 add（新增）和 update（更新）方法中，添加 glue_type 校验：

java
 
运行
 
 
 
 

@PostMapping("/add")
public ReturnT<String> add(JobInfo jobInfo) {
    // 强制校验：仅允许 BEAN 类型
    if (!"BEAN".equals(jobInfo.getGlueType())) {
        return new ReturnT<>(ReturnT.FAIL_CODE, "禁止创建非 BEAN 类型任务（已关闭 GLUE 功能）");
    }
    // 原有业务逻辑（如参数校验、保存到数据库）
    return jobInfoService.add(jobInfo);
}

@PostMapping("/update")
public ReturnT<String> update(JobInfo jobInfo) {
    // 同样校验更新操作
    if (!"BEAN".equals(jobInfo.getGlueType())) {
        return new ReturnT<>(ReturnT.FAIL_CODE, "禁止更新为非 BEAN 类型任务（已关闭 GLUE 功能）");
    }
    return jobInfoService.update(jobInfo);
}

 

拦截点 2：任务触发前校验在调度中心触发任务的核心逻辑中（如 JobTriggerPoolHelper 或 JobScheduleHelper），检查任务类型，若为 GLUE 类型则拒绝触发：

java
 
运行
 
 
 
 

public void trigger(int jobId) {
    JobInfo jobInfo = jobInfoMapper.loadById(jobId);
    if (jobInfo == null) {
        return;
    }
    // 触发前校验：仅允许 BEAN 类型任务
    if (!"BEAN".equals(jobInfo.getGlueType())) {
        logger.warn("任务 {} 触发失败：非 BEAN 类型任务（已关闭 GLUE 功能）", jobId);
        return;
    }
    // 原有触发逻辑（如发送执行指令到执行器）
}

 

步骤 3：执行器拦截（拒绝执行 GLUE 任务）

执行器接收调度中心的任务指令后，需额外校验任务类型，若为 GLUE 类型则直接返回失败，避免执行风险。

修改执行器核心处理逻辑（如 JobExecutor 或 GlueJobHandler）：

在执行器处理任务前，检查 glueType，若不是 BEAN 则拒绝执行：

java
 
运行
 
public ReturnT<String> execute(TriggerParam triggerParam) throws Exception {
    String glueType = triggerParam.getGlueType();
    // 执行器仅允许 BEAN 类型任务
    if (!"BEAN".equals(glueType)) {
        return new ReturnT<>(ReturnT.FAIL_CODE, "执行器已关闭 GLUE 功能，仅支持 BEAN 类型任务");
    }
    // 原有执行逻辑（如调用 @XxlJob 注解的方法）
    return super.execute(triggerParam);
}

步骤 4：清理历史 GLUE 任务（可选但推荐）

若数据库中已存在 GLUE 类型任务（glue_type != 'BEAN'），需手动清理或更新为 BEAN 类型，避免残留任务导致异常：

sql
 
-- 1. 查看所有非 BEAN 类型任务
SELECT id, job_group, job_desc, glue_type FROM xxl_job_info WHERE glue_type != 'BEAN';

-- 2. 批量更新为 BEAN 类型（需确保这些任务实际对应执行器中的 @XxlJob 方法，否则会执行失败）
UPDATE xxl_job_info SET glue_type = 'BEAN', glue_source = '' WHERE glue_type != 'BEAN';

-- 或直接删除（若无需保留）
DELETE FROM xxl_job_info WHERE glue_type != 'BEAN';

注意事项

二次开发兼容性：上述修改属于定制化开发，升级 XXL-JOB 版本时需重新适配（需对比新版本代码，合并修改逻辑）。
安全性：关闭 GLUE 功能可避免动态脚本注入风险（如 Shell 脚本执行系统命令的安全隐患），适合对安全性要求极高的场景。
功能影响：关闭后，所有依赖 GLUE 脚本的任务将无法使用，需确保业务中仅使用 BEAN 类型任务（执行器中预定义的 Java 方法）。

通过以上步骤，可彻底关闭 XXL-JOB 的 GLUE 功能，仅保留 BEAN 类型任务的支持，从控制台到执行器全方位限制非必要的动态脚本任务。

--------------------------------------------------------------------------

posted @ 2025-10-24 10:34 hanease 阅读(11) 评论(0) 收藏举报

刷新页面返回顶部

hanease

xxl-job 数据库表详解

一、核心配置表

1. xxl_job_group - 执行器分组表

2. xxl_job_info - 任务信息表

二、任务执行与日志表

3. xxl_job_log - 任务日志表

4. xxl_job_log_report - 日志报表表

三、动态注册与锁表

5. xxl_job_registry - 执行器注册表

6. xxl_job_lock - 任务锁表

四、系统与扩展表

7. xxl_job_user - 用户表

8. xxl_job_logglue - GLUE 日志表

五、表间关系与核心流程

六、注意事项

一、2.3.0 版本（2022 年）

二、2.4.0 版本（2023 年）

三、2.5.0 版本（2025 年）

四、各版本核心功能对比表

五、升级建议

一、如何将 XXL-JOB 从 Quartz 切换到自研调度引擎

1. 确认当前版本

2. 升级前准备

3. 数据库表结构迁移（核心步骤）

4. 调度中心升级

5. 执行器升级

6. 验证升级结果

二、XXL-JOB 下载地址

注意事项

1. GLUE 任务的执行流程

2. 与登录相关的权限控制

3. 系统间的安全校验（非用户登录）

总结

核心思路

具体实现步骤

步骤 1：限制控制台可选择的 GLUE 类型（前端修改）

步骤 2：后端拦截非允许的 GLUE 类型（调度中心修改）

步骤 3：执行器拒绝非允许的 GLUE 任务（执行器修改）

步骤 4：清理历史非法 GLUE 任务（可选）

注意事项

核心目标

具体实现步骤

步骤 1：前端限制（禁止选择 GLUE 类型）

步骤 2：后端校验（拦截 GLUE 任务的创建和触发）

步骤 3：执行器拦截（拒绝执行 GLUE 任务）

步骤 4：清理历史 GLUE 任务（可选但推荐）

注意事项

公告

1. `xxl_job_group` - 执行器分组表

2. `xxl_job_info` - 任务信息表

3. `xxl_job_log` - 任务日志表

4. `xxl_job_log_report` - 日志报表表

5. `xxl_job_registry` - 执行器注册表

6. `xxl_job_lock` - 任务锁表

7. `xxl_job_user` - 用户表

8. `xxl_job_logglue` - GLUE 日志表