1.Spark-Submit 源码剖析
2.xxjob有哪几种开发模式？
3.xxjob使用
4.JobIntentService源码解析
5.工作笔记（五十六）— xxl-job
6.JobScheduler的使用和原理

Spark-Submit 源码剖析

       直奔主题吧：

       常规Spark提交任务脚本如下：

       其中几个关键的源务源参数：

       再看下cluster.conf配置参数，如下：

       spark-submit提交一个job到spark集群中，码任码大致的源务源经历三个过程：

       代码总Main入口如下：

       Main支持两种模式CLI：SparkSubmit；SparkClass

       首先是checkArgument做参数校验

       而sparksubmit则是通过buildCommand来创建

       buildCommand核心是AbstractCommandBuilder类

       继续往下剥洋葱AbstractCommandBuilder如下：

       定义Spark命令创建的方法一个抽象类,SparkSubmitCommandBuilder刚好是实现类如下

       SparkSubmit种类可以分为以上6种。SparkSubmitCommandBuilder有两个构造方法有参数和无参数：

       有参数中根据参数传入拆分三种方式，码任码然后通过OptionParser解析Args，源务源构造参数创建对象后核心方法是码任码kdj图指标源码通过buildCommand，而buildCommand又是源务源通过buildSparkSubmitCommand来生成具体提交。

       buildSparkSubmitCommand会返回List的码任码命令集合，分为两个部分去创建此List,源务源

       第一个如下加入Driver_memory参数

       第二个是通过buildSparkSubmitArgs方法构建的具体参数是MASTER，DEPLOY_MODE，码任码FILES，源务源CLASS等等，码任码这些就和我们上面截图中是源务源私属燕溯源码燕窝怎么买对应上的。是码任码通过OptionParser方式获取到。

       那么到这里的源务源话buildCommand就生成了一个完成sparksubmit参数的命令List

       而生成命令之后执行的任务开启点在org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.scala

       继续往下剥洋葱SparkSubmit.scala代码入口如下：

       SparkSubmit，kill，request都支持，后两个方法知识支持standalone和Mesos集群方式下。dosubmit作为函数入口，其中第一步是初始化LOG，然后初始化解析参数涉及到类

       SparkSubmitArguments作为参数初始化类，继承SparkSubmitArgumentsParser类

       其中env是测试用的,参数解析如下，parse方法继承了SparkSubmitArgumentsParser解析函数查找 args 中设置的--选项和值并解析为 name 和 value ，如 --master yarn-client 会被解析为值为 --master 的 name 和值为 yarn-client 的 value 。

       这之后调用SparkSubmitArguments#handle(MASTER,成交量买单卖单指标源码 "yarn-client")进行处理。

       这个函数也很简单，根据参数 opt 及 value，设置各个成员的值。接上例，parse 中调用 handle("--master", "yarn-client")后，在 handle 函数中，master 成员将被赋值为 yarn-client。

       回到SparkSubmit.scala通过SparkSubmitArguments生成了args，然后调用action来匹配动作是submit,kill,request_status,print_version。

       直接看submit的action，doRunMain执行入口

       其中prepareSubmitEnvironment初始化环境变量该方法返回一个四元 Tuple ，分别表示子进程参数、浏览器打开网页源码乱码子进程 classpath 列表、系统属性 map 、子进程 main 方法。完成了提交环境的准备工作之后，接下来就将启动子进程。

       runMain则是执行入口，入参则是执行参数SparkSubmitArguments

       Main执行非常的简单：几个核心步骤

       先是打印一串日志（可忽略），然后是创建了loader是把依赖包jar全部导入到项目中

       然后是MainClass的生成，异常处理是ClassNotFoundException和NoClassDeffoundError

       再者是生成Application，根据MainClass生成APP,最后调用start执行

       具体执行是SparkApplication.scala，那么继续往下剥~

       仔细阅读下SparkApplication还是挺深的，所以打算另外写篇继续深入研读~

xxjob有哪几种开发模式？

       XXL-Job支持两种模式的程序员为什么要读源码任务开发，BEAN和GLUE。

       GLUE是在WebIDE上进行开发，源码维护在调度中心，支持Java、Shell、Python、NodeJS、PHP、PowerShell。

       BEAN模式开发更多的还是在业务系统中

       BEAN模式有两种方式：类形式、方法形式。

       其中类型是就是继承IJobHandler，实现其中任务方法，并注入到执行器容器内即可。

       一个任务一个类，无需框架，直接用main函数调用即可。

xxjob使用

       å‚考文献 /p/fabeab

        源码版本 /xuxueli/xxl-job/releases

        1). springboot为例:复制源码xxl-job-executor-sample-springboot项目中com.xxl.job.executor.core.config.XxlJobConfig到自己项目

        2). 复制对应的配置文件到自己项目,xxljob依赖

        3). 编写定时任务demo

        补充:

        1. 报警邮件配置(发送者),需要在对应邮箱设置中开启SMTP获取授权码:

JobIntentService源码解析

       Android 8.0引入了更严格的系统资源管控，包括后台限制规则。

       在Android 8.0中，禁止应用在后台运行时创建Service。

       若应用在后台运行，将会收到错误提示。

       JobIntentService是Android 8.0中新增的类，继承自Service。

       该类用于执行加入队列的任务。对于Android 8.0及以上系统，JobIntentService任务将通过JobScheduler.enqueue执行，而8.0以下系统则继续使用Context.startService。

       JobIntentService使用便捷，只需调用YourService.enqueueWork(context, new Intent())方法。

       相较于JobService，JobIntentService简化了操作，开发者无需关注其生命周期，避免了在后台运行时创建Service导致的crash问题，且通过静态方法即可启动。

       源码解析如下：首先记录几个关键变量的含义。

       在Android 8.0以上的系统中，执行流程如下。

       work的具体逻辑处理在何处？

       通过JobService的工作原理，查找onStartJob方法。

       最终，处理work的逻辑会流转至AsyncTask中，通过protected abstract void onHandleWork(@NonNull Intent intent)方法实现。

       子类需实现jobIntentService处理work，使用线程池的AsyncTask执行，无需考虑主线程阻塞问题。

       针对Android 8.0以下系统，流程如下：回到onStartCommand方法。

       同样，最终会流转至Asynctask任务执行onHandleWork。

工作笔记（五十六）— xxl-job

       xxl-job是一个专门用于处理分布式定时任务的高效任务调度框架，它由调度中心和执行器两个核心组件构成。调度中心作为可视化管理平台，负责管理和发出调度请求，管理调度信息；而执行器则负责接收这些请求并执行相应的任务逻辑。

       要使用xxl-job，首先进行安装和配置。从源码开始，解压后初始化数据库，并运行提供的SQL脚本创建相关表。调度中心配置主要包括配置文件设置，它是一个基于springBoot的项目，通过jar包启动。部署时，保持数据库配置一致性以及机器时钟同步至关重要。访问调度中心的默认地址是/googlearchive/android-JobScheduler

        JobScheduler是一个抽象类，它在系统框架的实现类是android.app.JobSchedulerImpl

        执行的入口是JobScheduler.scheduler，其实是调了JobSchedulerImpl中的schedule方法；然后再调了mBinder.schedule(job)。这个mBinder就是JobSchedulerService，通过Binder跨进程调用JobSchedulerService。

        最后调用到JobSchedulerService中的schedule方法:

        接着发送MSG_CHECK_JOB消息，消息处理的地方是

        接着执行JobHandler中的 maybeRunPendingJobsH 方法，处理相应的任务

        availableContext是JobServiceContext，即ServiceConnection，这个是进程间通讯ServiceConnection，通过调用availableContext.executeRunnableJob(nextPending)方法，会触发调用onServiceConnected，看到这里应该明白了，onServiceConnected方法中的service就是Jobservice，里面还用了WakeLock锁，防止手机休眠。

        接着，通过Handler发消息，调用了handleServiceBoundH()方法。

        从上面源码可以看出，最终是触发调用了JobService中的startJob方法。

        从源码看，设置的内容应用于 JobStatus ，例如网络限制

        而在JobSchedulerService类，相关的状态控制在其构造函数里:

        例如网络控制类ConnectivityControllerç±»

        当网络发生改变时，会调用updateTrackedJobs(userid)方法，在updateTrackedJobs方法中，会判断网络是否有改变，有改变的会调mStateChangedListener.onControllerStateChanged()方法；然后调用了JobSchedulerService类中onControllerStateChanged方法：

        接着也是处理MSG_CHECK_JOB 消息，和上文一样，最终触发调用了JobService中的startJob方法。

        JobSchedulerService是一个系统服务，即应该在SystemServer启动的。阅读SystemServer的源码：

        run 方法如下：

        接着看 startOtherServices()

        因此，在这里就启动了JobSchedulerService服务。

        1. android 性能优化JobScheduler使用及源码分析

        2. Android 9.0 JobScheduler(一) JobScheduler的使用

        3. Android 9.0 JobScheduler(二) JobScheduler框架结构简述及JobSchedulerService的启动

        4. Android 9.0 JobScheduler(三) 从Job的创建到执行

        5. Android 9.0 JobScheduler(四) Job约束条件的控制

        6. 理解JobScheduler机制