ElasticJob的作业分类基于class和type两种类型。基于class的作业需要开发者自行通过实现接口的方式织入业务逻辑；基于type的作业则无需编码，只需要提供相应配置即可。基于class的作业接口的方法参数shardingContext包含作业配置、片和运行时信息。可通过getShardingTotalCount()、getShardingItem()等方法分别获取分片总数和运行在本作业服务器的分片序列号等。

ElasticJob目前提供Simple、Dataflow这两种基于class的作业类型，并提供Script、HTTP这两种基于type的作业类型，用户可通过实现SPI接口自行扩展作业类型。

本篇博客介绍Script作业。

添加依赖（3.0.1是目前最新的Releases版本）：

        <dependency><groupId>org.apache.shardingsphere.elasticjob</groupId><artifactId>elasticjob-lite-core</artifactId><version>3.0.1</version></dependency>

Script作业

ElasticJob支持shell、python以及perl等所有类型脚本。可通过属性script.command.line配置待执行脚本，无需编码。执行脚本路径可包含参数，参数传递完毕后，作业框架会自动追加最后一个参数为作业运行时信息。

package com.kaven.job;import org.apache.shardingsphere.elasticjob.api.JobConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.elasticjob.lite.api.bootstrap.impl.ScheduleJobBootstrap;
import org.apache.shardingsphere.elasticjob.reg.base.CoordinatorRegistryCenter;
import org.apache.shardingsphere.elasticjob.reg.zookeeper.ZookeeperConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.elasticjob.reg.zookeeper.ZookeeperRegistryCenter;/*** @Author: ITKaven* @Date: 2021/11/20 17:05* @Blog: https://kaven.blog.csdn.net* @Leetcode: https://leetcode-cn.com/u/kavenit* @Notes:*/
public class Application {public static void main(String[] args) {new ScheduleJobBootstrap(createRegistryCenter(), "SCRIPT",createJobConfiguration()).schedule();}private static CoordinatorRegistryCenter createRegistryCenter() {ZookeeperConfiguration zc = new ZookeeperConfiguration("192.168.1.184:9000", "my-job");zc.setConnectionTimeoutMilliseconds(40000);zc.setMaxRetries(5);CoordinatorRegistryCenter regCenter = new ZookeeperRegistryCenter(zc);regCenter.init();return regCenter;}private static JobConfiguration createJobConfiguration() {return JobConfiguration.newBuilder("MyScriptJob", 3).description("脚本作业").cron("30 * * * * ?").setProperty("script.command.line", "python F:\\workspace\\IDEA\\my\\job\\src\\main\\java\\com\\kaven\\job\\script.py").overwrite(true).failover(true).build();}
}

elasticJobType参数需要全部大写（比如SCRIPT和HTTP）。

        new ScheduleJobBootstrap(createRegistryCenter(), "SCRIPT",createJobConfiguration()).schedule();

定义脚本作业只需要一行（这里脚本路径是绝对路径）。

                .setProperty("script.command.line", "python F:\\workspace\\IDEA\\my\\job\\src\\main\\java\\com\\kaven\\job\\script.py")

script.py：

import sys
import timeprint(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime()), ':', sys.argv[-1])

输出如下图所示：

脚本路径也可以使用相对路径（相对于项目的路径F:\\workspace\\IDEA\\my\\job）。

                .setProperty("script.command.line","python .\\src\\main\\java\\com\\kaven\\job\\script.py")

参数

给脚本传参数，就跟手动执行脚本一样，在命令后面添加参数即可。

    private static JobConfiguration createJobConfiguration() {return JobConfiguration.newBuilder("MyScriptJob4", 3).description("脚本作业").cron("30 * * * * ?").setProperty("script.command.line","python F:\\workspace\\IDEA\\my\\job\\src\\main\\java\\com\\kaven\\job\\script.py kaven").overwrite(true).failover(true).build();}

修改脚本：

import sys
import timeprint(time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime()), ':', sys.argv[:])

输出如下图所示：

Script作业就介绍到这里，如果博主有说错的地方或者大家有不同的见解，欢迎大家评论补充。

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