Quartz Xugudb Adapter

Quartz 虚谷数据库适配指南

概述

本技能提供 Quartz 任务调度框架适配虚谷数据库(XuguDB)的完整流程。虚谷数据库通过提供专用的初始化脚本和配置支持，可以无缝集成 Quartz 框架的各种功能，包括作业调度、触发器管理、集群部署等。

适配流程

在开始适配前，按以下顺序检查和修改：

1. 依赖配置 → 2. 数据库初始化 → 3. 配置文件修改 → 4. 作业开发 → 5. 集群配置 → 6. 测试验证

第一步：配置依赖

Maven 依赖配置

添加 Quartz 和虚谷 JDBC 驱动依赖：

    org.springframework.boot
    spring-boot-starter-quartz

    com.xugudb
    xugu-jdbc
    12.3.4

    com.alibaba
    druid-spring-boot-starter
    1.2.6

第二步：数据库初始化

获取初始化脚本

根据您使用的 Quartz 版本，数据库初始化文件的位置不同：

| Quartz 版本范围 | 数据库初始化文件 (tables_xugu.sql) 位置 | | :--- | :--- | | V2.3.0 ~ V2.3.2 | .\quartz-core\src\main\resources\org\quartz\impl\jdbcjobstore\ | | V2.2.0 ~ V2.2.3 | .\distribution\src\main\assembly\root\docs\dbTables\ | | V1.8.0 ~ V2.1.7 | .\docs\dbTables\ |

执行初始化脚本

-- 在虚谷数据库中执行 tables_xugu.sql 脚本
-- 创建 Quartz 所需的表结构

自动初始化（Spring Boot）

在 Spring Boot 项目中，可以配置自动初始化：

spring:
  quartz:
    jdbc:
      initialize-schema: ALWAYS # 首次启动设为 ALWAYS 自动建表
      platform: xugu # 指定数据库平台为虚谷

注意： 首次启动后，建议将 initialize-schema 改为 NEVER，避免重复创建表。

第三步：修改配置文件

application.yml 配置

spring:
  datasource:
    url: jdbc:xugu://127.0.0.1:5138/quartz
    username: SYSDBA
    password: SYSDBA
    driver-class-name: com.xugu.cloudjdbc.Driver
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    druid:
      initialSize: 5
      minIdle: 10
      maxActive: 20
      maxWait: 60000
      validationQuery: SELECT 1
      testWhileIdle: true
      testOnBorrow: false
      testOnReturn: false

  quartz:
    # 数据库初始化配置
    jdbc:
      initialize-schema: NEVER # 首次可设为 ALWAYS 自动建表，之后改为 NEVER
      platform: xugu # 关键配置，指定数据库平台为虚谷
    # 作业存储类型为数据库
    job-store-type: jdbc
    # 调度器名称
    scheduler-name: MyScheduler
    properties:
      org:
        quartz:
          scheduler:
            instanceName: MyScheduler
            threadName: MyQuartzThread
          jobStore:
            # 使用标准JDBC代理
            driverDelegateClass: org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
            # 数据源名称
            dataSource: myDS
            # 表名前缀
            tablePrefix: QRTZ_
            # 是否启用集群
            isClustered: false
            clusterCheckinInterval: 15000
          threadPool:
            class: org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
            threadCount: 15
            threadNamePrefix: MyQuartzPool

关键配置项说明

| 配置项 | 说明 | 推荐值 | |--------|------|--------| | spring.quartz.jdbc.platform | 数据库平台 | xugu | | spring.quartz.job-store-type | 作业存储类型 | jdbc | | spring.quartz.jdbc.initialize-schema | 是否自动初始化表结构 | NEVER | | org.quartz.jobStore.driverDelegateClass | JDBC 代理类 | StdJDBCDelegate | | org.quartz.jobStore.tablePrefix | 表名前缀 | QRTZ_ | | org.quartz.jobStore.isClustered | 是否启用集群 | false |

第四步：开发作业

定义作业类

import org.quartz.Job;
import org.quartz.JobExecutionContext;
import org.quartz.JobExecutionException;

public class MyJob implements Job {
    
    @Override
    public void execute(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException {
        // 获取作业数据
        String jobData = context.getMergedJobDataMap().getString("jobData");
        
        // 执行业务逻辑
        System.out.println("执行作业: " + jobData);
    }
}

创建作业和触发器

import org.quartz.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class QuartzScheduler {

    @Autowired
    private Scheduler scheduler;

    public void addJob(String jobName, String jobGroup, String cronExpression) throws SchedulerException {
        // 创建作业详情
        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MyJob.class)
                .withIdentity(jobName, jobGroup)
                .usingJobData("jobData", "自定义数据")
                .build();

        // 创建触发器
        CronTrigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
                .withIdentity(jobName + "Trigger", jobGroup)
                .withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule(cronExpression))
                .build();

        // 调度作业
        scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
    }

    public void deleteJob(String jobName, String jobGroup) throws SchedulerException {
        scheduler.deleteJob(JobKey.jobKey(jobName, jobGroup));
    }

    public void pauseJob(String jobName, String jobGroup) throws SchedulerException {
        scheduler.pauseJob(JobKey.jobKey(jobName, jobGroup));
    }

    public void resumeJob(String jobName, String jobGroup) throws SchedulerException {
        scheduler.resumeJob(JobKey.jobKey(jobName, jobGroup));
    }
}

控制器示例

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

@RestController
@RequestMapping("/task")
public class QuartzDemoController {

    @Autowired
    private QuartzScheduler quartzScheduler;

    @PostMapping("/simpleJob")
    public String createJob() {
        try {
            quartzScheduler.addJob("testJob", "testGroup", "0/5 * * * * ?");
            return "作业创建成功";
        } catch (Exception e) {
            return "作业创建失败: " + e.getMessage();
        }
    }

    @DeleteMapping("/deleteJob")
    public String deleteJob() {
        try {
            quartzScheduler.deleteJob("testJob", "testGroup");
            return "作业删除成功";
        } catch (Exception e) {
            return "作业删除失败: " + e.getMessage();
        }
    }
}

第五步：集群配置

集群配置示例

spring:
  quartz:
    properties:
      org:
        quartz:
          jobStore:
            isClustered: true
            clusterCheckinInterval: 15000
          scheduler:
            instanceId: AUTO

集群部署步骤

1. 数据库配置: 所有 Quartz 节点指向同一个虚谷数据库
2. 配置文件: 每个节点的配置文件中设置 isClustered: true
3. 启动集群: 分别启动各个 Quartz 节点

集群注意事项

• 所有节点必须使用相同的数据库
• 所有节点必须使用相同的表前缀
• 所有节点必须使用相同的调度器名称
• 建议使用 NTP 同步各节点时间

第六步：测试验证

编译打包

# 设置JAVA_HOME（虚谷JDBC驱动需要Java 17+）
set JAVA_HOME=C:\Program Files\Eclipse Adoptium\jdk-21.0.11.10-hotspot
set PATH=%JAVA_HOME%\bin;%PATH%

# 编译打包
mvn clean package -DskipTests

启动应用

java -jar ruoyi-admin/target/ruoyi-admin.jar

验证作业调度

# 创建作业
curl -X POST http://localhost:8080/task/simpleJob

# 删除作业
curl -X DELETE http://localhost:8080/task/deleteJob

常见问题排查

1. 驱动类找不到

现象： 启动时报错 Driver class not found

原因： JDBC 驱动未正确引入

解决： 确保 xugu-jdbc 依赖已正确配置

2. 连接 URL 错误

现象： 连接时报错 Invalid connection URL

原因： URL 参数错误

解决： 确保使用正确的 URL 格式

url: jdbc:xugu://127.0.0.1:5138/quartz

3. 相关表不存在

现象： 启动时报错 "相关表不存在"

原因： 数据库初始化脚本未执行

解决：

• 执行 tables_xugu.sql 初始化脚本
• 或设置 spring.quartz.jdbc.initialize-schema: ALWAYS

4. 调度器启动失败

现象： 调度器启动失败

原因： 配置错误或数据库连接问题

解决：

• 检查数据库连接配置
• 检查 Quartz 配置文件
• 查看日志获取详细错误信息

5. 作业执行失败

现象： 作业执行失败

原因： 作业逻辑错误或资源不足

解决：

• 检查作业逻辑
• 检查数据库连接
• 检查线程池配置

6. 集群节点不同步

现象： 集群节点之间不同步

原因： 集群配置不正确

解决：

• 检查 isClustered 配置
• 检查数据库连接
• 检查网络连通性

7. 纯 Quartz 配置（非 Spring Boot）

现象： 非 Spring Boot 项目需要配置 Quartz

原因： 需要使用 quartz.properties 文件

解决： 使用以下配置：

# 调度器配置
org.quartz.scheduler.instanceName = MyScheduler
org.quartz.scheduler.instanceId = AUTO
org.quartz.scheduler.rmi.export = false
org.quartz.scheduler.rmi.proxy = false
org.quartz.scheduler.wrapJobExecutionInUserTransaction = false

# 线程池配置
org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.threadCount = 15
org.quartz.threadPool.threadPriority = 5
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread = true

# 作业存储配置
org.quartz.jobStore.misfireThreshold = 60000
org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
org.quartz.jobStore.tablePrefix = QRTZ_
org.quartz.jobStore.isClustered = false
org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval = 15000

# 数据源配置
org.quartz.jobStore.dataSource = myDS
org.quartz.dataSource.myDS.driver = com.xugu.cloudjdbc.Driver
org.quartz.dataSource.myDS.URL = jdbc:xugu://127.0.0.1:5138/quartz
org.quartz.dataSource.myDS.user = SYSDBA
org.quartz.dataSource.myDS.password = SYSDBA
org.quartz.dataSource.myDS.maxConnections = 10
org.quartz.dataSource.myDS.validationQuery = SELECT 1

参考文档

详细的配置和使用说明请参考：

• [Quartz 配置详解](references/quartz-configuration.md)
• 虚谷数据库官方文档
• Quartz 官方文档

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: kourou25
• Source: kourou25/xugudb-dev-skills
• License: Apache-2.0

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