调度中心它是一个springboot项目，直接运行 XxlJobAdminApplication 即可。程序在启动的时候会扫描到XxlJobAdminConfig。这个类实现了InitializingBean接口
所以经过Bean的生命周期，一定会调用afterPropertiesSet这个方法的实现
任务调度
JobScheduleHelper.getInstance().start();
在这一句代码里面主要是启动了2个守护线程（见JobScheduleHelper）：
一个是scheduleThread，负责不断地从数据库中查询到点触发的jobId，然后存放到一个map中，这个线程我们称之为调度线程
另一个是ringThread，不断地这个map中取出jobId（代表一个任务），交给快慢线程池（二线一）去执行，这个线程我们称之为 响铃线程
流程图我已经上传到gitee上了
调度线程scheduleThread
我们先来看看调度线程它是如何选择触发任务的
每次在轮询的时候到底一次性从db中查找多少条job合适？
xxl-job计算job的预读数代码如下：
int preReadCount = (XxlJobAdminConfig.getAdminConfig().getTriggerPoolFastMax()
+ XxlJobAdminConfig.getAdminConfig().getTriggerPoolSlowMax()) * 20;
我们知道调度线程只是负责从db中筛选满足触发条件的job，然后交给快慢线程池去执行，所以我们需要考虑快慢线程池的负载能力
快线程池中的最大线程数默认为200，慢线程池中的最大线程数默认为100，有的JobA在快线程池中运行，有的JobB在慢线程池中运行，所以理论上两者创建的最大线程池数总共可达到300
快慢线程池中执行的主要业务逻辑就是：XxlJobTrigger.trigger()，每次执行大概花费50ms（xxl提供的），所以qps就是20（每秒处理20次trigger）
所以preReadCount其实就是在1秒钟的时间内，最多能真正触发的job数，最多为（200 + 100） * 20 = 6000
尝试加锁
加锁核心代码如下（移除移除处理和无用日志）
Connection conn = null;
Boolean connAutoCommit = null;
PreparedStatement preparedStatement = null;
try {
conn = XxlJobAdminConfig.getAdminConfig().getDataSource().getConnection();
connAutoCommit = conn.getAutoCommit();
conn.setAutoCommit(false);
preparedStatement = conn.prepareStatement("select * from xxl_job_lock where lock_name = 'schedule_lock' for update");
preparedStatement.execute();
// 尝试加锁成功
// 继续后续操作
} finally {
if (conn != null) {
conn.commit();
conn.setAutoCommit(connAutoCommit);
conn.close();
}
if (null != preparedStatement) {
preparedStatement.close();
}
}
其实这些代码就是为了执行一句sql:
select * from xxl_job_lock where lock_name = 'schedule_lock' for update
为什么执行这句sql呢？原因如下：
由于调度中心可以是集群的形式，每个调度中心实例都有调度线程，那么如何保证任务在同一时间只会被其中的一个调度中心触发一次？
XxlJob直接基于数据库来实现的分布式锁的
在调度之前，调度线程会尝试执行下面这句sql:select * from xxl_job_lock where lock_name = 'schedule_lock' for update
一旦执行成功，说明当前调度中心成功抢到了锁，接下来就可以执行调度任务了
当调度任务执行完之后再去关闭连接，从而释放锁
由于每次执行之前都需要去获取锁，这样就保证在调度中心集群中，同时只有一个调度中心执行调度任务
响铃线程ringThread
核心代码如下（移除了日志打印和异常处理）：
while (!ringThreadToStop) {
// 睡眠0~1s
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000 - System.currentTimeMillis() % 1000);
List<Integer> ringItemData = new ArrayList<>();
// 获取当前秒
int nowSecond = Calendar.getInstance().get(Calendar.SECOND);
for (int i = 0; i < 2; i++) {
// 当 i = 0 时，sec = nowSecond
// 当 i = 1 时，sec = nowSecond - 1 向前减一秒（避免处理耗时太长，跨过刻度，向前校验一个刻度；）
int sec = (nowSecond + 60 - i) % 60; // + 60 是为了防止sec是个负数
List<Integer> tmpData = ringData.remove(sec);
if (tmpData != null) {
ringItemData.addAll(tmpData);
}
}
if (ringItemData.size() > 0) {
for (int jobId : ringItemData) {
// 交给快慢线程池（二线一）处理job
JobTriggerPoolHelper.trigger(jobId, TriggerTypeEnum.CRON, -1, null, null, null);
}
ringItemData.clear();
}
}
ringThread不断地从ringData中读取出这一秒和上一秒要触发的所有jobId（为什么要额外取出上一秒的jobId，以上代码已经附注释），然后调用JobTriggerPoolHelper.trigger()交给快慢线程池（二线一）处理job。
ringData其实是一个hashMap，key主要是当前秒，value是这一秒对应要触发的所有jobId
// key：当前秒
// value：这一秒要触发的所有jobId
private volatile static Map<Integer, List> ringData = new ConcurrentHashMap<>();
