介绍Quartz
Quartz是一个开源的任务调度系统，它能用来调度很多任务的执行。
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如果用一个持久JobStore（在指南JobStore章节讨论），我们就应该注意在JobDataMap里放些什么，因为在它里面的对象将会被序列化，并且这些对象会因此产生一些class-versioning问题。明显的，标准Java类型应该是很安全的，但是，任何时候某人改变了一个你已经序列化的实例的类的定义时，我们就要注意不能够破坏兼容性了。在这个方面的进一步信息可以在Java Developer Connection Tech Tip: Serialization In The Real World里找到。我们能把JDBC-JobStore和JobDataMap放到一个模式里，在那里，只有简单类型和String型能被储存在Map里，从而消去任何以后的序列化问题。
Stateful vs. Non-Stateful Jobs
触发器也有与它们关联的JobDataMaps。假设我们有一个储存在调度器里被多个触发器关联的job，然而，对于每个独立的触发器，我想提供给job不同的数据输入，在这个时候，JobDataMaps就很有用了。
在job执行期间，JobDataMaps能够在JobExecutionContext里获得。JobDataMap融合在Trigger和JobDetail类里，JobDataMap里面的值能够利用key来更新。
以下例子显示，在job执行期间从JobExecutionContext里的JobDataMap得到数据：
public class DumbJob implements Job {
public DumbJob() {
????}
????public void execute(JobExecutionContext context)
??????throws JobExecutionException
????{
??????String instName = context.getJobDetail().getName();
??????String instGroup = context.getJobDetail().getGroup();
??????JobDataMap dataMap = context.getJobDataMap();??//?注意：不同于以前的例子
??????String jobSays = dataMap.getString("jobSays");
??????float myFloatValue = dataMap.getFloat("myFloatValue");
??????ArrayList state = (ArrayList)dataMap.get("myStateData");
??????state.add(new Date());
??????System.err.println("Instance " + instName + " of DumbJob says: " + jobSays);
????}
??}
现在，关于job状态数据的一些附加要点：一个job实例能定义为"有状态的"或者"无状态的"。无状态的jobs仅当它们在被加入到调度器里时才存储JobDataMap。这就意味着，在jobs执行期间对JobDataMap里数据的任何改变都会丢失，下次执行时job将看不到这些数据。你可能会猜到，一个有状态的job就是它的反面例子-它的JobDataMap是在每次执行完job后再次储存的。一个缺点就是有状态的job不能够并发执行。换句话说，如果job是有状态的，一个触发器尝试触发这个已经执行了的job时，这个触发器就会等待直到这次执行结束。
用实现StatefulJob?接口来标记一个job是有状态的。
我们能够创建一个单独的job类，并且通过创建多个JobDetails实例在调度器里储存很多它的“实例定义”，每个都有它自己的属性集和JobDataMap?，把它们都加入到调度器里。
当一个触发器触发时，与它关联的job就是通过配置在调度器上的JobFactory?来实例化的。默认的JobFactory?简单的调用在job类上的newInstance()方法，你可能想要创建自己的JobFactory实现来完成一些自己想要的事情，如：拥有应用程序的IoC或者DI容器进程/初始化job实例。
这儿有一个其他属性的总结，这些属性是通过JobDetail对象为一个job实例定义的。
集群目前仅能和JDBC-JobStore（JobStoreTX或JobStoreCMT）一起工作，本质上是让集群的每个节点共享一个数据库来工作的。
Load-balancing是自动出现的，集群的每个节点尽可能快地触发job。当一个触发器触发时刻到了，第一个将获取触发器（并加锁）的节点就是将要触发它的节点。
Fail-over是一个节点正在执行一个或多个jobs时失败了出现的。当一个节点失败了，其他的节点就会在数据库里核查条件和鉴别jobs，这些是节点失败时记录到了数据库的。在恢复节点时，任何标记了恢复（JobDetail里的"requests recovery"属性）的jobs将会被再次执行，没有标记的将会简单地释放掉。
通过设置“org.quartz.jobStore.isClustered”属性来使用集群。在集群里每个实例应该用一样的quartz.properties文件。用到的异常也应该是一样的：不同线程池大小，不同“org.quartz.scheduler.instanceName”属性值。每个节点应该用唯一的instanceId。我们可以设置org.quartz.scheduler.instanceId的值为“AUTO”来达到这个目的。
不要在一个分离开的机器上运行集群，除非他们的时钟是用时钟同步服务同步过的。如果不熟悉怎样同步，参考：http://www.boulder.nist.gov/timefreq/service/its.htm
create index idx_qrtz_ft_job_group on qrtz_fired_triggers(JOB_GROUP);
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