1.如何用编程方式(而非xml配置)配置quartz调度器?调度调度
2.java quartz
3.(RR算法)时间片轮转算法-Java实现
4.皮皮调度（4）—— Jep Native Image 尝试
5.Java中用到的线程调度算法是什么？
6.Java定时任务调度详解

如何用编程方式(而非xml配置)配置quartz调度器?

       Quartz调度器在Java应用中广泛用于任务调度。配置方式主要有两种：通过XML文件和编程API。源码XML方法适用于静态任务配置，系统编程API则适用于动态、调度调度灵活的源码任务管理。编程API提供高级功能，系统跳蹬app源码如任务持久性、调度调度分布式任务等。源码

       使用Java编程API配置Quartz调度器涉及几个关键步骤。系统首先，调度调度创建SchedulerFactory实例并初始化Scheduler。源码接着，系统定义任务（Job）和触发器（Trigger）。调度调度最后，源码将这些组件注册到Scheduler实例上并启动调度。系统

       编程API配置相较于使用Spring Boot的@Scheduled注解或Java EE的@Schedule注解更为复杂，但提供了更多定制选项和灵活性。例如，轻松实现循环间隔、错误重试等功能。

       使用编程API配置Quartz调度器让你更直接地控制调度过程，满足复杂和多变的业务需求。

       示例：动态邮件通知服务。需求包含固定时间任务和基于事件触发任务。Java Timer类或Spring Boot注解满足基本需求，但Quartz提供更复杂、灵活的解决方案。

       初始化调度器：创建SchedulerFactory实例并初始化Scheduler。

       定义任务（Jobs）：创建邮件发送任务类，与熊论道源码包括每日邮件汇总和订单确认邮件。

       定义触发器（Triggers）：设置Cron触发器和Simple触发器，对应不同邮件任务。

       注册任务和触发器：将任务和触发器添加到调度器中。

       启动调度器。

       对比其他技术：此示例展示了如何在Java环境中通过编程API详细设置Quartz调度器组件和任务，满足基本到复杂业务需求。

       Java环境下通过编程API配置Quartz调度器：动态邮件通知服务实现

       实现步骤：初始化调度器、定义邮件通知任务（Jobs）、定义触发器（Triggers）、注册任务和触发器、启动调度器

       导入依赖：添加Quartz Maven依赖

       初始化调度器：使用StdSchedulerFactory实例化调度器

       定义任务（Jobs）：创建每日邮件汇总和订单确认邮件任务类

       定义触发器（Triggers）：设置Cron触发器和Simple触发器

       注册任务和触发器：将任务和触发器注册到调度器

       启动调度器：完整EmailNotificationScheduler代码示例

       与其他技术对比：此示例展示如何通过细节和代码使用Quartz Java API进行任务调度，实现具体、实用需求，与其他常见技术进行有效对比。

java quartz

       java quartz是什么？让我们一起来了解下。

       Quartz是一个完全由java编写的开源作业调度框架。它可以与J2EE与J2SE应用程序相结合也可以单独使用。Quartz可以用来创建简单或为运行十个，百个，甚至是好几万个Jobs这样复杂的程序。

       Quartz框架的核心是调度器。调度器负责管理Quartz应用运行时环境。调度器不是靠自己做所有的工作，而是依赖框架内一些非常重要的部件。Quartz不仅仅是线程和线程管理。为确保可伸缩性，Quartz采用了基于多线程的互粉助手源码架构。启动时，框架初始化一套worker线程，这套线程被调度器用来执行预定的作业。这就是Quartz怎样能并发运行多个作业的原理。Quartz依赖一套松耦合的线程池管理部件来管理线程环境。

       实操例子：

       package cn.edu.gdut.quartz;

       import org.quartz.Job;

       import org.quartz.JobExecutionContext;

       import org.quartz.JobExecutionException;

       public class HelloQuartz implements Job {

       public void execute(JobExecutionContext arg0) throws JobExecutionException {

       System.out.println(job test);

       }

       }

       今天的分享就是这些，希望能帮助大家。

(RR算法)时间片轮转算法-Java实现

       时间片轮转调度算法，简称RR算法，是一种进程调度策略。

       在RR算法中，所有进程按照它们的到达时间顺序排入队列。每个进程运行一个预先设定的时间片长度。如果一个进程在时间片结束前还没有完成执行，那么它将被暂停，并让出CPU给下一个在队列中的进程。而如果一个进程在当前时间片内完成执行，那么它将立即退出队列，不等待当前时间片结束。

       这个算法的目的是为了保证所有的进程都能得到公平的处理时间。它通过将CPU的时间周期划分为多个等长的时间片，使得每个进程都有机会在有限的时间内获得CPU的使用权。这样的调度方式有助于减少进程的等待时间，提高系统的整体响应速度。

       使用RR算法时，通常需要设置时间片的长度。这个长度的选取直接影响了算法的性能。如果时间片过长，互站倒卖源码那么某些短任务可能会在等待较长的时间后才获得执行的机会；而如果时间片过短，虽然可以确保每个任务都能在较短的时间内获得执行，但可能会导致系统频繁地上下文切换，从而影响整体的性能。

       RR算法在实际应用中被广泛使用，尤其在需要处理大量并发任务的场景中。它的实现通常需要考虑任务的到达时间、优先级、执行时间等多种因素。在Java中实现RR算法时，开发者通常会使用队列数据结构来维护进程的执行顺序，并通过循环调度机制来控制每个进程的时间片执行。

       下面是使用Java实现时间片轮转算法的示例代码：

皮皮调度（4）—— Jep Native Image 尝试

       在先前的分析中，Jep作为Java调用Python的高效选择，人们不禁好奇能否借助GraalVM的native-image技术将其应用编译为原生可执行文件。让我们进行一次探索尝试。（请注意，以下内容仅概述部分过程，代码较多，略显繁琐）

       首先，我们从一个简单的Jep程序开始，这是实验的基础。

       尽管我们已经拥有能在JVM上运行的Jep应用，但直接将其编译为原生执行文件并不顺利。初次尝试时，使用native-image编译jar文件出现了错误，特别是对JNI类型的支持问题。为解决这个问题，20bc源码我们添加了一个jni-config.json文件，列举了所需的JNI类型。

       然而，继续编译时又遇到新的挑战，如`Packages.getPackages()`调用在native-image中未实现。通过调整策略，我们预加载了必要的包信息，然后重新打包Jep代码。

       接下来，资源加载问题接踵而至。我们需要在resource-config.json中指定需要的资源，以确保编译后的执行文件可以访问这些资源。

       尽管如此，反射（Reflection）问题也未能避免，需要创建reflection-config.json来指定处理的反射信息。经过一系列尝试，部分成功地实现了Java调用Python并编译为原生程序的功能。

       尽管部分问题得到解决，但关键问题在于Python回调Java的代码时，系统在 AttachCurrentThreadAsDaemon 函数调用上挂起，这是一个棘手的难题。这引出思考：是否单向调用Java到Python就足够，或者这种跨语言线程频繁切换是否合理。

       尽管面临挑战，期待下篇文章我们将探讨更多可能的解决方案和优化方向。

Java中用到的线程调度算法是什么？

       Java中的线程调度算法主要是基于优先级的抢占式调度。这种调度算法确保了高优先级的线程总是优先于低优先级的线程执行，同时也允许相同优先级的线程按照先进先出（FIFO）的顺序执行。

       在Java中，每个线程都有一个优先级，范围从1到，其中1表示最低优先级，表示最高优先级。当一个线程被创建时，它的优先级默认为5。通过调用Thread类的setPriority(int newPriority)方法，可以设置线程的优先级。

       Java线程调度器根据线程的优先级和状态来决定哪个线程应该被执行。当一个线程处于可运行状态（即已经启动但尚未执行完毕），它会被放入线程队列中。线程调度器会检查队列中的线程，选择优先级最高的线程来执行。如果存在多个具有相同优先级的线程，它们将按照进入队列的顺序依次执行。

       然而，需要注意的是，线程优先级并不是绝对保证线程执行顺序的唯一因素。在某些情况下，操作系统可能会对线程进行重新调度，导致实际执行顺序与预期不同。此外，Java线程调度器的行为也可能受到底层操作系统的影响，因为Java线程调度器是基于操作系统的原生线程调度机制实现的。

       总之，Java中的线程调度算法是基于优先级的抢占式调度，它确保了高优先级的线程总是优先于低优先级的线程执行。然而，实际执行顺序可能受到操作系统和其他因素的影响，因此不能保证绝对的顺序。

Java定时任务调度详解

       定时任务调度是项目开发中不可或缺的部分，应用场景广泛，例如视频网站的会员权益、保证最终一致性时的对账工作、定期生成的报表邮件、清理数据任务等。本篇将深入探讨如何实现和优化定时任务调度，涵盖Java原生定时工具Timer、ScheduledExecutorService以及开源工具包Quartz，并结合Spring框架的使用。

       Timer作为Java原生的定时工具，位于`java.util`包下，内部维护一个后台线程（TimeThread）对多个任务（TimeTask）进行定时和定频率的调度。通过`schedule`和`scheduleAtFixedRate`方法，我们可以实现任务的延迟执行、一次性执行、周期性执行等功能，具体参数包括首次执行时间、执行间隔、执行前的延时时间等。理解这些参数的使用，有助于我们灵活控制任务执行的时间和频率。

       思考1：如果首次执行时间在当前时间之前，任务会立即执行。

       思考2：`schedule`和`scheduleAtFixedRate`的主要区别在于执行时间的计算方式，前者基于任务上一次执行结束的时间点，后者基于上一次执行开始的时间点。

       思考3：如果任务执行时抛出异常，Timer会停止所有任务的运行。

       思考4：Timer存在并发任务管理的缺陷，由于是单线程运行，同一时间只能执行一个任务，且任务执行时间可能会受到影响。

       ScheduledExecutorService在JDK5后引入，解决了Timer的并发问题，通过线程池实现任务的并发执行。这个改进使得任务之间相互独立，互不影响，提高了系统处理效率和稳定性。

       Quartz作为强大的开源任务调度框架，弥补了定时任务调度场景的复杂需求。它具有强大的调度功能、灵活的使用方式和分布式集群能力，成为处理复杂定时任务的首选。Quartz的核心包括调度器（Scheduler）、任务（Job）和触发器（Trigger），它们协同工作，实现任务的精确调度。

       在Quartz中，任务的执行逻辑通常在Job接口的实现类中定义，触发器则决定了任务执行的时间点，支持多种触发策略，如CronTrigger等。Quartz提供了一系列的配置选项和监听器，用于监控任务的状态和执行过程，确保系统的稳定性和高效性。

       Spring框架与Quartz的整合，使得定时任务的配置更加简洁和灵活。通过Spring的配置管理，可以方便地定义任务执行逻辑、触发器和调度器，同时利用Spring的依赖注入等特性，使得任务调度更加模块化和易于维护。

       本文仅是定时任务调度技术的概述，实际应用中还需要根据具体需求进行深入学习和实践。希望读者能够通过本文了解定时任务调度的基础知识，并在未来项目中灵活应用，提升系统的稳定性和自动化水平。

遗传算法求解柔性作车间调度问题（JAVA实现）

       柔性作业车间调度问题（FJSP）涉及在一个系统中，通过合理安排n个工件在m台机器上的工序，以优化生产效率和机器负荷等性能指标。主要挑战包括机器选择和工序排序，同时需遵循如同一时间一台机器只能加工一个工件等约束条件。评价方案通常通过如最小最大完工时间这样的目标函数进行，其中最大完工时间是最基本的效率衡量指标。

       举例来说，对于3个工件和3台机器的实例，编码和解的表示非常重要。编码可以将工序和机器关联起来，形成一个可以优化的序列。初始种群通过随机生成，然后通过遗传算法的流程进行优化：首先，编码代表解，通过初始化种群，计算个体适应度，选择优秀的个体进行交叉（如POX和JBX方法），并引入变异以避免局部最优。最终，适应度最高的个体的解被确认并转化为甘特图展示。

       遗传算法的步骤包括：编码（工序与机器对应）、初始化随机种群、评估个体适应度、选择策略（精英选择或轮盘赌）、交叉操作、变异处理，最后输出最优解。如果你对这个问题或遗传算法的运用感兴趣，欢迎留言交流。同时，我提供相关调度问题模型建立和算法编写的服务，如有需求，请私信详询。