xxl-job配置多个执行器

Xxl-Job是一个分布式、异步的任务调度框架，它支持配置多个执行器（Executor），每个执行器可以独立运行任务并处理一定的并发量。以下是配置多个执行器的基本步骤：

1. **创建Executor配置文件**：在`xxl.job.properties`配置文件中，可以添加多个`executor`节点，每个节点对应一个执行器实例。例如：

   executor.default.type=SHARED
   executor.default.concurrent.run.max=50
   executor.first.type=WORKER
   executor.first.concurrent.run.max=100

这里有两个执行器，一个是默认的SHARED模式，另一个名为first的WORKER模式。

2. **指定任务分发策略**：通过`scheduler.job.executor.name`属性来指定任务分配给哪个执行器，例如：

   scheduler.job.1.executor.name=default
   scheduler.job.2.executor.name=first

3. **启动执行器**：对于每一个定义了的执行器类型，需要单独启动对应的jar包，比如WORKER类型的执行器就需要运行worker服务。

4. **监控管理**：使用XXL-JOB提供的web界面或命令行工具，可以查看和管理各个执行器的状态以及任务执行情况。

相关问题

xxl-job多个执行器

xxl-job是一个分布式任务调度平台，它支持多个执行器同时运行。在xxl-job的配置文件中，可以通过配置不同的端口号来启动多个执行器实例。每个执行器实例都可以独立地执行任务，并将执行结果返回给调度中心。这种方式可以提高任务的并发度和可靠性，同时也可以更好地利用集群资源。需要注意的是，每个执行器实例的配置信息需要与调度中心保持一致，否则任务可能无法正常执行。

xxl-job配置执行器的IP地址

xxl-job配置执行器的IP地址可以在执行器的配置文件中进行设置。在配置文件中，可以找到以下参数来设置执行器的IP地址：
- xxl.job.executor.ip：执行器的IP地址，默认为空，表示自动获取IP。如果有多个网卡，可以手动设置指定IP，并且设置IP后会绑定Host。

例如，在配置文件application.properties中，可以通过设置xxl.job.executor.ip参数来指定执行器的IP地址。比如，设置xxl.job.executor.ip=192.168.21.88，表示将执行器的IP地址设置为192.168.21.88。\[1\]

请注意，这只是一个示例，实际的IP地址需要根据具体的网络环境和需求进行设置。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [XXL-JOB的配置与使用](https://blog.csdn.net/sz15732624895/article/details/97146880)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Docker-compose搭建xxl-job(并配置Python3环境xxl-job执行器)](https://blog.csdn.net/yqyn6/article/details/129731635)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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