XXL-JOB v3.5.0 发布｜OpenAPI 增强、动态 AccessToken、海量日志索引优化-低调大师

XXL-JOB v3.5.0 发布｜OpenAPI 增强、动态 AccessToken、海量日志索引优化

2026-10-09 3

Release Notes

1、【新增】OpenAPI能力增强：提供任务管理能力，包括任务新建/更新/删除、启动/停止、任务触发等；（注意：任务管理OpenAPI及操作代码示例，详见官方文档）
2、【新增】GLUE模式开关：新增GLUE模式开关（xxl.job.executor.glueenabled），支持执行器维度设置是否启用GLUE模式；
3、【新增】AccessToken升级：支持执行期维度隔离设置，废弃旧的全局AccessToken，提升系统安全性；（注意：因为AccessToken调整为执行器维度，OpenAPI通讯协议部分发生适配变化，调度中心与执行器需要一并升级至v3.5.0体验）
4、【新增】AccessToken在线管理：支持线上化动态管理，执行期管理UI界面可操作，提升操作效率及体验；
5、【重构】数据模型标准化，通用字段命名统一，建表SQL规范性完善；
6、【重构】I18N资源精简，通过配置组合替换重复资源，避免资源配置无序增长；
7、【优化】弹框交互优化：单体版本项目，iframe中内容弹框(modal/layer)，支持自适应性居中并在顶层展示；
8、【优化】密码修改错误文案修复、gitignore规则优化；合并PR-4011；
9、【修复】调度中心Tab打开XSS问题修复；合并PR-4003；
10、【优化】调度日志表索引优化，提升失败告警巡检查询性能；
11、【升级】升级多项maven依赖至较新版本；

任务开发示例

XXL-JOB支持多模式任务，下文以简单的“Bean模式任务”为例介绍，三步快速开发接入。

步骤一：执行器，开发Job方法

@XxlJob("demoJobHandler")
 public void demoJobHandler() throws Exception {
    XxlJobHelper.log("XXL-JOB, Hello World.");
}

步骤二：调度中心，新建调度任务

步骤三：任务执行，查看任务进度及日志

简介

XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。

特性

1、简单：支持通过Web页面对任务进行CRUD操作，操作简单，一分钟上手；
2、动态：支持动态修改任务状态、启动/停止任务，以及终止运行中任务，即时生效；
3、调度中心HA（中心式）：调度采用中心式设计，“调度中心”自研调度组件并支持集群部署，可保证调度中心HA；
4、执行器HA（分布式）：任务分布式执行，任务"执行器"支持集群部署，可保证任务执行HA；
5、注册中心: 执行器会周期性自动注册任务, 调度中心将会自动发现注册的任务并触发执行。同时，也支持手动录入执行器地址；
6、弹性扩容缩容：一旦有新执行器机器上线或者下线，下次调度时将会重新分配任务；
7、触发策略：提供丰富的任务触发策略，包括：Cron触发、固定间隔触发、固定延时触发、API（事件）触发、人工触发、父子任务触发；
8、调度过期策略：调度中心错过调度时间的补偿处理策略，包括：忽略、立即补偿触发一次等；
9、阻塞处理策略：调度过于密集执行器来不及处理时的处理策略，策略包括：单机串行（默认）、丢弃后续调度、覆盖之前调度；
10、任务超时控制：支持自定义任务超时时间，任务运行超时将会主动中断任务；
11、任务失败重试：支持自定义任务失败重试次数，当任务失败时将会按照预设的失败重试次数主动进行重试；其中分片任务支持分片粒度的失败重试；
12、任务失败告警；默认提供邮件方式失败告警，同时预留扩展接口，可方便的扩展短信、钉钉等告警方式；
13、路由策略：执行器集群部署时提供丰富的路由策略，包括：第一个、最后一个、轮询、随机、一致性HASH、最不经常使用、最近最久未使用、故障转移、忙碌转移等；
14、分片广播任务：执行器集群部署时，任务路由策略选择"分片广播"情况下，一次任务调度将会广播触发集群中所有执行器执行一次任务，可根据分片参数开发分片任务；
15、动态分片：分片广播任务以执行器为维度进行分片，支持动态扩容执行器集群从而动态增加分片数量，协同进行业务处理；在进行大数据量业务操作时可显著提升任务处理能力和速度。
16、故障转移：任务路由策略选择"故障转移"情况下，如果执行器集群中某一台机器故障，将会自动Failover切换到一台正常的执行器发送调度请求。
17、任务进度监控：支持实时监控任务进度；
18、Rolling实时日志：支持在线查看调度结果，并且支持以Rolling方式实时查看执行器输出的完整的执行日志；
19、GLUE：提供Web IDE，支持在线开发任务逻辑代码，动态发布，实时编译生效，省略部署上线的过程。支持30个版本的历史版本回溯。
20、脚本任务：支持以GLUE模式开发和运行脚本任务，包括Shell、Python、NodeJS、PHP、PowerShell等类型脚本;
21、命令行任务：原生提供通用命令行任务Handler（Bean任务，“CommandJobHandler”）；业务方只需要提供命令行即可；
22、任务依赖：支持配置子任务依赖，当父任务执行结束且执行成功后将会主动触发一次子任务的执行, 多个子任务用逗号分隔；
23、一致性：“调度中心”通过DB锁保证集群分布式调度的一致性, 一次任务调度只会触发一次执行；
24、自定义任务参数：支持在线配置调度任务入参，即时生效；
25、调度线程池：调度系统多线程触发调度运行，确保调度精确执行，不被堵塞；
26、数据加密：调度中心和执行器之间的通讯进行数据加密，提升调度信息安全性；
27、邮件报警：任务失败时支持邮件报警，支持配置多邮件地址群发报警邮件；
28、推送maven中央仓库: 将会把最新稳定版推送到maven中央仓库, 方便用户接入和使用;
29、运行报表：支持实时查看运行数据，如任务数量、调度次数、执行器数量等；以及调度报表，如调度日期分布图，调度成功分布图等；
30、全异步：任务调度流程全异步化设计实现，如异步调度、异步运行、异步回调等，有效对密集调度进行流量削峰，理论上支持任意时长任务的运行；
31、跨语言/OpenAPI：调度中心与执行器提供语言无关的 OpenApi（RESTful 格式），第三方任意语言可据此对接调度中心或者实现执行器，实现多语言支持。除此之外，还提供了 “多任务模式”和“httpJobHandler”等其他跨语言方案；
32、国际化：调度中心支持国际化设置，提供中文、英文两种可选语言，默认为中文；
33、容器化：提供官方docker镜像，并实时更新推送dockerhub，进一步实现产品开箱即用；
34、线程池隔离：调度线程池进行隔离拆分，慢任务自动降级进入"Slow"线程池，避免耗尽调度线程，提高系统稳定性；
35、用户管理：支持在线管理系统用户，存在管理员、普通用户两种角色；
36、权限控制：执行器维度进行权限控制，管理员拥有全量权限，普通用户需要分配执行器权限后才允许相关操作；
37、AI任务：原生提供AI执行器，并内置多个AI任务Handler，与spring-ai、ollama、dify等集成打通，支持快速开发AI类任务。
38、审计日志：记录任务操作敏感信息，用于系统监控、审计和安全分析，可快速追溯异常行为以及定位排查问题。
39、优雅停机：调度中心停机，检测时间轮非空时主动等待调度完成；客户端停机，检测存在运行中任务时，停止接收新任务并主动等待任务执行完成；

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Zentrola 是面向研发团队的 AI Coding 能力治理平台。它位于 Codex、Claude Code 等客户端与企业模型服务之间，让研发人员继续使用熟悉的工具，同时由管理员统一管理模型访问、凭据、用量和成本。 1.1.0 在已有模型治理能力上，重点补齐了应用接入、费用归属和 Token 配额控制。应用可以独立调用模型除了为成员签发 Virtual Key，现在也可以创建应用并管理 App Key。应用可归属 Group，按已有的模型授权规则调用 Gateway；调用用量能够归属到具体应用，相关管理操作也会留下审计记录。这适合将内部服务、自动化任务与个人开发者的调用分开管理，无...

2026-10-09

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