#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ Scheduler Model - 定时任务模型 用于管理定时任务和执行记录 """ from sqlalchemy import Column, String, Integer, Boolean, Text, DateTime, Float, Index from app.base_model import BaseModel class SchedulerJob(BaseModel): """ 定时任务模型 - 用于管理定时任务配置 功能特点： 1. 支持多种触发器类型（cron、interval、date） 2. 支持任务启用/禁用 3. 支持任务分组管理 4. 支持任务优先级 5. 记录任务执行统计信息 6. 支持任务参数配置 """ __tablename__ = "core_scheduler_job" # 所属应用（逻辑外键关联 core_application） application_id = Column(String(21), nullable=True, index=True, comment="所属应用ID") # 任务类型选择 TRIGGER_TYPE_CHOICES = { 'cron': 'Cron表达式', 'interval': '间隔执行', 'date': '指定时间', } # 任务状态选择 STATUS_CHOICES = { 0: '禁用', 1: '启用', 2: '暂停', } # 任务名称 name = Column(String(128), nullable=False, index=True, comment="任务名称") # 任务编码（唯一标识） code = Column(String(128), unique=True, nullable=False, index=True, comment="任务编码") # 任务描述 description = Column(Text, nullable=True, comment="任务描述") # 任务分组 group = Column(String(64), default='default', index=True, comment="任务分组") # 触发器类型 trigger_type = Column(String(20), default='cron', index=True, comment="触发器类型") # Cron 表达式（用于 cron 类型） cron_expression = Column(String(128), nullable=True, comment="Cron表达式") # 间隔时间（秒，用于 interval 类型） interval_seconds = Column(Integer, nullable=True, comment="间隔时间（秒）") # 指定执行时间（用于 date 类型） run_date = Column(DateTime, nullable=True, comment="指定执行时间") # 任务函数路径（如：scheduler.tasks.test_task） task_func = Column(String(256), nullable=False, comment="任务函数路径") # 任务参数（JSON格式） task_args = Column(Text, nullable=True, comment="任务位置参数（JSON数组格式）") # 任务关键字参数（JSON格式） task_kwargs = Column(Text, nullable=True, comment="任务关键字参数（JSON对象格式）") # 任务状态 status = Column(Integer, default=0, index=True, comment="任务状态（0-禁用，1-启用，2-暂停）") # 任务优先级（数字越大优先级越高） priority = Column(Integer, default=0, index=True, comment="任务优先级") # 最大实例数（同时运行的任务实例数） max_instances = Column(Integer, default=1, comment="最大实例数") # 错误重试次数 max_retries = Column(Integer, default=0, comment="错误重试次数") # 超时时间（秒） timeout = Column(Integer, nullable=True, comment="超时时间（秒）") # 是否合并执行（如果上次未执行完，是否跳过本次） coalesce = Column(Boolean, default=True, comment="是否合并执行") # 是否允许并发执行 allow_concurrent = Column(Boolean, default=False, comment="是否允许并发执行") # 执行统计 total_run_count = Column(Integer, default=0, comment="总执行次数") success_count = Column(Integer, default=0, comment="成功次数") failure_count = Column(Integer, default=0, comment="失败次数") # 最后执行时间 last_run_time = Column(DateTime, nullable=True, comment="最后执行时间") # 下次执行时间 next_run_time = Column(DateTime, nullable=True, comment="下次执行时间") # 最后执行状态 last_run_status = Column(String(20), nullable=True, comment="最后执行状态") # 最后执行结果 last_run_result = Column(Text, nullable=True, comment="最后执行结果") # 备注 remark = Column(Text, nullable=True, comment="备注信息") # 复合索引 __table_args__ = ( Index('ix_scheduler_job_status_trigger', 'status', 'trigger_type'), Index('ix_scheduler_job_group_status', 'group', 'status'), Index('ix_scheduler_job_priority_status', 'priority', 'status'), Index('ix_scheduler_job_next_run_status', 'next_run_time', 'status'), ) def __str__(self): return f"{self.name} ({self.code})" def is_enabled(self) -> bool: """判断任务是否启用""" return self.status == 1 def is_paused(self) -> bool: """判断任务是否暂停""" return self.status == 2 def is_disabled(self) -> bool: """判断任务是否禁用""" return self.status == 0 def get_status_display(self) -> str: """获取状态的显示名称""" return self.STATUS_CHOICES.get(self.status, '未知') def get_trigger_type_display(self) -> str: """获取触发器类型的显示名称""" return self.TRIGGER_TYPE_CHOICES.get(self.trigger_type, '未知') def get_success_rate(self) -> float: """获取成功率""" if self.total_run_count == 0: return 0.0 return round(self.success_count / self.total_run_count * 100, 2) class SchedulerLog(BaseModel): """ 定时任务执行日志模型 功能特点： 1. 记录每次任务执行的详细信息 2. 记录执行时间、状态、结果 3. 记录异常信息 4. 支持日志查询和统计 """ __tablename__ = "core_scheduler_log" # 执行状态选择 STATUS_CHOICES = { 'pending': '等待执行', 'running': '执行中', 'success': '执行成功', 'failed': '执行失败', 'timeout': '执行超时', 'skipped': '跳过执行', } # 关联的任务ID（逻辑外键） job_id = Column(String(36), nullable=False, index=True, comment="任务ID") # 任务名称（冗余字段，便于查询） job_name = Column(String(128), nullable=False, index=True, comment="任务名称") # 任务编码（冗余字段，便于查询） job_code = Column(String(128), nullable=False, index=True, comment="任务编码") # 执行状态 status = Column(String(20), default='pending', index=True, comment="执行状态") # 开始时间 start_time = Column(DateTime, nullable=False, index=True, comment="开始时间") # 结束时间 end_time = Column(DateTime, nullable=True, comment="结束时间") # 执行耗时（秒） duration = Column(Float, nullable=True, comment="执行耗时（秒）") # 执行结果 result = Column(Text, nullable=True, comment="执行结果") # 异常信息 exception = Column(Text, nullable=True, comment="异常信息") # 异常堆栈 traceback = Column(Text, nullable=True, comment="异常堆栈") # 执行主机 hostname = Column(String(128), nullable=True, comment="执行主机") # 进程ID process_id = Column(Integer, nullable=True, comment="进程ID") # 重试次数 retry_count = Column(Integer, default=0, comment="重试次数") # 复合索引 __table_args__ = ( Index('ix_scheduler_log_job_status', 'job_id', 'status'), Index('ix_scheduler_log_status_start', 'status', 'start_time'), Index('ix_scheduler_log_code_start', 'job_code', 'start_time'), ) def __str__(self): return f"{self.job_name} - {self.status} - {self.start_time}" def is_success(self) -> bool: """判断是否执行成功""" return self.status == 'success' def is_failed(self) -> bool: """判断是否执行失败""" return self.status == 'failed' def is_running(self) -> bool: """判断是否正在执行""" return self.status == 'running' def get_status_display(self) -> str: """获取状态的显示名称""" return self.STATUS_CHOICES.get(self.status, '未知')