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深入Quartz，更优雅地管理你的定时任务

终码一生

2025-09-27

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最近在工作遇到了定时任务场景，因此特地对定时任务相关知识进行了调研，记录在此，后文中使用的代码已经上传到Github：https://github.com/ThinkMugz/springboot-demo-major，需要的伙伴儿自取。

本文主要有以下内容：

Quartz的基本认知和源码初探

Quartz的基本使用

Quartz的进阶使用，包括Job中注入Mapper层、Quartz的持久化

在Java领域，有很多定时任务框架，这里简单对比一下目前比较流行的三款：

图片网络资源：

Quartz文档：https://www.w3cschool.cn/quartz_doc/

xxl-job博客：https://www.cnblogs.com/xuxueli/p/5021979.html

初识Quartz

如果你的定时任务没有分布式需求，但需要对任务有一定的动态管理，例如任务的启动、暂停、恢复、停止和触发时间修改，那么Quartz非常适合你。

Quartz是Java定时任务领域一个非常优秀的框架，由OpenSymphony（一个开源组织）开发，这个框架进行了优良地解耦设计，整个模块可以分为三大部分：

Job：顾名思义，指待定时执行的具体工作内容；

Trigger：触发器，指定运行参数，包括运行次数、运行开始时间和技术时间、运行时长等；

Scheduler：调度器，将Job和Trigger组装起来，使定时任务被真正执行；

下面这个图简略地描述了三者之间的关系：

一个JobDetail（Job的实现类）可以绑定多个Trigger，但一个Trigger只能绑定一个JobDetail；

每个JobDetail和Trigger通过group和name来标识唯一性；

一个Scheduler可以调度多组JobDetail和Trigger。

为了便于理解和记忆，可以把这套设计机制与工厂车间相关联：

Job：把Job比作车间要生产的一类产品，例如汽车、电脑等。

Trigger：trigger可以理解为一条生产线，一条生产线只能生产一类产品，但一类产品可以由多条生产线生产。

Scheduler：Scheduler则可以理解为车间主任，指挥调度着车间内的生产任务（Scheduler内置线程池，线程池内的工作线程即为车间工人，每个工人承担着一组任务的真正执行）。

Quartz基础使用

Quartz提供了丰富的API，下面我们在Springboot中使用Quartz完成一些简单的demo。

2.1 基于时间间隔的定时任务

基于时间间隔和时间长度实现定时任务，借助SimpleTrigger，例如这个场景——每隔2s在控制台输出线程名和当前时间，持续30s。

1.导入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId>
</dependency>

2.新建Job，实现我们想要定时执行的任务：

public class SimpleJob implements Job {

    @Override
    public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) {
        // 创建一个事件，下面仅创建一个输出语句作演示
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "--"
                + DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(LocalDateTime.now()));
    }
}

3.创建Scheduler和Trigger，执行定时任务：

public class SimpleQuartzTest {
    /*
     * 基于时间间隔的定时任务
     */
    @Test
    public void simpleTest() throws SchedulerException, InterruptedException {
        // 1、创建Scheduler（调度器）
        SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory();
        Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();
        // 2、创建JobDetail实例，并与SimpleJob类绑定(Job执行内容)
        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class)
                .withIdentity("job1", "group1")
                .build();
        // 3、构建Trigger（触发器），定义执行频率和时长
        Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger()
                // 指定group和name，这是唯一身份标识
                .withIdentity("trigger-1", "trigger-group")
                .startNow() //立即生效
                .withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
                        .withIntervalInSeconds(2) //每隔2s执行一次
                        .repeatForever()) // 永久执行
                .build();
        //4、将Job和Trigger交给Scheduler调度
        scheduler.scheduleJob(jobDetail, trigger);
        // 5、启动Scheduler
        scheduler.start();
        // 休眠，决定调度器运行时间，这里设置30s
        TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
        // 关闭Scheduler
        scheduler.shutdown();
    }
}

启动测试方法后，控制台观察现象即可。注意到这么一句日志：Using thread pool 'org.quartz.simpl.SimpleThreadPool' - with 10 threads.，这说明Scheduler确实是内置了10个线程的线程池，通过打印线程名也印证了这一点。

另外要尤其注意的是，我们之所以通过TimeUnit.SECONDS.sleep(30);设置休眠，是因为定时任务是交由线程池异步执行的，而测试方法运行结束，主线程随之结束导致定时任务也不再执行了，所以需要设置休眠hold住主线程。在真实项目中，项目的进程是一直存活的，因此不需要设置休眠时间。

这其中的区别可以参考：https://github.com/ThinkMugz/springboot-demo-major。

2.2 基于Cron表达式的定时任务

基于Cron表达式的定时任务demo如下：

public class SimpleQuartzTest {

    /*
     * 基于cron表达式的定时任务
     */
    @Test
    public void cronTest() throws SchedulerException, InterruptedException {
        // 1、创建Scheduler（调度器）
        SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory();
        Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();
        // 2、创建JobDetail实例，并与SimpleJob类绑定
        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class)
                .withIdentity("job-1", "job-group").build();
        // 3、构建Trigger（触发器），定义执行频率和时长
        CronTrigger cronTrigger = TriggerBuilder.newTrigger()
                .withIdentity("trigger-1", "trigger-group")
                .startNow() //立即生效
                .withSchedule(CronScheduleBuilder.cronSchedule("* 30 10 ? * 1/5 *"))
                .build();

        //4、执行
        scheduler.scheduleJob(jobDetail, cronTrigger);
        scheduler.start();
        // 休眠，决定调度器运行时间，这里设置30s
        TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
        // 关闭Scheduler
        scheduler.shutdown();
    }
}

Quartz解读

整个Quartz体系涉及的类及之间的关系如下图所示：

JobDetail：Job接口的实现类，由JobBuilder将具体定义任务的类包装而成。

Trigger：触发器，定义定时任务的触发规则，包括执行间隔、时长等，使用TriggerBuilder创建，JobDetail和Trigger可以一对多，反之不可。触发器可以拥有多种状态。

Scheduler：调度器，将Job和Trigger组装起来，使定时任务被真正执行；是Quartz的核心，提供了大量API。

JobDataMap：集成Map，通过键值对为JobDetail存储一些额外信息。

JobStore：用来存储任务和触发器相关的信息，例如任务名称、数量、状态等等。Quartz 中有两种存储任务的方式，一种在在内存（RAMJobStore），一种是在数据库（JDBCJobStore）。

3.1 Job

Job是一个接口，只有一个方法execute()，我们创建具体的任务类时要继承Job并重写execute()方法，使用JobBuilder将具体任务类包装成一个JobDetail（使用了建造者模式）交给Scheduler管理。每个JobDetail由name和group作为其唯一身份标识。

JobDataMap中可以包含不限量的（序列化的）数据对象，在job实例执行的时候，可以使用其中的数据。

JobDataMap继承Map，可通过键值对为JobDetail存储一些额外信息。

3.2 Trigger

Trigger有四类实现，分别如下：

SimpleTrigger：简单触发器，支持定义任务执行的间隔时间，执行次数的规则有两种，一是定义重复次数，二是定义开始时间和结束时间。如果同时设置了结束时间与重复次数，先结束的会覆盖后结束的，以先结束的为准。

CronTrigger：基于Cron表达式的触发器。

CalendarIntervalTrigger：基于日历的触发器，比简单触发器更多时间单位，且能智能区分大小月和平闰年。

DailyTimeIntervalTrigger：基于日期的触发器，如每天的某个时间段。

Trigger是有状态的：NONE, NORMAL, PAUSED, COMPLETE, ERROR, BLOCKED，状态之间转换关系：

COMPLETE状态比较特殊，我在实际操作中发现，当Trigger长时间暂停后（具体时长不太确定）再恢复，状态就会变为COMPLETE，这种状态下无法再次启动该触发器。

3.3 Scheduler

调度器，是 Quartz 的指挥官，由 StdSchedulerFactory 产生，它是单例的。Scheduler中提供了 Quartz 中最重要的 API，默认是实现类是 StdScheduler。

Scheduler中主要的API大概分为三种：

操作Scheduler本身：例如start、shutdown等；

操作Job：例如：addJob、pauseJob、pauseJobs、resumeJob、resumeJobs、getJobKeys、getJobDetail等

操作Trigger：例如pauseTrigger、resumeTrigger等

这些API使用非常简单，源码中也有完善的注释，这里不再赘述。

Quartz进阶使用

除了基本使用外，Quartz还有一些较为复杂的应用场景。

4.1 多触发器的定时任务

前文提过，一个JobDetail可以绑定多个触发器，这种场景还是有一些注意点的：

首先，要通过storeDurably()方法将JobDetail设置为孤立后保存存储（没有触发器指向该作业的情况）；

Scheduler通过addJob()将给定的作业添加到计划程序中-没有关联的触发器。作业将处于“休眠”状态，直到使用触发器或调度程序对其进行调度；

触发器通过forJob(JobDetail jobDetail)指定要绑定的JobDetail，scheduleJob()方法只传入触发器，触发后将自动执行addJob过的绑定JobDetail。

public class MultiQuartzTest {

    @Test
    public void multiJobTest() throws SchedulerException, InterruptedException {
        // 1、创建Scheduler（调度器）
        SchedulerFactory schedulerFactory = new StdSchedulerFactory();
        Scheduler scheduler = schedulerFactory.getScheduler();
        // 2、创建JobDetail实例，与执行内容类SimpleJob绑定，注意要设置 .storeDurably()，否则报错
        JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(SimpleJob.class)
                .withIdentity("job1", "job-group")
                .storeDurably()
                .build();

        // 3、分别构建Trigger实例
        Trigger trigger = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity("trigger1", "trigger-group")
                .startNow()//立即生效
                .forJob(jobDetail)
                .withSchedule(SimpleScheduleBuilder
                        .simpleSchedule()
                        .withIntervalInSeconds(2) //每隔3s执行一次
                        .repeatForever()) // 永久循环
                .build();
        Trigger trigger2 = TriggerBuilder.newTrigger().withIdentity("trigger2", "trigger-group")
                .startNow()//立即生效
                .forJob(jobDetail)
                .withSchedule(SimpleScheduleBuilder.simpleSchedule()
                        .withIntervalInSeconds(3) //每隔5s执行一次
                        .repeatForever()).build(); // 永久循环
        //4、调度器中添加job
        scheduler.addJob(jobDetail, false);
        scheduler.scheduleJob(trigger);
        scheduler.scheduleJob(trigger2);
        // 启动调度器
        scheduler.start();
        // 休眠任务执行时长
        TimeUnit.SECONDS.sleep(20);
        scheduler.shutdown();
    }
}

4.2 Job中注入Bean

有时候，我们要在定时任务中操作数据库，但Job中无法直接注入数据层，解决这种问题，有两种解决方案。

方案一：借助JobDataMap

在构建JobDetail时，可以将数据放入JobDataMap，基本类型的数据通过usingJobData方法直接放入，mapper这种类型数据手动put进去：

@Autowired
private PersonMapper personMapper;

// 构建定时任务
JobDetail jobDetail = JobBuilder.newJob(MajorJob.class)
        .withIdentity(jobName, jobGroupName)
        .usingJobData("jobName", "QuartzDemo")
        .build();
// 将mapper放入jobDetail的jobDataMap中
jobDetail.getJobDataMap().put("personMapper", personMapper);

在job的执行过程中，可以从JobDataMap中取出数据，如下示例：

public class MajorJob implements Job {
    @Override
    public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) {
        JobDataMap dataMap = jobExecutionContext.getJobDetail().getJobDataMap();
        String jobName = dataMap.getString("jobName");
        PersonMapper personMapper = (PersonMapper) dataMap.get("personMapper");
        // 这样就可以执行mapper层方法了
        List<Person> personList = personMapper.queryList();

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "--"
                + DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(LocalDateTime.now()) + "--"
                + jobName + "--" + personList);
    }
}

这个方案相对简单，但在持久化中会遇到mapper的序列化问题：

java.io.NotSerializableException: Unable to serialize JobDataMap for insertion into database because the value of property 'personMapper' is not serializable: org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate

方案二：静态工具类

创建工具类SpringContextJobUtil，实现ApplicationContextAware接口

@Component
publicclass SpringContextJobUtil implements ApplicationContextAware {
    privatestatic ApplicationContext context;

    @Override
    @SuppressWarnings("static-access")
    public void setApplicationContext(ApplicationContext contex) throws BeansException {
        this.context = contex;
    }

    /**
     * 根据name获取bean
     *
     * @param beanName name
     * @return bean对象
     */
    public static Object getBean(String beanName) {
        return context.getBean(beanName);
    }

    public static String getMessage(String key) {
        return context.getMessage(key, null, Locale.getDefault());
    }
}

mapper类上打上@Service注解，并赋予其name：

@Service("personMapper")
public interface PersonMapper {
    @Select("select id,name,age,sex,address,sect,skill,power,create_time createTime,modify_time modifyTime from mytest.persons")
    List<Person> queryList();
}

Job中通过SpringContextJobUtil的getBean获取mapper的bean：

public class MajorJob implements Job {
    @Override
    public void execute(JobExecutionContext jobExecutionContext) {
        JobDataMap dataMap = jobExecutionContext.getJobDetail().getJobDataMap();
        String jobName = dataMap.getString("jobName");

        PersonMapper personMapper = (PersonMapper) SpringContextJobUtil.getBean("personMapper");
        List<Person> personList = personMapper.queryList();

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "--"
                + DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(LocalDateTime.now()) + "--"
                + jobName + "--" + personList);
    }
}

推荐使用这个方法。

4.3 Quartz的持久化

定时任务的诸多要素，如任务名称、数量、状态、运行频率、运行时间等，是要存储起来的。JobStore，就是用来存储任务和触发器相关的信息的。

Quartz 中有两种存储任务的方式，一种在在内存（RAMJobStore），一种是在数据库（JDBCJobStore）。

Quartz 默认的 JobStore 是 RAMJobstore，也就是把任务和触发器信息运行的信息存储在内存中，用到了 HashMap、TreeSet、HashSet 等等数据结构，如果程序崩溃或重启，所有存储在内存中的数据都会丢失。所以我们需要把这些数据持久化到磁盘。

实现Quartz的持久化并不困难，按下列步骤操作即可：

1.添加相关依赖：

<!--Quartz 使用的连接池 -->
<dependency>
    <groupId>com.mchange</groupId>
    <artifactId>c3p0</artifactId>
    <version>0.9.5.2</version>
</dependency>

2.编写配置：

/**
 * @createTime 2022/4/19 18:46
 * @description Quartz配置
 */
@Configuration
publicclass SchedulerConfig {
    /**
     * 读取quartz.properties,将值初始化
     *
     * @return Properties
     * @throws IOException io
     */
    @Bean
    public Properties quartzProperties() throws IOException {
        PropertiesFactoryBean propertiesFactoryBean = new PropertiesFactoryBean();
        propertiesFactoryBean.setLocation(new ClassPathResource("/quartz.properties"));
        propertiesFactoryBean.afterPropertiesSet();
        return propertiesFactoryBean.getObject();
    }

    /**
     * 将配置文件的数据加载到SchedulerFactoryBean中
     *
     * @return SchedulerFactoryBean
     * @throws IOException io
     */
    @Bean
    public SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean() throws IOException {
        SchedulerFactoryBean schedulerFactoryBean = new SchedulerFactoryBean();
        schedulerFactoryBean.setQuartzProperties(quartzProperties());
        return schedulerFactoryBean;
    }

    /**
     * 初始化监听器
     *
     * @return QuartzInitializerListener
     */
    @Bean
    public QuartzInitializerListener executorListener() {
        returnnew QuartzInitializerListener();
    }

    /**
     * 获得Scheduler对象
     *
     * @return Scheduler
     * @throws IOException io
     */
    @Bean
    public Scheduler scheduler() throws IOException {
        return schedulerFactoryBean().getScheduler();
    }
}

3.创建quartz.properties配置文件

# 实例化ThreadPool时，使用的线程类为SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.class=org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
# 并发个数
org.quartz.threadPool.threadCount=10
# 优先级
org.quartz.threadPool.threadPriority=3
org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread=true
org.quartz.jobStore.misfireThreshold=5000
# 持久化使用的类
org.quartz.jobStore.class=org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
# 数据库中表的前缀
org.quartz.jobStore.tablePrefix=QRTZ_
# 数据源命名
org.quartz.jobStore.dataSource=qzDS
# qzDS 数据源
org.quartz.dataSource.qzDS.driver=com.mysql.jdbc.Driver
org.quartz.dataSource.qzDS.URL=jdbc:mysql://localhost:3306/mytest?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
org.quartz.dataSource.qzDS.user=root
org.quartz.dataSource.qzDS.password=root
org.quartz.dataSource.qzDS.maxConnections=10

4.创建Quartz持久化数据的表

数据表初始化sql放置在External Libraries的org/quartz/impl/jdbcjobstore中，直接用其初始化相关表即可。要注意的是，用来放置这些表的库要与quartz.properties的库一致。

#
# In your Quartz properties file, you'll need to set
# org.quartz.jobStore.driverDelegateClass = org.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegate
#
#
# By: Ron Cordell - roncordell
# I didn't see this anywhere, so I thought I'd post it here. This is the script from Quartz to create the tables in a MySQL database, modified to use INNODB instead of MYISAM.

DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_FIRED_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SCHEDULER_STATE;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_LOCKS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_CRON_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_BLOB_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_TRIGGERS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_JOB_DETAILS;
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_CALENDARS;

CREATE TABLE QRTZ_JOB_DETAILS(
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
JOB_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
JOB_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
DESCRIPTION VARCHAR(250) NULL,
JOB_CLASS_NAME VARCHAR(250) NOT NULL,
IS_DURABLE VARCHAR(1) NOT NULL,
IS_NONCONCURRENT VARCHAR(1) NOT NULL,
IS_UPDATE_DATA VARCHAR(1) NOT NULL,
REQUESTS_RECOVERY VARCHAR(1) NOT NULL,
JOB_DATA BLOB NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP))
ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE QRTZ_TRIGGERS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
JOB_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
JOB_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
DESCRIPTION VARCHAR(250) NULL,
NEXT_FIRE_TIME BIGINT(13) NULL,
PREV_FIRE_TIME BIGINT(13) NULL,
PRIORITY INTEGER NULL,
TRIGGER_STATE VARCHAR(16) NOT NULL,
TRIGGER_TYPE VARCHAR(8) NOT NULL,
START_TIME BIGINT(13) NOT NULL,
END_TIME BIGINT(13) NULL,
CALENDAR_NAME VARCHAR(190) NULL,
MISFIRE_INSTR SMALLINT(2) NULL,
JOB_DATA BLOB NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP),
FOREIGN KEY (SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP)
REFERENCES QRTZ_JOB_DETAILS(SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP))
ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
REPEAT_COUNT BIGINT(7) NOT NULL,
REPEAT_INTERVAL BIGINT(12) NOT NULL,
TIMES_TRIGGERED BIGINT(10) NOT NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP),
FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)
REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP))
ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE QRTZ_CRON_TRIGGERS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
CRON_EXPRESSION VARCHAR(120) NOT NULL,
TIME_ZONE_ID VARCHAR(80),
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP),
FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)
REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP))
ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE QRTZ_SIMPROP_TRIGGERS
  (
    SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
    TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
    TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
    STR_PROP_1 VARCHAR(512) NULL,
    STR_PROP_2 VARCHAR(512) NULL,
    STR_PROP_3 VARCHAR(512) NULL,
    INT_PROP_1 INT NULL,
    INT_PROP_2 INT NULL,
    LONG_PROP_1 BIGINT NULL,
    LONG_PROP_2 BIGINT NULL,
    DEC_PROP_1 NUMERIC(13,4) NULL,
    DEC_PROP_2 NUMERIC(13,4) NULL,
    BOOL_PROP_1 VARCHAR(1) NULL,
    BOOL_PROP_2 VARCHAR(1) NULL,
    PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP),
    FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)
    REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP))
ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE QRTZ_BLOB_TRIGGERS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
BLOB_DATA BLOB NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP),
INDEX (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME, TRIGGER_GROUP),
FOREIGN KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP)
REFERENCES QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP))
ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE QRTZ_CALENDARS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
CALENDAR_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
CALENDAR BLOB NOT NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,CALENDAR_NAME))
ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP))
ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE QRTZ_FIRED_TRIGGERS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
ENTRY_ID VARCHAR(95) NOT NULL,
TRIGGER_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
TRIGGER_GROUP VARCHAR(190) NOT NULL,
INSTANCE_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
FIRED_TIME BIGINT(13) NOT NULL,
SCHED_TIME BIGINT(13) NOT NULL,
PRIORITY INTEGER NOT NULL,
STATE VARCHAR(16) NOT NULL,
JOB_NAME VARCHAR(190) NULL,
JOB_GROUP VARCHAR(190) NULL,
IS_NONCONCURRENT VARCHAR(1) NULL,
REQUESTS_RECOVERY VARCHAR(1) NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,ENTRY_ID))
ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE QRTZ_SCHEDULER_STATE (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
INSTANCE_NAME VARCHAR(190) NOT NULL,
LAST_CHECKIN_TIME BIGINT(13) NOT NULL,
CHECKIN_INTERVAL BIGINT(13) NOT NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,INSTANCE_NAME))
ENGINE=InnoDB;

CREATE TABLE QRTZ_LOCKS (
SCHED_NAME VARCHAR(120) NOT NULL,
LOCK_NAME VARCHAR(40) NOT NULL,
PRIMARY KEY (SCHED_NAME,LOCK_NAME))
ENGINE=InnoDB;

CREATE INDEX IDX_QRTZ_J_REQ_RECOVERY ON QRTZ_JOB_DETAILS(SCHED_NAME,REQUESTS_RECOVERY);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_J_GRP ON QRTZ_JOB_DETAILS(SCHED_NAME,JOB_GROUP);

CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_J ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_JG ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_C ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,CALENDAR_NAME);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_G ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_STATE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_STATE);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_N_STATE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP,TRIGGER_STATE);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_N_G_STATE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP,TRIGGER_STATE);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NEXT_FIRE_TIME ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,NEXT_FIRE_TIME);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_ST ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_STATE,NEXT_FIRE_TIME);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_MISFIRE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,MISFIRE_INSTR,NEXT_FIRE_TIME);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_ST_MISFIRE ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,MISFIRE_INSTR,NEXT_FIRE_TIME,TRIGGER_STATE);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_T_NFT_ST_MISFIRE_GRP ON QRTZ_TRIGGERS(SCHED_NAME,MISFIRE_INSTR,NEXT_FIRE_TIME,TRIGGER_GROUP,TRIGGER_STATE);

CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_TRIG_INST_NAME ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,INSTANCE_NAME);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_INST_JOB_REQ_RCVRY ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,INSTANCE_NAME,REQUESTS_RECOVERY);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_J_G ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_NAME,JOB_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_JG ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,JOB_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_T_G ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_NAME,TRIGGER_GROUP);
CREATE INDEX IDX_QRTZ_FT_TG ON QRTZ_FIRED_TRIGGERS(SCHED_NAME,TRIGGER_GROUP);

commit;

以上是Quartz的全部内容。

来源：blog.csdn.net/mu_wind/article/details/124257719

—END—

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