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xxl-job is a free, open source orchestration & scheduling project written in Java and released under GPL-3.0. It has 30,562 GitHub stars, 11,486 forks and 79 open issues, and was last pushed 2 months ago. On this registry it ranks #3 of 64 tracked projects in Orchestration & Scheduling, with 5 head-to-head comparisons available. It gained 6 stars over the last 3 tracked days.

What is xxl-job?

XXL-JOB is a distributed task scheduling framework written in Java and released under the GPL-3.0 licence, built for teams that need scheduled jobs to run reliably across a cluster of machines rather than inside a single application process.

What it is

XXL-JOB is a distributed task scheduling platform. Its stated core design goals are fast development, simple learning, a lightweight footprint and easy extension, and the README describes it as "out-of-the-box". The project lives in the Java ecosystem and is published on GitHub, where it has accumulated 30,558 stars and 11,487 forks, with 79 open issues and its most recent push dated 21 July 2026. Documentation is maintained in both Chinese and English on the project home page, and the registry files it under Infrastructure & Operations / Orchestration & Scheduling.

The concrete problem it addresses is the one that appears when scheduling lives inside application code: jobs have no central view, no consistent execution guarantee and no resilience when a node dies. XXL-JOB splits the work between a scheduling centre and executors that run the tasks. The centre uses a database lock to guarantee that a single scheduling decision produces exactly one execution across the cluster, and executors register themselves periodically so the centre discovers new machines automatically, with manual address entry also supported. Executors can be added or removed, and the next schedule redistributes the work accordingly.

Key capabilities

  • Web console for CRUD on tasks, with dynamic start, stop and termination of running jobs that take effect immediately.
  • Scheduling-centre HA through clustered deployment, and executor HA through a distributed executor cluster.
  • Trigger strategies covering Cron, fixed interval, fixed delay, API (event) triggering, manual triggering and parent-child task triggering.
  • Routing strategies for executor clusters: first, last, round robin, random, consistent HASH, least frequently used, least recently used, failover and busy transfer.
  • Sharding broadcast tasks that fan one schedule out to every executor in the cluster, with dynamic sharding so adding executors increases the shard count, plus shard-level retry on failure.
  • GLUE Web IDE for writing task logic online with dynamic publishing and 30 versions of history, plus script tasks in Shell, Python, NodeJS, PHP and PowerShell and a built-in CommandJobHandler for command-line jobs.
  • Language-neutral RESTful OpenAPI for integrating the centre or implementing executors in any language, an official Docker image on Docker Hub, and a native AI executor with handlers for spring-ai, ollama, openclaw and dify.

Who uses it and how

  • The README states that many companies run XXL-JOB in production and that it is connected to several companies' online product lines.
  • Operations teams that need a clustered scheduling centre plus executor clusters, where a failing executor is skipped by failover routing.
  • Data-heavy workloads that use sharding broadcast to process large volumes in parallel across executors.
  • Mixed-language organisations that implement executors against the RESTful OpenAPI, or use "多任务模式" and httpJobHandler.
  • Teams with separate administrator and normal user roles, since permissions are controlled per executor and normal users only gain access to executors assigned to them.

Getting started

The README points to an official Docker image published to Docker Hub, and states that the latest stable release is pushed to Maven Central to make adoption easier. Setup instructions are held in the Chinese documentation and its English version at xuxueli.com/xxl-job.

How it compares

The facts provided do not list any paid products that XXL-JOB replaces, so no licence, hosting or cost comparison can be made here. The only adjacent tool named anywhere in the facts is "quartz", which appears as a registry topic tag rather than as a documented alternative, so this page cannot claim a feature-by-feature contrast. On the record available, XXL-JOB stands largely alone in this registry.

When to use it — and when not to

Self-hosters must operate the scheduling centre and its database, which the project relies on for the cluster-wide scheduling lock, and must configure email if they want the default failure-alert path, although the alert interface is extensible to SMS and DingTalk. The GPL-3.0 licence is a real constraint: teams that cannot accept copyleft terms should look elsewhere. The facts also record no release tag or release date, so anyone weighing stability should check the project's version history rather than rely on this page.

project readme (upstream, from github) — read inline

XXL-JOB

XXL-JOB, a distributed task scheduling framework.
-- Home Page --

Introduction

XXL-JOB is a distributed task scheduling framework. It's core design goal is to develop quickly and learn simple, lightweight, and easy to expand. Now, it's already open source, and many companies use it in production environments, real "out-of-the-box".

XXL-JOB是一个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。

Sponsor

XXL-JOB is an open source and free project, with its ongoing development made possible entirely by the support of these awesome backers.

XXL-JOB 是一个开源且免费项目，其正在进行的开发完全得益于支持者的支持。开源不易，前往赞助项目开发

金牌赞助方


阿里云 提供云上托管 XXL-JOB

Documentation

Communication

Features

  • 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、openclaw、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；

Development

于2015年中，我在github上创建XXL-JOB项目仓库并提交第一个commit，随之进行系统结构设计，UI选型，交互设计……

于2015-11月，XXL-JOB终于RELEASE了第一个大版本V1.0， 随后我将之发布到OSCHINA，XXL-JOB在OSCHINA上获得了@红薯的热门推荐，同期分别达到了OSCHINA的“热门动弹”排行第一和git.oschina的开源软件月热度排行第一，在此特别感谢红薯，感谢大家的关注和支持。

于2015-12月，我将XXL-JOB发表到我司内部知识库，并且得到内部同事认可。

于2016-01月，我司展开XXL-JOB的内部接入和定制工作，在此感谢袁某和尹某两位同事的贡献，同时也感谢内部其他给与关注与支持的同事。

于2017-05-13，在上海举办的 "第62期开源中国源创会" 的 "放码过来" 环节，我登台对XXL-JOB做了演讲，台下五百位在场观众反响热烈（图文回顾 ）。

于2017-10-22，又拍云 Open Talk 联合 Spring Cloud 中国社区举办的 "进击的微服务实战派上海站"，我登台对XXL-JOB做了演讲，现场观众反响热烈并在会后与XXL-JOB用户热烈讨论交流。

于2017-12-11，XXL-JOB有幸参会《InfoQ ArchSummit全球架构师峰会》，并被拍拍贷架构总监"杨波老师"在专题 "微服务原理、基础架构和开源实践" 中现场介绍。

于2017-12-18，XXL-JOB参与"2017年度最受欢迎中国开源软件"评比，在当时已录入的约九千个国产开源项目中角逐，最终进入了前30强。

于2018-01-15，XXL-JOB参与"2017码云最火开源项目"评比，在当时已录入的约六千五百个码云项目中角逐，最终进去了前20强。

于2018-04-14，iTechPlus在上海举办的 "2018互联网开发者大会"，我登台对XXL-JOB做了演讲，现场观众反响热烈并在会后与XXL-JOB用户热烈讨论交流。

于2018-05-27，在上海举办的 "第75期开源中国源创会" 的 "架构" 主题专场，我登台进行“基础架构与中间件图谱”主题演讲，台下上千位在场观众反响热烈（图文回顾 ）。

于2018-12-05，XXL-JOB参与"2018年度最受欢迎中国开源软件"评比，在当时已录入的一万多个开源项目中角逐，最终排名第19名。

于2019-12-10，XXL-JOB参与"2019年度最受欢迎中国开源软件"评比，在当时已录入的一万多个开源项目中角逐，最终排名"开发框架和基础组件类"第9名。

于2020-11-16，XXL-JOB参与"2020年度最受欢迎中国开源软件"评比，在当时已录入的一万多个开源项目中角逐，最终排名"开发框架和基础组件类"第8名。

于2021-12-06，XXL-JOB参与"2021年度OSC中国开源项目评选 "评比，在当时已录入的一万多个开源项目中角逐，最终当选"最受欢迎项目"。

于2024-11-06，XXL-JOB经 GitCode 官方评审，获得 “G-Star项目毕业认证”。

我司大众点评目前已接入XXL-JOB，内部别名《Ferrari》（Ferrari基于XXL-JOB的V1.1版本定制而成，新接入应用推荐升级最新版本）。 据最新统计, 自2016-01-21接入至2017-12-01期间，该系统已调度约100万次，表现优异。新接入应用推荐使用最新版本，因为经过数十个版本的更新，系统的任务模型、UI交互模型以及底层调度通讯模型都有了较大的优化和提升，核心功能更加稳定高效。

至今，XXL-JOB已接入多家公司的线上产品线，接入场景如电商业务，O2O业务和大数据作业等，截止最新统计时间为止，XXL-JOB已接入的公司包括不限于：

- 1、大众点评【美团点评】
- 2、山东学而网络科技有限公司；
- 3、安徽慧通互联科技有限公司；
- 4、人人聚财金服；
- 5、上海棠棣信息科技股份有限公司
- 6、运满满【运满满】
- 7、米其林 (中国区)【米其林】
- 8、妈妈联盟
- 9、九樱天下（北京）信息技术有限公司
- 10、万普拉斯科技有限公司【一加手机】
- 11、上海亿保健康管理有限公司
- 12、海尔馨厨【海尔】
- 13、河南大红包电子商务有限公司
- 14、成都顺点科技有限公司
- 15、深圳市怡亚通
- 16、深圳麦亚信科技股份有限公司
- 17、上海博莹科技信息技术有限公司
- 18、中国平安科技有限公司【中国平安】
- 19、杭州知时信息科技有限公司
- 20、博莹科技（上海）有限公司
- 21、成都依能股份有限责任公司
- 22、湖南高阳通联信息技术有限公司
- 23、深圳市邦德文化发展有限公司
- 24、福建阿思可网络教育有限公司
- 25、优信二手车【优信】
- 26、上海悠游堂投资发展股份有限公司【悠游堂】
- 27、北京粉笔蓝天科技有限公司
- 28、中秀科技(无锡)有限公司
- 29、武汉空心科技有限公司
- 30、北京蚂蚁风暴科技有限公司
- 31、四川互宜达科技有限公司
- 32、钱包行云（北京）科技有限公司
- 33、重庆欣才集团
- 34、咪咕互动娱乐有限公司【中国移动】
- 35、北京诺亦腾科技有限公司
- 36、增长引擎(北京)信息技术有限公司
- 37、北京英贝思科技有限公司
- 38、刚泰集团
- 39、深圳泰久信息系统股份有限公司
- 40、随行付支付有限公司
- 41、广州瀚农网络科技有限公司
- 42、享点科技有限公司
- 43、杭州比智科技有限公司
- 44、圳临界线网络科技有限公司
- 45、广州知识圈网络科技有限公司
- 46、国誉商业上海有限公司
- 47、海尔消费金融有限公司，嗨付、够花【海尔】
- 48、广州巴图鲁信息科技有限公司
- 49、深圳市鹏海运电子数据交换有限公司
- 50、深圳市亚飞电子商务有限公司
- 51、上海趣医网络有限公司
- 52、聚金资本
- 53、北京父母邦网络科技有限公司
- 54、中山元赫软件科技有限公司
- 55、中商惠民(北京)电子商务有限公司
- 56、凯京集团
- 57、华夏票联（北京）科技有限公司
- 58、拍拍贷【拍拍贷】
- 59、北京尚德机构在线教育有限公司
- 60、任子行股份有限公司
- 61、北京时态电子商务有限公司
- 62、深圳卷皮网络科

readme truncated — read the full docs on github

Frequently asked questions

Is xxl-job free to use?

xxl-job is open source under the GPL-3.0 licence. There is no licence fee and no seat count — you can self-host it or, where the project offers one, pay a vendor for a managed version instead.

What does xxl-job do?

A distributed task scheduling framework.（分布式任务调度平台XXL-JOB）

What is xxl-job written in?

xxl-job is primarily written in Java. Its source is publicly available at https://github.com/xuxueli/xxl-job, and it has 30,562 GitHub stars.