- 文件加载位置
默认：优先顺序 Classpath:quartz.properties --> org/quartz/quartz.properties (quartz lib)
改变默认：设置一个系统属性"org.quartz.properties"指向对应的properties文件
- 程序中显示指定
在StdSchedulerFactory.getScheduler()之前使用StdSchedulerFactory.initialize(xx)。
- properties文件中的属性关系
固定前缀org.quartz
主要分为scheduler，ThreadPool，JobStore，plugin等等部分
例如ThreadPool的配置信息
org.quartz.threadPool.class = org.quartz.simpl.SimpleThreadPool
org.quartz.threadPool.threadCount = 5
org.quartz.threadPool.threadPriority = 5
实例化ThreadPool的时候使用org.quartz.simpl.SimpleThreadPool，
实例化结束后threadCount，threadPriority 将以setter的形式注入到ThreadPool实例中
- 属性值的复用
$propertyName
$@org.quartz.scheduler.instanceName
- 官方配置文档
http://www.quartz-scheduler.org/documentation/quartz-1.x/configuration/
- threadPool
#Quartz ThreadPool
org.quartz.threadPool.class=threadPool类名(SimpleThreadPool就好)
org.quartz.threadPool.threadCount=thread数量，不会动态增长(所有的JOB)
org.quartz.threadPool.threadPriority=thread优先级
#Quartz SimpleThreadPool(使用默认就好)
#org.quartz.threadPool.makeThreadsDaemons=true/false是否为守护线程
#org.quartz.threadPool.threadsInheritGroupOfInitializingThread=true/false
#org.quartz.threadPool.threadsInheritContextClassLoaderOfInitializingThread=true/false
- jobStore
1）RAMJobStore
将schedule相关信息保存在RAM中，轻量级，速度快，遗憾的是应用重启时相关信息都将丢失。
org.quartz.jobStore.class = org.quartz.simpl.RAMJobStore
org.quartz.jobStore.misfireThreshold = 60000
misfireThreshold ： 最大能忍受的触发超时时间，如果超过则认为“失误”
2）JDBC-JobStore
将schedule相关信息保存在RDB中.有两种实现：JobStoreTX和JobStoreCMT
前者为application自己管理事务
后者为application server管理事务，即全局事务JTA
JobStoreTX
org.quartz.jobStore.class = org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTX
org.quartz.jobStore.driverDelegateClass
#类似于Hibernate的dialect，用于处理DB之间的差异，StdJDBCDelegate能满足大部分的DB
org.quartz.jobStore.dataSource
#这个值必须存于一个datasource的配置信息
#org.quartz.dataSource.XXX.driver...
org.quartz.jobStore.tablePrefix
#存储相关信息表的前缀
org.quartz.jobStore.useProperties
#JobDataMaps是否都为String类型
org.quartz.jobStore.misfireThreshold
#与RAMJobStore中的一致
org.quartz.jobStore.isClustered
#是否是应用在集群中，当应用在集群中时必须设置为TRUE，否则会出错org.quartz.jobStore.clusterCheckinInterval
#scheduler的checkin时间，时间长短影响failure scheduler的发现速度
org.quartz.jobStore.maxMisfiresToHandleAtATime
#jobStore处理未按时触发的Job的数量
org.quartz.jobStore.dontSetAutoCommitFalse
#true/false,true则调用connection的setAutoCommit(false)方法
org.quartz.jobStore.selectWithLockSQL
#加锁的SQL语句，默认为SELECT * FROM {0}LOCKS WHERE LOCK_NAME = ? FOR UPDATE
#{0}=$@org.quartz.jobStore.tablePrefix
org.quartz.jobStore.txIsolationLevelSerializable
#true/false, true则调用connection的setTransactionIsolation(Connection.TRANSACTION_SERIALIZABLE) 方法
org.quartz.jobStore.acquireTriggersWithinLock
#触发job时是否需要拥有锁
org.quartz.jobStore.lockHandler.class
#用于管理数据库中相关信息的锁机制的类名
- dataSource
建议最大的连接数最少为ThreadPool的threadCount,并且如果应用经常访问scheduler的API的话最好是有一些额外的connection，也就是说要比ThreadPool的worker threads大一些
三种方式
1）datasource的相关信息全部定义于quartz.properties中，quartz自己创建datasource
org.quartz.dataSource.NAME.driver
org.quartz.dataSource.NAME.URL
org.quartz.dataSource.NAME.user
org.quartz.dataSource.NAME.password
org.quartz.dataSource.NAME.maxConnections
#以上为dataSource的基本属性，大家都懂的
#NAME必须与$@org.quartz.jobStore.dataSource一致
org.quartz.dataSource.NAME.validationQuery
#dataSource用于检测connection是否failed/corrupt的SQL语句
2）使用JNDI的datasource
org.quartz.dataSource.NAME.jndiURL
#JNDI URL
org.quartz.dataSource.NAME.java.naming.factory.initial
#JNDI InitialContextFactory
org.quartz.dataSource.NAME.java.naming.provider.url
org.quartz.dataSource.NAME.java.naming.security.principal
org.quartz.dataSource.NAME.java.naming.security.credentials
#后三行为连接到JNDI提供者的相关信息
3）用户自定义org.quartz.utils.ConnectionProvider实现类
org.quartz.dataSource.NAME.connectionProvider.class
org.quartz.dataSource.NAME.XXX
- Cluster
实现故障处理和负载均衡，实现高可用性和扩展性
通过共享DB Tables实现，所以必须使用JDBC-Jobstore
负载均衡 ： 谁先触发谁执行，并且一次只有一个scheduler触发
故障处理 ： 当一个scheduler失败后，其它的实例可以发现那些执行失败的Jobs，假如Job对应的JobDetail标记为recovery(属性"requests recovery"),那么该Job就会被其它的实例重新执行，否则对应的Job只会被释放等待下次被触发。
实现：
org.quartz.jobStore.isClustered = true
所有的实例的quartz.properties文件除了 org.quartz.scheduler.instanceId和org.quartz.threadPool.threadCount必须一致，org.quartz.scheduler.instanceId = AUTO 即可实现ID的不一致
注意：
1.不在不同的机器上实现集群功能，除非他们的时钟同步精确到秒
2.不实现集群的实例不使用同一套表
