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引言
最近宜信开源微服务任务调度平台 SIA-TASK，SIA-TASK 属于分布式的任务调度平台，使用起来简单方便，非常容易入手，部署搭建好 SIA-TASK 任务调度平台之后，编写 TASK 后配置 JOB 进行调度，进而实现整个调度流程。本文新建了 JOB 示例，该 JOB 关联了前后级联的两个 TASK，TASKONE(前置 TASK)和 TASKTWO(后置 TASK)，主要阐述一个 JOB 怎样关联配置两个级联 TASK，以及该 JOB 是如何通过 SIA-TASK 实现任务调度，最终实现对两个 TASK 执行器的调用。
拓展阅读：宜信开源 | 宜信开源微服务任务调度平台 SIA—TASK
宜信开源 | 分布式任务调度平台 SIA-TASK 的架构设计与运行流程
首先，根据部署文档来搭建任务调度平台。
源码地址：https://github.com/siaorg/sia…
官方文档：https://github.com/siaorg/sia…
任务调度平台主要由任务编排中心、任务调度中心以及 ZK 和 DB 等第三方服务构成，搭建 SIA-TASK 任务调度平台需要的主要工作包括：
1.MySQL 的搭建及根据建表语句建表
2.zookeeper 安装
3.SIA-TASK 前端项目打包及部署
4. 任务编排中心 (sia-task-config) 部署
5. 任务调度中心 (sia-task-scheduler) 部署
从 github 上 clone 代码仓库并下载源码后，可根据 SIA-TASK 部署指南，搭建 SIA-TASK 任务调度平台并启动，详见 SIA-TASK 部署指南
搭建好 SIA-TASK 任务调度平台后，下一步就是 TASK 执行器实例的编写啦。
其次，根据开发文档来编写 TASK 执行器实例并启动。
根据 SIA-TASK 开发指南，编写了两个 TASK 示例，TASKONE(前置 TASK)和 TASKTWO(后置 TASK)，具体开发规则见 SIA-TASK 开发指南，TASK 示例关键配置即代码在下文有详细展示与介绍。
该示例为 springboot 项目，并且需要通过 POM 文件引入 SIA-TASK 的执行器关键依赖包 sia-task-hunter 来实现 task 执行器的自动抓取，首先需要将 SIA-TASK 源码中的 sia-task-hunter 包用 mvn install 命令打包为 jar 包安装至本地仓库，SIA-TASK 源码中的 sia-task-hunter 包如下图示：
然后就可以进行示例的编写，示例主要包括以下几部分：
配置 POM 文件关键依赖
<!-- 此处添加个性化依赖(sia-task-hunter) -->
<dependency>
<groupId>com.sia</groupId>
<artifactId>sia-task-hunter</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>配置文件主要配置项
# 项目名称（必须）spring.application.name: onlinetask-demo
# 应用端口号（必须）server.port: 10086
# zookeeper 地址（必须）zooKeeperHosts: *.*.*.*:2181,*.*.*.*:2181,*.*.*.*:2181
# 是否开启 AOP 切面功能（默认为 true）spring.aop.auto: true
# 是否开启 @OnlineTask 串行控制（如果使用则必须开启 AOP 功能）（默认为 true）（可选）spring.onlinetask.serial: true编写 TASK 执行器主要代码
@Controller
public class OpenTestController {@OnlineTask(description = "success, 无入参",enableSerial=true)
@RequestMapping(value = "/success-noparam", method = { RequestMethod.POST}, produces = "application/json;charset=UTF-8")
@CrossOrigin(methods = { RequestMethod.POST}, origins = "*")
@ResponseBody
public String taskOne() {Map<String, String> info = new HashMap<String, String>();
info.put("result", "success-noparam");
info.put("status", "success");
System.out.println("调用 taskOne 任务成功");
return JSONHelper.toString(info);
}
@OnlineTask(description = "success, 有入参",enableSerial=true)
@RequestMapping(value = "/success-param", method = { RequestMethod.POST}, produces = "application/json;charset=UTF-8")
@CrossOrigin(methods = { RequestMethod.POST}, origins = "*")
@ResponseBody
public String taskTwo(@RequestBody String json) {Map<String, String> info = new HashMap<String, String>();
info.put("result", "success-param"+"入参是："+json);
info.put("status", "success");
System.out.println("调用 taskTwo 任务成功");
return JSONHelper.toString(info);
}
}当编写完 TASK 执行器实例后，启动该执行器所在进程
启动日志如下图：
日志表明该进程正常启动，并且 TASK 执行器信息正常上传至 ZK 当中，
观察 TASK 管理界面，如图示：
从图中可知，TASK 已同步至数据库中。
再次，需要进行 JOB 的创建和 JOB 对 TASK 的关联及配置。
根据使用指南进行如下操作。
创建 JOB，配置参数
在 JOB 管理界面点击 添加 Job
点击后进入 添加 Job界面
选定 Job_Group, 尽量选定所要关联的 TASK 所属的 Group 组名。
分别填写 Job 类型及其他项，Job 类型也可以选择 FixRate(特定时间点)类型，本例为 CRON 类型，具体数值为：0/30 ?，表示从当前时刻开始，每 30 秒执行一次
点击 添加，添加 JOB 成功。
配置 TASK
添加 JOB 成功后，需要为该 JOB 配置相应的 TASK，可配置单个或多个，本例以配置两个级联 TASK 为例。
点击 配置 TASK后，进入 Task 信息配置 界面。
如上图所示，将需要配置的两个 TASK 均拉取至右侧，点击 编辑 按钮 (铅笔形状)，进入 TASK 参数配置 界面。
TASKONE 参数配置：
TASKTWO 参数配置：
按图中编辑完成后，点击 添加，成功将 TASKONE 和 TASKTWO 配置至 JOB 中。
添加完毕后，可进行两个 TASK 的依赖关系配置，如下图所示：
用箭头将 TASKONE(前置 TASK)指向 TASKTWO(后置 TASK)，即可完成 TASK 之间的依赖关系设置，点击提交，完成整个 JOB 的配置，配置完成后，可点击 TASK 信息 按钮，查看TASK 配置信息详情，观察该 JOB 的 TASK 配置情况。
TASK 配置信息图
TASK 配置信息详情
最后，激活 JOB 并观察相应日志。
TASK 配置成功后，点击 状态操作 下拉按钮中 激活 按钮，激活 JOB。
激活 JOB 后，刷新该界面，可发现该 JOB 列表调度器 (红框处) 出现调度器 IP 及端口号，表示该 JOB 激活后被该调度器抢占。
先观察管理界面 JOB 及 TASK 日志
成功激活 JOB 后，进入调度日志界面，等待至 JOB 执行时间后，可查看到该 JOB 执行日志，如下图示。
标号 1：代表该 JOB 日志。
标号 2：代表该 JOB 所关联的前置 TASK(TASKONE)日志。
标号 3：代表该 JOB 所关联的后置 TASK(TASKTWO)日志。
标号 4：endTask 为系统追加的一个虚拟 TASK，仅表示该 JOB 的一次调度过程完成。
同时从执行时间也可观察出，每 30 秒调度一次。
再观察执行器 TASK 实例日志
还可观察执行器实例 TASK 日志，验证是否调用成功。
从日志可知，确实调用成功，并且每 30 秒调用一次。
停止 JOB
当需要停止 JOB 时，点击 状态操作 下拉按钮中 停止 按钮，停止 JOB。
本文仅是对微服务任务调度平台 SIA-TASK 的初步实践使用，通过以上描述，可实现 SIA-TASK 对执行器实例 TASK 实现任务调度的功能，本文中搭建的示例非常简单，适合快速入手 SIA-TASK，当然，SIA-TASK 还有更加强大的任务调度功能，可以应对更加复杂的业务场景，大家可以继续深度使用体验，将 SIA-TASK 的功能点和业务相结合，将其应用至更加复杂的业务场景之下。
