一、业务场景

在系统开发的过程中，必然存在耗时极高的动作，是基于请求响应模式无法解决的问题，通常会采用解耦的思维，并基于异步或者事件驱动的方式去调度整个流程的完整执行；

文件任务：在系统解析大文件数据时，在获取任务之后，会异步处理后续文件读写流程；

中间表：执行复杂场景的数据分析时，收集完待分析的对象之后，会并发执行各个维度的采集动作，并依次将数据写入临时的中间表中，方便数据查询动作；

在上述场景中，基于单次请求响应无法执行整个过程，必须对流程分段分步和异步推进，在流程中根据场景去判断，是异步有序驱动，还是异步并发处理，并基于各个节点的执行状态判断动作是否成功。

二、任务管理

复杂任务的执行周期相对偏长，要确保稳定的执行则需要对任务做精细的设计和管理，通常会基于如下几个因素去描述任务：

场景：定义任务的主题场景，便于将多种任务做统一管理和调度，例如：文件、数据、报表等；
计划：对任务做好步骤的拆分，并制定和推进相应的执行计划，例如：有序调度、并发执行等；
状态：针对任务和节点的执行计划，都要提供细节的状态定义，例如：开始/结束，进行中/已完成，成功/失败等；

设计合理的任务结构，以便更高效的管理流程，根据主题场景做任务分类，添加相应的执行计划，根据状态跟踪任务执行过程，并对失败动作进行捕捉和重试；

三、设计思路

1、同步请求响应

服务之间的通信模式一般分为：同步和异步两种；同步是指在请求端发出动作之后，会一直等待响应端完成，或者响应超时导致熔断，即在一次请求调用中耦合所有的处理流程；

服务中大部分的请求都是同步响应模式，可以提高系统的响应速度；但是在分布式中，首先要控制超时熔断的时间，避免在流量高峰期请求堆积，拖垮整个服务；另外对于被大量调用的公共服务，要提高并发的支撑能力，降低对请求链路的性能影响。

2、异步解耦模式

异步模式的最大优点就是实现请求和响应的完全解耦，任务只需要触发一次开始动作，后续的流程就会逐步的推进直到结束；各个服务节点处理逻辑不会受到整个请求链路的耗时限制；

实现异步有多种方式，例如：请求回调、发布订阅、Broker代理等；在之前异步章节中有详细描述，这里不再赘述；异步消除了服务节点之间的依赖关系，但是也同样提高了流程的复杂性；

3、事件驱动设计

事件驱动是一个抽象的概念，即通过事件的方式实现多个服务间的协同，驱动整个流程的处理逻辑；在业务层面是一种设计思想，在技术层面通常采用发布订阅的方式，同样也可以消除服务间的强依赖关系；

事件和异步在模式上很类似，事件驱动在设计上更加精细，例如在订单场景中：将订单的状态变化作为一个事件，服务间通过消息传递的方式，依次处理库存服务、物流服务等；由于事件携带了一定的业务信息和状态，流程解耦更加彻底的同时复杂度也会更高。

四、实践总结

1、结构设计

在结构设计中围绕任务、节点、数据三个核心要素，以确保对任务的执行过程有完整的跟踪和管理，要实现对任务的节点及相关的操作，具备执行重试或者直接取消撤回的控制；

状态管理是一项很复杂的工作，要衡量任务中各个状态标识是否合理，就要实时监控状态的变化，并且基于各种极端情况去验证流程，例如：重试设计、任务取消、任务暂停。

2、高并发管理

任务型的场景加上复杂的管理流程，执行时间自然也很长，如果场景中涉及到大文件的解析、或者数据调度，自然会引入任务分割与并发执行的机制；

比较常用的思路：根据任务调度的集群数，对数据核心编号进行哈希计算，可以采用取模和分段两种算法，然后基于多线程的方式并发处理各自服务内的分管任务。

3、管理模型

不管是观察者模式，或者发布订阅模型，又或者说事件驱动设计，都可以理解为生产/消费的关系模型，围绕生产、存储、消费三个节点做管理；

生产端：负责创建具体的消息主体，在总线模式中，通常将消息进行入库存储，然后再执行队列推送，并跟踪该过程的状态变化，保证库和队列的一致性；
消息体：描述动作的发布方和消费方，关键的状态信息变化，唯一标识和创建时间及版本，其余则根据场景需要定义即可；
消费端：在消费时要关注的核心问题即失败重试，要避免重试机制引起数据不一致的问题，可以对消费进行加锁或者消息状态校验，以实现幂等的效果；
存储端：通常采用数据库和消息中间件双存储的模式，并且需要保证二者动作的同时成功或者失败，顺序为先入库再执行队列推送；

整个模型在设计思路上比较合理，但是架构的复杂性也变的很高，比如数据一致性问题、状态机制、事务、幂等性、流程中断等；整个链路需要详细的追踪记录并且可视化管理，开发补偿动作的接口，用来及时解决可能出现的突发问题。

4、组件案例

Spring框架本身就极具复杂度，这里单看事件模型的设计，包含三个核心角色：事件、发布、监听；与观察者设计模式在理念上相同；

事件：ApplicationEvent基础抽象类继承自JDK中EventObject类，具体事件要继承该类；source事件源，timestamp发生的系统时间；

public class OrderState {
    // 基础要素
    private Integer eventId ;
    private String version ;
    private Long createTime ;

    // 消息定位
    private String source ;
    private String target ;

    // 状态变化
    private Integer orderId ;
    private Integer stateFrom ;
    private Integer stateTo ;
}
public class OrderStateEvent extends ApplicationEvent {
    public OrderStateEvent (OrderState orderState){
        super(orderState);
    }
}

发布者：Spring定义的顶级接口ApplicationEventPublisher，提供事件发布的能力；

@Service
public class EventService implements ApplicationContextAware, ApplicationEventPublisherAware {
    private ApplicationEventPublisher applicationEventPublisher;
    
    public void changeState (Integer orderId,Integer stateFrom,Integer stateTo){
        OrderState orderState = new OrderState() ;
        OrderStateEvent orderStateEvent = new OrderStateEvent(orderState) ;
        logger.info(Thread.currentThread().getName()+";"+orderStateEvent);
        applicationEventPublisher.publishEvent(orderStateEvent);
    }
}

监听者：实现JDK中顶级接口EventListener，Spring扩展了多种事件监听器，以实现各种场景的需求，例如：有序无序、同步异步等；

@Component
public class OrderStateListener implements ApplicationListener<OrderStateEvent> {
    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(OrderStateListener.class) ;

    @Async
    @Override
    public void onApplicationEvent(OrderStateEvent orderStateEvent) {
        logger.info(Thread.currentThread().getName()+";"+orderStateEvent);
    }
}