一、微服务改造需求及技术选型
延迟任务系统进行微服务的改造，改造需求和技术选型。
虽然程序目前做了各种优化，接口的缓存优化，接口的线程优化，但它还是单机版，所以需要改造成微服务（分布式），对于分布式而言，分布式本质是进程之间通信，和服务治理（比如服务的注册与发现，服务的降级，服务的容错）。
目前主流两种方案：
1 基于dubbo协议的 将业务层封装成Dubbo接口供其他服务调用
2 基于http协议的 springcloud 全家桶封装成微服务
tcp ，http 性能哪个高？
tcp性能高，http是基于tcp的应用层协议
dubbo 和springcloud 区别?
1:Spring Cloud抛弃了Dubbo 的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式。严格来说，这两种方式各有优劣。虽然在一定程度上来说，后者牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更为合适。
2:Dubbo和Spring Cloud并不是完全的竞争关系，两者所解决的问题域不一样：Dubbo的定位始终是一款RPC框架，而Spring Cloud的目的是微服务架构下的一站式解决方案。
3:非要比较的话，Dubbo可以类比到Netflix OSS技术栈，而Spring Cloud集成了Netflix OSS作为分布式服务治理解决方案，但除此之外Spring Cloud还提供了包括config、stream、security、sleuth等分布式服务解决方案。当前由于RPC协议、注册中心元数据不匹配等问题，在面临微服务基础框架选型时Dubbo与Spring Cloud只能二选一，这也是两者总拿来做对比的原因。Dubbo之后会积极寻求适配到Spring Cloud生态，比如作为SpringCloud的二进制通讯方案来发挥Dubbo的性能优势，或者Dubbo通过模块化以及对http的支持适配到Spring Cloud
二、延迟任务web层接口开发
对比了当前比较流行的两套微服务技术解决方案。通过对比的结果我们发现，Dubbo在很多领域，这个解决方案其实并不完善，因此在延迟任务系统进行微服务改造的时候。 我们选择基于http协议的springcloud全家桶封装成微服务。这种形式我们开发起来比较顺手，因为springcloud是基于Http协议，进行服务之间调用的，说白了开发起来就相当于，开发传统的SSM项目，我们只需要编写controller、service以及我们的mapper，有了controller之后我们就可以使用Http进行调用。我们来开发web层接口 （ controller接口）。
应用技术： SpringBoot， SpringCloud，Consul ，Redis ，MySQL ， Feign， Junit ， PostMan
1：统一Controller接口的返回数据格式，在chongba_common的com.chongba.entity包下添加如下两个类：
此处返回结果代码。
2：在chongba__schedule_service中创建包：com.chongba.schedule.controller 在该包下创建TaskCtroller类，依次编写：添加任务，消费任务，取消任务的方法
添加任务：pushTask
消费任务：pollTask
取消任务：cancelTask
package com.chongba.schedule.controller; import com.chongba.entity.ResponseMessage; import com.chongba.entity.Task; import com.chongba.schedule.inf.TaskService; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.util.Assert; import org.springframework.web.bind.annotation.*; @Slf4j @RestController @RequestMapping("/task") public class TaskController { @Autowired private TaskService taskService; @PostMapping("/push") public ResponseMessage pushTask(@RequestBody Task task){ log.info("add task {}",task); try { //参数校验 Assert.notNull(task.getTaskType(),"任务类型不能为空"); Assert.notNull(task.getPriority(),"任务优先级不能为空"); Assert.notNull(task.getExecuteTime(),"任务执行时间不能为空"); Long taskId = taskService.addTask(task); return ResponseMessage.ok(taskId); }catch (Exception e){ log.error("push task exception {}",task); return ResponseMessage.error(e.getMessage()); } } @GetMapping("/poll/{type}/{priority}") public ResponseMessage pollTask(@PathVariable("type") Integer type, @PathVariable("priority") Integer priority){ log.info("poll task {},{}",type,priority); try { Assert.notNull(type,"任务类型不能为空"); Assert.notNull(priority,"任务优先级不能为空"); Task task = taskService.poll(type, priority); return ResponseMessage.ok(task); } catch (Exception e) { log.error("poll task exception {},{}",type,priority); return ResponseMessage.error(e.getMessage()); } } @PostMapping("/cancel") public ResponseMessage cancelTask(@RequestParam("taskId") Long taskId){ log.info("cancel task {}",taskId); try { Assert.notNull(taskId,"任务id不能为空"); boolean success = taskService.cancelTask(taskId); return ResponseMessage.ok(success); } catch (Exception e) { log.error("cancel task exception {}",taskId); return ResponseMessage.error(e.getMessage()); } } }
三、打开postman工具进行测试
测试添加任务接口需要传递一个json格式的对象数据，我们可以使用如下的代码来生成一个json数据而无需手动编写，在chongba_schedule_service工程中的测试包com.chongba.schedule下创建测试类TaskToJson，添加如下方法生成json数据，
package com.chongba.schedule; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.chongba.entity.Task; import java.util.Date; public class TaskToJson { public static void main(String[] args) { Task task = new Task(); task.setTaskType(1001); task.setPriority(1); task.setExecuteTime(new Date().getTime()); System.out.println(JSON.toJSONString(task)); } }
测试1：添加方法测试，查看数据库和缓存中是否有任务数据！
打开Postman进行添加方法测试：
测试2：取消任务测试，先运行一下添加方法保证系统中有任务，然后在测试取消，查看任务是否被取消！
打开PostMan进行取消任务测试：
测试3：消费方法测试，查看缓存中的任务是否被消费，数据库中的数据状态！
打开PostMan进行消费方法测试
