本文旨在解决 Google App Engine (GAE) 应用中，任务需要在不同服务之间调度执行的问题。假设你有一个使用 Python3 编写的默认服务和一个使用 NodeJS18 编写的服务。现在需要从 Python3 服务提交一个任务，并让 NodeJS18 服务来执行这个任务。
在使用 google.cloud.tasks_v2 Python 客户端提交任务时，虽然可以指定任务队列，但并没有直接的方法来指定哪个 GAE 服务应该处理该任务。下面将介绍两种可行的方案来实现跨服务任务调度。
方案一：利用 dispatch.yaml 路由规则
如果你的 dispatch.yaml 文件仅基于路径进行路由，而没有涉及域名，那么你可以通过设置 relative_uri 属性来将任务路由到目标服务。
dispatch.yaml 文件定义了如何将传入的 HTTP 请求路由到不同的服务。例如：
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- url: "*/mobile/*" service: mobile-frontend- url: "*/work/*" service: static-backend
在这种情况下，如果你想让 mobile-frontend 服务处理一个任务，只需将 relative_uri 设置为 /mobile/mobile_task。即使任务是从 /work/page-1 发起的，它也会被路由到 mobile-frontend 服务。
注意： 这种方法未经实际验证，请谨慎使用，并在测试环境中进行充分测试。
方案二：通过 HTTP 调用触发目标服务提交任务
如果你的 dispatch.yaml 文件包含基于域名或子域名的路由规则，那么可以先向目标服务的 URL 发送一个 HTTP 请求（例如 POST 请求），然后让目标服务自身提交任务。
例如，假设你有一个可以通过 blog.example.com 访问的服务，并且希望这个服务处理一个从默认服务提交的任务。
从默认服务向 blog.example.com/prep_task_invocation/ 发送一个 HTTP 请求，并将需要执行的任务数据作为参数传递。
blog.example.com/prep_task_invocation/ 接收到请求后，将任务提交到自身，即 blog.example.com 服务。假设 relative_uri 不会将任务路由到其他服务。
示例代码 (Python3 – 默认服务):
import requestsimport jsondef submit_task_to_node_service(task_data): """ 向 NodeJS 服务发送 HTTP 请求，触发其提交任务。 """ url = "https://blog.example.com/prep_task_invocation/" headers = {'Content-type': 'application/json'} response = requests.post(url, data=json.dumps(task_data), headers=headers) return response# 示例任务数据task_data = {"payload": "This is the task payload"}# 提交任务response = submit_task_to_node_service(task_data)if response.status_code == 200: print("Task submission request successful")else: print(f"Task submission request failed with status code: {response.status_code}")
示例代码 (NodeJS18 – 目标服务):
const { CloudTasksClient } = require('@google-cloud/tasks');const express = require('express');const bodyParser = require('body-parser');const app = express();app.use(bodyParser.json());const client = new CloudTasksClient();const project = process.env.GOOGLE_CLOUD_PROJECT;const location = 'your-location'; // e.g., 'us-central1'const queue = 'default';app.post('/prep_task_invocation/', async (req, res) => { const payload = req.body.payload; const task = { httpRequest: { httpMethod: 'POST', url: 'https://blog.example.com/process_task/', // 任务处理的 URL headers: { 'Content-Type': 'application/json', }, body: Buffer.from(JSON.stringify({payload: payload})).toString('base64'), }, }; const queuePath = client.queuePath(project, location, queue); const request = { parent: queuePath, task: task, }; try { const [response] = await client.createTask(request); console.log(`Created task ${response.name}`); res.status(200).send('Task created successfully'); } catch (error) { console.error('Error creating task:', error); res.status(500).send('Error creating task'); }});app.post('/process_task/', (req, res) => { const payload = JSON.parse(Buffer.from(req.body.payload, 'base64').toString()); console.log(`Processing task with payload: ${payload.payload}`); // 在这里处理任务 res.status(200).send('Task processed');});const port = process.env.PORT || 8080;app.listen(port, () => { console.log(`Server listening on port ${port}`);});
注意事项：
确保 NodeJS 服务具有创建 Cloud Tasks 的权限。根据实际情况修改 location 和 queue 变量。process_task 路由负责实际的任务处理逻辑。HTTP body 需要进行 base64 编码，以便在任务中传输。
总结
本文介绍了两种在 GAE 中实现跨服务任务调度的方法。第一种方法利用 dispatch.yaml 路由规则，适用于仅基于路径进行路由的情况。第二种方法通过 HTTP 调用触发目标服务提交任务，适用于包含域名或子域名路由规则的情况。选择哪种方法取决于你的应用架构和 dispatch.yaml 文件的配置。在实际应用中，建议进行充分的测试，以确保任务能够正确地路由到目标服务并成功执行。
以上就是GAE 任务跨服务执行：Python 到 NodeJS 的任务调度的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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