認識Task Flow

TaskFlow是一個python庫，用來簡化任務的執行管理，同時，實現任務的一致性、可擴展和可靠性。TaskFlow支持創建不同的 task，并以聲明的方式集成到一個 flow 中，這些 flow 會通過 engine 執行、停止、繼續和恢復。

優點

• 彈性的增加狀態
• 自然聲明構造
• 簡單可測試（每個 task 只做一件事）
• 工作流可插拔
• 容錯性
• 簡單的故障恢復

概念示例

偽代碼展示了 flow 類似于SQL事務的執行模式
START TRANSACTION task1: call nova API to launch a server || ROLLBACK task2: when task1 finished, call cinder API to attach block storage to the server || ROLLBACK ...perform other tasks... COMMIT

why

OpenStack 的代碼正在有組織的增長，但是如果進程被意外中斷，卻沒有一個可以安全恢復或回滾代碼的標準；大多數項目并沒有使 task 可以重啟或恢復，簡單的挑高或恢復的場景在今天的代碼里已幾乎不可能。通過Taskflow的推廣，甚至在沒有HA的情況下，使OpenStack變的可信和可靠。

一些使用場景

• 服務停止、更新、重啟
  目前Openstack的大部分服務都沒有對服務的強制停止做任何處理，使任務處于不可調和的狀態。比如，一個任務在運行過程中被終止，可能會變為不可恢復的狀態，或成為遺留資源。TaskFlow可以跟蹤任務的關聯狀態，當服務重啟后，可以很容易的恢復或者回滾。

• Orphaned resources(僵尸資源)
  由于現在OpenStack的項目缺乏事務語義，所以會留下一些資源成為孤兒狀態，或ERROR的狀態，在自動化系統（Heat）情況下，這種狀況是非常不能令人接收的，因為非常難分析哪些是要被清除的孤兒資源。
  Taskflow提供其以任務為導向的模型將能正確地追蹤資源的變動，這就容許在一些資源上的動作可以自動地被撤銷，以確定沒有資源被稱為“僵尸”。

• Metrics and history（度量和歷史）
  當OpenStack服務被組織進 task 和 flow 的對象和模式時，通過將記錄 task 在運行時的度量/歷史，這些服務便自動獲得了簡單的增加度量報告和歷史操作的能力。

• 進度/狀態跟蹤
  Openstack中，有很多場景需要記錄和跟蹤任務的進度，TaskFlow提供了一種內建的通知機制實現任務進度的跟蹤。

設計

構成

• Atoms
  TaskFlow的最小單元，是其他類型的基礎。atom是一種命名對象，通過操作輸入數據實現流程中的一個動作，或者輸出一個處理結果。我理解atom是一個抽象概念，其中定義了任務、操作和數據。
• Task
  task派生于一個atom，包括一個 execute & rollback序列每個task都繼承自Task，其中定義了一系列的屬性和方法。
  
• Retry
  retry也是派生于一個atom，是一個特殊的單元，實現對錯誤的處理，控制flow的異常情況，必要時，能夠以其他參數重試另一個atom。retry基類的派生類必須提供on_failure()方法，實現對異常的處理。

參考

TaskFlow官方文檔
An Introduction to OpenStack TaskFlow with Python