传统的流水线引擎方案，主要是基于Mysql定时任务表或开源组件如Jenkins流水线引擎来研发。在流量稍高或io消耗稍大时容易出现卡顿、运行慢问题；且由于定时任务和Jenkins都是有状态服务，无法实现节点横向扩容；最后jenkins引擎需要有专业技术团队来部署和维护，也提高了维护行的难度。这里通过基于Redis队列实现的流水线任务调度引擎，能毫秒级实现任务间的状态流转，具备较高的调度性能。

基于Redis队列实现的任务调度引擎，其中调度核心之一由4个算法组成，即：任务入队Push算法、任务出队Poll算法、任务执行算法和任务失败重试算法。

一、任务入队Push算法

任务入队Push算法主要逻辑是基于Redis有序队列来来按执行存储能代表任务信息唯一性的Hash值，目的是保证流水线执行任务能按照编排顺序串行或并行。

实现流程图如下：

1、对任务信息msg进行hash算法得到任务的hash值，再调用Zrank函数判断该hash值是否存在。如果不存在，则按步骤2执行；如果存在，那么执行步骤3。
2、给msg初始化待执行数据，开启事务，先将任务信息msg存储到hash表中，再根据系统时间和任务信息msg里的延迟时间调用得分算法，计算出当前任务对应的分数值，最后调用Zadd函数将当前任务hash值加入到任务队列中。
3、取msg里的延迟时间，调用得分算法，计算出任务最新的分数，然后调用Zadd函数更新该任务hash值的执行顺序。

二、任务出队Poll算法

任务出队Poll算法，由服务内定时器按指定频率调用，默认是50ms间隔时间。主要逻辑是调用ZrangeByScore函数获取一条任务hash值，然后发送执行这个任务的事件。

1、检查当前线程池是否有空余线程可调度，有则继续，无则返回。
2、调用ZrangeByScore函数，获取任务队列中得分最小的任务hash值。
3、调用SetNx函数获取分布式锁，通过任务hash值调用Hget函数获取任务信息msg。
4、调用Zrem函数将任务hash值从任务队列中移除，即表示任务出队。
5、调用Hset函数将修改执行次数的任务信息msg更新到hash表。
6、将任务信息msg包装成任务事件event发送，即让任务执行器监听事件，并调用后面的任务执行算法执行。

三、任务执行算法

任务执行算法，为了保持扩展性，内置了流水线内任务事件接近有22种状态，诸如开始StartPipeline、CancelStage等。此算法核心难点是较多状态机和策略模式设计。

1、执行器监听到任务出队算法的任务事件event后，会利用java反射原理得到对应event的事件处理器handler。
2、再通过线程池异步执行handler.invoke(event)方法，即执行业务的真正逻辑。handler内部除了自身业务逻辑需要用户自己定义外，其他复杂的状态递归转化为内置逻辑，可极大提高devops平台研发人员生产力。研发人员只需关心每种事件event需要做的业务逻辑，而不用考虑复杂的状态转换。

四、任务失败重试算法

任务失败重试算法，为了提高容错性，诸如网络抖动造成的任务失败等异常，此算法解决的是这种可通过自动重试来解决的异常事件，进而提高任务执行成功率。

1、有个前提：失败任务会有失败任务队列来存储任务hash值。首先，调用Zrange函数从失败任务队列中取出任务hash值集合。
2、遍历任务hash值集合，对每个任务hash，调用Hget函数获取任务信息msg。
3、将任务信息msg中执行次数和最大可执行次数对比，如果超过最大可执行次数，则调用Zrem函数从失败任务队列中移除任务hash值；如果不超过，则开启事务，给失败任务调用score算法打分，再调用Zadd函数将该任务hash值加入到正常的任务队列中。