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本文介紹了Serverless工作流的回調(diào)功能。相比較輪詢，使用回調(diào)有效地降低了延遲、減少了輪詢對服務器造成的不必要壓力。另外，回調(diào)功能配合隊列可以實現(xiàn)對非FC任務的編排，將Serverless工作流的編排范圍擴展到任意類型的計算資源。
簡介
長時間執(zhí)行的任務通常會采用異步提交任務并返回任務標識（ID），判斷異步任務結束的方法通常有兩種：輪詢（polling）和回調(diào)（callback），在任務狀態(tài)輪詢中我們介紹了使用輪詢來判斷任務結束。Serverless工作流的回調(diào)（callback）功能，覆蓋以下的痛點或場景：
消除輪詢周期長帶來的不必要延遲。
消除大流量場景下高并發(fā)的輪詢造成不必要的服務器資源壓力和浪費。
編排非FC Function的任務，例如運行在自建機房或ECS上的進程。
需要人工干預的步驟，例如通知審批通過。
下圖展示了使用MNS隊列服務集成結合回調(diào)API編排自建資源，拓寬Serverless工作流的適用場景。
回調(diào)使用詳解
在Task步驟中指定pattern: waitForCallback，如下圖狀態(tài)機所示：該步驟會在提交resourceArn指定的任務后（如FC invocation）該步驟會將一個taskToken存入到該步驟的context對象并進入一個暫停的狀態(tài)，直到Serverless工作流收到回調(diào)或指定的任務超時。將taskToken傳入ReportTaskSucceed或ReportTaskFailed接口去回調(diào)會使得該步驟繼續(xù)執(zhí)行。
示例
該示例共分為以下3個步驟：
準備Task Function
開始工作流
回調(diào)
步驟1：準備Task Function
創(chuàng)建下面一個簡單的函數(shù)，該函數(shù)會將輸入直接返回。
服務：fnf-demo。
函數(shù)：echo。
運行環(huán)境：python2.7。
函數(shù)入口：index.handler。
步驟2：開始工作流
創(chuàng)建流程，并開始執(zhí)行。
流程名稱：fnf-demo-callback。
流程角色：配置一個有FC Invocation權限的角色。
步驟3：回調(diào)
使用Serverless工作流的Python SDK在本地（或其他可以運行Python的環(huán)境）運行callback.py腳本，將{task-token}替換為TaskSubmitted事件中的值
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