Я запускаю задачу, используя задачу триггера каждые 20 минут |Task-Launcher-CloudFoundry в PCF.task-launcher-cloudfoundry обычно загружает jar-файл задачи, поставляемый триггерной задачей, и хранит его во временной папке, например
`` `Downloading [https://appregister -acp.pre.ptlapps.com / UTVINSummary_Task-1.0.0-SNAPSHOT.jar] to / home / vcap / tmp / spring-cloud-deployer4679647774227645681 / b955e68a620b6feba7e9ebf6970788b16c6fbac0
So every time triggertask send task information based on it interval setting to task-launcher-cloudfoundry then task jar get downloaded to temp location of this app which leads to using up of allocated disk memory completely and leads to errors like
2018-12-20T18: 00: 16.867 AP 0067: 00: 16.867/ WEB / 0] [OUT] org.springframework.messaging.MessageHandlingException: вложенное исключение - реактор.core.превышено `` `и, наконец, задача не запускается после нескольких триггеров [согласно расписанию в триггерной задаче]
Определение потока:
stream create testTrigger10 --definition "triggertask --uri=https://app123s.com/abc.jar --triggertask.application-name='kk_test_518PM' --trigger.fixed-delay=1500 --triggertask.environment-properties='spring.cloud.task.name=Task_temp' | task-launcher-cloudfoundry --maven.remote-repositories.repo1.url=https://repo.spring.io/libs-snapshot --spring.cloud.deployer.cloudfoundry.url=ABC.com --spring.cloud.deployer.cloudfoundry.org=SCDF-acceptance --spring.cloud.deployer.cloudfoundry.space=scdf-acp-space --spring.cloud.deployer.cloudfoundry.taskTimeout=1000" --deploy
task-launcher-cloudfoundry Характеристики приложения: диск 1 ГБпространство, 1 ГБ памяти
Таким образом, приложение достигает 1 ГБ дискового пространства после 7 итераций. Так что даже если я увеличу дисковое пространство до 2 ГБ, в какой-то момент я могу столкнуться с этой проблемойпосле нескольких вызовов триггера из Tasktrigger.
Как очистить загруженный jar задачи после запуска задачи?Есть ли какой-либо параметр для очистки дискового пространства?
Примечание. Приложение task-launcher-cloudfoundry не находится в аварийном состоянии.Это будет рабочее состояние с исключениями.
Ошибка полного стека:
https://github.com/spring-cloud/spring-cloud-dataflow/issues/2713