1 前言
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之前我们用两篇文章讲解了Spring Cloud Data Flow，例子都是用UI操作的，但我们在Linux系统上经常是无法提供界面来操作，集成在Jenkins上也无法使用UI。好在官方提供了Data Flow Shell工具，可以在命令行模式下进行操作，非常方便。
相关文章可参考：
Spring Cloud Data Flow初体验，以Local模式运行
把Spring Cloud Data Flow部署在Kubernetes上，再跑个任务试试
Spring Cloud Data Flow Server提供了可操作的REST API，所以这个Shell工具的本质还是通过调用REST API来交互的。
2 常用操作
2.1 启动
首先要确保我们已经安装有Java环境和下载了可执行的jar包：spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar
然后启动如下：
$ java -jar spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar
默认是连接了http://localhost:9393的Server，可以通过--dataflow.uri=地址来指定。如果需要认证信息，需要加上--dataflow.username=用户 --dataflow.password=密码。
比如我们连接之前安装在Kubernetes上的Server如下：
$ java -jar spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar --dataflow.uri=http://localhost:300932.2 Application操作
介绍一下Application相关操作：
列出所有目前注册的app：
dataflow:>app list
╔═══╤══════╤═════════╤════╤════════════════════╗
║app│source│processor│sink│ task ║
╠═══╪══════╪═════════╪════╪════════════════════╣
║ │ │ │ │composed-task-runner║
║ │ │ │ │timestamp-batch ║
║ │ │ │ │timestamp ║
╚═══╧══════╧═════════╧════╧════════════════════╝查看某个app的信息：
dataflow:>app info --type task timestamp清除app注册信息：
dataflow:>app unregister --type task timestamp
Successfully unregistered application 'timestamp' with type 'task'.清除所有app注册信息：
dataflow:>app all unregister
Successfully unregistered applications.
dataflow:>app list
No registered apps.
You can register new apps with the 'app register' and 'app import' commands.注册一个app：
dataflow:>app register --name timestamp-pkslow --type task --uri docker:springcloudtask/timestamp-task:2.1.1.RELEASE
Successfully registered application 'task:timestamp-pkslow'
dataflow:>app list
╔═══╤══════╤═════════╤════╤════════════════╗
║app│source│processor│sink│ task ║
╠═══╪══════╪═════════╪════╪════════════════╣
║ │ │ │ │timestamp-pkslow║
╚═══╧══════╧═════════╧════╧════════════════╝批量导入app，可以从一个URL或一个properties文件导入：
dataflow:>app import https://dataflow.spring.io/task-docker-latest
Successfully registered 3 applications from [task.composed-task-runner, task.timestamp.metadata, task.composed-task-runner.metadata, task.timestamp-batch.metadata, task.timestamp-batch, task.timestamp]需要注意的是，在注册或导入app时，如果重复的话，默认是无法导入的，不会覆盖。如果想要覆盖，可以加参数--force。
dataflow:>app register --name timestamp-pkslow --type task --uri docker:springcloudtask/timestamp-task:2.1.1.RELEASE
Command failed org.springframework.cloud.dataflow.rest.client.DataFlowClientException: The 'task:timestamp-pkslow' application is already registered as docker:springcloudtask/timestamp-task:2.1.1.RELEASE
The 'task:timestamp-pkslow' application is already registered as docker:springcloudtask/timestamp-task:2.1.1.RELEASE
dataflow:>app register --name timestamp-pkslow --type task --uri docker:springcloudtask/timestamp-task:2.1.1.RELEASE --force
Successfully registered application 'task:timestamp-pkslow'2.3 Task操作
列出task：
dataflow:>task list
╔════════════════╤════════════════════════════════╤═══════════╤═══════════╗
║ Task Name │ Task Definition │description│Task Status║
╠════════════════╪════════════════════════════════╪═══════════╪═══════════╣
║timestamp-pkslow│timestamp │ │COMPLETE ║
║timestamp-two │<t1: timestamp || t2: timestamp>│ │ERROR ║
║timestamp-two-t1│timestamp │ │COMPLETE ║
║timestamp-two-t2│timestamp │ │COMPLETE ║
╚════════════════╧════════════════════════════════╧═══════════╧═══════════╝删除一个task，这里我们删除的是一个组合task，所以会把子task也一并删除了：
dataflow:>task destroy timestamp-two
Destroyed task 'timestamp-two'删除所有task，会有风险提示：
dataflow:>task all destroy
Really destroy all tasks? [y, n]: y
All tasks destroyed
dataflow:>task list
╔═════════╤═══════════════╤═══════════╤═══════════╗
║Task Name│Task Definition│description│Task Status║
╚═════════╧═══════════════╧═══════════╧═══════════╝创建一个task：
dataflow:>task create timestamp-pkslow-t1 --definition "timestamp --format=\"yyyy\"" --description "pkslow timestamp task"
Created new task 'timestamp-pkslow-t1'
启动一个task并查看状态，启动时需要记录执行ID，然后通过执行ID来查询状态：
dataflow:>task launch timestamp-pkslow-t1
Launched task 'timestamp-pkslow-t1' with execution id 8
dataflow:>task execution status 8查看所有task执行并查看执行日志：
dataflow:>task execution list
dataflow:>task execution log 8
. ____ _ __ _ _
/\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __ __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
\\/ ___)| |_)| | | | | || (_| | ) ) ) )
' |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
=========|_|==============|___/=/_/_/_/
:: Spring Boot :: (v2.1.13.RELEASE)
2020-08-01 17:20:51.626 INFO 1 --- [ Thread-5] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Shutdown initiated...
2020-08-01 17:20:51.633 INFO 1 --- [ Thread-5] com.zaxxer.hikari.HikariDataSource : HikariPool-1 - Shutdown completed.2.4 Http请求
可以进行http请求：
dataflow:>http get https://www.pkslow.com
dataflow:>http post --target https://www.pkslow.com --data "data"
> POST (text/plain) https://www.pkslow.com data
> 405 METHOD_NOT_ALLOWED
Error sending data 'data' to 'https://www.pkslow.com'2.5 读取并执行文件
先准备一个脚本文件，用来放Data Flow Shell命令，文件名为pkslow.shell，内容如下：
version
date
app list执行与结果如下：
dataflow:>script pkslow.shell
version
2.5.3.RELEASE
date
Sunday, August 2, 2020 1:59:34 AM CST
app list
╔═══╤══════╤═════════╤════╤════════════════════╗
║app│source│processor│sink│ task ║
╠═══╪══════╪═════════╪════╪════════════════════╣
║ │ │ │ │timestamp-pkslow ║
║ │ │ │ │composed-task-runner║
║ │ │ │ │timestamp-batch ║
║ │ │ │ │timestamp ║
╚═══╧══════╧═════════╧════╧════════════════════╝
Script required 0.045 seconds to execute
dataflow:>但其实我们在CI/CD的pipeline中，并不想先启动一个shell命令行，然后再执行一个脚本。我们想一步到位，直接执行，执行完毕后退出shell命令行。这也是有办法的，可以在启动的时候通过 --spring.shell.commandFile指定文件，如果有多个文件则用逗号,分隔。如下所示：
$ java -jar spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar --dataflow.uri=http://localhost:30093 --spring.shell.commandFile=pkslow.shell
Successfully targeted http://localhost:30093
2020-08-02T02:03:49+0800 INFO main o.s.c.d.s.DataflowJLineShellComponent:311 - 2.5.3.RELEASE
2020-08-02T02:03:49+0800 INFO main o.s.c.d.s.DataflowJLineShellComponent:311 - Sunday, August 2, 2020 2:03:49 AM CST
2020-08-02T02:03:49+0800 INFO main o.s.c.d.s.DataflowJLineShellComponent:309 -
╔═══╤══════╤═════════╤════╤════════════════════╗
║app│source│processor│sink│ task ║
╠═══╪══════╪═════════╪════╪════════════════════╣
║ │ │ │ │timestamp-pkslow ║
║ │ │ │ │composed-task-runner║
║ │ │ │ │timestamp-batch ║
║ │ │ │ │timestamp ║
╚═══╧══════╧═════════╧════╧════════════════════╝
$执行完毕后，不会在shell命令行模式里，而是退回linux的终端。这正是我们所需要的。
我们来准备一个注册应用——创建任务——执行任务的脚本试试：
version
date
app register --name pkslow-app-1 --type task --uri docker:springcloudtask/timestamp-task:2.1.1.RELEASE
task create pkslow-task-1 --definition "pkslow-app-1"
task launch pkslow-task-1执行与结果如下：
$ java -jar spring-cloud-dataflow-shell-2.5.3.RELEASE.jar --dataflow.uri=http://localhost:30093 --spring.shell.commandFile=pkslow.shell
Successfully targeted http://localhost:30093
2020-08-02T02:06:41+0800 INFO main o.s.c.d.s.DataflowJLineShellComponent:311 - 2.5.3.RELEASE
2020-08-02T02:06:41+0800 INFO main o.s.c.d.s.DataflowJLineShellComponent:311 - Sunday, August 2, 2020 2:06:41 AM CST
2020-08-02T02:06:41+0800 INFO main o.s.c.d.s.DataflowJLineShellComponent:311 - Successfully registered application 'task:pkslow-app-1'
2020-08-02T02:06:42+0800 INFO main o.s.c.d.s.DataflowJLineShellComponent:311 - Created new task 'pkslow-task-1'
2020-08-02T02:06:51+0800 INFO main o.s.c.d.s.DataflowJLineShellComponent:311 - Launched task 'pkslow-task-1' with execution id 9这样，我们就可以实现自动化打包与部署运行了。
3 一些使用技巧
强大的shell工具提供了许多命令，其实不用一一记住，可以通过help命令查看所有命令：
dataflow:>help如果只对特定的一类命令感兴趣，可以通过help xxx的方式获取帮助：
dataflow:>help version
* version - Displays shell version
dataflow:>help app
* app all unregister - Unregister all applications
* app default - Change the default application version
* app import - Register all applications listed in a properties file
* app info - Get information about an application
* app list - List all registered applications
* app register - Register a new application
* app unregister - Unregister an applicationshell还支持tab键补全命令。
4 总结
本文的命令比较多，不想造成冗长，部分执行结果就不贴出来了，原文可到官网参考。
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