一、什么是工作流引擎
工作流引擎是驱动工作流执行的一套代码。
至于什么是工作流、为什么要有工作流、工作流的应用景,同学们可以看一看网上的资料,在此处不在展开。
二、为什么要重复造轮子
开源的工作流引擎很多,比如 activiti、flowable、Camunda 等,那么,为什么没有选它们呢?基于以下几点考虑:
- 最重要的,满足不了业务需求,一些特殊的场景无法实现。
- 有些需求实现起来比较绕,更有甚者,需要直接修改引擎数据库,这对于引擎的稳定运行带来了巨大的隐患,也对以后引擎的版本升级制造了一些困难。
- 资料、代码量、API繁多,学习成本较高,维护性较差。
- 经过分析与评估,我们的业务场景需要的BPMN元素较少,开发实现的代价不大。
因此,重复造了轮子,其实,还有一个更深层次的战略上的考虑,即:作为科技公司,我们一定要有我们自己的核心底层技术!这样,才能不受制于人(参考最近的芯片问题)。
三、怎么造的轮子
对于一次学习型分享来讲,过程比结果更重要,那些只说结果,不细说过程甚至不说的分享,我认为是秀肌肉,而不是真正意义上的分享。因此,接下来,本文将重点描述造轮子的主要过程。
一个成熟的工作流引擎的构建是很复杂的,如何应对这种复杂性呢?一般来讲,有以下三种方法:
- 确定性交付:弄清楚需求是什么,验收标准是什么,最好能够写出测试用例,这一步是为了明确目标。
- 迭代式开发:先从小的问题集的解决开始,逐步过渡到解决大的问题集上来,罗马不是一天建成的,人也不是一天就能成熟的,是需要个过程的。
- 分而治之:把大的问题拆成小的问题,小问题的解决会推动大问题的解决(这个思想适用场景比较多,同学们可以用心体会和理解哈)。
如果按照上述方法,一步一步的详细展开,那么可能需要一本书。为了缩减篇幅而又不失干货,本文会描述重点几个迭代,进而阐述轻量级工作流引擎的设计与主要实现。
那么,轻量级又是指什么呢?这里,主要是指以下几点
- 少依赖:代码的java实现上,除了jdk8以外,不依赖与其他第三方jar包,从而可以更好的减少依赖带来的问题。
- 内核化:设计上,采用了微内核架构模式,内核小巧,实用,同时提供了一定的扩展性。从而可以更好地理解与应用本引擎。
- 轻规范:并没有完全实现BPMN规范,也没有完全按照BPMN规范进行设计,而只是参考了该规范,且只实现以一小部分必须实现的元素。从而降低了学习成本,可以按照需求自由发挥。
- 工具化:代码上,只是一个工具(UTIL),不是一个应用程序。从而你可以简单的运行它,扩展你自己的数据层、节点层,更加方便的集成到其他应用中去。
好,废话说完了,开始第一个迭代……
四、Hello ProcessEngine
按照国际惯例,第一个迭代用来实现 hello world 。
1、需求
作为一个流程管理员,我希望流程引擎可以运行如下图所示的流程,以便我能够配置流程来打印不同的字符串。
2、分析
- 第一个流程,可以打印Hello ProcessEngine,第二个流程可以打印ProcessEngine Hello,这两个流程的区别是只有顺序不同,蓝色的节点与红色的节点的本身功能没有发生变化
- 蓝色的节点与红色的节点都是节点,它们的功能是不一样的,即:红色的节点打印Hello,蓝色的节点打印ProcessEngine
- 开始与结束节点是两个特殊的节点,一个开始流程,一个结束流程
- 节点与节点之间是通过线来连接的,一个节点执行完毕后,是通过箭头来确定下一个要执行的节点
- 需要一种表示流程的方式,或是XML、或是JSON、或是其他,而不是图片
3、设计
(1)流程的表示
相较于JSON,XML的语义更丰富,可以表达更多的信息,因此这里使用XML来对流程进行表示,如下所示
<definitions> <process id="process_1" name="hello"> <startEvent id="startEvent_1"> <outgoing>flow_1</outgoing> </startEvent> <sequenceFlow id="flow_1" sourceRef="startEvent_1" targetRef="printHello_1" /> <printHello id="printHello_1" name="hello"> <incoming>flow_1</incoming> <outgoing>flow_2</outgoing> </printHello> <sequenceFlow id="flow_2" sourceRef="printHello_1" targetRef="printProcessEngine_1" /> <printProcessEngine id="printProcessEngine_1" name="processEngine"> <incoming>flow_2</incoming> <outgoing>flow_3</outgoing> </printProcessEngine> <sequenceFlow id="flow_3" sourceRef="printProcessEngine_1" targetRef="endEvent_1"/> <endEvent id="endEvent_1"> <incoming>flow_3</incoming> </endEvent> </process></definitions>
- process表示一个流程
- startEvent表示开始节点,endEvent表示结束节点
- printHello表示打印hello节点,就是需求中的蓝色节点
- processEngine表示打印processEngine节点,就是需求中的红色节点
- sequenceFlow表示连线,从sourceRef开始,指向targetRef,例如:flow_3,表示一条从printProcessEngine_1到endEvent_1的连线。
(2)节点的表示
- outgoing表示出边,即节点执行完毕后,应该从那个边出去。
- incoming表示入边,即从哪个边进入到本节点。
- 一个节点只有outgoing而没有incoming,如:startEvent,也可以 只有入边而没有出边,如:endEvent,也可以既有入边也有出边,如:printHello、processEngine。
(3)流程引擎的逻辑
基于上述XML,流程引擎的运行逻辑如下
- 找到开始节点(startEvent)
- 找到startEvent的outgoing边(sequenceFlow)
- 找到该边(sequenceFlow)指向的节点(targetRef)
- 执行节点自身的逻辑
- 找到该节点的outgoing边(sequenceFlow)
- 重复3-5,直到遇到结束节点(endEvent),流程结束
4、实现
首先要进行数据结构的设计,即:要把问题域中的信息映射到计算机中的数据。
可以看到,一个流程(PeProcess)由多个节点(PeNode)与边(PeEdge)组成,节点有出边(out)、入边(in),边有流入节点(from)、流出节点(to)。
具体的定义如下:
public class PeProcess { public String id; public PeNode start; public PeProcess(String id, PeNode start) { this.id = id; this.start = start; }}public class PeEdge { private String id; public PeNode from; public PeNode to; public PeEdge(String id) { this.id = id; }}public class PeNode { private String id; public String type; public PeEdge in; public PeEdge out; public PeNode(String id) { this.id=id; }}
PS : 为了表述主要思想,在代码上比较“奔放自由”,生产中不可直接复制粘贴!
接下来,构建流程图,代码如下:
public class XmlPeProcessBuilder { private String xmlStr; private final Map id2PeNode = new HashMap(); private final Map id2PeEdge = new HashMap(); public XmlPeProcessBuilder(String xmlStr) { this.xmlStr = xmlStr; } public PeProcess build() throws Exception { //strToNode : 把一段xml转换为org.w3c.dom.Node Node definations = XmlUtil.strToNode(xmlStr); //childByName : 找到definations子节点中nodeName为process的那个Node Node process = XmlUtil.childByName(definations, "process"); NodeList childNodes = process.getChildNodes(); for (int j = 0; j < childNodes.getLength(); j++) { Node node = childNodes.item(j); //#text node should be skip if (node.getNodeType() == Node.TEXT_NODE) continue; if ("sequenceFlow".equals(node.getNodeName())) buildPeEdge(node); else buildPeNode(node); } Map.Entry startEventEntry = id2PeNode.entrySet().stream().filter(entry -> "startEvent".equals(entry.getValue().type)).findFirst().get(); return new PeProcess(startEventEntry.getKey(), startEventEntry.getValue()); } private void buildPeEdge(Node node) { //attributeValue : 找到node节点上属性为id的值 PeEdge peEdge = id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "id"), id -> new PeEdge(id)); peEdge.from = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "sourceRef"), id -> new PeNode(id)); peEdge.to = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "targetRef"), id -> new PeNode(id)); } private void buildPeNode(Node node) { PeNode peNode = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "id"), id -> new PeNode(id)); peNode.type = node.getNodeName(); Node inPeEdgeNode = XmlUtil.childByName(node, "incoming"); if (inPeEdgeNode != null) //text : 得到inPeEdgeNode的nodeValue peNode.in = id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.text(inPeEdgeNode), id -> new PeEdge(id)); Node outPeEdgeNode = XmlUtil.childByName(node, "outgoing"); if (outPeEdgeNode != null) peNode.out = id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.text(outPeEdgeNode), id -> new PeEdge(id)); }}
接下来,实现流程引擎主逻辑,代码如下:
public class ProcessEngine { private String xmlStr; public ProcessEngine(String xmlStr) { this.xmlStr = xmlStr; } public void run() throws Exception { PeProcess peProcess = new XmlPeProcessBuilder(xmlStr).build(); PeNode node = peProcess.start; while (!node.type.equals("endEvent")) { if ("printHello".equals(node.type)) System.out.print("Hello "); if ("printProcessEngine".equals(node.type)) System.out.print("ProcessEngine "); node = node.out.to; } }}
就这?工作流引擎就这?同学们可千万不要这样简单理解啊,毕竟这还只是hello world而已,各种代码量就已经不少了。
另外,这里面还有很多可以改进的空间,比如异常控制、泛化、设计模式等,但毕竟只是一个hello world而已,其目的是方便同学理解,让同学入门。
那么,接下来呢,就要稍微贴近一些具体的实际应用场景了,我们继续第二个迭代。
五、简单审批
一般来讲工作流引擎属于底层技术,在它之上可以构建审批流、业务流、数据流等类型的应用,那么接下啦就以实际中的简单审批场景为例,继续深入工作流引擎的设计,好,我们开始。
1、需求
作为一个流程管理员,我希望流程引擎可以运行如下图所示的流程,以便我能够配置流程来实现简单的审批流。
例如:小张提交了一个申请单,然后经过经理审批,审批结束后,不管通过还是不通过,都会经过第三步把结果发送给小张。
2、分析
- 总体上来讲,这个流程还是线性顺序类的,基本上可以沿用上次迭代的部分设计
- 审批节点的耗时可能会比较长,甚至会达到几天时间,工作流引擎主动式的调取下一个节点的逻辑并不适合此场景
- 随着节点类型的增多,工作流引擎里写死的那部分节点类型自由逻辑也不合适
- 审批时需要申请单信息、审批人,结果邮件通知还需要审批结果等信息,这些信息如何传递也是一个要考虑的问题
3、设计
- 采用注册机制,把节点类型及其自有逻辑注册进工作流引擎,以便能够扩展更多节点,使得工作流引擎与节点解耦
- 工作流引擎增加被动式驱动逻辑,使得能够通过外部来使工作流引擎执行下一个节点
- 增加上下文语义,作为全局变量来使用,使得数据能够流经各个节点
4、实现
新的XML定义如下:
<definitions> <process id="process_2" name="简单审批例子"> <startEvent id="startEvent_1"> <outgoing>flow_1</outgoing> </startEvent> <sequenceFlow id="flow_1" sourceRef="startEvent_1" targetRef="approvalApply_1" /> <approvalApply id="approvalApply_1" name="提交申请单"> <incoming>flow_1</incoming> <outgoing>flow_2</outgoing> </approvalApply> <sequenceFlow id="flow_2" sourceRef="approvalApply_1" targetRef="approval_1" /> <approval id="approval_1" name="审批"> <incoming>flow_2</incoming> <outgoing>flow_3</outgoing> </approval> <sequenceFlow id="flow_3" sourceRef="approval_1" targetRef="notify_1"/> <notify id="notify_1" name="结果邮件通知"> <incoming>flow_3</incoming> <outgoing>flow_4</outgoing> </notify> <sequenceFlow id="flow_4" sourceRef="notify_1" targetRef="endEvent_1"/> <endEvent id="endEvent_1"> <incoming>flow_4</incoming> </endEvent> </process></definitions>
首先要有一个上下文对象类,用于传递变量的,定义如下:
public class PeContext { private Map info = new ConcurrentHashMap(); public Object getValue(String key) { return info.get(key); } public void putValue(String key, Object value) { info.put(key, value); }}
每个节点的处理逻辑是不一样的,此处应该进行一定的抽象,为了强调流程中节点的作用是逻辑处理,引入了一种新的类型–算子(Operator),定义如下:
public interface IOperator { //引擎可以据此来找到本算子 String getType(); //引擎调度本算子 void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext);}
对于引擎来讲,当遇到一个节点时,需要调度之,但怎么调度呢?首先需要各个节点算子注册(registNodeProcessor())进来,这样才能找到要调度的那个算子。
其次,引擎怎么知道节点算子自有逻辑处理完了呢?一般来讲,引擎是不知道的,只能是由算子告诉引擎,所以引擎要提供一个功能(nodeFinished()),这个功能由算子调用。
最后,把算子任务的调度和引擎的驱动解耦开来,放入不同的线程中。
修改后的ProcessEngine代码如下:
public class ProcessEngine { private String xmlStr; //存储算子 private Map type2Operator = new ConcurrentHashMap(); private PeProcess peProcess = null; private PeContext peContext = null; //任务数据暂存 public final BlockingQueue arrayBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue(); //任务调度线程 public final Thread dispatchThread = new Thread(() -> { while (true) { try { PeNode node = arrayBlockingQueue.take(); type2Operator.get(node.type).doTask(this, node, peContext); } catch (Exception e) { } } }); public ProcessEngine(String xmlStr) { this.xmlStr = xmlStr; } //算子注册到引擎中,便于引擎调用之 public void registNodeProcessor(IOperator operator) { type2Operator.put(operator.getType(), operator); } public void start() throws Exception { peProcess = new XmlPeProcessBuilder(xmlStr).build(); peContext = new PeContext(); dispatchThread.setDaemon(true); dispatchThread.start(); executeNode(peProcess.start.out.to); } private void executeNode(PeNode node) { if (!node.type.equals("endEvent")) arrayBlockingQueue.add(node); else System.out.println("process finished!"); } public void nodeFinished(String peNodeID) { PeNode node = peProcess.peNodeWithID(peNodeID); executeNode(node.out.to); }}
接下来,简单(简陋)实现本示例所需的三个算子,代码如下:
/** * 提交申请单 */public class OperatorOfApprovalApply implements IOperator { @Override public String getType() { return "approvalApply"; } @Override public void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) { peContext.putValue("form", "formInfo"); peContext.putValue("applicant", "小张"); processEngine.nodeFinished(node.id); }}/** * 审批 */public class OperatorOfApproval implements IOperator { @Override public String getType() { return "approval"; } @Override public void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) { peContext.putValue("approver", "经理"); peContext.putValue("message", "审批通过"); processEngine.nodeFinished(node.id); }}/** * 结果邮件通知 */public class OperatorOfNotify implements IOperator { @Override public String getType() { return "notify"; } @Override public void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) { System.out.println(String.format("%s 提交的申请单 %s 被 %s 审批,结果为 %s", peContext.getValue("applicant"), peContext.getValue("form"), peContext.getValue("approver"), peContext.getValue("message"))); processEngine.nodeFinished(node.id); }}
运行一下,看看结果如何,代码如下:
public class ProcessEngineTest { @Test public void testRun() throws Exception { //读取文件内容到字符串 String modelStr = Tools.readResoucesFile("model/two/hello.xml"); ProcessEngine processEngine = new ProcessEngine(modelStr); processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfApproval()); processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfApprovalApply()); processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfNotify()); processEngine.start(); Thread.sleep(1000 * 1); }}
小张 提交的申请单 formInfo 被 经理 审批,结果为 审批通过process finished!
到此,轻量级工作流引擎的核心逻辑介绍的差不多了,然而,只支持顺序结构是太单薄的,我们知道,程序流程的三种基本结构为顺序、分支、循环,有了这三种结构,基本上就可以表示绝大多数流程逻辑。循环可以看做一种组合结构,即:循环可以由顺序与分支推导出来,我们已经实现了顺序,那么接下来只要实现分支即可,而分支有很多类型,如:二选一、N选一、N选M(1<=M<=N),其中N选一可以由二选一的组合推导出来,N选M也可以由二选一的组合推导出来,只是比较啰嗦,不那么直观,所以,我们只要实现二选一分支,即可满足绝大多数流程逻辑场景,好,第三个迭代开始。
六、一般审批
作为一个流程管理员,我希望流程引擎可以运行如下图所示的流程,以便我能够配置流程来实现一般的审批流。
例如:小张提交了一个申请单,然后经过经理审批,审批结束后,如果通过,发邮件通知,不通过,则打回重写填写申请单,直到通过为止。
1、分析
- 需要引入一种分支节点,可以进行简单的二选一流转
- 节点的入边、出边不只一条
- 需要一种逻辑表达式语义,可以配置分支节点
2、设计
- 节点要支持多入边、多出边
- 节点算子来决定从哪个出边出
- 使用一种简单的规则引擎,支持简单的逻辑表达式的解析
- 简单分支节点的XML定义
3、实现
新的XML定义如下:
<definitions> <process id="process_2" name="简单审批例子"> <startEvent id="startEvent_1"> <outgoing>flow_1</outgoing> </startEvent> <sequenceFlow id="flow_1" sourceRef="startEvent_1" targetRef="approvalApply_1"/> <approvalApply id="approvalApply_1" name="提交申请单"> <incoming>flow_1</incoming> <incoming>flow_5</incoming> <outgoing>flow_2</outgoing> </approvalApply> <sequenceFlow id="flow_2" sourceRef="approvalApply_1" targetRef="approval_1"/> <approval id="approval_1" name="审批"> <incoming>flow_2</incoming> <outgoing>flow_3</outgoing> </approval> <sequenceFlow id="flow_3" sourceRef="approval_1" targetRef="simpleGateway_1"/> <simpleGateway id="simpleGateway_1" name="简单是非判断"> <trueOutGoing>flow_4</trueOutGoing> <expr>approvalResult</expr> <incoming>flow_3</incoming> <outgoing>flow_4</outgoing> <outgoing>flow_5</outgoing> </simpleGateway> <sequenceFlow id="flow_5" sourceRef="simpleGateway_1" targetRef="approvalApply_1"/> <sequenceFlow id="flow_4" sourceRef="simpleGateway_1" targetRef="notify_1"/> <notify id="notify_1" name="结果邮件通知"> <incoming>flow_4</incoming> <outgoing>flow_6</outgoing> </notify> <sequenceFlow id="flow_6" sourceRef="notify_1" targetRef="endEvent_1"/> <endEvent id="endEvent_1"> <incoming>flow_6</incoming> </endEvent> </process></definitions>
其中,加入了simpleGateway这个简单分支节点,用于表示简单的二选一分支,当expr中的表达式为真时,走trueOutGoing中的出边,否则走另一个出边。
节点支持多入边、多出边,修改后的PeNode如下:
public class PeNode { public String id; public String type; public List in = new ArrayList(); public List out = new ArrayList(); public Node xmlNode; public PeNode(String id) { this.id = id; } public PeEdge onlyOneOut() { return out.get(0); } public PeEdge outWithID(String nextPeEdgeID) { return out.stream().filter(e -> e.id.equals(nextPeEdgeID)).findFirst().get(); } public PeEdge outWithOutID(String nextPeEdgeID) { return out.stream().filter(e -> !e.id.equals(nextPeEdgeID)).findFirst().get(); }}
以前只有一个出边时,是由当前节点来决定下一节点的,现在多出边了,该由边来决定下一个节点是什么,修改后的流程引擎代码如下:
public class ProcessEngine { private String xmlStr; //存储算子 private Map type2Operator = new ConcurrentHashMap(); private PeProcess peProcess = null; private PeContext peContext = null; //任务数据暂存 public final BlockingQueue arrayBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue(); //任务调度线程 public final Thread dispatchThread = new Thread(() -> { while (true) { try { PeNode node = arrayBlockingQueue.take(); type2Operator.get(node.type).doTask(this, node, peContext); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }); public ProcessEngine(String xmlStr) { this.xmlStr = xmlStr; } //算子注册到引擎中,便于引擎调用之 public void registNodeProcessor(IOperator operator) { type2Operator.put(operator.getType(), operator); } public void start() throws Exception { peProcess = new XmlPeProcessBuilder(xmlStr).build(); peContext = new PeContext(); dispatchThread.setDaemon(true); dispatchThread.start(); executeNode(peProcess.start.onlyOneOut().to); } private void executeNode(PeNode node) { if (!node.type.equals("endEvent")) arrayBlockingQueue.add(node); else System.out.println("process finished!"); } public void nodeFinished(PeEdge nextPeEdgeID) { executeNode(nextPeEdgeID.to); }}
新加入的simpleGateway节点算子如下:
/** * 简单是非判断 */public class OperatorOfSimpleGateway implements IOperator { @Override public String getType() { return "simpleGateway"; } @Override public void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) { ScriptEngineManager manager = new ScriptEngineManager(); ScriptEngine engine = manager.getEngineByName("js"); engine.put("approvalResult", peContext.getValue("approvalResult")); String expression = XmlUtil.childTextByName(node.xmlNode, "expr"); String trueOutGoingEdgeID = XmlUtil.childTextByName(node.xmlNode, "trueOutGoing"); PeEdge outPeEdge = null; try { outPeEdge = (Boolean) engine.eval(expression) ? node.outWithID(trueOutGoingEdgeID) : node.outWithOutID(trueOutGoingEdgeID); } catch (ScriptException e) { e.printStackTrace(); } processEngine.nodeFinished(outPeEdge); }}
其中简单使用了js脚本作为表达式,当然其中的弊端这里就不展开了。
为了方便同学们CC+CV,其他发生相应变化的代码如下:
/** * 审批 */public class OperatorOfApproval implements IOperator { @Override public String getType() { return "approval"; } @Override public void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) { peContext.putValue("approver", "经理"); Integer price = (Integer) peContext.getValue("price"); //价格<=200审批才通过,即:approvalResult=true boolean approvalResult = price <= 200; peContext.putValue("approvalResult", approvalResult); System.out.println("approvalResult :" + approvalResult + ",price : " + price); processEngine.nodeFinished(node.onlyOneOut()); }}/** * 提交申请单 */public class OperatorOfApprovalApply implements IOperator { public static int price = 500; @Override public String getType() { return "approvalApply"; } @Override public void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) { //price每次减100 peContext.putValue("price", price -= 100); peContext.putValue("applicant", "小张"); processEngine.nodeFinished(node.onlyOneOut()); }}/** * 结果邮件通知 */public class OperatorOfNotify implements IOperator { @Override public String getType() { return "notify"; } @Override public void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) { System.out.println(String.format("%s 提交的申请单 %s 被 %s 审批,结果为 %s", peContext.getValue("applicant"), peContext.getValue("price"), peContext.getValue("approver"), peContext.getValue("approvalResult"))); processEngine.nodeFinished(node.onlyOneOut()); }}public class XmlPeProcessBuilder { private String xmlStr; private final Map id2PeNode = new HashMap(); private final Map id2PeEdge = new HashMap(); public XmlPeProcessBuilder(String xmlStr) { this.xmlStr = xmlStr; } public PeProcess build() throws Exception { //strToNode : 把一段xml转换为org.w3c.dom.Node Node definations = XmlUtil.strToNode(xmlStr); //childByName : 找到definations子节点中nodeName为process的那个Node Node process = XmlUtil.childByName(definations, "process"); NodeList childNodes = process.getChildNodes(); for (int j = 0; j < childNodes.getLength(); j++) { Node node = childNodes.item(j); //#text node should be skip if (node.getNodeType() == Node.TEXT_NODE) continue; if ("sequenceFlow".equals(node.getNodeName())) buildPeEdge(node); else buildPeNode(node); } Map.Entry startEventEntry = id2PeNode.entrySet().stream().filter(entry -> "startEvent".equals(entry.getValue().type)).findFirst().get(); return new PeProcess(startEventEntry.getKey(), startEventEntry.getValue()); } private void buildPeEdge(Node node) { //attributeValue : 找到node节点上属性为id的值 PeEdge peEdge = id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "id"), id -> new PeEdge(id)); peEdge.from = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "sourceRef"), id -> new PeNode(id)); peEdge.to = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "targetRef"), id -> new PeNode(id)); } private void buildPeNode(Node node) { PeNode peNode = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "id"), id -> new PeNode(id)); peNode.type = node.getNodeName(); peNode.xmlNode = node; List inPeEdgeNodes = XmlUtil.childsByName(node, "incoming"); inPeEdgeNodes.stream().forEach(n -> peNode.in.add(id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.text(n), id -> new PeEdge(id)))); List outPeEdgeNodes = XmlUtil.childsByName(node, "outgoing"); outPeEdgeNodes.stream().forEach(n -> peNode.out.add(id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.text(n), id -> new PeEdge(id)))); }}
运行一下,看看结果如何,代码如下:
public class ProcessEngineTest { @Test public void testRun() throws Exception { //读取文件内容到字符串 String modelStr = Tools.readResoucesFile("model/third/hello.xml"); ProcessEngine processEngine = new ProcessEngine(modelStr); processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfApproval()); processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfApprovalApply()); processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfNotify()); processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfSimpleGateway()); processEngine.start(); Thread.sleep(1000 * 1); }}
approvalResult :false,price : 400approvalResult :false,price : 300approvalResult :true,price : 200小张 提交的申请单 200 被 经理 审批,结果为 trueprocess finished!
至此,本需求实现完毕,除了直接实现了分支语义外,我们看到,这里还间接实现了循环语义。
作为一个轻量级的工作流引擎,到此就基本讲完了,接下来,我们做一下总结与展望。
七、总结与展望
经过以上三个迭代,我们可以得到一个相对稳定的工作流引擎的结构,如下图所示:
通过此图我们可知,这里有一个相对稳定的引擎层,同时为了提供扩展性,提供了一个节点算子层,所有的节点算子的新增都在此处中。
此外,进行了一定程度的控制反转,即:由算子决定下一步走哪里,而不是引擎。这样,极大地提高了引擎的灵活性,更好的进行了封装。
最后,使用了上下文,提供了一种全局变量的机制,便于节点之间的数据流动。
当然,以上的三个迭代距离实际的线上应用场景相距甚远,还需实现与展望以下几点才可,如下:
- 一些异常情况的考虑与设计
- 应把节点抽象成一个函数,要有入参、出参,数据类型等
- 关键的地方加入埋点,用以控制引擎或吐出事件
- 图的语义合法性检查,xsd、自定义检查技术等
- 图的dag算法检测
- 流程的流程历史记录,及回滚到任意节点
- 流程图的动态修改,即:可以在流程开始后,对流程图进行修改
- 并发修改情况下的考虑
- 效率上的考虑
- 防止重启后流转信息丢失,需要持久化机制的加入
- 流程的取消、重置、变量传入等
- 更合适的规则引擎及多种规则引擎的实现、配置
- 前端的画布、前后端流程数据结构定义及转换
作者:刘洋