共计 1609 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
一、什么是工作流？
在论述什么是工作流之前，先说一下工作流和一般工作的区别，在于依赖视图。
一般工作自身他只会有本人的 dag 图，依赖视图是无边界的，不可控的，而工作流则是把整个工作流都展现进去，是有边界的，可控的，这是工作流的劣势。上面为大家介绍工作流的相干性能：
01 工作流—性能介绍
● 虚构节点
虚构节点，它是不产生任何数据的空跑节点（即调度到该节点时，零碎间接返回胜利，不会真正执行、不会占用资源或阻塞上游节点运行），比如说工作并行执行，那么就会用到虚构节点。
● 周期生成
指调度零碎依照调度配置主动定时运行的工作。
● 补数据运行
当业务变更，能够应用补数据性能。如批改了某个工作的代码，可将本月的数据依照新的代码从新跑一遍，立刻生成所需数据。
● 调度属性
工作流中的子工作依赖于父工作的周期调度属性，父工作批改后，子工作同步批改，以工作流的周期调度属性作为各个子节点的周期调度工夫。
● 工作流所在目录
批改工作流目录同步批改工作流下的子工作目录。
02 工作流—依赖成环
具体实现：
工作实现依赖的关系，key 为以后节点，value 为该节点的所有父节点 Map < long list> nodeMap。
遍历 nodeMap，以此遍历单汇合中的每一个节点。每遍历一个新节点，就从头查看新节点之前的所有节点，用新节点和此节点之前所有节点顺次做比拟。如果发现新节点和之前的某个节点雷同，则阐明该节点被遍历过两次，链表有环。如果之前的所有节点中不存在与新节点雷同的节点，就持续遍历下一个新节点，持续反复方才的操作。
二、Taier 工作流周期实例运行
理解完工作流的性能介绍后，咱们来为大家分享 Taier 工作流周期实例运行：
01 Taier—周期实例生成
Taier 主节点在启动的时候，会开启一个定时器，定时器会不停的去判断当日的实例是否曾经生成。如果没有生成，就会触发事件给 CycleJobBuilder 生成实例，再通过 JobDependency 封装实例之间的依赖关系。
● CycleJobBuilder
用于生成周期实例。扫描数据库工作表并且获取 zk 上所有的 Taier 节点，把封装后的实例调配到每一台 Taier 节点上。
● JobDependency
用于生成 job 之间的依赖关系。
02 Taier—调度流程
在启动 Taier 服务时，会启动配置的所有调度器，并且开始扫描实例，并提交。
03 Taier—工作流工作状态批改逻辑
工作提交拦截器解决：
1、工作流下无子工作更新为实现状态
2、工作流下工作都是实现状态，工作提交队列能够移除
3、同时更新工作流 engine_job 状态，工作流只有四种状态，胜利 / 失败 / 勾销 / 提交中：
(1) 所有子工作状态为运行胜利时，工作流状态更新为胜利
(2) 工作流状态依据子工作的运行状态来确定，失败状态存在优先级：运行失败 > 提交失败 > 上游失败
a. 子工作存在运行失败时，工作流状态更新为运行失败
b. 子工作不存在运行失败时，存在提交失败，工作流状态更新为提交失败
c. 子工作不存在运行失败时，不存在提交失败，存在上游失败时，工作流状态更新为上游失败
(3) 子工作存在勾销状态时，工作流状态更新为勾销
(4) 若子工作中同时存在运行失败或勾销状态，工作流状态更新为失败状态
(5) 其余工作流更新为运行中状态
三、Taier1.3 行将上线性能
## 新增性能
· ChunJun 的向导模式数据源加强 hive1、hive2、hive3、sparkThrift、oracle、mysql、postgresql、sqlserver、es7
· flink on standalone、python.shell、spark jar、pyspark 反对
· 自定义工作类型 web 界面配置抽取
· windows 开发环境适配
袋鼠云开源框架钉钉技术交换 qun（30537511），欢送对大数据开源我的项目有趣味的同学退出交换最新技术信息，开源我的项目库地址：https://github.com/DTStack/Taier
