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、工作流的利用景,同学们能够看一看网上的材料,在此处不在开展。
二、为什么要反复造轮子
开源的工作流引擎很多,比方 activiti、flowable、Camunda 等,那么,为什么没有选它们呢?基于以下几点思考:
最重要的,满足不了业务需要,一些非凡的场景无奈实现。
有些需要实现起来比拟绕,更有甚者,须要间接批改引擎数据库,这对于引擎的稳固运行带来了微小的隐患,也对当前引擎的版本升级制作了一些艰难。
材料、代码量、API 繁多,学习老本较高,维护性较差。
通过剖析与评估,咱们的业务场景须要的 BPMN 元素较少,开发实现的代价不大。
因而,反复造了轮子,其实,还有一个更深层次的策略上的思考,即:作为科技公司,咱们肯定要有咱们本人的外围底层技术!这样,能力不受制于人(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,过程比后果更重要,那些只说后果,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。因而,接下来,本文将重点形容造轮子的次要过程。
一个成熟的工作流引擎的构建是很简单的,如何应答这种复杂性呢?一般来讲,有以下三种办法:
- 确定性交付:弄清楚需要是什么,验收规范是什么,最好可能写出测试用例,这一步是为了明确指标。
- 迭代式开发:先从小的问题集的解决开始,逐渐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,是须要个过程的。
- 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 (这个思维实用场景比拟多,同学们能够用心领会和了解哈)。
如果依照上述办法,一步一步的具体开展,那么可能须要一本书。为了缩减篇幅而又不失干货,本文会形容重点几个迭代,进而论述轻量级工作流引擎的设计与次要实现。
那么,轻量级又是指什么呢?这里,次要是指以下几点
- 少依赖:代码的 java 实现上,除了 jdk8 以外,不依赖与其余第三方 jar 包,从而能够更好的缩小依赖带来的问题。
- 内核化:设计上,采纳了微内核架构模式,内核玲珑,实用,同时提供了肯定的扩展性。从而能够更好地了解与利用本引擎。
- 轻标准:并没有齐全实现 BPMN 标准,也没有齐全依照 BPMN 标准进行设计,而只是参考了该标准,且只实现以一小部分必须实现的元素。从而升高了学习老本,能够依照需要自由发挥。
- 工具化:代码上,只是一个工具 (UTIL),不是一个应用程序。从而你能够简略的运行它,扩大你本人的数据层、节点层,更加不便的集成到其余利用中去。
好,废话说完了,开始第一个迭代 ……
四、Hello ProcessEngine
依照国际惯例,第一个迭代用来实现 hello world。
1、需要
作为一个流程管理员,我心愿流程引擎能够运行如下图所示的流程,以便我可能配置流程来打印不同的字符串。
2、剖析
- 第一个流程,能够打印 Hello ProcessEngine,第二个流程能够打印 ProcessEngine Hello,这两个流程的区别是只有程序不同,蓝色的节点与红色的节点的自身性能没有发生变化
- 蓝色的节点与红色的节点都是节点,它们的性能是不一样的,即:红色的节点打印 Hello, 蓝色的节点打印 ProcessEngine
- 开始与完结节点是两个非凡的节点,一个开始流程,一个完结流程
- 节点与节点之间是通过线来连贯的,一个节点执行结束后,是通过箭头来确定下一个要执行的节点
- 须要一种示意流程的形式,或是 XML、或是 JSON、或是其余,而不是图片
3、设计
(1)流程的示意
相较于 JSON,XML 的语义更丰盛,能够表白更多的信息,因而这里应用 XML 来对流程进行示意,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 示意一个流程
startEvent 示意开始节点,endEvent 示意完结节点
printHello 示意打印 hello 节点,就是需要中的蓝色节点
processEngine 示意打印 processEngine 节点,就是需要中的红色节点
sequenceFlow 示意连线,从 sourceRef 开始,指向 targetRef,例如:flow_3,示意一条从 printProcessEngine_1 到 endEvent_1 的连线。
(2)节点的示意
- outgoing 示意出边,即节点执行结束后,应该从那个边进来。
- incoming 示意入边,即从哪个边进入到本节点。
- 一个节点只有 outgoing 而没有 incoming,如:startEvent,也能够 只有入边而没有出边,如:endEvent,也能够既有入边也有出边,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)
- 执行节点本身的逻辑
- 找到该节点的 outgoing 边(sequenceFlow)
- 反复 3 -5,直到遇到完结节点(endEvent),流程完结
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。
能够看到,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 : 为了表述次要思维,在代码上比拟“奔放自在”,生产中不可间接复制粘贴!
接下来,构建流程图,代码如下:
public class XmlPeProcessBuilder {
private String xmlStr;
private final Map<String, PeNode> id2PeNode = new HashMap<>();
private final Map<String, PeEdge> 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<String, PeNode> 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 : 失去 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略了解啊,毕竟这还只是 hello world 而已,各种代码量就曾经不少了。
另外,这外面还有很多能够改良的空间,比方异样管制、泛化、设计模式等,但毕竟只是一个 hello world 而已,其目标是不便同学了解,让同学入门。
那么,接下来呢,就要略微贴近一些具体的理论利用场景了,咱们持续第二个迭代。
五、简略审批
一般来讲工作流引擎属于底层技术,在它之上能够构建审批流、业务流、数据流等类型的利用,那么接下啦就以理论中的简略审批场景为例,持续深刻工作流引擎的设计,好,咱们开始。
1、需要
作为一个流程管理员,我心愿流程引擎能够运行如下图所示的流程,以便我可能配置流程来实现简略的审批流。
例如:小张提交了一个申请单,而后通过经理审批,审批完结后,不论通过还是不通过,都会通过第三步把后果发送给小张。
2、剖析
- 总体上来讲,这个流程还是线性程序类的,基本上能够沿用上次迭代的局部设计
- 审批节点的耗时可能会比拟长,甚至会达到几天工夫,工作流引擎主动式的调取下一个节点的逻辑并不适宜此场景
- 随着节点类型的增多,工作流引擎里写死的那局部节点类型自在逻辑也不适合
- 审批时须要申请单信息、审批人,后果邮件告诉还须要审批后果等信息,这些信息如何传递也是一个要思考的问题
3、设计
- 采纳注册机制,把节点类型及其自有逻辑注册进工作流引擎,以便可能扩大更多节点,使得工作流引擎与节点解耦
- 工作流引擎减少被动式驱动逻辑,使得可能通过内部来使工作流引擎执行下一个节点
- 减少上下文语义,作为全局变量来应用,使得数据可能流经各个节点
4、实现
新的 XML 定义如下:
<definitions>
<process id="process_2" name="简略审批例子">
<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="后果邮件告诉">
<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<String, Object> info = new ConcurrentHashMap<>();
public Object getValue(String key) {return info.get(key);
}
public void putValue(String key, Object value) {info.put(key, value);
}
}
每个节点的解决逻辑是不一样的,此处应该进行肯定的形象,为了强调流程中节点的作用是逻辑解决,引入了一种新的类型 – 算子(Operator),定义如下:
public interface IOperator {
// 引擎能够据此来找到本算子
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,须要调度之,但怎么调度呢?首先须要各个节点算子注册 (registNodeProcessor()) 进来,这样能力找到要调度的那个算子。
其次,引擎怎么晓得节点算子自有逻辑解决完了呢?一般来讲,引擎是不晓得的,只能是由算子通知引擎,所以引擎要提供一个性能(nodeFinished()),这个性能由算子调用。
最初,把算子工作的调度和引擎的驱动解耦开来,放入不同的线程中。
批改后的 ProcessEngine 代码如下:
public class ProcessEngine {
private String xmlStr;
// 存储算子
private Map<String, IOperator> type2Operator = new ConcurrentHashMap<>();
private PeProcess peProcess = null;
private PeContext peContext = null;
// 工作数据暂存
public final BlockingQueue<PeNode> 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,简略 (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);
}
}
/**
* 后果邮件告诉
*/
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,后果为 %s",
peContext.getValue("applicant"),
peContext.getValue("form"),
peContext.getValue("approver"),
peContext.getValue("message")));
processEngine.nodeFinished(node.id);
}
}
运行一下,看看后果如何,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,后果为 审批通过
process finished!
到此,轻量级工作流引擎的外围逻辑介绍的差不多了,然而,只反对程序构造是太薄弱的,咱们晓得,程序流程的三种根本构造为程序、分支、循环,有了这三种构造,基本上就能够示意绝大多数流程逻辑。循环能够看做一种组合构造,即:循环能够由程序与分支推导进去,咱们曾经实现了程序,那么接下来只有实现分支即可,而分支有很多类型,如:二选一、N 选一、N 选 M(1<=M<=N),其中 N 选一能够由二选一的组合推导进去,N 选 M 也能够由二选一的组合推导进去,只是比拟啰嗦,不那么直观,所以,咱们只有实现二选一分支,即可满足绝大多数流程逻辑场景,好,第三个迭代开始。
六、个别审批
作为一个流程管理员,我心愿流程引擎能够运行如下图所示的流程,以便我可能配置流程来实现个别的审批流。
例如:小张提交了一个申请单,而后通过经理审批,审批完结后,如果通过,发邮件告诉,不通过,则打回重写填写申请单,直到通过为止。
1、剖析
- 须要引入一种分支节点,能够进行简略的二选一流转
- 节点的入边、出边不只一条
- 须要一种逻辑表达式语义,能够配置分支节点
2、设计
- 节点要反对多入边、多出边
- 节点算子来决定从哪个出边出
- 应用一种简略的规定引擎,反对简略的逻辑表达式的解析
- 简略分支节点的 XML 定义
3、实现
新的 XML 定义如下:
<definitions>
<process id="process_2" name="简略审批例子">
<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="简略是非判断">
<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="后果邮件告诉">
<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,退出了 simpleGateway 这个简略分支节点,用于示意简略的二选一分支,当 expr 中的表达式为真时,走 trueOutGoing 中的出边,否则走另一个出边。
节点反对多入边、多出边,批改后的 PeNode 如下:
public class PeNode {
public String id;
public String type;
public List<PeEdge> in = new ArrayList<>();
public List<PeEdge> 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,是由以后节点来决定下一节点的,当初多出边了,该由边来决定下一个节点是什么,批改后的流程引擎代码如下:
public class ProcessEngine {
private String xmlStr;
// 存储算子
private Map<String, IOperator> type2Operator = new ConcurrentHashMap<>();
private PeProcess peProcess = null;
private PeContext peContext = null;
// 工作数据暂存
public final BlockingQueue<PeNode> 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);
}
}
新退出的 simpleGateway 节点算子如下:
/**
* 简略是非判断
*/
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);
}
}
其中简略应用了 js 脚本作为表达式,当然其中的弊病这里就不开展了。
为了不便同学们 CC+CV,其余产生相应变动的代码如下:
/**
* 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());
}
}
/**
* 后果邮件告诉
*/
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,后果为 %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<String, PeNode> id2PeNode = new HashMap<>();
private final Map<String, PeEdge> 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<String, PeNode> 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<Node> inPeEdgeNodes = XmlUtil.childsByName(node, "incoming");
inPeEdgeNodes.stream().forEach(n -> peNode.in.add(id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.text(n), id -> new PeEdge(id))));
List<Node> 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,看看后果如何,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 : 400
approvalResult:false,price : 300
approvalResult:true,price : 200
小张 提交的申请单 200 被 经理 审批,后果为 true
process finished!
至此,本需要实现结束,除了间接实现了分支语义外,咱们看到,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,到此就根本讲完了,接下来,咱们做一下总结与瞻望。
七、总结与瞻望
通过以上三个迭代,咱们能够失去一个绝对稳固的工作流引擎的构造,如下图所示:
通过此图咱们可知,这里有一个绝对稳固的引擎层,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,进行了肯定水平的管制反转,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。
最初,应用了上下文,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,以上的三个迭代间隔理论的线上利用场景相距甚远,还需实现与瞻望以下几点才可,如下:
- 一些异常情况的思考与设计
- 应把节点形象成一个函数,要有入参、出参,数据类型等
- 要害的中央退出埋点,用以管制引擎或吐出事件
- 图的语义合法性检查,xsd、自定义查看技术等
- 图的 dag 算法检测
- 流程的流程历史记录,及回滚到任意节点
- 流程图的动静批改,即:能够在流程开始后,对流程图进行批改
- 并发批改状况下的思考
- 效率上的思考
- 避免重启后流转信息失落,须要长久化机制的退出
- 流程的勾销、重置、变量传入等
- 更适合的规定引擎及多种规定引擎的实现、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