业务可视化-让你的流程图"Run"起来(3.分支选择&跨语言分布式运行节点)

前言

首先,感谢大家对上一篇文章[业务可视化-让你的流程图"Run"起来(2.问题与改进)]的支持。

分享一下近期我对这个项目的一些改进。

1. 增加了分支选择工程,可以根据节点的运行结果决定执行哪一个节点。

2. 增加了分布式运行节点功能,可以将流程节点部署到任意服务器,通过队列来调度节点,也就是说节点的运行将不在局限于Java语言。

1. 如何让流程图“Run”起来

首先我们回顾一下前两篇文章的知识,如何让流程图“Run”起来:

工程目录[ html/network.html ]里,提供了一个图形化界面的流程设计器,可以通过拖拽的方式设计流程并生成Json文件。

反之,也可以将Json文件转化为流程图并进行编辑。

业务可视化-让你的流程图"Run"起来(3.分支选择&跨语言分布式运行节点)

业务可视化-让你的流程图"Run"起来(3.分支选择&跨语言分布式运行节点)

 

1.1 创建流程

创建流程过程如下图所示:

业务可视化-让你的流程图"Run"起来(3.分支选择&跨语言分布式运行节点)

节点和边的ID自动生成,可以自己定义节点名和每个边对应的节点返回值。

点击[ update json ]后,即可生成/更新流程图对应的Json文件。

 

1.2 节点与被执行的Java方法绑定

我们需要写一个Java类,继承自FlowRunner。

然后在里面写每个节点对应的方法,用@Node注释来实现与流程中节点的绑定。

同时将1.1中生成的Json文件放到和Java类相同的目录下。

业务可视化-让你的流程图"Run"起来(3.分支选择&跨语言分布式运行节点)

TestFlow1.java

public class TestFlow1 extends FlowRunner {  	@Node(label = "a") 	public int process_a() { 		System.out.println("processing a"); 		return 1; 	}  	@Node(label = "b") 	public void process_b() { 		System.out.println("processing b"); 	}  	@Node(label = "c") 	public void process_c() { 		System.out.println("processing c"); 	}  	@Node(label = "d") 	public void process_d() { 		System.out.println("processing d"); 	} }

TestFlow1.json

{ 	"flowId": "your flow id", 	"nodes": [ 		{ 			"id": "e21eb7b6-2f23-4264-a50f-e42321dd295b", 			"label": "a", 			"readyCheck": 0 		}, 		{ 			"id": "f2a76819-b6a8-49db-af25-fab8274550f3", 			"label": "b", 			"readyCheck": 0 		}, 		{ 			"id": "73f8bd68-8454-4b02-9098-c0c7bb6ffdb2", 			"label": "c", 			"readyCheck": 0 		}, 		{ 			"id": "3553d1f7-e4c3-4e4b-a9ef-80b94ebbb8af", 			"label": "d", 			"readyCheck": 1 		} 	], 	"edges": [ 		{ 			"id": "36bdc526-f6ae-45de-9bb7-34c293b34006", 			"from": "e21eb7b6-2f23-4264-a50f-e42321dd295b", 			"to": "f2a76819-b6a8-49db-af25-fab8274550f3", 			"condition": "1", 			"arrows": "to" 		}, 		{ 			"id": "652b871d-338d-45f5-91a9-3a488ed9b6f4", 			"from": "e21eb7b6-2f23-4264-a50f-e42321dd295b", 			"to": "73f8bd68-8454-4b02-9098-c0c7bb6ffdb2", 			"condition": "2", 			"arrows": "to" 		}, 		{ 			"id": "2691b6fe-ede9-4d1c-8b49-82d2a4ef014a", 			"from": "f2a76819-b6a8-49db-af25-fab8274550f3", 			"to": "3553d1f7-e4c3-4e4b-a9ef-80b94ebbb8af", 			"arrows": "to" 		}, 		{ 			"id": "d8026555-7609-4d27-8689-fd3dbcfe11d7", 			"from": "73f8bd68-8454-4b02-9098-c0c7bb6ffdb2", 			"to": "3553d1f7-e4c3-4e4b-a9ef-80b94ebbb8af", 			"arrows": "to" 		} 	] }

Test1.java

public class Test1 {  	public static void main(String[] args) { 		 		TestFlow1 testFlow = new TestFlow1(); 		testFlow.startFlow(true); 		 	} }

 

1.3 启动流程

调用1.2中写好的Java类的startFlow方法,即可启动流程。

同步启动

TestFlow1 testFlow = new TestFlow1(); testFlow.startFlow(true);

异步启动

TestFlow1 testFlow = new TestFlow1(); testFlow.startFlow(false);

1.4 关闭流程执行器

流程执行器会在第一个流程启动的时候自动启动,在整个系统关闭的时候,我们需要将流程执行器关闭,如下。

FlowStarter.shutdown();

1.5 流程执行结果确认

在流程执行完毕后,日志会输出执行结果的json文件,我们可以将这个文件粘贴到1.1介绍的工具里,生成图形化的执行结果来确认节点的运行状况。

运行成功日志

Ready queue thread started. Complete queue thread started. json: {"flowId":"123","nodes":[{"id":"1","label":"a"},{"id":"2","label":"b"},{"id":"0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","label":"c"},{"id":"29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","label":"d"}],"edges":[{"id":"1","from":"1","to":"2","arrows":"to"},{"id":"078ffa82-5eff-4d33-974b-53890f2c9a18","from":"1","to":"0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","arrows":"to"},{"id":"90663193-7077-4aca-9011-55bc8745403f","from":"2","to":"29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","arrows":"to"},{"id":"a6882e25-c07a-4abd-907e-e269d4eda0ec","from":"0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","to":"29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","arrows":"to"}]} execute:1 node name:a processing a execute:2 node name:b processing b execute:0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c node name:c processing c execute:29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e node name:d processing d Complete success. json: {"nodes":[{"id": "1","label": "a" ,"color": "#36AE7C"},{"id": "2","label": "b" ,"color": "#36AE7C"},{"id": "0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","label": "c" ,"color": "#36AE7C"},{"id": "29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","label": "d" ,"color": "#36AE7C"}],"edges":[{"id": "1","from": "1","to": "2","arrows": "to"},{"id": "078ffa82-5eff-4d33-974b-53890f2c9a18","from": "1","to": "0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","arrows": "to"},{"id": "90663193-7077-4aca-9011-55bc8745403f","from": "2","to": "29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","arrows": "to"},{"id": "a6882e25-c07a-4abd-907e-e269d4eda0ec","from": "0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","to": "29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","arrows": "to"}]}

流程执行结束后,会输出执行结果和运行后的流程图状态。
可以直接将json贴到下面的位置,查看看结果(绿色表示正常结束,红色表示异常结束,白色表示等待执行)。
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运行失败日志

Ready queue thread started. Complete queue thread started. json: {"flowId":"123","nodes":[{"id":"1","label":"a"},{"id":"2","label":"b"},{"id":"0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","label":"c"},{"id":"29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","label":"d"}],"edges":[{"id":"1","from":"1","to":"2","arrows":"to"},{"id":"078ffa82-5eff-4d33-974b-53890f2c9a18","from":"1","to":"0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","arrows":"to"},{"id":"90663193-7077-4aca-9011-55bc8745403f","from":"2","to":"29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","arrows":"to"},{"id":"a6882e25-c07a-4abd-907e-e269d4eda0ec","from":"0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","to":"29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","arrows":"to"}]} execute:1 node name:a processing a execute:2 node name:b processing b execute:0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c node name:c processing c java.lang.reflect.InvocationTargetException 	at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) 	at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) 	at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) 	at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:566) 	at io.github.nobuglady.network.fw.FlowRunner.execute(FlowRunner.java:49) 	at io.github.nobuglady.network.fw.executor.NodeRunner.run(NodeRunner.java:93) 	at java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:515) 	at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264) 	at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128) 	at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628) 	at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:834) Caused by: java.lang.RuntimeException: test 	at io.github.nobuglady.network.MyFlow1.process_b(MyFlow1.java:16) 	... 11 more java.lang.reflect.InvocationTargetException 	at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) 	at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) 	at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) 	at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:566) 	at io.github.nobuglady.network.fw.FlowRunner.execute(FlowRunner.java:49) 	at io.github.nobuglady.network.fw.executor.NodeRunner.run(NodeRunner.java:93) 	at java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:515) 	at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264) 	at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128) 	at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628) 	at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:834) Caused by: java.lang.RuntimeException: test 	at io.github.nobuglady.network.MyFlow1.process_b(MyFlow1.java:16) 	... 11 more Complete error. json: {"nodes":[{"id": "1","label": "a" ,"color": "#36AE7C"},{"id": "2","label": "b" ,"color": "#EB5353"},{"id": "0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","label": "c" ,"color": "#36AE7C"},{"id": "29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","label": "d" ,"color": "#E8F9FD"}],"edges":[{"id": "1","from": "1","to": "2","arrows": "to"},{"id": "078ffa82-5eff-4d33-974b-53890f2c9a18","from": "1","to": "0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","arrows": "to"},{"id": "90663193-7077-4aca-9011-55bc8745403f","from": "2","to": "29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","arrows": "to"},{"id": "a6882e25-c07a-4abd-907e-e269d4eda0ec","from": "0b5ba9df-b6c7-4752-94e2-debb6104015c","to": "29bc32c7-acd8-4893-9410-e9895da38b2e","arrows": "to"}]}

流程执行结束后,会输出执行结果和运行后的流程图状态。
可以直接将json贴到下面的位置,查看看结果(绿色表示正常结束,红色表示异常结束,白色表示等待执行)。

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2. 分支选择的改进

2.1 分支选择定义

我们可以在图形界面中定义每条边的值,流程运行时,对节点的返回值与后续边的值进行比对,比对结果一直则执行该条边对应的后续节点。

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2.2 节点启动条件定义

对于多条边Join到一个节点的情况,我们需要定义该节点启动的条件,如下:

1. 指向该节点的任意一条边通过检查,则启动该节点

2. 指想该节点的所有边都通过检车后,启动该节点

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上图表示节点b和节点c 任意一个节点完成后,执行节点d

 

2.3 节点返回值绑定

节点的返回值与Java的方法返回值自动绑定,流程执行后,

对于有返回值的方法,则会调用该返回值的toString方法作为该节点的返回值。

对于无返回值的方法,则默认空文字列为返回值。

比如,返回int值,则用返回的int值与后续边的条件做对比。

@Node(label = "a") 	public int process_a() { 		System.out.println("processing a"); 		return 1; 	}

返回String值,则用返回的String值与后续边的条件做对比。

@Node(label = "a") 	public String process_a() { 		System.out.println("processing a"); 		return "1"; 	}

返回自定义Object等,则用返回的Ojbect值的toString()方法生成的字符串与后续边的条件做对比。

	@Node(label = "a") 	public MyObj process_a() { 		System.out.println("processing a"); 		return new MyObj(); 	}

2.4 节点间参数传递

目前还没有对节点间参数传递做特别的处理,

可以通过类变量等方式进行节点间参数的传递。

3. 分布式运行的改进

3.1 系统结构

把单体的工程改进成分布式的工程,首先要明确系统结构和改进点。

目前的系统结构如下图所示(黄色部分可以配置成分布式运行)

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系统通过两个队列来进行节点间控制信息的流转。

1. 待启动队列

2. 完成队列

3.1.1 待启动队列

生产者:流程管理器(FlowManager),流程启动后,流程管理器将初始节点放入[待启动队列]中,等待消费。

消费者:流程执行器(NodeExecutor),流程执行器监听[待启动队列],得到消息后,根据节点信息运行该节点,运行完成后,将节点的运行结果放入[完成队列]中,等待消费。

3.1.2 完成队列

生产者:流程执行器(NodeExecutor),流程执行器监听[待启动队列],得到消息后,根据节点信息运行该节点,运行完成后,将节点的运行结果放入[完成队列]中,等待消费。

消费者:流程管理器(FlowManager),流程管理器监听[完成队列],得到消息后,根据完成节点的信息,更新流程图,然后将后续待启动的节点放入[待启动队列]中,等待消费。

3.2 分布式系统改进

基于3.1介绍的系统结构,可以明显的发现队列是单机系统改进为分布式系统的改进点。

所以,把队列变成可配置的队列后,系统将可以通过配置文件选择单机部署,或者分布式部署。

配置文件如下

node.executor.remote=false queue.ready.manager=io.github.nobuglady.network.fw.queue.ready.ReadyQueueManager queue.complete.manager=io.github.nobuglady.network.fw.queue.complete.CompleteQueueManager node.executor=io.github.nobuglady.network.fw.executor.NodePool

 

node.executor

对节点的执行器的配置,系统默认提供了本地的执行器,可以通过Annotation对节点绑定的方法进行调用。

您可以配置自己的节点执行器,需要实现接口INodeExecutor

  onNodeReady:节点准备运行的时候,会调用这个方法

  这个方法里需要写节点执行的具体方法,并且在节点执行完毕后,将节点运行结果放入[完成队列]。

  shutdown:系统关闭的时候,会调用这个方法

node.executor.remote

false:本地执行

true:远程执行

本地执行时,会调用node.executor中配置的执行器,来执行节点的运行。

远程执行时,则系统不会启动 流程执行器(NodeExecutor)。也就是不会消费[待启动队列]中的消息。

远程执行时,目标系统监听[待启动队列]的消息,得到消息后,根据节点信息运行该节点,运行完成后,将节点的运行结果放入[完成队列]中,等待消费。

所以[待启动队列]和[完成队列]必须配置成远程系统可以访问的队列。

 

queue.ready.manager

待启动队列管理器

需要提供队列的消费和生产的方法

注:配置成远程执行节点时,系统不会调用此队列的消费方法。(由远程系统消费此队列信息)

 

queue.complete.manager

完成队列管理器

需要提供队列的消费和生产的方法

注:配置成远程执行节点时,系统不会调用此队列的生产方法。(由远程系统生产此队列信息)

 

5. 本地运行和分布式运行配置例

下面介绍以RabbiMQ作为远程队列,进行分布式调用的配置,选择其他的远程队列可以酌情修改。

工程里的test1-6分别对应如下6种启动方式,Test1-6.java为启动类。

每次启动之前,需要修改ladybugflow1-6.properties为ladybugflow.properties

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1.  默认配置:通过流程类启动流程

业务可视化-让你的流程图"Run"起来(3.分支选择&跨语言分布式运行节点)

启动代码

TestFlow1 testFlow = new TestFlow1(); testFlow.startFlow(true); FlowStarter.shutdown();

2. 本地节点:自定义【待启动队列】和【完成队列】

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启动代码

TestFlow2 testFlow = new TestFlow2(); testFlow.startFlow(true); FlowStarter.shutdown();

3. 本地节点:自定义【节点执行器】

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启动代码

TestFlow3 testFlow = new TestFlow3(); testFlow.startFlow(true); FlowStarter.shutdown();

4. 远程节点:通过流程类启动流程

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启动代码

TestFlow4 testFlow = new TestFlow4(); testFlow.startFlow(true); FlowStarter.shutdown();

5. 默认配置:通过指定Json文件来启动流程

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启动代码

FlowRunner flowRunner = new FlowRunner(new TestFlow5()); flowRunner.startFlowFromJson("io/github/nobuglady/network/demo/test5/TestFlow5.json", true); FlowStarter.shutdown();

6. 远程节点:通过指定Json文件来启动流程

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启动代码

FlowRunner flowRunner = new FlowRunner(); flowRunner.startFlowFromJson("io/github/nobuglady/network/demo/test5/TestFlow5.json", true); FlowStarter.shutdown();

感谢您看文章读到这里。

最后

源码:https://github.com/nobuglady/ladybugflow

运行例源码:https://github.com/nobuglady/ladybugflow-demo

运行例源码(远程节点):https://github.com/nobuglady/ladybugflow-demo-remote-app

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