全国第三代试管排名（轻量级工作流引擎的设计与实现）

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admin 3年前 (2022-10-19) 试管症状资讯 55 0

原标题：轻量级工作流引擎的设计与实现

作者：刘洋

京东科技基础平台部原创，转载请获得授权

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、工作流的应用场景，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：

publicclassPeProcess { publicStringid; publicPeNode start;

publicPeProcess(Stringid, PeNode start) {this.id = id;this.start = start;}}

publicclassPeEdge {privateStringid;publicPeNode from;publicPeNode to;

publicPeEdge(Stringid) {this.id = id;}}

publicclassPeNode {privateStringid;

publicStringtype;publicPeEdge in;publicPeEdge out;

publicPeNode(Stringid) {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<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.NodeNode definations = XmlUtil.strToNode(xmlStr);//childByName : 找到definations子节点中nodeName为process的那个NodeNode 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 skipif (node.getNodeType == Node.TEXT_NODE) continue;

if ("sequenceFlow".equals(node.getNodeName))buildPeEdge(node);elsebuildPeNode(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 : 得到inPeEdgeNode的nodeValuepeNode.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：

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：

publicclassProcessEngine{privateString xmlStr;

//存储算子privateMap<String, IOperator> type2Operator = newConcurrentHashMap<>;privatePeProcess peProcess = null;privatePeContext peContext = null;

//任务数据暂存publicfinal BlockingQueue<PeNode> arrayBlockingQueue = newLinkedBlockingQueue;//任务调度线程publicfinal Thread dispatchThread = newThread( -> {while(true) {try{PeNode node = arrayBlockingQueue.take;type2Operator.get(node.type).doTask(this, node, peContext);} catch(Exception e) {}}});

publicProcessEngine(String xmlStr){this.xmlStr = xmlStr;}

//算子注册到引擎中，便于引擎调用之publicvoidregistNodeProcessor(IOperator operator){type2Operator.put(operator.getType, operator);}

publicvoidstart() throws Exception{peProcess = newXmlPeProcessBuilder(xmlStr).build;peContext = newPeContext;

dispatchThread.setDaemon(true);dispatchThread.start;

executeNode(peProcess.start.out.to);}

privatevoidexecuteNode(PeNode node){if(!node.type.equals("endEvent"))arrayBlockingQueue.add(node);elseSystem.out.println("process finished!");}

publicvoidnodeFinished(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 {@Overridepublic String getType {return "approvalApply";}

@Overridepublic 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 {@Overridepublic String getType {return "approval";}

@Overridepublic 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 {@Overridepublic String getType {return "notify";}

@Overridepublic 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 {

@Testpublic 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<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<String, IOperator> type2Operator = new ConcurrentHashMap<>;private PeProcess peProcess = null;private PeContext peContext = null;

//任务数据暂存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);elseSystem.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 {@Overridepublic String getType {return "simpleGateway";}

@Overridepublic void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) {EngineManager manager = new EngineManager;Engine 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 (Exception 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 {@Overridepublic String getType {return "approval";}

@Overridepublic 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=trueboolean 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;

@Overridepublic String getType {return "approvalApply";}

@Overridepublic void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) {//price每次减100peContext.putValue("price", price -= 100);peContext.putValue("applicant", "小张");

processEngine.nodeFinished(node.onlyOneOut);}}

/*** 结果邮件通知*/public class OperatorOfNotify implements IOperator {@Overridepublic String getType {return "notify";}

@Overridepublic 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<String, PeNode> id2PeNode = new HashMap<>;private final Map<String, PeEdge> id2PeEdge = new HashMap<>;

public XmlPeProcessBuilder(String xmlStr) {this.xmlStr = xmlStr;}

for (int j = 0; j < childNodes.getLength; j++) {Node node = childNodes.item(j);//#text node should be skipif (node.getNodeType == Node.TEXT_NODE) continue;

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，看看结果如何，代码如下：

public class ProcessEngineTest {

@Testpublic 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

END

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