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业务流程可视化-让你的流程图"Run"起来(7.运行状态持久化&轻量工作流支...

 1 year ago
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感谢大家阅读本项目系列文章和对项目的支持。
分享一下我对这个项目的新的改进。

之前项目做到了流程设计可视化和流程运行结果可视化。

本期发布的版本中实现了中间的运行过程的实时可视化，和流程状态持久化问题。

大家可以根据项目提供的接口自由扩展自己的工作流实现。
和大家分享一下：

流程状态实时可视化

首先看效果：

1. 不需要交互的自动化流程

点击预定按钮，自动完成预定的流程。

2894796-20220826021001091-1579665656.gif

2. 需要交互的向导式流程

每点击一个按钮，流程向前走一步。

2894796-20220826022436152-745724557.gif

工程基于SpringBoot实现，代码发布到下面的地址，大家可以自己酌情引用修改：

https://github.com/nobuglady/ladybugflow-ui

在ladybugFlow中，有一个接口，FlowUtil.dumpJson()
调用这个接口，可以实时的得到流程的状态的Json字符串，然后在页面上用得到Json来生成流程图即可。

对于【1. 不需要交互的自动化流程】，我们只需要启动流程后不停的拿到流程状态的Json即可完成实时可视化的效果。

流程启动代码：

@Service
public class Demo1Service {

	@Autowired
	private Demo1Flow demo1Flow;
	
	/**
	 * 启动流程
	 */
	public void bookingHotel(String username) {
		demo1Flow.startFlow(true, username);
	}
}

对于【2. 需要交互的向导式流程】，流程运行到等待节点即进入等待状态。
这是需要外部运行节点，并将节点运行结果传给等待的节点，来唤醒该等待节点。

流程启动&节点状态更新代码：


@Service
public class Demo2Service {

	@Autowired
	private Demo2Flow demo2Flow;

	/**
	 * 启动流程
	 */
	public String start(String username) {
		return demo2Flow.startFlow(false, username);
	}

	/**
	 * 根据流程ID，节点ID和启动实例ID更新节点状态(点击【查询用户信息】结束后调用)
	 */
	public void searchUser(String historyId) {
		FlowComponentFactory.getCompleteQueueSender().putCompleteNode(
				"FLOW_2", 
				historyId, 
				"a1a38c2e-0e05-4c68-bd49-f12aea070876", // 节点ID【查询用户信息】
				NodeStatusDetail.COMPLETE_SUCCESS, 
				"0");
	}
	
	/**
	 * 根据流程ID，节点ID和启动实例ID更新节点状态(点击【查询酒店信息】结束后调用)
	 */
	public void searchHotel(String historyId) {
		FlowComponentFactory.getCompleteQueueSender().putCompleteNode(
				"FLOW_2", 
				historyId, 
				"1a90a997-4390-470a-ae7c-626a725438d2",// 节点ID【查询酒店信息】
				NodeStatusDetail.COMPLETE_SUCCESS, 
				"0");
	}
	
	/**
	 * 根据流程ID，节点ID和启动实例ID更新节点状态(点击【下单】结束后调用)
	 */
	public void order(String historyId) {
		FlowComponentFactory.getCompleteQueueSender().putCompleteNode(
				"FLOW_2", 
				historyId, 
				"52289e99-363d-4453-8077-ca8bdc6d35bf",// 节点ID【下单】
				NodeStatusDetail.COMPLETE_SUCCESS, 
				"0");
	}
	
	/**
	 * 根据流程ID，节点ID和启动实例ID更新节点状态(点击【下单成功】结束后调用)
	 */
	public void success(String historyId) {
		FlowComponentFactory.getCompleteQueueSender().putCompleteNode(
				"FLOW_2", 
				historyId, 
				"16422cbb-ccb0-4fe2-952b-e3ad5c3acbb2",// 节点ID【下单成功】
				NodeStatusDetail.COMPLETE_SUCCESS, 
				"0");
	}
}

工作流的持久化方式设计

1. 工作流结构的持久化

ladybugflow用Json文件来做工作流结构的持久化。

工作流Json文件包括：流程信息，节点信息和边信息

ladybugflow提供了图形界面，可以用拖拽方式来完成工作流的设计和Json文件的生成。

4.gif
5.gif

2. 工作流状态的持久化

对于工作流状态的保存，我们默认提供了内存中保存的方式。
大家可以根据自己需要，选择数据库存储，文件存储，Redis，MogoDB存储等。

系统用三个实体来保存工作流的状态：

・流程历史实体
・节点历史实体
・边历史实体

和一个接口来描述对上述实体的操作：

io.github.nobuglady.network.fw.component.IFlowAccessor

大家只要实现上面的接口中的方法，即可以完成对工作流状态的保存。

比如存到数据库中，或者存到Redis中等。

对于自定义的持久化类，需要再ladybug.properties中做如下配置

flow.accessor = 你的持久化类全路径

下面我们以mysql为例，介绍数据操作接口的实现方式。

流程状态持久化实现(MySql)

接下来我们介绍mysql作为持久化的实现方式。

首先，需要做成实体对应的相关表，如下。

・流程历史表
・节点历史表
・边历史表

对应的SQL文件参考这里

https://github.com/nobuglady/ladybugflow-ui/blob/main/db/script.sql

然后，我们用sql的方式实现每个接口的方法。

我们针对每个表做一个Dao，实现针对表的操作

具体实现请参考这里：

https://github.com/nobuglady/ladybugflow-ui/tree/main/src/main/java/io/github/nobuglady/network/ui/dao

最后我们将Dao集成到SpringBoot中，即完成了流程状态的持久化。

	private HistoryFlowDao historyFlowDao;
	private HistoryNodeDao historyNodeDao;
	private HistoryEdgeDao historyEdgeDao;

	public FlowAccessor() {
		historyFlowDao = SpringContextBridge.getInstance().getHistoryFlowDao();
		historyNodeDao = SpringContextBridge.getInstance().getHistoryNodeDao();
		historyEdgeDao = SpringContextBridge.getInstance().getHistoryEdgeDao();
	}

运行效果如下，可以看到系统已经通过发SQL的方式进行持久化查询与更新。

[I]2022/08/25 17:17:46.015 [your flow id][5bc43da8-7b11-4746-b886-31fd1c1bf754] pool-1-thread-2:execute node id:16422cbb-ccb0-4fe2-952b-e3ad5c3acbb2
[I]2022/08/25 17:17:46.015 [your flow id][5bc43da8-7b11-4746-b886-31fd1c1bf754] pool-1-thread-2:execute node name:下单成功
下单成功开始 （模拟业务等待3秒）
下单成功结束
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==>  Preparing: SELECT * FROM history_node WHERE flow_id = ? and node_id = ? and history_id = ?
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==> Parameters: your flow id(String), 16422cbb-ccb0-4fe2-952b-e3ad5c3acbb2(String), 5bc43da8-7b11-4746-b886-31fd1c1bf754(String)
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - <==      Total: 1
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==>  Preparing: update history_node set node_status = ?, node_status_detail = ?, update_user = ?, update_time = now() where flow_id = ? and history_id = ? and node_id = ?
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==> Parameters: 22(Integer), 1(Integer), testUser(String), your flow id(String), 5bc43da8-7b11-4746-b886-31fd1c1bf754(String), 16422cbb-ccb0-4fe2-952b-e3ad5c3acbb2(String)
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - <==    Updates: 1
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==>  Preparing: update history_node set node_status = ?, update_user = ?, update_time = now() where flow_id = ? and history_id = ? and node_id = ?
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==> Parameters: 100(Integer), testUser(String), your flow id(String), 5bc43da8-7b11-4746-b886-31fd1c1bf754(String), 16422cbb-ccb0-4fe2-952b-e3ad5c3acbb2(String)
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - <==    Updates: 1
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==>  Preparing: SELECT * FROM history_edge WHERE flow_id = ? and history_id = ?
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==> Parameters: your flow id(String), 5bc43da8-7b11-4746-b886-31fd1c1bf754(String)
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - <==      Total: 6
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==>  Preparing: SELECT * FROM history_node WHERE flow_id = ? and history_id = ?
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==> Parameters: your flow id(String), 5bc43da8-7b11-4746-b886-31fd1c1bf754(String)
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - <==      Total: 5
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==>  Preparing: SELECT * FROM history_flow WHERE flow_id = ? and history_id = ?
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - ==> Parameters: your flow id(String), 5bc43da8-7b11-4746-b886-31fd1c1bf754(String)
2022/08/25 17:17:49 DEBUG [Thread-4] - <==      Total: 1

大家可以根据自己的需要自由的扩展持久化的方式。

小型工作流的使用

对于工作流在业务系统中的使用，我们建议增加一个Flow层来处理工作流，如下：

2894796-20220825160922230-839235054.png

Service层调用Flow层来实现工作流的启动，如下所示：

@Service
public class Demo1Service {

	@Autowired
	private Demo1Flow demo1Flow;

	public void bookingHotel(String username) {
		// 启动流程
		demo1Flow.startFlow(true, username);
	}
}


工作流的设计

首先需要在我们提供的工具中设计工作流。

4.gif

然后点击【update json】按钮生成json文件。

5.gif

然后将生成的Json文件放入Flow层中，并且建立一个同名的Java文件集成自FlowRunner，来提供工作流的启动。

2894796-20220825161413432-1997466844.png

工作流的监控

ladybugflow提供了一个监控工作流的例子，大家可以根据需要自己扩展。

浏览器打开 http://localhost:8080/list

2894796-20220826023406858-1632612180.png

可以显示所有的工作流，点击【detail】链接，即可查看工作流的详细状态。

2894796-20220825161635476-520993204.png

点击【clear complete】按钮，即可删除所有已经完成的工作流，
点击【clear error】按钮，即可删除所有的运行错误的工作流。

后续会加入权限控制等功能，欢迎大家持续关注本项目。

感谢您阅读到这里

https://github.com/nobuglady/ladybugflow

https://github.com/nobuglady/ladybugflow-ui


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