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golang fastflow 库流程整理_golang fastflow 流程引擎

golang fastflow 流程引擎

组件介绍

先抄一张官网的,其实这张图里面画的不全,Leader 节点也会执行任务。

在这里插入图片描述

  • keeper:负责上报心跳,同时负责选举 leader。
  • store:存储层的抽象,负责提供存储相关的 api。
  • dispatcher:监听等待执行的图,通过负载均衡算法将图分配给不同的 worker。
  • parser:监听分配给自己的任务,将图解析成树,找到下一个要执行的节点,发送给 executor 执行。
  • executor:负责单个节点的运行。
  • commander:封装了一些常见的执行,比如停止,重试,继续等。
  • watchDog:负责监听执行超时的节点将其更新为失败,同时也会重新调度那些一直得不到执行的图到其他worker。

分布式示意图

只有 leader 节点会对任务进行分配,leader 和 worker 都会负责执行任务。

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系统执行流程

任务执行流程

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  1. 用户创建工作流任务。
  2. dispatcher 监听到有待执行的任务后,分配一个 worker 给这个任务,然后将任务写回数据库。
  3. parser 监听到有分配给自己的任务后,将图解析成树,寻找可以执行的节点,然后将节点发送给 executor。
  4. executor 执行单个的节点,并将执行结果返回给 parser。
  5. parser 收到结果后,根据树找到下一个要执行的节点,继续发送给 executor。如果整个树都执行完毕则更新任务状态。

命令执行流程

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command 流程和任务执行流程相似,命令会先存储到 db 中,然后又 parser 进行命令的解析,发送给 executor 执行。

详细流程

在这里插入图片描述

  1. 要创建一个工作流,首先要找到对应的 dag 图,然后传入必要的参数,再将这个带有参数的图存到数据库。
  2. dispatcher 组件有一个协程负责监听数据库里面待执行的图,拿到图后通过负载均衡算法分配一个 worker,然后把这个图存入数据库。
  3. worker 节点的 parser 组件会监听数据库,查找分配给自己的图,找到图后生成一棵树,放入内存中,然后通过树查询可以执行的节点,通过 queue 传递给 executor 组件。
  4. executor 组件拿到要执行的节点后,执行顺序为 preCheck->runBefore->run->runAfter,执行完成后将节点和执行结果通过 queue 传递给 parser。
  5. parser 通过 queue 拿到 executor 执行完成后的节点之后,再通过树找到下一个可以执行的节点,通过 queue 传递给 executor 执行。如果没有下一个可以执行的节点,那么就计算整个树的执行结果,存入数据库。

具体逻辑说明

选主逻辑

leader 会在二分之一超时时间的时候去更新数据库的 update_time 字段。worker 会在二分之一的超时时间查询一次 leader 是否已经超时,如果超时则将数据库中 worker_key 字段更新为自己。

优点

  • 对流程支持使用编码和yaml文件的形式进行编排

  • 不依赖其他的组件,只依赖 mysql

改进点

  1. 如果自身负载比较低,那么生成任务后就由自身节点去立即执行,而不是走 dispatcher 分配流程。
  2. 执行命令时,由接收到该命令的机器去执行该命令,同时抢占任务的执行权,省略了监听再执行的步骤,缺点是可能造成单个机器负载较高。
  3. 继续,重试命令会重试节点的所有动作,可以改进为精准重试,哪里阻塞在重试的时候就重试哪里。

github 地址

原版

mysql 版

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