Uber Cadence中的子工作流有什么好的用例？
我试图了解Uber Cadence的子工作流的用例。与简单地将工作流拆分为函数相比，子工作流的优势是什么？我有一个相当复杂的工作流，我正在考虑将其拆分为多个子工作流，但我不确定这样做的利弊。
共有1个答案
- 子工作流可以由一组单独的工作线程托管，这些工作线程不包含父工作流代码。因此，它将充当可以从多个其他工作流调用的单独服务。
- 单个工作流的大小有限。例如，它不能执行 100k 个活动。子工作流可用于将问题划分为更小的块。一个父母有1000个孩子，每个孩子执行1000个活动，执行100万个活动。
- 子工作流可用于使用其 ID 来管理某些资源，以确保唯一性。例如，管理主机升级的工作流可以为每个主机设置一个子工作流（主机名是工作流 ID），并使用它们来确保序列化主机上的所有操作。
- 子工作流可用于执行一些周期性逻辑，而不会增加父历史记录大小。父级启动一个子级，该子级执行定期逻辑调用，根据需要多次继续调用，然后完成。从父点来看，如果它只是一个子工作流调用。
与将所有应用程序逻辑放在一个工作流中相比，子工作流的主要限制是缺少共享状态。父母和孩子只能通过异步信号进行交流。但是如果它们之间存在紧密的耦合，那么使用单个工作流并仅仅依赖于共享的对象状态可能会更简单。
如果您的问题在执行的活动和处理的信号数量方面有限制，我个人建议从单个工作流实现开始。它只是比多个异步通信的工作流简单。
此外，经常被监督的是，工作流不仅仅是功能，您可以在其中使用OO的全部功能。使用结构、接口和其他OO技术将逻辑分解为更易于管理的抽象。
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