哪一个将适合完整的工作流设计时间或节奏

Question

我想设计一个完整的端到端工作流编排引擎。

它具有以下要求

1. 线性工作流程
2. 并行工作流 - 我想并行执行 n 个活动。在 验证了我想要继续进入下一个状态的所有活动的结果之后，否则工作流将失败
3. 批处理 - 假设我有 30 个活动要完成，但我希望以批处理方式完成。就像如果窗口大小是5，那么我想一次执行5个活动T。在执行所有活动并验证后，结果将进一步进行或使工作流失败。
4. 循环 - 想要无限地运行活动，直到满足某个条件
5. 子工作流
6. 投票

Answer 1

所有1-5在Cadence工作流程中都可以轻松支持。我不确定你说的投票是什么意思。如果您能提供更多详细信息，我将更新此答案以帮助您。

下面是在 Leaner 并行/批处理循环中执行活动的示例：

  @Override
  public long calculate(long a, long b, long c) {
    LOGGER.info("workflow start...");

    long result = 0;

    // Async.invoke takes method reference and activity parameters and returns Promise.
    Promise<Long> ab = Async.function(activities::multiple, a, b);
    Promise<Long> ac = Async.function(activities::multiple, a, c);
    Promise<Long> bc = Async.function(activities::multiple, b, c);

    // Promise#get blocks until result is ready.
    this.abPlusAcPlusBc = result = ab.get() + ac.get() + bc.get();

    // waiting 30s for a human input to decide the factor N for g(n), based on a*b+a*c+b*c
    // the waiting timer is durable, independent of workers' liveness
    final boolean received = Workflow.await(Duration.ofMinutes(2), () -> this.factorForGn > 1);
    if (!received) {
      this.factorForGn = 10;
    }

    long fi_1 = 0; // f(0)
    long fi_2 = 1; // f(1)
    this.currentG = 1; // current g = f(0)*f(0) + f(1)*f(1)
    long i = 2;

    for (; i < this.factorForGn; i++) {
      // get next fibonacci number
      long fi = fi_1 + fi_2;
      fi_2 = fi_1;
      fi_1 = fi;

      this.currentG += activities.multiple(fi, fi);
    }

    result += this.currentG;
    return result;
  }

这是使用儿童工作流的示例。