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这篇CFSDN的博客文章开源微服务编排框架:Netflix Conductor由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
本文主要介绍netflix conductor的基本概念和主要运行机制.
netflix conductor是基于JAVA语言编写的开源流程引擎,用于架构基于微服务的流程。它具备如下特性:
Task是最小执行单元,承载了一段执行逻辑,如发送HTTP请求等.
conductor提供了若干内置SystemTask
自定义Task:
Task的输入是一种映射,其作为工作流实例化的一部分或某些其他Task的输出。允许将来自工作流或其他Task的输入/输出作为随后执行的Task的输入.
Task实现原子操作的处理以及流程控制操作,Workflow定义描述Task的流转关系,Task引用Workflow或者其它Task的输入输出。通过这些机制,conductor实现了JSON DSL对流程的描述.
主要分为几个部分:
任务的执行(同步的系统任务除外)都会先添加到任务队列中,是典型的生产者消费者模式.
队列接口可插拔,conductor提供了Dynomite 、MySQL、PostgreSQL的实现.
conductor调度的核心是decider service,其根据当前流程运行的状态,解析出将要执行的任务列表,将任务入队交给worker执行.
decide主要流程简化如下,详细代码见WorkflowExecutor.java的decide方法:
其中,调度任务处理流程简化如下,详细代码见WorkflowExecutor.java的scheduleTask方法:
decide的触发时机 。
最主要的触发时机:
新启动执行时,会触发decide操作 。
系统任务执行完成时,会触发decide操作 。
Workder任务通过ExecutionService更新任务状态时,会触发decide操作 。
流程控制节点的实现机制 。
1)Task & TaskMapper 。
对于每一个Task来说,都有Task和TaskMapper两部分
Task:任务的执行逻辑代码,它的作用是Task的执行 。
TaskMapper:任务的映射逻辑代码,它通过Task的定义配置、当前实例的执行状态等信息,返回实际需要执行的Task列表 。
对于一般的任务来说,TaskMapper返回的是就是Task本身,补充一些执行实例的状态信息。但是对于控制节点来说,会有不同的逻辑.
2)条件分支(SWITCH)的实现机制 。
SWITCH用于根据条件判断,执行不同的分支.
实际上,该节点的Task不做任何操作,TaskMapper根据分支条件,判断出要走的分之后,返回对应分支的第一个Task.
SwitchTaskMapper.java getMappedTasks方法关键代码:
3)并行(FORK)的实现机制 。
FORK用于开启多个并行分支.
实际上,该节点的Task不做任何操作,TaskMapper返回所有并行分支的第一个Task.
ForkJoinTaskMapper.java getMappedTasks关键代码:
总的来说,分支(SWITCH)、并行(FORK)节点本身没有执行逻辑,其通过TaskMapper返回到实际要执行的Task,然后交给Decider Service处理.
重试的实现机制 。
重试和其延迟时间设置,都是借助任务队列的功能实现的.
重试:将任务重新添加到任务队列 。
重试的延迟时间:添加到任务队列时设置延迟时间,延迟时间过后,任务才能在队列中被poll出来执行 。
由于调度过程中可能会出现因机器重启、网络异常、JVM崩溃等偶发情况,这些会导致的decide过程意外终止,流程执行不完整,展现出如流程一直运行中(实际已经没有在调度),或者其它状态错误等异常现象.
针对这种情况,conductor有一个WorkflowReconciler,会定期尝试decide所有正在运行中的流程,修复流程执行的一致性。此外,它还有一个作用是校验流程超时时间.
那么WorkflowReconciler是如何获取到当前运行中的流程呢,答案是decideQueue.
decideQueue和任务队列相同,也是一个具有延迟功能的队列,其存放的是正在执行中的流程的实例id。在任务开始执行时(包括新启动执行、重试执行、恢复执行、重跑执行等),会将实例id push到decideQueue中;在执行结束(成功、失败)时,会从decideQueue中删除实例id.
WorkflowReconciler会定期尝试decide所有正在运行中的流程用于超时判断、维护流程一致性。但是流程本身正常执行也会触发decide,如果同一个执行同时触发两个decide,可能会导致状态混乱,执行卡住等问题.
conductor采用了锁来解决这个问题,其提供了单机LocalOnlyLock(基于信号量实现)、redis分布式锁(基于redission实现)、zookeeper分布式锁三种实现.
decide方法中最开始会尝试获取锁,如果获取失败则直接返回。通过锁来保障不会对同一个流程实例并发执行decide.
由于锁是可配置的,可能会导致一个误区:单台机器的话不用配置锁。其实单机也是需要配置锁的,因为WorkflowReconciler和流程正常执行会产生冲突,可能会导致偶发的流程状态混乱问题.
参考:
Github: https://github.com/Netflix/conductor 。
官方文档:https://netflix.github.io/conductor/ 。
WorkflowReconciler:https://github.com/Netflix/conductor/blob/main/core/src/main/java/com/netflix/conductor/core/reconciliation/WorkflowReconciler.java 。
WorkflowSystemTask:https://github.com/Netflix/conductor/blob/main/core/src/main/java/com/netflix/conductor/core/execution/tasks/WorkflowSystemTask.java?spm=ata.21736010.0.0.2b501a3cYnrSfT&file=WorkflowSystemTask.java 。
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/N8kUNMsvZ5db5BC7jGivAQ 。
最后此篇关于开源微服务编排框架:Netflix Conductor的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于开源微服务编排框架:Netflix Conductor的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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