在我们的日常开发中，经常会遇到一些需要串行或并行处理的复杂业务流程。
那我们该如何利用Spring Boot结合liteflow规则引擎来简化我们的业务流程
先看一个实战案例！！
在电商场景下，当订单完成后，我们需要同时进行积分发放和消息发送。
这时候，我们可以利用liteflow进行规则编排，处理这些并行任务。
1. 引入依赖
首先，在pom.xml文件中添加liteflow的依赖：
xml
<dependency>
<groupId>com.yomahub</groupId>
<artifactId>liteflow-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.6.5</version>
</dependency>
2. 增加配置
在application.yml文件中添加liteflow的配置：
yaml
spring:
application:
name: liteflow-demo
liteflow:
rule-source: "classpath:flow.xml" # 指定规则文件的位置
node-retry: 3 # 节点重试次数
thread-executor:
core-pool-size: 10 # 线程池核心线程数
max-pool-size: 20 # 线程池最大线程数
keep-alive-time: 60 # 线程存活时间
3. 编写规则文件
在resources目录下创建flow.xml文件，编写规则文件内容：
xml
<flow>
<parallel>
<node id="pointNode"/>
<node id="messageNode"/>
</parallel>
</flow>
4. 编写业务逻辑组件
按照规则文件中的定义，编写相应的业务逻辑组件：
java
@LiteflowComponent("pointNode")
public class PointNode extends NodeComponent {
@Override
public void process() throws Exception {
// 发放积分逻辑
System.out.println("Issuing points for the order");
}
}
@LiteflowComponent("messageNode")
public class MessageNode extends NodeComponent {
@Override
public void process() throws Exception {
// 发送消息逻辑
System.out.println("Sending message for the order");
}
}
5. 流程触发
当订单完成后，我们需要触发liteflow的流程来执行积分发放和消息发送的逻辑。
我们可以在订单完成的服务方法中添加如下代码：
java
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private FlowExecutor flowExecutor;
public void completeOrder(Order order) {
// 完成订单的其他逻辑
System.out.println("Order completed: " + order.getId());
// 执行liteflow流程
flowExecutor.execute2Resp("flow", order);
}
}
在上述代码中，我们使用
FlowExecutor来执行liteflow流程，并将订单对象传递给流程。这将触发
flow.xml中定义的规则，执行并行的积分发放和消息发送逻辑。
性能统计
liteflow在启动时完成规则解析和组件注册，保证高性能的同时，还能统计各业务环节的耗时，帮助我们进行性能优化。
以下是一个性能统计示例：
java
@LiteflowComponent("performanceNode")
public class PerformanceNode extends NodeComponent {
@Override
public void process() throws Exception {
long start = System.currentTimeMillis();
// 业务逻辑
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("PerformanceNode execution time: " + (end - start) + "ms");
}
}
liteflow组件概览
在liteflow中，主要有以下几种组件：
普通组件：集成
NodeComponent，用于执行具体的业务逻辑；选择组件：通过业务逻辑选择不同的执行路径；
条件组件：基于条件返回结果，决定下一步的业务流程。
java
// 普通组件示例
@LiteflowComponent("commonNode")
public class CommonNode extends NodeComponent {
@Override
public void process() throws Exception {
// 业务逻辑
System.out.println("Executing commonNode logic");
}
}
// 选择组件示例
@LiteflowComponent("choiceNode")
public class ChoiceNode extends NodeSwitchComponent {
@Override
public String processSwitch() throws Exception {
// 根据条件返回不同的节点ID
return "nextNodeId";
}
}
// 条件组件示例
@LiteflowComponent("conditionNode")
public class ConditionNode extends NodeIfComponent {
@Override
public boolean processIf() throws Exception {
// 判断条件
return true;
}
}
EL规则文件
在liteflow中，规则文件可以采用XML格式编写，下面是一个简单的规则文件示例。
xml
<flow>
<node id="commonNode"/>
<if id="conditionNode">
<true-to id="nextNode"/>
<false-to id="otherNode"/>
</if>
<switch id="choiceNode">
<case id="case1" to="node1"/>
<case id="case2" to="node2"/>
</switch>
</flow>
如何使用EL规则文件
-
创建规则文件：将上述规则文件保存为
flow.xml，放在项目的resources目录下； -
配置
liteflow：在Spring Boot项目中添加liteflow的配置，指定规则文件的位置；
yaml
liteflow:
rule-source: "classpath:flow.xml"
node-retry: 3
thread-executor:
core-pool-size: 10
max-pool-size: 20
keep-alive-time: 60
-
编写业务逻辑组件：按照规则文件中的定义，编写相应的组件逻辑。
数据上下文
在liteflow中，数据上下文非常重要，它用于参数传递和业务逻辑的执行。
我们可以通过以下代码示例了解数据上下文的用法。
java
@LiteflowComponent("contextNode")
public class ContextNode extends NodeComponent {
@Override
public void process() throws Exception {
// 获取数据上下文
LiteflowContext context = this.getContextBean();
// 设置数据
context.setData("key", "value");
// 获取数据
String value = context.getData("key");
System.out.println("Context data: " + value);
}
}
配置详解
在使用liteflow时，我们需要对一些参数进行配置，如规则文件地址、节点重试、线程池参数等。
以下是一个配置示例。
yaml
liteflow:
rule-source: "classpath:flow.xml" # 指定规则文件的位置
node-retry: 3 # 节点重试次数
thread-executor:
core-pool-size: 10 # 线程池核心线程数
max-pool-size: 20 # 线程池最大线程数
keep-alive-time: 60 # 线程存活时间
总的来说，liteflow在简化业务流程管理方面起到了非常重要的作用，可以提升开发效率和业务流程管理能力。
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