我们一起玩转 Flowable 流程实例
今天我们继续来聊聊流程实例。
部署之后的流程,这个还不能直接运行,例如我们部署了一个请假流程,现在 zhangsan 想要请假,他就需要开启一个请假流程,lisi 想请假,他也需要开启一个请假流程,这一个一个开启的请假流程就是流程实例,而我们一开始部署的请假流程,则类似于一个模版,基于此模版,我们可以开启很多个具体的流程实例。从这个角度来说,上篇文章我们定义的 ProcessDefinition 就类似于一个 Java 类,今天我们要介绍的 ProcessInstance 则相当于一个 Java 对象。
1. 捋清三个概念
首先我们需要先捋清三个概念:
- 流程定义 ProcessDefinition
- 流程实例 ProcessInstance
- 执行实例 Execution
流程定义
流程定义 ProcessDefinition 这个好说,其实就是我们上篇文章中和大家介绍的内容。将一个流程 XML 文件部署到 flowable 中,这就是一个定义好的流程了,基于这个定义好的流程,我们可以开启很多流程实例。
流程实例
流程实例 ProcessInstance 就是通过流程定义启动的一个流程,他表示一个流程从开始到结束的最大的流程分支,在一个流程中,只存在一个流程实例,流程实例和流程定义的关系就类似于 Java 对象和 Java 类之间的关系。
执行实例
执行实例 Execution 稍微有点难以理解。
首先从类的关系上来看,ProcessInstance 就是 Execution 的子类。
流程实例通常是执行实例的根结点,即在一个流程中,出口和入口可以算是一个流程实例的节点,而中间的过程则是执行实例。
假如流程本身就是一条线,那么流程实例和执行实例基本上是一样的,但是如果流程中包含多条线,例如下图:
这张图中有并行网关,并行任务执行的时候,每一个并行任务就是一个执行实例,这样大家就好理解了。
结论就是,在一个流程实例中,除了开始和结束之外,其他的都是执行实例。即使流程只有一条线,中间的也都是执行实例,只不过此时的执行实例等于流程实例而已。
好啦,三个基本概念先捋清楚。
2. 五种流程启动方式
当我们将流程部署好之后,接下来启动流程,我们有五种不同的方式去启动一个流程。
- 通过流程定义的 id 去启动
首先就是通过流程定义的 id 去启动一个流程,对应的方法名称就是 RuntimeService#startProcessInstanceById,该方法有好几个重载的方法,不同的重载方法只是传递的参数不同而已,其他基本上都是一样的。
- 通过流程的 key 去启动
也可以通过流程定义的 key 去启动一个流程,根据上篇文章的介绍,大家知道,这个流程定义的 key 其实就是流程 XML 文件中的 id,这个对应的方法名是 RuntimeService#startProcessInstanceByKey。
- 通过流程的 key+tenantId 去启动
有这样一种情况,例如我有两个子系统 A 和 B,A 和 B 中都有一个请假流程的定义,现在当我想要启动一个流程的时候,怎么知道是启动 A 的请假流程还是启动 B 的请假流程呢?此时我们可以通过租户 ID 即 tenantId 去区分,所以,流程启动就还有一个方法 RuntimeService#startProcessInstanceByKeyAndTenantId。
- 通过流程的 message 去启动
通过消息去启动一个流程,对应的方法是 RuntimeService#startProcessInstanceByMessage。
- 通过流程的 message+tenanId 去启动
通过消息+租户 ID 去启动一个流程,对应的方法是 RuntimeService#startProcessInstanceByMessageAndTenantId。
3. 简单实践
首先我们绘制一个简单的流程图,然后按照上篇文章所介绍的方式进行部署,流程图如下:
流程 XML 文件如下:
<process id="leave" name="请假流程" isExecutable="true"> <startEvent id="startEvent1" flowable:formFieldValidation="true" flowable:initiator="INITIATOR"></startEvent> <userTask id="sid-EF721F14-B1F1-4B3B-8018-608757EF5391" name="提交请假申请" flowable:assignee="${INITIATOR}" flowable:formFieldValidation="true"> <extensionElements> <modeler:activiti-idm-initiator xmlns:modeler="http://flowable.org/modeler"><![CDATA[true]]></modeler:activiti-idm-initiator> </extensionElements> </userTask> <sequenceFlow id="sid-9C18B4D2-127C-40FD-BC81-1E947628D316" sourceRef="startEvent1" targetRef="sid-EF721F14-B1F1-4B3B-8018-608757EF5391"></sequenceFlow> <userTask id="sid-CC8E2905-C524-4C32-86DE-8C76102EBDF2" name="主管审批" flowable:assignee="zhangsan" flowable:formFieldValidation="true"> <extensionElements> <modeler:initiator-can-complete xmlns:modeler="http://flowable.org/modeler"><![CDATA[false]]></modeler:initiator-can-complete> </extensionElements> </userTask> <sequenceFlow id="sid-62E837FF-DF33-414C-AC21-2DA84E478856" sourceRef="sid-EF721F14-B1F1-4B3B-8018-608757EF5391" targetRef="sid-CC8E2905-C524-4C32-86DE-8C76102EBDF2"></sequenceFlow> <userTask id="sid-D033E54B-4388-46B1-A8F9-472ABD2E1435" name="经理审批" flowable:assignee="lisi" flowable:formFieldValidation="true"> <extensionElements> <modeler:initiator-can-complete xmlns:modeler="http://flowable.org/modeler"><![CDATA[false]]></modeler:initiator-can-complete> </extensionElements> </userTask> <sequenceFlow id="sid-7EDE624F-1D8F-4DF3-BB97-F8D9066A7A75" sourceRef="sid-CC8E2905-C524-4C32-86DE-8C76102EBDF2" targetRef="sid-D033E54B-4388-46B1-A8F9-472ABD2E1435"></sequenceFlow> <endEvent id="sid-FB77ACAC-DB24-4F44-9925-2FE2EAE09EF8"></endEvent> <sequenceFlow id="sid-21345500-1FCF-4356-9FB1-834C09BEA9CB" sourceRef="sid-D033E54B-4388-46B1-A8F9-472ABD2E1435" targetRef="sid-FB77ACAC-DB24-4F44-9925-2FE2EAE09EF8"></sequenceFlow> </process>
这个 XML 文件我跟大家说一句,在启动节点上我设置了 flowable:initiator="INITIATOR",相当于定义了流程发起人的变量为 INITIATOR,这个变量名是自定义的,定义好之后,将来我就可以在其他节点中就可以使用这个变量了。
很简单的流程,其中:
- 提交请假申请是由流程的发起人完成。
- 主管是 zhangsan。
- 经理是 lisi。
好了,先按照上篇文章我们介绍的方式部署流程。
接下来我们要启动流程,假设我们用流程定义的 key 来启动一个流程实例:
@SpringBootTest public class RuTest { @Autowired RuntimeService runtimeService; private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RuTest.class); @Test void test01() { Authentication.setAuthenticatedUserId("wangwu"); ProcessInstance pi = runtimeService.startProcessInstanceByKey("leave"); logger.info("id:{},activityId:{}",pi.getId(),pi.getActivityId()); } }
启动的代码其实很简单,当流程启动成功之后,流程中的每一步都会记录在 ACT_RU_EXECUTION 表中,同时,如果这个节点是一个用户任务节点(UserTask),那么同时还会在 ACT_RU_TASK 表中添加一条记录。
Authentication.setAuthenticatedUserId("wangwu"); 表示设置流程的发起人。
另外一种设置流程发起人的方式如下:
@Autowired IdentityService identityService; @Test void test01() { identityService.setAuthenticatedUserId("wangwu"); ProcessInstance pi = runtimeService.startProcessInstanceByKey("leave"); logger.info("id:{},activityId:{}", pi.getId(), pi.getActivityId()); }
对于我们上面的流程来说,启动之后,就会进入到提交请假申请这个节点中,所以一共走了两个节点,那么 ACT_RU_EXECUTION 表中应该有两条记录了,如下图:
再来看看 ACT_RU_TASK 表中的内容:
可以看到,该表中有一条记录,这条记录其实就是提交请假申请这个节点,现在流程就停在这一步了,需要用户手动操作,才会继续向下走。
从这两张表中我们也可以大致上看出来,EXECUTION 和 ProcessInstance 之间的关系,ACT_RU_EXECUTION 表中的每一条记录就是一个 EXECUTION,多个 EXECUTION 对应同一个 PROC_INST_ID_,而 ACT_RU_TASK 表中的每一条 Task 记录也都对应了一个 EXECUTION。
现在我们就先去查询 wangwu 需要完成的 Task(wangwu 是流程的发起人):
@Autowired TaskService taskService; @Test void test02() { List<Task> list = taskService.createTaskQuery().taskAssignee("wangwu").list(); for (Task task : list) { logger.info("id:{};name:{};taskDefinitionKey:{}",task.getId(),task.getName(),task.getTaskDefinitionKey()); } }
根据前面的介绍,我们知道,这个查询肯定是去 ACT_RU_TASK 表中进行查询的,我们来看下执行的 SQL:
可以看到,这里就是根据 ASSIGNEE_ 字段去查询任务的。
查询到任务之后,接下来去完成任务:
@Test void test03() { List<Task> list = taskService.createTaskQuery().taskAssignee("wangwu").list(); for (Task task : list) { taskService.complete(task.getId()); } }
这个表示查询到 wangwu 的任务然后完成,这个方法执行完成之后,首先会在 ACT_RU_TASK 表中插入一条新的需要 zhangsan 完成的 Task,然后会更新 ACT_RU_EXECUTION 表中对应的执行实例信息,最后再从 ACT_RU_TASK 表中删除需要 wangwu 完成的记录,这些操作是在同一个事务当中完成的。
好了,现在再去执行 test02 的查询方法,就会发现查不到了,因为没有 wangwu 需要完成的 task 了,接下来应该去查询 zhangsan 需要完成的 task。
当一个流程实例完成后,ACT_RU_TASK 和 ACT_RU_EXECUTION 表中的记录都会被删除,所以我们可以通过查询 ACT_RU_EXECUTION 表中是否还有记录,去判断一个一个流程目前是处于执行状态还是完成状态,代码如下:
@Test void test04() { String pId = "9c8557dd-3727-11ed-9404-acde48001122"; ProcessInstance pi = runtimeService.createProcessInstanceQuery().processInstanceId(pId).singleResult(); if (pi == null) { logger.info("{} 流程执行结束", pId); }else{ logger.info("{} 流程正在执行中", pId); } }
最后,如果你想要去 ACT_RU_EXECUTION 表中查询执行实例也是 OK 的,方式如下:
@Test void test05() { List<Execution> list = runtimeService.createExecutionQuery().processInstanceId("6d0341c7-3729-11ed-8e4e-acde48001122").list(); for (Execution execution : list) { logger.info("id:{};processInstanceId:{};name:{}",execution.getId(),execution.getProcessInstanceId(),execution.getName()); } }
查看执行的 SQL 如下:
: ==> Preparing: SELECT RES.* , P.KEY_ as ProcessDefinitionKey, P.ID_ as ProcessDefinitionId, P.NAME_ as ProcessDefinitionName, P.VERSION_ as ProcessDefinitionVersion, P.DEPLOYMENT_ID_ as DeploymentId from ACT_RU_EXECUTION RES inner join ACT_RE_PROCDEF P on RES.PROC_DEF_ID_ = P.ID_ WHERE RES.PROC_INST_ID_ = ? order by RES.ID_ asc : ==> Parameters: 6d0341c7-3729-11ed-8e4e-acde48001122(String) : <== Total: 2
可以看到,就是去 ACT_RU_EXECUTION 表中查询的。
4. 删除流程实例
如果我们想删除一个流程实例,操作方式如下:
@Test void test06() { runtimeService.deleteProcessInstance("65ab0b38-38f3-11ed-b103-acde48001122", "javaboy想删除了"); }
注意这个是删除正在执行的流程实例信息,并不会删除历史流程信息。
5. 获取运行的活动节点
可以根据执行实例的 ID 去查询活动节点的 ID,方式如下:
@Test void test07() { List<Execution> list = runtimeService.createExecutionQuery().list(); for (Execution execution : list) { List<String> activeActivityIds = runtimeService.getActiveActivityIds(execution.getId()); for (String activeActivityId : activeActivityIds) { System.out.println("activeActivityId = " + activeActivityId); } } }
这里查询的其实就是 ACT_RU_EXECUTION 表,查询到的 activeActivityId 其实就是该表的 ACT_ID 字段,我们来看下查询的 SQL:
好啦,流程实例先聊这么多,下篇文章我们继续~
- Spring中实现异步调用的方式有哪些?
- 带参数的全类型 Python 装饰器
- 整理了几个Python正则表达式,拿走就能用!
- 设计模式之状态模式
- 如何实现数据库读一致性
- SOLID:开闭原则Go代码实战
- React中如何引入CSS呢
- 慢查询 MySQL 定位优化技巧,从10s优化到300ms
- 一个新视角:前端框架们都卷错方向了?
- 编码中的Adapter,不仅是一种设计模式,更是一种架构理念与解决方案
- 手写编程语言-递归函数是如何实现的?
- 一文搞懂模糊匹配:定义、过程与技术
- 新来个阿里 P7,仅花 2 小时,做出一个多线程永动任务,看完直接跪了
- Puzzlescript,一种开发H5益智游戏的引擎
- @Autowired和@Resource到底什么区别,你明白了吗?
- “四招”守护个人信息安全
- CSS transition 小技巧!如何保留 hover 的状态?
- React如此受欢迎离不开这4个主要原则
- 我是怎么入行做风控的
- 重温三十年前对于 NN 的批判:神经网络无法实现可解释 AI