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白话文解析LiteFlow的理念是什么?什么时候用该怎么用?干货满满

發布時間:2024/1/18 windows 89 coder
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 白话文解析LiteFlow的理念是什么?什么时候用该怎么用?干货满满 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

官網:https://liteflow.cc/

Gitee:https://gitee.com/dromara/liteFlow

Github:https://github.com/dromara/liteflow

LiteFlow一個現代化的開源規則引擎框架,以下文中簡稱LF。

前言

時常在社區里看到有的小伙伴在那提問:

LF在一個流程中如何暫停,等待操作員完成后,進行下一步該怎么做?

LF流程失敗后,下一次能否繼續上次的執行?

LF流程適不適合某個我的業務?

LF流程如何定時執行我的某個流程?

還有的同學表示即便全部看完文檔,也不知道LF該用在何種業務場景。能夠帶來什么好處。

究其原因是錯誤理解了流程的概念和不知道規則引擎的概念。

流程

我們先說流程。

LiteFlow定位是一個規則引擎,而不是流程引擎。它并不完成流程所要做的事,其實壓根LF和流程一點關系也沒有。

那什么是流程呢,標準的定義是,流程由流程定義節點要做的事角色組成。每一個角色做一件事,根據定義的流程定義串起來就叫流程。最典型的例子就是審批流:采購員提交了一張采購申請,部門領導審核,審核通過則到了財務這里,財務專員根據預算進行審核,審核通過到了總監這里,總監審核通過,再到CEO這里簽字批準。整個采購單狀態變成待采購。然后進行采購流程。

以上就是標準的一個流程。3大要素,流程定義角色一個都不能少。通常在實際落地過程中,流程引擎負責流程的流轉和角色的分派。開發人員只需要定義流程,和開發每個角色需要做的邏輯即可。

流程引擎重點強調2點:

流程的定義,下一步是什么,整體的流向,有多少分支。

角色的分派,即下一步該由誰完成

大部分流程引擎為了靈活性,也提供了流程定義的熱更新以及添加角色,修改流程節點更改綁定角色的功能。

雖然LF從EL規則上來看,似乎也是一個個小模塊的流轉,但是LF并不涉及角色分派這件事。

規則

我們再來看規則引擎的概念。

規則引擎主要強調一件事,把業務中最主要的決策邏輯從程序中抽離出來,用預定義的DSL來實現。并且可以實時改變這些最主要的決策邏輯。

說的再白話點,就是決定邏輯走向的最關鍵的決策邏輯,不是在代碼中的,可以放在外面的任意地方(文件里,數據庫里,其他存儲,遠程獲取)。并且這些決策邏輯并不是用你應用的代碼語義來實現的。規則引擎提供一套語言,來書寫這些決策邏輯。規則引擎也應該提供熱更新這些決策代碼的功能。

可以看出,規則引擎根本不涉及角色的概念,它更多的適用于一個相對比較復雜的邏輯塊。把最核心的部分抽出來用規則引擎定義。

但是整個邏輯塊基本要做的還是一件事情。只是部分抽出來而已。

標準的規則引擎處理的例子:

如果有人v我50塊,我就去家門口的KFC吃一頓

如果有人v我200塊,我就坐地鐵去港式餐廳吃一頓

如果有人v我500塊,我就打個車,去吃頓日式烤肉

如果有人v我2000塊,我就去買身衣服,去吃頓惠林頓牛排,再整瓶酒。

如果有人v我100w,趕緊抽自己一巴掌,看自己醒了沒。

有同學看到這,可能會說,那我搞個文件,存groovy代碼,我應用每次執行到關鍵決策的時候,去讀取這個文件里的groovy代碼,然后解析執行。這不就是規則引擎嗎,我要改變決策的時候,每次改那個文件里的groovy代碼就行了。

還真是這樣!這就是規則引擎!

簡單來說,規則引擎就強調3個點:

決策代碼不在你的應用程序里

擁有獨特的DSL語義書寫

實時更新,不用改變應用程序

所以,一些DSL項目也被稱作為規則引擎,如Aviator,QLExpress。這些框架提供了熱更的接口,稍作包裝,就可以開發出一套最基本的規則引擎。

但是我更愿意把這些項目歸類為表達式引擎,業界還有著名的SpEL(spring的EL),springframwork expression language,其實從全程就可以看出,官方定義了就是表達式語言

LF滿足決策代碼可以不寫在應用程序里,也擁有獨特的DSL,也支持實時更新。但是LF怎么還擁有流轉的功能?LF看起來怎么有點四不像啊?

那LF是什么呢

LF也是作用于一個大的邏輯塊的,和角色沒關系,滿足規則引擎的需要的3個關鍵點。從這點來說,LF是規則引擎。

LiteFlow中的腳本節點已經滿足了規則引擎的全部的定義了。那么LF只做腳本節點就可以了。可以熱更,擁有獨特的DSL,可以保存在任意地方。

但是LF也可以流轉,從一個節點流轉到另外一個節點,但是這里的節點是一個個小的拆分的邏輯塊。其實這是LF獨特的地方,這部分并不是標準規則引擎定義所必須的。我稱之為:編排。

編排如何理解呢,說的專業點,這就是邏輯關系反轉,看到這里,有些同學可能又開始看不懂了。你丫的怎么還自己造詞呢 。

且聽我慢慢道來。

spring的出現解決了依賴反轉,我們不用spring的時候,對象的裝載是自己new的,spring出現后,只需要在xml里聲明后,各個代碼塊都可以注入了。就不用自己new了。這就是依賴反轉。相信這個大家學習八股時已經背了無數遍了。

那么邏輯關系的進行,我們大部分代碼還是A類調用B類的方法,B類調用C類的方法。這就是邏輯關系的綁死。如果A,B,C三個類在代碼層面互不相干。但是我在xml里去規定,這三個的進行順序。這就是邏輯關系反轉

邏輯關系反轉有什么好處呢?

邏輯關系反轉后,好處很多,首先每個類不再強依賴,所有的代碼都講究松耦合理論。那么邏輯關系反轉后,就完美實現了松耦合。并且LF規定了每個類的聲明方式,就顯得所有的邏輯類都長的差不多。更加統一。

其次,邏輯關系反轉后,你只需要看xml定義就可以大致理解這個大的邏輯塊都干了什么事。非常直觀。

再次,邏輯關系都可以熱更,那么這是一件多么優雅的事情啊。

那么做邏輯關系反轉的引擎我稱之為:編排引擎

所以,LiteFlow是規則引擎+編排引擎的結合體。

它既可以熱更新最關鍵的決策邏輯,又可以熱更新邏輯關系的組成。

所以LiteFlow做的是更現代化的規則引擎,它在做好規則引擎的基礎上,超越了原本規則引擎所規定的范疇。

如何用好LF

其實如果對LF理解夠深刻,它幾乎是一個應用最核心的驅動器。妥妥神器,無論重構,要靈活,要解耦,它都不在話下。

如果對LF理解不夠,那你可能感覺LF沒什么用。也不知道該怎么用。

所以這就是我一開頭提到的。理解流程和規則邏輯流的概念很重要。

LiteFlow提供的腳本多達7種,這些腳本可以充分書寫你的關鍵決策邏輯。并且LF打通了所有腳本和Java的互通,用腳本寫不了的。也可以調用java方法來完成。

LiteFlow提供的獨特EL適用于做邏輯反轉,讓你的巨大復雜的邏輯變成一個個小的積木塊,通過DSL來進行組搭,形成你業務的邏輯流。積木塊可以是你的java組件,也可以是腳本寫的決策邏輯。

所以一般項目推薦的做法,就是首先解耦你的復雜邏輯,按照業務邊界拆成一個個小的組件,然后把最經常變動的決策邏輯用腳本組件來實現。加上DSL編寫的邏輯關系反轉表達式。這樣形成的系統,其優雅度是非常高的。

你想想,你的關鍵決策代碼,和邏輯關系均可以進行熱改變,你的系統中耦合性幾乎降低到了最低。改一個小組件不會牽扯到其他的組件的改變。

再回答開頭的問題

如果你看到這,全都能理解的話,那么最開始的幾個問題也就能輕而易舉的能回答了。

LF因為沒有角色的概念,全部流轉的只是小邏輯塊。所以沒法暫停的。因為就相當于你普通寫的瀑布式代碼調用。只是換了一種方式來寫而已。

LF不保存狀態,是一個無狀態的東西。一般來說,規則引擎都是無狀態的。狀態這回事其實還是要業務自己做的。況且有狀態這回事情非常危險,一般框架不會去保證這個。

LF一般來說,所有用普通瀑布流代碼一層層去調用都可以用LF去改造,LF并不針對于某個特殊的領域,都可以用的。除非你的定義是屬于標準的流程引擎干的事。那么的確不應該選型LF。

關于定時,也不是LF該干的事。LF提供接口層面的執行器,外面套層定時框架即可。很簡單。

LF對標的框架是什么?

LF的目標始一直沒變過,那就是:超越Drools。

LF獨特的理念是國產自研,全部的代碼也是國產自研。非常適合拿來做信創改革。

Drools是國外老牌且一向作為行業標桿的規則引擎。相信了解過這行的都有聽說過。

其實Drools只提供了標準的規則引擎,并沒有提供邏輯關系反轉的特性,而且它的DSL學習成本還是比較大的。而LF則用現成的語言來提供作為腳本,比如js,groovy,aviator,python,lua,甚至java本身也可以拿來做寫腳本,這些根本不用再次學習。

LF除了規則引擎之外,更加拓展了規則引擎的范疇,使得LF能做的事情更多。

并且LF支持的存儲中間件之豐富的,也絕非Drools能比擬的。

加上LF全中文文檔,社區答疑體系在開源中首屈一指。Drools一堆英文文檔,去哪答疑?

一定要說LF比不上的Drools的地方。那就是決策表體系。

Drools是不需要指定規則的,由決策表來多項匹配。LF由于提供了邏輯反轉,是需要指定特定的規則的。

但是這個LF也準備在2.11.5中提供,彌補最后核心上的短板。

屆時LF可以平替Drools。

我會為此一直堅守。

謹此此篇獻給關注過LF的同學。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的白话文解析LiteFlow的理念是什么?什么时候用该怎么用?干货满满的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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