wolf-flow 是一个简单的、支持有向无环图（DAG）的轻量级作业调度引擎。
简单：简单到除了任务调度，几乎没有其他功能。
易集成：基于 Spring Boot 自动配置，提供 spring-boot-starter 快速集成。
易扩展：各组件均可自定义实现，可根据接口和任务流生命周期，通过覆写自定义实现，或注入一些特殊处理的代码。
支持有向无环图（DAG)：一个任务流就是一个有向无环图，默认提供算法支持有序且尽可能并行地执行任务流中的任务。
支持分段执行：支持指定从任务流中的某个任务开始执行，也支持指定执行到任务流中的某个任务结束。
支持定时任务：集成了 Quartz 框架实现基于 cron 表达式的定时任务调度。
支持任务实时日志：支持实时查询任务滚动日志，默认是存储在内存中，仅用于测试或演示，不推荐生产环境使用，生产环境可以通过自定义实现日志器接口，将数据持久化到数据库。
支持集群：默认只支持单机，可以通过自定义实现集群控制器接口，如借助 Redis 或 ZooKeeper 实现分布式锁和分布式队列等来支持集群。
支持监控：支持实时监控任务流以及任务的状态，主要有三种方法。1）日志，可以查询、统计任务流以及任务的状态。2）指标，集成了Micrometer-Prometheus，监控任务流调度/执行线程池，和JVM各项指标。3）事件，任务流和任务的状态变化时会发布事件，可以通过监听器订阅相应的事件来进行监控。
<dependency>
<groupId>me.kpali</groupId>
<artifactId>wolf-flow-spring-boot-starter</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>org.quartz.scheduler.instanceName = MyScheduler
org.quartz.threadPool.threadCount = 10
org.quartz.jobStore.class = org.quartz.simpl.RAMJobStore
org.quartz.jobStore.misfireThreshold = 60000
/**
* 程序启动完成事件监听，在程序启动后启动任务流相关的后台线程
* （必要）
*/
@Component
public class ApplicationReadyEventListener implements ApplicationListener<ApplicationReadyEvent> {
@Autowired
private Launcher launcher;
@Override
public void onApplicationEvent(ApplicationReadyEvent applicationReadyEvent) {
this.launcher.startup();
}
}/**
* 自定义任务流查询器，覆写父类的方法，实现自定义任务流查询器
* （必要）
*/
@Primary
@Component
public class MyTaskFlowQuerier extends DefaultTaskFlowQuerier {
@Override
public TaskFlow getTaskFlow(Long taskFlowId) throws TaskFlowQueryException {
// TODO 根据ID查询任务流
}
@Override
public List<TaskFlow> listCronTaskFlow() throws TaskFlowQueryException {
// TODO 查询定时任务流
}
}/**
* 自定义任务，覆写父类的方法，实现自定义任务的执行内容
* （必要）
*/
public class MyTask extends Task {
@Override
public void execute(ConcurrentHashMap<String, Object> context) throws TaskExecuteException, TaskInterruptedException {
// TODO 执行任务
}
@Override
public void rollback(ConcurrentHashMap<String, Object> context) throws TaskRollbackException, TaskInterruptedException {
// TODO 回滚任务
}
@Override
public void stop(ConcurrentHashMap<String, Object> context) throws TaskStopException {
// TODO 停止任务
}
}@Autowired
ITaskFlowScheduler taskFlowScheduler;
public void test() {
long taskFlowId = 1;
ConcurrentHashMap<String, Object> params = null;
long taskFlowLogId = taskFlowScheduler.execute(taskFlowId, params);
}请参考示例程序：wolf-flow-sample 和 wolf-flow-sample-cluster
任务是最小的工作单元，是实现作业步骤的实体。
任务定义了若干个接口，例如执行任务、回滚任务、停止任务等，根据不同业务场景可以有不同的实现。
连接用于表示不同任务之间的顺序关系，连接是有向的，表示在某个任务执行完成后执行另一个任务。
任务流是多个任务和多个连接的组合，通过编排任务和任务之间的连接，形成实现某个具体事务的任务流。
任务流可以立即/定时执行，停止和回滚。
上下文是运行期间任务流内传播的元数据或环境变量，任务中可以直接访问和修改上下文。上下文主要分为：
-
任务流上下文：主要用于存储任务流相关的元数据或环境变量。
-
参数：主要用于存储触发任务流时调用方指定携带的参数。
-
任务上下文：主要用于存储任务相关的元数据或环境变量。
-
传递上下文：主要用于存储任务之间需要传递的数据，由任务自主存取和传递。在任务流分段执行时，传递上下文会被复制到新的上下文中，以保证之前的任务希望传递的上下文能够被之后的任务获取到。
结构大致如下：
{
// 任务流上下文
"taskFlowId" : 100,
"logId" : 10000,
"..." : "...",
// 参数
"params" : {
"..." : "...",
"..." : "..."
},
// 任务上下文
"taskContexts" : {
"1" : {
"logId" : 10001,
"parentTaskIdList" : [
],
"..." : "..."
},
"2" : {
"logId" : 10002,
"parentTaskIdList" : [
1
],
"..." : "..."
}
},
// 传递上下文
"deliveryContext" : {
"..." : "...",
"..." : "..."
}
}任务流日志是任务流的执行记录，包含某次执行的任务流状态、上下文和执行时间等数据，一次任务流执行产生一条任务流日志。
任务日志是任务的执行记录，包含某次执行的任务状态、上下文和执行时间等数据，一次任务执行产生一条任务日志。
- 任务流查询器：提供任务流的查询，包括定时任务流列表的查询。
- 任务流调度器：提供任务流的触发、停止，以及定时任务流的调度，触发和停止操作均是向集群控制器发起一条请求。另外，为避免重复触发，集群中各节点会竞争成为
master节点，定时任务流的只能由master节点进行调度和触发。 - 集群控制器：提供节点心跳发送、分布式锁，分布式队列、集合等操作，用于协调集群各节点有序、安全地执行操作。
- 任务流执行器：接收任务流执行请求，并通过算法依序执行任务流（有向无环图）中的任务。
- 日志器：提供任务流和任务的日志记录和查询，包括状态的记录和查询。
- 监控器：提供指标采集和指标发布，用于监控。
集群支持的最大节点数默认为32个，这是由于分布式 ID 生成算法采用的是 SnowFlake 算法，并且机器标识位默认设置为5位，2^5=32。
可根据实际场景修改算法的机器标识位数，来增加集群支持的最大节点数。
执行任务流时，根据任务流编排的方向有序执行。
每个任务依次执行 beforeExecute() ， execute() 和 afterExecute() 接口。
当任务1执行完成后，任务2和任务3会并行执行，任务4则会等待任务2执行完成后再开始执行。
最大并行任务数取决于任务流执行器的线程池最大线程数。
任务流执行生命周期：
任务流回滚的时候，则是反向顺序执行。
每个任务依次执行 beforeRollback() ， rollback() 和 afterRollback() 接口。
由于任务3和任务4没有依赖任务，所以最先开始回滚。任务1则会等待任务2和任务3都回滚成功才会开始回滚。
同样，最大并行任务数取决于任务流执行器的线程池最大线程数。
任务流回滚生命周期：
引擎运行期间，特定事件发生时会发布事件通知，目前主要有以下事件：
- 任务流定时调度状态变更事件：当一条任务流加入或更新定时调度，以及定时调度失败时发生。
- 任务流状态变更事件：当任务流变更为”等待执行“、”执行中“、”执行成功“等状态时发生。
- 任务状态变更事件：当任务变更为”等待执行“、”执行中“、”执行成功“等状态时发生。
事件的发布与订阅使用的是 Spring 的事件机制，需要订阅时定义一个事件监听器，参考如下：
@EventListener
public void taskFlowStatusChange(TaskFlowStatusChangeEvent event) {
Long taskFlowId = event.getTaskFlowStatus().getTaskFlow().getId();
String status = event.getTaskFlowStatus().getStatus();
logger.info(">>>>>>>>>> Task flow [{}] status changed to: {}", taskFlowId, status);
}| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| wolf-flow.scheduler.exec-request-scan-interval | 1 | 任务流执行请求扫描间隔，单位秒 |
| wolf-flow.scheduler.cron-scan-interval | 10 | 定时任务流扫描间隔，单位秒 |
| wolf-flow.scheduler.cron-scan-wait-time | 10 | 定时任务流扫描尝试获取锁最大等待时间，单位秒 |
| wolf-flow.scheduler.cron-scan-lease-time | 60 | 定时任务流扫描获取锁后自动解锁时间，单位秒 |
| wolf-flow.scheduler.core-pool-size | 10 | 任务流调度器线程池核心线程数 |
| wolf-flow.scheduler.maximum-pool-size | 10 | 任务流调度器线程池最大线程数 |
| wolf-flow.executor.core-pool-size | 30 | 任务流执行器线程池核心线程数 |
| wolf-flow.executor.maximum-pool-size | 30 | 任务流执行器线程池最大线程数 |
| wolf-flow.cluster.node-heartbeat-interval | 30 | 节点发送心跳间隔时间，单位秒 |
| wolf-flow.cluster.node-heartbeat-duration | 90 | 节点心跳有效期，单位秒 |
| wolf-flow.cluster.generate-node-id-lock-lease-time | 60 | 生成节点ID获取锁后自动解锁时间，单位秒 |
| wolf-flow.cluster.task-flow-log-lock-wait-time | 10 | 任务流日志记录获取锁最大等待时间，单位秒 |
| wolf-flow.cluster.task-flow-log-lock-lease-time | 15 | 任务流日志记录获取锁后自动解锁时间，单位秒 |
| wolf-flow.cluster.task-log-lock-wait-time | 10 | 任务日志记录获取锁最大等待时间，单位秒 |
| wolf-flow.cluster.task-log-lock-lease-time | 15 | 任务日志记录获取锁后自动解锁时间，单位秒 |
Quartz 框架的配置文件，任务流的定时调度使用 Quartz 实现，详见 Quartz 官方文档。