基于低代碼的工作流引擎后端設(shè)計（工作流 代碼）

雖然是針對運維方向的流程引擎的設(shè)計，但其他行業(yè)也可以借鑒該思想，基本是相同的，只是實現(xiàn)的業(yè)務(wù)不同，但從上層看是基本一致的

主要分享低代碼、微服務(wù)、容器化、SAAS?、系統(tǒng)架構(gòu)方面的的?內(nèi)容??，希望?大家?點贊?，評論，關(guān)注?。

基于低代碼技術(shù)實現(xiàn)運維平臺規(guī)則引擎技術(shù)方案如上所示，主要有RES&規(guī)則執(zhí)行器、ris&規(guī)則解析引擎組成，解析引擎負責可視化規(guī)則生成的JSON數(shù)據(jù)模型，執(zhí)行模型根據(jù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、規(guī)則負責規(guī)則的整個執(zhí)行活動，同時跟蹤規(guī)則的執(zhí)行狀態(tài)及執(zhí)行軌跡記錄

• RIS&規(guī)則解析引擎解析使用者通過低代碼自定義的JSON數(shù)據(jù)模型，得到節(jié)點（審批節(jié)點、判斷節(jié)點、場景節(jié)點）、路徑去向及參數(shù)配置，并存儲起來，同時提供各種模型元素的編輯及查詢API服務(wù)能力

• Node節(jié)點，可以是任務(wù)執(zhí)行節(jié)點、審批節(jié)點，同時需要解析不同節(jié)點類型的元數(shù)據(jù)

• Paht路徑流向，節(jié)點可以延伸出多個流向，每條路徑需要設(shè)置執(zhí)行的條件，執(zhí)行的時候需要有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)填充

• Ny自循環(huán)節(jié)點，是多任務(wù)的容器，可以設(shè)置通過率，直到任務(wù)執(zhí)行到滿足條件才能跳出自循環(huán)節(jié)點，執(zhí)行后續(xù)規(guī)則

• Sa場景關(guān)聯(lián)，是實現(xiàn)多場景組合的節(jié)點，在該節(jié)點可以設(shè)置數(shù)據(jù)的映射，輔助元素參數(shù)，實現(xiàn)更復(fù)雜的規(guī)則場景

• RES&規(guī)則執(zhí)行器通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及規(guī)則解析引擎解析的規(guī)則模型驅(qū)動規(guī)則的執(zhí)行，同時需要進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的封裝、參數(shù)的填充、規(guī)則的判斷及其他業(yè)務(wù)邏輯，同時在規(guī)則執(zhí)行的過程中需要記錄規(guī)則節(jié)點狀態(tài)及執(zhí)行軌跡

• 通過平臺前端提供的低代碼定制業(yè)務(wù)規(guī)則，最終形成JSON數(shù)據(jù)模型，通過API傳遞給后端的規(guī)則引擎服務(wù)。

業(yè)務(wù)預(yù)處理服務(wù)判斷執(zhí)行類型，傳遞給執(zhí)行引擎、解析引擎，如果是規(guī)則定義，則傳遞給解析RIS，解析引擎通過分析JSON數(shù)據(jù)模型，得到規(guī)則的每個元素對象，有開始節(jié)點、結(jié)束節(jié)點、審批節(jié)點、服務(wù)部署節(jié)點、自循環(huán)節(jié)點、資源巡檢節(jié)點、路徑流向及場景關(guān)聯(lián)，然后做存儲處理，同時提供查詢服務(wù)API接口，如果是執(zhí)行引擎，則需要組裝業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及獲取規(guī)則引擎獲取需要執(zhí)行的規(guī)則元素，然后驅(qū)動規(guī)則的執(zhí)行，并獲取執(zhí)行后的結(jié)果，并根據(jù)結(jié)果及當前的規(guī)則對象類型進行后續(xù)動作的判斷，直到整個規(guī)則的結(jié)束，同時記錄每個節(jié)點的執(zhí)行明細及整個業(yè)務(wù)規(guī)則的執(zhí)行軌跡。

• 術(shù)語說明表

主要分享低代碼、微服務(wù)、容器化、SAAS?、系統(tǒng)架構(gòu)方面的的?內(nèi)容??，希望?大家?點贊?，評論，關(guān)注?。