轻量级工作流引擎的设计与实现

一、什么是工作流引擎

工作流引擎是驱动工作流执行的一套代码。

至于什么是工作流、为什么要有工作流、工作流的应用景，同学们可以看一看网上的资料，在此处不在展开。

二、为什么要重复造轮子

开源的工作流引擎很多，比如 activiti、flowable、Camunda 等，那么，为什么没有选它们呢？基于以下几点考虑：

• 最重要的，满足不了业务需求，一些特殊的场景无法实现。
• 有些需求实现起来比较绕，更有甚者，需要直接修改引擎数据库，这对于引擎的稳定运行带来了巨大的隐患，也对以后引擎的版本升级制造了一些困难。
• 资料、代码量、API繁多，学习成本较高，维护性较差。
• 经过分析与评估，我们的业务场景需要的BPMN元素较少，开发实现的代价不大。

因此，重复造了轮子，其实，还有一个更深层次的战略上的考虑，即：作为科技公司，我们一定要有我们自己的核心底层技术！这样，才能不受制于人(参考最近的芯片问题)。

三、怎么造的轮子

对于一次学习型分享来讲，过程比结果更重要，那些只说结果，不细说过程甚至不说的分享，我认为是秀肌肉，而不是真正意义上的分享。因此，接下来，本文将重点描述造轮子的主要过程。

一个成熟的工作流引擎的构建是很复杂的，如何应对这种复杂性呢？一般来讲，有以下三种方法：

• 确定性交付：弄清楚需求是什么，验收标准是什么，最好能够写出测试用例，这一步是为了明确目标。
• 迭代式开发：先从小的问题集的解决开始，逐步过渡到解决大的问题集上来，罗马不是一天建成的，人也不是一天就能成熟的，是需要个过程的。
• 分而治之：把大的问题拆成小的问题，小问题的解决会推动大问题的解决(这个思想适用场景比较多，同学们可以用心体会和理解哈)。

如果按照上述方法，一步一步的详细展开，那么可能需要一本书。为了缩减篇幅而又不失干货，本文会描述重点几个迭代，进而阐述轻量级工作流引擎的设计与主要实现。

那么，轻量级又是指什么呢？这里，主要是指以下几点

• 少依赖：代码的JAVA实现上，除了jdk8以外，不依赖与其他第三方jar包，从而可以更好的减少依赖带来的问题。
• 内核化：设计上，采用了微内核架构模式，内核小巧，实用，同时提供了一定的扩展性。从而可以更好地理解与应用本引擎。
• 轻规范：并没有完全实现BPMN规范，也没有完全按照BPMN规范进行设计，而只是参考了该规范，且只实现以一小部分必须实现的元素。从而降低了学习成本，可以按照需求自由发挥。
• 工具化：代码上，只是一个工具(UTIL)，不是一个应用程序。从而你可以简单的运行它，扩展你自己的数据层、节点层，更加方便的集成到其他应用中去。

好，废话说完了，开始第一个迭代......

四、Hello ProcessEngine

按照国际惯例，第一个迭代用来实现 hello world 。

1、需求

作为一个流程管理员，我希望流程引擎可以运行如下图所示的流程，以便我能够配置流程来打印不同的字符串。

2、分析

• 第一个流程，可以打印Hello ProcessEngine，第二个流程可以打印ProcessEngine Hello，这两个流程的区别是只有顺序不同，蓝色的节点与红色的节点的本身功能没有发生变化
• 蓝色的节点与红色的节点都是节点，它们的功能是不一样的，即：红色的节点打印Hello,蓝色的节点打印ProcessEngine
• 开始与结束节点是两个特殊的节点，一个开始流程，一个结束流程
• 节点与节点之间是通过线来连接的，一个节点执行完毕后，是通过箭头来确定下一个要执行的节点
• 需要一种表示流程的方式，或是XML、或是JSON、或是其他，而不是图片

3、设计

（1）流程的表示

相较于JSON，XML的语义更丰富，可以表达更多的信息，因此这里使用XML来对流程进行表示，如下所示

flow_1flow_1flow_2flow_2flow_3flow_3

• process表示一个流程
• startEvent表示开始节点，endEvent表示结束节点
• printHello表示打印hello节点，就是需求中的蓝色节点
• processEngine表示打印processEngine节点，就是需求中的红色节点
• sequenceFlow表示连线，从sourceRef开始，指向targetRef，例如：flow_3，表示一条从printProcessEngine_1到endEvent_1的连线。

（2）节点的表示

• outgoing表示出边，即节点执行完毕后，应该从那个边出去。
• incoming表示入边，即从哪个边进入到本节点。
• 一个节点只有outgoing而没有incoming，如：startEvent，也可以 只有入边而没有出边，如：endEvent，也可以既有入边也有出边，如：printHello、processEngine。

（3）流程引擎的逻辑

基于上述XML，流程引擎的运行逻辑如下

1. 找到开始节点(startEvent)
2. 找到startEvent的outgoing边(sequenceFlow)
3. 找到该边(sequenceFlow)指向的节点(targetRef)
4. 执行节点自身的逻辑
5. 找到该节点的outgoing边(sequenceFlow)
6. 重复3-5，直到遇到结束节点(endEvent)，流程结束

4、实现

首先要进行数据结构的设计，即：要把问题域中的信息映射到计算机中的数据。

可以看到，一个流程(PeProcess)由多个节点(PeNode)与边(PeEdge)组成，节点有出边(out)、入边(in)，边有流入节点(from)、流出节点(to)。

具体的定义如下：

public class PeProcess {public String id;public PeNode start;public PeProcess(String id, PeNode start) {this.id = id;this.start = start;public class PeEdge {private String id;public PeNode from;public PeNode to;public PeEdge(String id) {this.id = id;public class PeNode {private String id;public String type;public PeEdge in;public PeEdge out;public PeNode(String id) {this.id=id;

PS : 为了表述主要思想，在代码上比较“奔放自由”，生产中不可直接复制粘贴！

接下来，构建流程图，代码如下：

public class XmlPeProcessBuilder {private String xmlStr;private final Map id2PeNode = new HashMap<>();private final Map id2PeEdge = new HashMap<>();public XmlPeProcessBuilder(String xmlStr) {this.xmlStr = xmlStr;public PeProcess build() throws Exception {//strToNode : 把一段xml转换为org.w3c.dom.NodeNode definations = XmlUtil.strToNode(xmlStr);//childByName : 找到definations子节点中nodeName为process的那个NodeNode process = XmlUtil.childByName(definations, "process");NodeList childNodes = process.getChildNodes();for (int j = 0; j < childNodes.getLength(); j++) {Node node = childnodes.item(j);//#text node should be skipif (node.getNodeType() == Node.TEXT_NODE) continue;if ("sequenceFlow".equals(node.getNodeName()))buildPeEdge(node);elsebuildPeNode(node);Map.Entry startEventEntry = id2PeNode.entrySet().stream().filter(entry -> "startEvent".equals(entry.getValue().type)).findFirst().get();return new PeProcess(startEventEntry.getKey(), startEventEntry.getValue());private void buildPeEdge(Node node) {//attributeValue : 找到node节点上属性为id的值PeEdge peEdge = id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "id"), id -> new PeEdge(id));peEdge.from = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "sourceRef"), id -> new PeNode(id));peEdge.to = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "targetRef"), id -> new PeNode(id));private void buildPeNode(Node node) {PeNode peNode = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "id"), id -> new PeNode(id));peNode.type = node.getNodeName();Node inPeEdgeNode = XmlUtil.childByName(node, "incoming");if (inPeEdgeNode != null)//text : 得到inPeEdgeNode的nodeValuepeNode.in = id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.text(inPeEdgeNode), id -> new PeEdge(id));Node outPeEdgeNode = XmlUtil.childByName(node, "outgoing");if (outPeEdgeNode != null)peNode.out = id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.text(outPeEdgeNode), id -> new PeEdge(id));

接下来，实现流程引擎主逻辑，代码如下：

public class ProcessEngine {private String xmlStr;public ProcessEngine(String xmlStr) {this.xmlStr = xmlStr;public void run() throws Exception {PeProcess peProcess = new XmlPeProcessBuilder(xmlStr).build();PeNode node = peProcess.start;while (!node.type.equals("endEvent")) {if ("printHello".equals(node.type))System.out.print("Hello ");if ("printProcessEngine".equals(node.type))System.out.print("ProcessEngine ");node = node.out.to;

就这？工作流引擎就这？同学们可千万不要这样简单理解啊，毕竟这还只是hello world而已，各种代码量就已经不少了。

另外，这里面还有很多可以改进的空间，比如异常控制、泛化、设计模式等，但毕竟只是一个hello world而已，其目的是方便同学理解，让同学入门。

那么，接下来呢，就要稍微贴近一些具体的实际应用场景了，我们继续第二个迭代。

五、简单审批

一般来讲工作流引擎属于底层技术，在它之上可以构建审批流、业务流、数据流等类型的应用，那么接下啦就以实际中的简单审批场景为例，继续深入工作流引擎的设计，好，我们开始。

1、需求

作为一个流程管理员，我希望流程引擎可以运行如下图所示的流程，以便我能够配置流程来实现简单的审批流。

例如：小张提交了一个申请单，然后经过经理审批，审批结束后，不管通过还是不通过，都会经过第三步把结果发送给小张。

2、分析

• 总体上来讲，这个流程还是线性顺序类的，基本上可以沿用上次迭代的部分设计
• 审批节点的耗时可能会比较长，甚至会达到几天时间，工作流引擎主动式的调取下一个节点的逻辑并不适合此场景
• 随着节点类型的增多，工作流引擎里写死的那部分节点类型自由逻辑也不合适
• 审批时需要申请单信息、审批人，结果邮件通知还需要审批结果等信息，这些信息如何传递也是一个要考虑的问题

3、设计

• 采用注册机制，把节点类型及其自有逻辑注册进工作流引擎，以便能够扩展更多节点，使得工作流引擎与节点解耦
• 工作流引擎增加被动式驱动逻辑，使得能够通过外部来使工作流引擎执行下一个节点
• 增加上下文语义，作为全局变量来使用，使得数据能够流经各个节点

4、实现

新的XML定义如下：

flow_1flow_1flow_2flow_2flow_3flow_3flow_4flow_4

首先要有一个上下文对象类，用于传递变量的，定义如下：

public class PeContext {private Map info = new ConcurrentHashMap<>();public Object getValue(String key) {return info.get(key);public void putValue(String key, Object value) {info.put(key, value);

每个节点的处理逻辑是不一样的，此处应该进行一定的抽象，为了强调流程中节点的作用是逻辑处理，引入了一种新的类型--算子(Operator)，定义如下：

public interface IOperator {//引擎可以据此来找到本算子String getType();//引擎调度本算子void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext);

对于引擎来讲，当遇到一个节点时，需要调度之，但怎么调度呢？首先需要各个节点算子注册(registNodeProcessor())进来，这样才能找到要调度的那个算子。

其次，引擎怎么知道节点算子自有逻辑处理完了呢？一般来讲，引擎是不知道的，只能是由算子告诉引擎，所以引擎要提供一个功能(nodeFinished())，这个功能由算子调用。

最后，把算子任务的调度和引擎的驱动解耦开来，放入不同的线程中。

修改后的ProcessEngine代码如下：

public class ProcessEngine {private String xmlStr;//存储算子private Map type2Operator = new ConcurrentHashMap<>();private PeProcess peProcess = null;private PeContext peContext = null;//任务数据暂存public final BlockingQueue arrayBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue();//任务调度线程public final Thread dispatchThread = new Thread(() -> {while (true) {try {PeNode node = arrayBlockingQueue.take();type2Operator.get(node.type).doTask(this, node, peContext);} catch (Exception e) {public ProcessEngine(String xmlStr) {this.xmlStr = xmlStr;//算子注册到引擎中，便于引擎调用之public void registNodeProcessor(IOperator operator) {type2Operator.put(operator.getType(), operator);public void start() throws Exception {peProcess = new XmlPeProcessBuilder(xmlStr).build();peContext = new PeContext();dispatchThread.setDaemon(true);dispatchThread.start();executeNode(peProcess.start.out.to);private void executeNode(PeNode node) {if (!node.type.equals("endEvent"))arrayBlockingQueue.add(node);elseSystem.out.println("process finished!");public void nodeFinished(String peNodeID) {PeNode node = peProcess.peNodeWithID(peNodeID);executeNode(node.out.to);

接下来，简单(简陋)实现本示例所需的三个算子，代码如下：

* 提交申请单public class OperatorOfApprovalApply implements IOperator {@Overridepublic String getType() {return "approvalApply";@Overridepublic void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) {peContext.putValue("form", "formInfo");peContext.putValue("applicant", "小张");processEngine.nodeFinished(node.id);* 审批public class OperatorOfApproval implements IOperator {@Overridepublic String getType() {return "approval";@Overridepublic void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) {peContext.putValue("approver", "经理");peContext.putValue("message", "审批通过");processEngine.nodeFinished(node.id);* 结果邮件通知public class OperatorOfNotify implements IOperator {@Overridepublic String getType() {return "notify";@Overridepublic void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) {System.out.println(String.format("%s 提交的申请单 %s 被 %s 审批，结果为 %s",peContext.getValue("applicant"),peContext.getValue("form"),peContext.getValue("approver"),peContext.getValue("message")));processEngine.nodeFinished(node.id);

运行一下，看看结果如何，代码如下：

public class ProcessEng.NETest {@Testpublic void testRun() throws Exception {//读取文件内容到字符串String modelStr = Tools.readResoucesFile("model/two/hello.xml");ProcessEngine processEngine = new ProcessEngine(modelStr);processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfApproval());processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfApprovalApply());processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfNotify());processEngine.start();Thread.sleep(1000 * 1);

小张 提交的申请单 formInfo 被 经理 审批，结果为 审批通过process finished!

到此，轻量级工作流引擎的核心逻辑介绍的差不多了，然而，只支持顺序结构是太单薄的，我们知道，程序流程的三种基本结构为顺序、分支、循环，有了这三种结构，基本上就可以表示绝大多数流程逻辑。循环可以看做一种组合结构，即：循环可以由顺序与分支推导出来，我们已经实现了顺序，那么接下来只要实现分支即可，而分支有很多类型，如：二选一、N选一、N选M(1<=M<=N)，其中N选一可以由二选一的组合推导出来，N选M也可以由二选一的组合推导出来，只是比较啰嗦，不那么直观，所以，我们只要实现二选一分支，即可满足绝大多数流程逻辑场景，好，第三个迭代开始。

六、一般审批

作为一个流程管理员，我希望流程引擎可以运行如下图所示的流程，以便我能够配置流程来实现一般的审批流。

例如：小张提交了一个申请单，然后经过经理审批，审批结束后，如果通过，发邮件通知，不通过，则打回重写填写申请单，直到通过为止。

1、分析

• 需要引入一种分支节点，可以进行简单的二选一流转
• 节点的入边、出边不只一条
• 需要一种逻辑表达式语义，可以配置分支节点

2、设计

• 节点要支持多入边、多出边
• 节点算子来决定从哪个出边出
• 使用一种简单的规则引擎，支持简单的逻辑表达式的解析
• 简单分支节点的XML定义

3、实现

新的XML定义如下：

flow_1flow_1flow_5flow_2flow_2flow_3flow_4approvalResultflow_3flow_4flow_5flow_4flow_6flow_6

其中，加入了simpleGateway这个简单分支节点，用于表示简单的二选一分支，当expr中的表达式为真时，走trueOutGoing中的出边，否则走另一个出边。

节点支持多入边、多出边，修改后的PeNode如下：

public class PeNode {public String id;public String type;public List in = new ArrayList<>();public List out = new ArrayList<>();public Node xmlNode;public PeNode(String id) {this.id = id;public PeEdge onlyOneOut() {return out.get(0);public PeEdge outWithID(String nextPeEdgeID) {return out.stream().filter(e -> e.id.equals(nextPeEdgeID)).findFirst().get();public PeEdge outWithOutID(String nextPeEdgeID) {return out.stream().filter(e -> !e.id.equals(nextPeEdgeID)).findFirst().get();

以前只有一个出边时，是由当前节点来决定下一节点的，现在多出边了，该由边来决定下一个节点是什么，修改后的流程引擎代码如下：

public class ProcessEngine {private String xmlStr;//存储算子private Map type2Operator = new ConcurrentHashMap<>();private PeProcess peProcess = null;private PeContext peContext = null;//任务数据暂存public final BlockingQueue arrayBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue();//任务调度线程public final Thread dispatchThread = new Thread(() -> {while (true) {try {PeNode node = arrayBlockingQueue.take();type2Operator.get(node.type).doTask(this, node, peContext);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();public ProcessEngine(String xmlStr) {this.xmlStr = xmlStr;//算子注册到引擎中，便于引擎调用之public void registNodeProcessor(IOperator operator) {type2Operator.put(operator.getType(), operator);public void start() throws Exception {peProcess = new XmlPeProcessBuilder(xmlStr).build();peContext = new PeContext();dispatchThread.setDaemon(true);dispatchThread.start();executeNode(peProcess.start.onlyOneOut().to);private void executeNode(PeNode node) {if (!node.type.equals("endEvent"))arrayBlockingQueue.add(node);elseSystem.out.println("process finished!");public void nodeFinished(PeEdge nextPeEdgeID) {executeNode(nextPeEdgeID.to);

新加入的simpleGateway节点算子如下：

* 简单是非判断public class OperatorOfSimpleGateway implements IOperator {@Overridepublic String getType() {return "simpleGateway";@Overridepublic void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) {ScriptEngineManager manager = new ScriptEngineManager();ScriptEngine engine = manager.getEngineByName("js");engine.put("approvalResult", peContext.getValue("approvalResult"));String expression = XmlUtil.childTextByName(node.xmlNode, "expr");String trueOutGoingEdgeID = XmlUtil.childTextByName(node.xmlNode, "trueOutGoing");PeEdge outPeEdge = null;try {outPeEdge = (Boolean) engine.eval(expression) ?node.outWithID(trueOutGoingEdgeID) : node.outWithOutID(trueOutGoingEdgeID);} catch (ScriptException e) {e.printStackTrace();processEngine.nodeFinished(outPeEdge);

其中简单使用了js脚本作为表达式，当然其中的弊端这里就不展开了。

为了方便同学们CC+CV，其他发生相应变化的代码如下：

* 审批public class OperatorOfApproval implements IOperator {@Overridepublic String getType() {return "approval";@Overridepublic void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) {peContext.putValue("approver", "经理");Integer price = (Integer) peContext.getValue("price");//价格<=200审批才通过，即：approvalResult=trueboolean approvalResult = price <= 200;peContext.putValue("approvalResult", approvalResult);System.out.println("approvalResult ：" + approvalResult + "，price : " + price);processEngine.nodeFinished(node.onlyOneOut());* 提交申请单public class OperatorOfApprovalApply implements IOperator {public static int price = 500;@Overridepublic String getType() {return "approvalApply";@Overridepublic void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) {//price每次减100peContext.putValue("price", price -= 100);peContext.putValue("applicant", "小张");processEngine.nodeFinished(node.onlyOneOut());* 结果邮件通知public class OperatorOfNotify implements IOperator {@Overridepublic String getType() {return "notify";@Overridepublic void doTask(ProcessEngine processEngine, PeNode node, PeContext peContext) {System.out.println(String.format("%s 提交的申请单 %s 被 %s 审批，结果为 %s",peContext.getValue("applicant"),peContext.getValue("price"),peContext.getValue("approver"),peContext.getValue("approvalResult")));processEngine.nodeFinished(node.onlyOneOut());public class XmlPeProcessBuilder {private String xmlStr;private final Map id2PeNode = new HashMap<>();private final Map id2PeEdge = new HashMap<>();public XmlPeProcessBuilder(String xmlStr) {this.xmlStr = xmlStr;public PeProcess build() throws Exception {//strToNode : 把一段xml转换为org.w3c.dom.NodeNode definations = XmlUtil.strToNode(xmlStr);//childByName : 找到definations子节点中nodeName为process的那个NodeNode process = XmlUtil.childByName(definations, "process");NodeList childNodes = process.getChildNodes();for (int j = 0; j < childNodes.getLength(); j++) {Node node = childNodes.item(j);//#text node should be skipif (node.getNodeType() == Node.TEXT_NODE) continue;if ("sequenceFlow".equals(node.getNodeName()))buildPeEdge(node);elsebuildPeNode(node);Map.Entry startEventEntry = id2PeNode.entrySet().stream().filter(entry -> "startEvent".equals(entry.getValue().type)).findFirst().get();return new PeProcess(startEventEntry.getKey(), startEventEntry.getValue());private void buildPeEdge(Node node) {//attributeValue : 找到node节点上属性为id的值PeEdge peEdge = id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "id"), id -> new PeEdge(id));peEdge.from = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "sourceRef"), id -> new PeNode(id));peEdge.to = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "targetRef"), id -> new PeNode(id));private void buildPeNode(Node node) {PeNode peNode = id2PeNode.computeIfAbsent(XmlUtil.attributeValue(node, "id"), id -> new PeNode(id));peNode.type = node.getNodeName();peNode.xmlNode = node;List inPeEdgeNodes = XmlUtil.childsByName(node, "incoming");inPeEdgeNodes.stream().forEach(n -> peNode.in.add(id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.text(n), id -> new PeEdge(id))));List outPeEdgeNodes = XmlUtil.childsByName(node, "outgoing");outPeEdgeNodes.stream().forEach(n -> peNode.out.add(id2PeEdge.computeIfAbsent(XmlUtil.text(n), id -> new PeEdge(id))));

运行一下，看看结果如何，代码如下：

public class ProcessEngineTest {@Testpublic void testRun() throws Exception {//读取文件内容到字符串String modelStr = Tools.readResoucesFile("model/third/hello.xml");ProcessEngine processEngine = new ProcessEngine(modelStr);processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfApproval());processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfApprovalApply());processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfNotify());processEngine.registNodeProcessor(new OperatorOfSimpleGateway());processEngine.start();Thread.sleep(1000 * 1);

approvalResult ：false，price : 400approvalResult ：false，price : 300approvalResult ：true，price : 200小张 提交的申请单 200 被 经理 审批，结果为 trueprocess finished!

至此，本需求实现完毕，除了直接实现了分支语义外，我们看到，这里还间接实现了循环语义。

作为一个轻量级的工作流引擎，到此就基本讲完了，接下来，我们做一下总结与展望。

七、总结与展望

经过以上三个迭代，我们可以得到一个相对稳定的工作流引擎的结构，如下图所示：

通过此图我们可知，这里有一个相对稳定的引擎层，同时为了提供扩展性，提供了一个节点算子层，所有的节点算子的新增都在此处中。

此外，进行了一定程度的控制反转，即：由算子决定下一步走哪里，而不是引擎。这样，极大地提高了引擎的灵活性，更好的进行了封装。

最后，使用了上下文，提供了一种全局变量的机制，便于节点之间的数据流动。

当然，以上的三个迭代距离实际的线上应用场景相距甚远，还需实现与展望以下几点才可，如下：

• 一些异常情况的考虑与设计
• 应把节点抽象成一个函数，要有入参、出参，数据类型等
• 关键的地方加入埋点，用以控制引擎或吐出事件
• 图的语义合法性检查，xsd、自定义检查技术等
• 图的dag算法检测
• 流程的流程历史记录，及回滚到任意节点
• 流程图的动态修改，即：可以在流程开始后，对流程图进行修改
• 并发修改情况下的考虑
• 效率上的考虑
• 防止重启后流转信息丢失，需要持久化机制的加入
• 流程的取消、重置、变量传入等
• 更合适的规则引擎及多种规则引擎的实现、配置
• 前端的画布、前后端流程数据结构定义及转换

作者：刘洋