当业务流程从「一个函数调用」变成「跨越多个服务、数天等待、失败要补偿」时,就需要工作流引擎。本专题覆盖:引擎分类与选型、BPMN 2.0 与 Camunda 建模、Temporal 持久化执行、Airflow DAG 调度、Dagster 与 Prefect 数据编排、状态机引擎、Saga 与分布式事务补偿、人工任务与审批流、规则引擎与决策表、重试幂等与补偿设计、流程实例的可观测与卡单排查,以及工作流与 LLM Agent 编排的融合实践。
📚 专题导览
本专题共 18 篇,前 12 篇按「概览 → 建模 → 执行 → 调度 → 编排 → 模型 → 事务 → 人工 → 决策 → 可靠 → 可观测 → 前沿」的顺序组织,后 6 篇为补充进阶内容(触发 → 版本 → 数据 → 调度 → 执行器 → 成本),建议按表序通读:
| 阶段 | 文章 | 技术要点 |
|---|---|---|
| 概览 | 工作流引擎全景与选型 | 工作流引擎分类、编排与编制之别、选型决策要点 |
| 建模 | BPMN 2.0 与 Camunda 实战 | BPMN 2.0 元素与网关、Camunda 部署与外部任务 |
| 执行 | Temporal 与持久化执行 | Temporal 持久化执行、Workflow 与 Activity、确定性约束 |
| 调度 | Airflow DAG 调度体系 | Airflow DAG 编写、调度器与执行器、Backfill 与 SLA |
| 编排 | Dagster 与 Prefect 数据编排 | Dagster 资产模型与 Prefect 流、数据感知编排 |
| 模型 | 状态机引擎与状态流转 | 状态机引擎、状态流转与守卫条件、状态持久化 |
| 事务 | Saga 与分布式事务补偿 | Saga 模式、补偿事务设计、编排式与协同式对比 |
| 人工 | 人工任务与审批流表单 | 人工任务与审批流、表单绑定、超时升级与转办 |
| 决策 | 规则引擎与决策表 | 规则引擎与决策表、Drools 与表达式求值 |
| 可靠 | 重试幂等与补偿设计 | 重试策略、幂等设计、死信队列与人工干预 |
| 可观测 | 工作流可观测与调试 | 流程实例追踪、卡单排查、流程指标与告警 |
| 前沿 | 工作流与 AI Agent 编排 | LLM Agent 编排、工具调用、人在回路与工作流融合 |
| 触发 | 事件驱动触发与消息集成 | 事件源与触发模型、Kafka/Pulsar 集成、去重与顺序、背压与限流 |
| 版本 | 工作流版本管理与迁移 | 定义版本化、运行中实例迁移、Temporal/Camunda 版本机制、回滚与灰度 |
| 数据 | 工作流数据传递与 Schema | 任务间数据契约、大对象外部存储、Schema 演进、敏感数据与序列化 |
| 调度 | 调度、回填与补数 | cron 与间隔调度、依赖感知触发、回填补数、时区与夏令时陷阱 |
| 执行器 | 执行器与资源隔离 | Worker 池与队列优先级、容器化执行、GPU/大内存任务、多租户隔离与弹性 |
| 成本 | 工作流成本优化 | 任务粒度与调度开销、缓存与增量、抢占式实例、成本归因与预算控制 |