低耦合智能分布式工作流引擎的设计

Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１２Ｄｅｃ２０１２赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第２８卷第１２期（下）２０１２年１２月1引言人们在商业领域的工作模式常常是一种流程的方式，这个流程就是所谓的工作流，具体说来，工作流是将业务过程的部分或整体在计算机应用环境下进行自动化执行，能够促使不同的参与者根据事先定义好的流程和原则进行信息传递、任务自动执行，从而提高了任务处理的效率．工作流引擎是控制和管理工作流的核心组件，它的主要功能是对工作流定义文件的解析、任务的执行以及执行情况的反馈，传统的工作流引擎基本都采用集中式结构，引擎的主要功能模块都位于一个服务器当中，通过简单的Ｃ／Ｓ结构或Ｂ／Ｓ结构的网络形式进行部署，这种方式比较简单易行，在访问量不大的情况下有着较高的效率．随着许多企业业务的发展，业务量也随着快速增加，工作流引擎所处理的工作流数量也成倍增长，且许多工作流的任务处理必须由多个处理单元协同处理才能完成，这些协同单元往往位于不同的地理位置，以往单一的集中式工作流引擎由于单一部署的特性导致其无法适应异构网络环境和分布式任务处理的要求．因此，设计和开发新的具有一定智能化的分布式工作流引擎显得十分必要，它能够有利于优化工作流任务的执行，提高系统效率，从而在整体上提高企业的经济效益．2智能分布式工作流引擎的设计２．１引擎架构设计整个智能分布式工作流引擎以核心功能与辅助功能分散的方式进行架构，各功能模块划分粒度适中，起到松散耦合的特点．具体从功能上该引擎可以分为智能代理引擎、分布式控制引擎、状态跟踪引擎和执行引擎四个主要组成部分，具体结构如图１所示．分布式控制引擎和执行引擎组成了整个分布式工作流引擎的运行态系统，执行引擎是具体业务逻辑功能的远程实现者，可以一个引擎单独执行操作，也可以协同多个执行引擎共同完成任务；状态跟踪引擎主要是负责跟踪执行引擎的具体状态，并将其状态实时通知给分布式控制引擎；智能代理引擎主要是负责完成一些初始化工作以及实现一个简单过滤器的功能；分布式控制引擎与执行引擎之间通过简单对象访问协议（ＳＯＡＰ）来进行通信．从内部来看，智能代理引擎提供一个接口、该接口包含一个实现类，实现类中有两个方法，分别是“参数初始化”方法和“流程实例创建”方法．分布式控制引擎提供一个“状态监听器”，该监低耦合智能分布式工作流引擎的设计卓皓（福建幼儿师范高等专科学校，福建福州３５０００７）摘要：工作流引擎是工作流管理系统的核心，也是人工智能领域研究的一个热点．针对当前业界所普遍采用的集中式工作流引擎的不足，作者设计了一款具有低耦合性的智能分布式工作流引擎，该引擎采用ＪａｖａＥＥ框架、人工智能算法以及分布式计算技术，该引擎能够在异构网络环境中和复杂任务条件下具有较高的工作效率．关键词：低耦合；分布式；工作流；智能化中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１２）１２－００５９－０３基金项目：本文系福建省教育厅A 类科技项目（JA11309）的研究成果图１智能分布式工作流引擎工作原理图５９－－听器的主要作用是接收状态跟踪引擎所发送来的执行引擎跟踪信息，也就是执行引擎的最新状态；在接收到执行引擎最新状态的变化之后，分布式控制引擎将会自动调用更新方法来更新执行“引擎状态列表Ａ”，该状态列表与状态跟踪引擎中的“执行引擎状态列表Ｂ”相对应，它们之间的内容应该时刻保持一致．“引擎状态列表Ａ”是一个十分关键的系统文件，分布式控制引擎核心调用器根据该文件上关于执行引擎的具体信息来进行智能的分析和判断，从而调用最合适的异地执行引擎，提高执行引擎的工作效率．状态跟踪引擎提供由信息通知、注册中心以及自身维护的“执行引擎状态列表Ｂ”组成．每个执行引擎都必须在注册中心进行注册，注册中心将各执行引擎的具体参数写入到“执行引擎状态列表Ｂ”，在整个引擎运行周期中，状态跟踪引擎将获取执行引擎的实时动态，并告知分布式控制引擎，以保证“执行引擎状态列表Ａ”和“执行引擎状态列表Ｂ”之间的数据保持一致．２．２引擎核心数据文件结构设计执行引擎状态列表的主要功能是用来描述执行引擎具体的信息，这些信息包括执行引擎ＩＤ、执行引擎名称、执行引擎ＵＲＬ、执行引擎状态、执行引擎负荷、执行引擎功能描述以及执行引擎中的功能函数（方法）．执行引擎列表的定义方式采用ＸＭＬ语法形式，将信息写入ＸＭＬ文件中，分布式控制引擎中的“执行引擎状态列表Ａ”与状态跟踪引擎中的“执行引擎状态列表Ｂ”采用相同的ＤＴＤ语法规则，具体定义如下：＜！－－ｅｘｅｃｕｔｅＥｎｇｉｎｅＬｉｓｔ．ｄｔｄ－－＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴｅｘｅｃｕｔｅＥｎｇｉｎｅ（ｅｎｇｉｎｅＩＤ，ＵＲＬ，ＩＰ，Ｌｏｃａｔｉｏｎ，ｓｔａｔｅ，ＬｏｇＦｉｌｅ，ｏｖｅｒｌｏａｄ，ｆｕｎｃＤｅｓｃ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴｅｎｇｉｎｅＩＤ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴＵＲＬ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴＩＰ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴＬｏｃａｔｉｏｎ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴｓｔａｔｅ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴＬｏｇＦｉｌｅ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴｏｖｅｒｌｏａｄ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴｆｕｎｃＤｅｓｃ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴｍｅｔｈｏｄ（ｍｅｔｈｏｄＩＤ，ｍｅｔｈｏｄＮａｍｅ，ｐｒａｍ＋，ｒｅｔｕｒｎＶａｌｕｅ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴｍｅｔｈｏｄＩＤ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴｍｅｔｈｏｄＮａｍｅ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴｐｒａｍ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞＜！ＥＬＥＭＥＮＴｒｅｔｕｒｎＶａｌｕｅ（＃ＰＣＤＡＴＡ）＞在上述定义的ＤＴＤ模版中，各元素的中文含义及其作用如下：“ｅｎｇｉｎｅＩＤ”表示执行引擎的ＩＤ号，用来唯一表示网络上的某个执行引擎，“ＵＲＬ”表示执行引擎在网络上的位置，是分布式控制引擎核心调用器远程调用某个特定的执行引擎的关键参数．“ＩＰ”表示执行引擎的ＩＰ地址，也可以作为分布式控制引擎核心调用器远程调用某个特定的执行引擎的关键参数．“Ｌｏｃａｔｉｏｎ”表示执行引擎的地理位置的文字信息，该信息主要提供分布式调用引擎调用操作日志文件．“ｓｔａｔｅ”表示执行引擎的当前状态，分为“空闲”、“忙碌”、“正常”、“挂起”、“关闭”、“出错”和“无连接”等状态值．“ＬｏｇＦｉｌｅ”表示日志文件，用于记录执行引擎的具体操作日志．“ｆｕｎｃＤｅｓｃ”表示执行引擎的功能描述，用于显示该执行引擎的具体功能介绍的文字信息．“ｍｅｔｈｏｄ”表示该执行引擎中的具体操作方法，这些方法可以是一个也可以有若干个，这些方法是执行引擎的核心，提供给调用者相应的业务逻辑实现功能．其子属性有ｍｅｔｈｏｄＩＤ、ｍｅｔｈｏｄ－Ｎａｍｅ、ｐｒａｍ（参数）、ｒｅｔｕｒｎＶａｌｕｅ（返回值）．２．３引擎核心实现类的设计智能分布式工作流引擎的设计类图如图２所示，该引擎主要由若干个实现类和接口组成，分别是ＳｔａｔｅＬｉｓｔｅｎｅｒ类、ＩｎｆｏＮｏｔｉｆｙ类、ＲｅｇｉｓｔｅｒＣｅｎｔｅｒ类、ＣｏｒｅＩｎｖｏｋｅｒ类、ＥｘｅＥｎｇｉｎｅ类以及ＩＥｘｅｃｕｔｅＥｎｇｉｎｅ接口．这些类和接口的主要功能以及它们之间的关系是：（１）ＳｔａｔｅＬｉｓｔｅｎｅｒ类，该类是分布式控制引擎中的一个类，作用是捕获执行引擎状态的实时变化，而后使用ｕｐｄａｔｅＥｎｇＬｉｓｔＡ（）方法更新“执行引擎状图２引擎核心实现类设计图６０－－态表Ａ”中的执行引擎状态数据，该类依赖于状态跟踪引擎中的ＩｎｆｏＮｏｔｉｆｙ类．（２）ＩｎｆｏＮｏｔｉｆｙ类，该类是状态跟踪引擎中的类，该类的主要作用是通知控制引擎，告知执行状态引擎状态有变化，同时将执行引擎最新的状态数据对其进行发送，此过程使用的方法是ｎｏｔｉｆｙＣｔｒｌＥｎｇｉｎｅ（），该类依赖于状态跟踪引擎中的ＲｅｇｉｓｔｅｒＣｅｎｔｅｒ类．（３）ＲｅｇｉｓｔｅｒＣｅｎｔｅｒ类，该类是状态跟踪引擎中的核心类，起到一个注册中心的作用，所有的远程执行引擎在初始化的时候都必须调用Ｒｅｇｉｓｔｅｒ（）方法在该注册中心进行注册，通过调用ｇｅｔＣｔｒ－ｌＥｎｇｉｎｅＳｔａｔｅ（）方法获取执行引擎自身的状态，所有的状态数据将由注册中心解析之后通过调用ｕｐ－ｄａｔｅＥｎｇＬｉｓｔＢ（）方法写入到状态跟踪引擎的“执行引擎状态表Ｂ”中，该类依赖于执行引擎中的Ｅｘ－ｅＥｎｇｉｎｅ类．（４）ＥｘｅＥｎｇｉｎｅ类，该类是执行引擎中的核心类，除了执行引擎的基本参数外，还有若干功能方法，这些方法根据执行引擎不同的自身功能而各不相同，该类是ＩＥｘｅｃｕｔｅＥｎｇｉｎｅ接口的实现类，可以供远程方法进行调用．（５）ＣｏｒｅＩｎｖｏｋｅｒ类，该类是分布式控制引擎中的核心调用器，负责调用远程执行引擎的任务，在调用远程执行引擎的过程中，首先必须对流程初始化参数进行提取，初步确定若干个合适的执行引擎，然后使用ｃｏｓｔＣａｌｃｕｌａｔｅ（）方法计算这些引擎调用的具体代价，确定代价最小的执行引擎，然后使用ＥｎｇｉｎｅＣｈｏｏｓｅ（）方法从“执行引擎状态表Ａ”中获取目标引擎的基本参数信息，接着使用Ｉｎｖｏｋ－ｅＲｅｍｏｔｅ（）方法来对目标执行引擎做远程调用．3智能分布式工作流引擎的特性分布式工作流引擎是集中式工作流引擎的升级，解决了原本集中式工作流引擎所存在的诸多问题，体现了其特有的优势，主要表现在：（１）采用分布式任务调度，与传统工作流引擎相比具有较好的伸缩性和鲁棒性．（２）使用最小代价调度算法在很大程度上减少了执行引擎调度的随机性和盲目性，实现了执行引擎调度的智能化，提高了整个分布式工作流引擎的效率．（３）将观察者设计模式进行了改进，用ＸＭＬ文件作为核心数据存放文件，替代了常规的将核心数据存放在数据库中的做法，在高负荷的情况下，可以有效降低数据库的频繁读写，从而降低系统所承受的压力，避免服务器出错的风险．（４）使用Ｈｉｂｅｒｎａｔｅ数据库中间件取代ＪＤＢＣ数据库操作，使得系统可以适应多种不同的数据库管理系统．（５）整个分布式工作流引擎的实现采用了ＪａｖａＥＥ框架，可以实现系统的跨平台的特性．4总结与展望本文所设计的智能分布式工作流引擎基本实现了适应复杂网络环境下工作流执行的基本要求，也具有较高的效率，适合于大中型企业的工作流业务的需求，在一定程度上提高了企业的经济效益；但是，该引擎也存在的一些不足：首先，该分布式工作流引擎的几大功能模块分散在不同的地理位置，需要多个服务器协同工作，这样就使得引擎部署的硬件成本提高．第二，由于核心组件的分散性，因此它们之间的安全性问题亟待解决，需要多种安全协议和加密算法配合使用，这样便会导致引擎执行效率的下降，同时也增加了引擎的复杂性．第三，分布式工作流引擎的许多关键环节还需要人工参与，智能化程度还需要进一步提高．所以，未来的智能化分布式工作流引擎还有很大的改进空间．———————————————————参考文献：〔1〕高杰.深入浅出JBPM[M].北京：人民邮电出版社，2009．21-23．〔2〕卓皓.基于工作流引擎的科研审批流程的设计与实现[J].中国教育技术装备，2011，10（33）：111-113．〔3〕侯书芹，袁红照.一种基于WebServices的分布式工作流系统[J].安阳师范学院学报（自然科学版），2005，5（3）：78-80．〔4〕辛鹏，王少锋.可自管理的分布式工作流引擎的设计与实现[J].计算机继承制造系统，2005，11（11）：1544-1546．〔5〕卓皓.多功能在线考试系统的设计与实现[D].成都：电子科技大学硕士学位论文，2010．６１－－。