本文首发于泊浮目的专栏：https://segmentfault.com/blog/camile
前言
在ZStack（或者说产品化的IaaS软件）中的任务通常有很长的执行路径，错误可能发生在路径的任意一处。为了保证系统的正确性，需提供一种较为完善的回滚机制——在ZStack中，通过一个工作流引擎，ZStack的每一个步骤都被包裹在独立的工作流中，可以在出错的时候回滚。此外，通过在配置文件中组装工作流的方式，关键的执行路径可以被配置，这使得架构的耦合度进一步降低。
系统解耦合的手段除了之前文章所提到的分层、分割、分布等，还有一个重要手段是异步，业务之间的消息传递不是同步调用，而是将一个业务操作分成多个阶段，每个阶段之间通过共享数据的方式异步执行进行协作。
这即是一种在业务设计原则中——流程可定义原则的具象化。接触过金融行业的同学肯定知道，不同的保险理赔流程是不一样的。而承保流程和理赔流程是分离的，在需要时进行关联，从而可以复用一些理赔流程，并提供一些个性化理赔流程。
演示代码
就以创建VM为例，在ZStack中大致可以分以下几个步骤：
<bean id="VmInstanceManager" class="org.zstack.compute.vm.VmInstanceManagerImpl">
<property name="createVmWorkFlowElements">
<list>
<value>org.zstack.compute.vm.VmImageSelectBackupStorageFlow</value>
<value>org.zstack.compute.vm.VmAllocateHostFlow</value>
<value>org.zstack.compute.vm.VmAllocatePrimaryStorageFlow</value>
<value>org.zstack.compute.vm.VmAllocateVolumeFlow</value>
<value>org.zstack.compute.vm.VmAllocateNicFlow</value>
<value>org.zstack.compute.vm.VmInstantiateResourcePreFlow</value>
<value>org.zstack.compute.vm.VmCreateOnHypervisorFlow</value>
<value>org.zstack.compute.vm.VmInstantiateResourcePostFlow</value>
</list>
</property>
<!-- 还有很多，介于篇幅不再列出 -->
可以说是代码即文档了。在这里，ZStack显式声明这些Flow在Spring XML中，这些属性将会被注入到createVmWorkFlowElements中。每一个Flow都被拆成了一个个较小的单元，好处不仅是将业务操作分成了多个阶段易于回滚，还是可以有效复用这些Flow。这也是编程思想中“组合”的体现。
如何使用
除了这种配置型声明，还可以在代码中灵活的使用这些FlowChain。在这里，我们将以Case来说明这些FlowChain的用法，避免对ZStack业务逻辑不熟悉的读者看的一头雾水。
一共有两种可用的FlowChain：
- SimpleFlowChain
- ShareFlowChain
SimpleFlowChain
我们先来看一个Case。
@Test
public void test() {
FlowChain chain = FlowChainBuilder.newShareFlowChain();
chain.then(new ShareFlow() {
int a;
@Override
public void setup() {
flow(new NoRollbackFlow() {
@Override
public void run(FlowTrigger trigger, Map data) {
a = 1;
increase();
trigger.next();
}
});
flow(new NoRollbackFlow() {
@Override
public void run(FlowTrigger trigger, Map data) {
a = 2;
increase();
trigger.next();
}
});
}
}).done(new FlowDoneHandler(null) {
@Override
public void handle(Map data) {
success = true;
}
}).start();
Assert.assertTrue(success);
expect(2);
}
我们可以看到，这就是一个工作流。完成一个工作流的时候（回调触发时）执行下一个工作流——由trigger.next触发。不仅如此，还可以添加Rollback属性。
@Test
public void test() throws WorkFlowException {
final int[] count = {0};
new SimpleFlowChain()
.then(new Flow() {
@Override
public void run(FlowTrigger chain, Map data) {
count[0]++;
chain.next();
}
@Override
public void rollback(FlowRollback chain, Map data) {
count[0]--;
chain.rollback();
}
})
.then(new Flow() {
@Override
public void run(FlowTrigger chain, Map data) {
count[0]++;
chain.next();
}
@Override
public void rollback(FlowRollback chain, Map data) {
count[0]--;
chain.rollback();
}
})
.then(new Flow() {
@Override
public void run(FlowTrigger chain, Map data) {
chain.fail(null);
}
@Override
public void rollback(FlowRollback chain, Map data) {
count[0]--;
chain.rollback();
}
})
.start();
Assert.assertEquals(-1, count[0]);
}
rollback由FlowTrigger的fail触发。这样我们可以保证在发生一些错误的时候及时回滚，防止我们的系统处于一个有脏数据的中间状态。同时，Map也可以用来在Flow之间传递上下文。
ShareFlowChain
public class TestShareFlow {
int[] count = {0};
boolean success;
private void increase() {
count[0]++;
}
private void decrease() {
count[0]--;
}
private void expect(int ret) {
Assert.assertEquals(count[0], ret);
}
@Test
public void test() {
FlowChain chain = FlowChainBuilder.newShareFlowChain();
chain.then(new ShareFlow() {
int a;
@Override
public void setup() {
flow(new NoRollbackFlow() {
@Override
public void run(FlowTrigger trigger, Map data) {
a = 1;
increase();
trigger.next();
}
});
flow(new NoRollbackFlow() {
@Override
public void run(FlowTrigger trigger, Map data) {
a = 2;
increase();
trigger.next();
}
});
}
}).done(new FlowDoneHandler(null) {
@Override
public void handle(Map data) {
success = true;
}
}).start();
Assert.assertTrue(success);
expect(2);
}
@Before
public void setUp() throws Exception {
new BeanConstructor().build();
}
}
比起SimpleFlowChain，ShareFlowChain则是一个Inner class，在相同的作用域里，传递数据变得更加的方便了。
它的实现
在ZStack中，FlowChain作为核心库，其实现也是非常的简单（可以直接参考SimpleFlowChain和ShareFlowChain），本质就是将任务放入List中，由内部方法进行迭代，在此基础上做了一系列操作。下面将开始分析它的源码。
从接口说起
public interface FlowChain {
List<Flow> getFlows();
FlowChain insert(Flow flow);
FlowChain insert(int pos, Flow flow);
FlowChain setFlowMarshaller(FlowMarshaller marshaller);
FlowChain then(Flow flow);
FlowChain done(FlowDoneHandler handler);
FlowChain error(FlowErrorHandler handler);
FlowChain Finally(FlowFinallyHandler handler);
FlowChain setData(Map data);
FlowChain putData(Map.Entry... es);
FlowChain setName(String name);
void setProcessors(List<FlowChainProcessor> processors);
Map getData();
void start();
FlowChain noRollback(boolean no);
FlowChain allowEmptyFlow();
}
接口的名字非常的易懂，那么在这里就不多作解释了。FlowChain仅仅定义了一个Flow最小应有的行为。
//定义了Flow的回滚操作接口
public interface FlowRollback extends AsyncBackup {
//回滚操作
void rollback();
//设置跳过回滚操作
void skipRestRollbacks();
}
//定义了触发器的行为接口
public interface FlowTrigger extends AsyncBackup {
//触发失败，调用errorHandle
void fail(ErrorCode errorCode);
//触发下一个flow
void next();
//setError后，在下次调用next的时才会调用errorHandle
void setError(ErrorCode error);
}
源码解析
Flow
public interface Flow {
void run(FlowTrigger trigger, Map data);
void rollback(FlowRollback trigger, Map data);
}
Flow的定义其实非常的简单——一组方法。执行和对应的回滚，一般在ZStack中都以匿名内部类的方式传入。
Chain的用法
在之前的SimpleFlowChain的case中。我们可以看到一系列的链式调用，大致如下：
new SimpleFlowChain().then(new flow()).then(new flow()).then(new flow()).start();
then本质是往List<flow> flows里添加一个flow。
public SimpleFlowChain then(Flow flow) {
flows.add(flow);
return this;
}
再来看看start
@Override
public void start() {
// 检测flow中是否设置了processors。一般用来打trace
if (processors != null) {
for (FlowChainProcessor p : processors) {
p.processFlowChain(this);
}
}
//如果flows为空但是之前在设置中允许为空，那么就直接直接done部分的逻辑。不然就报错
if (flows.isEmpty() && allowEmptyFlow) {
callDoneHandler();
return;
}
if (flows.isEmpty()) {
throw new CloudRuntimeException("you must call then() to add flow before calling start() or allowEmptyFlow() to run empty flow chain on purpose");
}
//每个flow必须有一个map，用来传递上下文
if (data == null) {
data = new HashMap<String, Object>();
}
//标记为已经开始
isStart = true;
//如果没有名字的话给flow 取一个名字，因为很有可能是匿名使用的flow
if (name == null) {
name = "anonymous-chain";
}
logger.debug(String.format("[FlowChain(%s): %s] starts", id, name));
//打印trace，方便调试
if (logger.isTraceEnabled()) {
List<String> names = CollectionUtils.transformToList(flows, new Function<String, Flow>() {
@Override
public String call(Flow arg) {
return String.format("%s[%s]", arg.getClass(), getFlowName(arg));
}
});
logger.trace(String.format("execution path:\n%s", StringUtils.join(names, " -->\n")));
}
//生成一个迭代器
it = flows.iterator();
//从it中获取一个不需要跳过的flow开始执行。如果没有获取到，就执行done逻辑
Flow flow = getFirstNotSkippedFlow();
if (flow == null) {
// all flows are skipped
callDoneHandler();
} else {
runFlow(flow);
}
}
再来看一下runFlow中的代码
private void runFlow(Flow flow) {
try {
//看报错信息就可以猜到在做什么防御措施了：如果一个transaction在一个flow中没有被关闭而跳到下一个flow时，会抛出异常。这个防御机制来自于一个实习生写的bug，当时被排查出来的时候花了非常大的力气——现象非常的诡异。所以现在被写在了这里。
if (TransactionSynchronizationManager.isActualTransactionActive()) {
String flowName = null;
String flowClassName = null;
if (currentFlow != null) {
flowName = getFlowName(currentFlow);
flowClassName = currentFlow.getClass().getName();
}
throw new CloudRuntimeException(String.format("flow[%s:%s] opened a transaction but forgot closing it", flowClassName, flowName));
}
//toRun就是一个当前要run的flow
Flow toRun = null;
if (flowMarshaller != null) {
//flowMarshaller 实际上是一个非常恶心的玩意儿。尤其在一些配置好掉的xml flow突然因为一些条件而改变接下来执行的flow令人很无语...但是也提供了一些灵活性。
toRun = flowMarshaller.marshalTheNextFlow(currentFlow == null ? null : currentFlow.getClass().getName(),
flow.getClass().getName(), this, data);
if (toRun != null) {
logger.debug(String.format("[FlowChain(%s): %s] FlowMarshaller[%s] replaces the next flow[%s] to the flow[%s]",
id, name, flowMarshaller.getClass(), flow.getClass(), toRun.getClass()));
}
}
if (toRun == null) {
toRun = flow;
}
if (CoreGlobalProperty.PROFILER_WORKFLOW) {
//对flow的监视。比如flow的执行时间等
stopWatch.start(toRun);
}
currentFlow = toRun;
String flowName = getFlowName(currentFlow);
String info = String.format("[FlowChain(%s): %s] start executing flow[%s]", id, name, flowName);
logger.debug(info);
//在flow中还允许定义afterDone afterError afterFinal的行为。稍后将会介绍
collectAfterRunnable(toRun);
//终于到了run，这里就是调用者传入的行为来决定run中的逻辑
toRun.run(this, data);
//fail的逻辑稍后解析
} catch (OperationFailureException oe) {
String errInfo = oe.getErrorCode() != null ? oe.getErrorCode().toString() : "";
logger.warn(errInfo, oe);
fail(oe.getErrorCode());
} catch (FlowException fe) {
String errInfo = fe.getErrorCode() != null ? fe.getErrorCode().toString() : "";
logger.warn(errInfo, fe);
fail(fe.getErrorCode());
} catch (Throwable t) {
logger.warn(String.format("[FlowChain(%s): %s] unhandled exception when executing flow[%s], start to rollback",
id, name, flow.getClass().getName()), t);
fail(errf.throwableToInternalError(t));
}
}
fail
@Override
public void fail(ErrorCode errorCode) {
isFailCalled = true;
setErrorCode(errorCode);
//放入Stack中，之后Rollback会根据Stack中的flow顺序来
rollBackFlows.push(currentFlow);
//rollback会对this.rollBackFlows中flow按照顺序调用rollback
rollback();
}
FlowTrigger
//定义了触发器的行为接口
public interface FlowTrigger extends AsyncBackup {
//触发失败，调用errorHandle
void fail(ErrorCode errorCode);
//触发下一个flow
void next();
//setError后，在下次调用next的时才会调用errorHandle
void setError(ErrorCode error);
}
之前已经看过fail的代码。接下来来看看next和setError。
@Override
public void next() {
//如果flow没有run起来的情况下，是不能调用next的
if (!isStart) {
throw new CloudRuntimeException(
String.format("[FlowChain(%s): %s] you must call start() first, and only call next() in Flow.run()",
id, name));
}
//当rollback开始的时候也不允许next
if (isRollbackStart) {
throw new CloudRuntimeException(
String.format("[FlowChain(%s): %s] rollback has started, you can't call next()", id, name));
}
//将当前flow的push进rollback用的stack
rollBackFlows.push(currentFlow);
logger.debug(String.format("[FlowChain(%s): %s] successfully executed flow[%s]", id, name, getFlowName(currentFlow)));
//获取下一个flow。在这里才是真正意义上的next
Flow flow = getFirstNotSkippedFlow();
if (flow == null) {
// no flows, or all flows are skipped
if (errorCode == null) {
callDoneHandler();
} else {
callErrorHandler(false);
}
} else {
runFlow(flow);
}
}
可以看一下getFirstNotSkippedFlow，本质上是利用了迭代器的特性。
private Flow getFirstNotSkippedFlow() {
Flow flow = null;
while (it.hasNext()) {
flow = it.next();
if (!isSkipFlow(flow)) {
break;
}
}
return flow;
}
接下来是setError
@Override
public void setError(ErrorCode error) {
setErrorCode(error);
}
//往下看
private void setErrorCode(ErrorCode errorCode) {
this.errorCode = errorCode;
}
根据之前的next逻辑：
if (flow == null) {
// no flows, or all flows are skipped
if (errorCode == null) {
callDoneHandler();
} else {
callErrorHandler(false);
}
} else {
runFlow(flow);
}
我们可以大致猜想到，如果在next的时候当前error不为空，则调用错误handle。这样在setError后还可以做一些事情。
无论是调用errorHandle还是doneHandle，都会调用finalHandle。finalHandle也允许用户定义这部分的逻辑，使flow更加的灵活。
更好的选择
由于该库是为ZStack定制而生，故此有一些防御性判断，源码显得略为verbose。如果有同学对此感兴趣，想将其应用到自己的系统中，笔者推荐使用：jdeferred。
Java Deferred/Promise library similar to JQuery
由于JavaScript 中的代码都是异步调用的。简单说，它的思想是，每一个异步任务返回一个Promise对象，该对象有一个then方法，允许指定回调函数。
在这里列出几个较为简单的示范，或者有兴趣的读者也可以参考这里：
import org.jdeferred.DeferredManager;
import org.jdeferred.Promise;
import org.jdeferred.impl.DefaultDeferredManager;
import org.junit.After;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class deferSimpleTest {
private static int var = 0;
final DeferredManager dm = new DefaultDeferredManager();
@After
public void cleanUp() {
var = 0;
}
@Test
public void test() {
Promise p1 = dm.when(() -> {
var += 1;
}).then(result -> {
var += 1;
});
Promise p2 = dm.when(() -> {
var += 1;
}).then(result -> {
var += 1;
});
dm.when(p1, p2).done(Void -> var += 1);
Assert.assertEquals(5, var);
}
@Test
public void test2() {
final DeferredManager dm = new DefaultDeferredManager();
Promise promise = dm.when(() -> {
var += 1;
}).then(result -> {
var += 1;
});
dm.when(promise).done(Void -> var += 1);
Assert.assertEquals(3, var);
}
@Test
public void testBadCallback() {
Promise promise = dm.when(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
dm.when(promise).done(Void -> {
var += 1;
throw new RuntimeException("this exception is expected");
}
).fail(Void -> {
System.out.print("fail!");
var -= 1;
});
Assert.assertEquals(0, var);
}
}
如果你在使用Java8，那么也可以通过CompletableFuture来得到“类似”的支持。
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