Introduzione

I sistemi di flusso di lavoro sono ovunque nelle applicazioni moderne - dai semplici processi di omologazione alle complesse automazioni multi-step.

Mentre ci sono eccellenti soluzioni commerciali come Temporal, Airflow e n8n, a volte è necessario qualcosa su misura per le vostre esigenze specifiche.

• In questa serie, vi accompagnerò attraverso la costruzione di un sistema completo di flusso di lavoro da zero utilizzando ASP.NET Core, HTMX, Alpine.js, e Hangfire.
• Entro la fine di questa serie, avrete un sistema di flusso di lavoro completamente funzionale con:
• Un editor basato sui nodi visivi per la creazione di flussi di lavoro
• Nodi di flusso di lavoro definiti da JSON con ingressi, uscite e condizioni
• Un motore di esecuzione del flusso di lavoro personalizzato
• Elaborazione di lavori di background con Hangfire per il sondaggio di API remote

Gestione e persistenza dello Stato

Un cruscotto per monitorare l'esecuzione del flusso di lavoro

Perché creare il proprio sistema di flusso di lavoro?

• Prima di tuffarsi, rivolgiamoci all'elefante nella stanza: perché non utilizzare una soluzione esistente?
• Quando costruire il proprio:
• Hai bisogno di una profonda integrazione con la tua applicazione esistente
• Hai una logica di business specifica che non si adatta agli strumenti di workflow generici
• Vuoi il pieno controllo sul modello di esecuzione e la scalatura

È necessario ridurre al minimo le dipendenze esterne

• Vuoi imparare come funzionano i sistemi di flusso di lavoro sotto il cofano
• Quando usare gli strumenti esistenti:
• Hai bisogno di una soluzione collaudata e collaudata immediatamente

Hai bisogno di funzionalità come l'esecuzione distribuita su molte macchine

Non hai tempo per costruire e mantenere l'infrastruttura personalizzata

Per questa serie, stiamo scegliendo di costruire il nostro perché ci dà una flessibilità completa ed è un'eccellente opportunità di apprendimento.

Quello che stiamo costruendo

Il nostro sistema di workflow sosterrà diversi concetti chiave:

• **1.**Nodi
• **I nodi sono gli elementi costitutivi dei flussi di lavoro.**Ogni nodo rappresenta un'azione o un punto di decisione discreti.
• **Esempi:**Nodo di richiesta HTTP
• : Fa chiamate API a servizi esterniNodo condizione
• : Valuta le espressioni e l'esecuzione delle filialiNodo di trasformazione

: Elaborazione dei dati (manipolazione JSON, filtraggio, ecc.)

Nodo di ritardo

: Attende una durata specificata

Nodo di attivazione

• : Avvia un flusso di lavoro basato su eventi o programmi
• Flussi di lavoro
• Un flusso di lavoro è un grafico diretto dei nodi collegati.
• I dati passano da un nodo all'altro attraverso connessioni, con ogni nodo che elabora e trasforma i dati a seconda delle necessità.

3.

Motore di esecuzione

• Il motore che interpreta la definizione del flusso di lavoro ed esegue i nodi nell'ordine corretto, maneggiando:
• Esecuzione sequenziale
• Esecuzione parallela (quando i nodi non dipendono l'uno dall'altro)
• Diramazione condizionale
• Gestione degli errori e ripetizioni

Persistenza dello Stato

• Editor visivo
• Un'interfaccia utente basata sul web in cui gli utenti possono:
• Trascinare e far cadere i nodi su una tela
• Collegare i nodi disegnando i bordi tra loro

Configura le proprietà del nodo

Flussi di lavoro di prova

Visualizza cronologia esecuzione

• **5.**Trattamento dei precedenti
• **Utilizzando Hangfire, implementeremo:**Esecuzione programmata del flusso di lavoro
• Sondaggio API per dati esterniRiprova la logica per le esecuzioni fallite
• Cruscotto per il monitoraggio dei lavoriStack tecnologico
• **Ecco cosa useremo:**Backend

ASP.NET Core 9.0

• : Il nostro framework webCentrale del quadro dell'entità
• : Per la persistenza dei datiPostgreSQL
• : Database per la memorizzazione delle definizioni del flusso di lavoro e dello stato di esecuzioneHangfireCity name (optional, probably does not need a translation)
• : Elaborazione dei lavori di backgroundSystem.Text.Json

: Per la serializzazione del flusso di lavoro JSON

• **FrontendCity name (optional, probably does not need a translation)**HTMX 2.0
• : Per aggiornamenti di interfaccia utente dinamica, guidati dal server senza scrivere JavaScriptAlpine.js
• : Framework JavaScript leggero per componenti interattiviAvvoltoio a codaCSS + DaisyUI

: Componenti per lo styling e l'interfaccia utente

LeaderLine

Mostlylucid.Workflow/
├── Mostlylucid.Workflow.Engine/      # Core workflow execution engine
│   ├── Models/                        # Node, Workflow, Connection models
│   ├── Execution/                     # Workflow executor and runtime
│   └── Nodes/                         # Built-in node implementations
├── Mostlylucid.Workflow.Shared/       # Shared models and DTOs
├── Mostlylucid.Workflow.DbContext/    # Entity Framework context
└── Mostlylucid/                       # Main web app (existing)
    ├── Controllers/WorkflowController.cs
    ├── Services/WorkflowService.cs
    └── Views/Workflow/                # Workflow UI views

: Per disegnare connessioni tra nodi (esploreremo alternative)

Infrastrutture DockerCity name (optional, probably does not need a translation)

{
  "id": "node-1",
  "type": "HttpRequest",
  "name": "Fetch User Data",
  "inputs": {
    "url": "https://api.example.com/users/{{userId}}",
    "method": "GET",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer {{apiToken}}"
    }
  },
  "outputs": {
    "response": "{{result.body}}",
    "statusCode": "{{result.statusCode}}"
  },
  "conditions": {
    "onSuccess": "next-node-id",
    "onError": "error-handler-node-id"
  }
}

: Per la containerizzazione SeqCity name (optional, probably does not need a translation)

• : Per la registrazione strutturata
• Prometheus + Grafana
• : Per il monitoraggio

Panoramica dell'architettura Il nostro sistema sarà organizzato in diversi progetti:

• Decisioni chiave in materia di progettazione
• Definizioni del nodo basato su JSON
• I nodi saranno definiti in JSON, rendendoli facili da serializzare, versione e condividere:

2. Esecuzione basata su grafici

• I flussi di lavoro sono grafici ciclici diretti (DAG).
• Il motore di esecuzione:
• Esegui l'ordinamento topologico per determinare l'ordine di esecuzione

Eseguire nodi in parallelo ove possibile

Gestire il branch condizionale in base agli output dei nodi

• Persistenza dello Stato
• Ogni esecuzione del workflow sarà tracciata:
• Stato di istanza del flusso di lavoro (in esecuzione, completato, non riuscito)

Risultati dell'esecuzione del nodo

• Stato di attivazione dei flussi di lavoro programmati
• Cronologia delle esecuzioni e registri
• Estendibilità
• Il sistema nodo sarà basato su plugin:

Nodi integrati per operazioni comuni

• I tipi di nodo personalizzati possono essere registrati
• Convalida dei nodi e applicazione dello schema
• Cosa sta arrivando in questa serie
• Parte 2: Architettura e motore di flusso di lavoro principale
• Creazione della struttura del progetto

Costruire i modelli di flusso di lavoro principale (Node, Workflow, Connection)

• Implementazione del motore di esecuzione grafico
• Selezione topologica e risoluzione delle dipendenze
• Parte 3: Costruire l'editor visivo
• Creare la tela del flusso di lavoro con HTMX e Alpine.js
• Posizionamento del nodo di trascinamento-e-drop

Disegno della connessione visiva

Pannello di configurazione nodo

• serializzazione del flusso di lavoro
• Parte 4: Integrazione e gestione dello stato di Hangfire
• Impostazione di Hangfire per l'elaborazione di sfondo
• Implementazione dei nodi di sondaggio API
• Gestione dello stato di attivazione

Riprova la logica e la gestione degli errori

Integrazione da cruscotto

Parte 5: Caratteristiche avanzate e distribuzione

Implementazione di nodi personalizzati

Versione del flusso di lavoro

Strategie di prova

Ottimizzazione delle prestazioni