[发明专利]基于BPMN2.0的分布式服务编排系统及方法在审
| 申请号: | 202111546374.X | 申请日: | 2021-12-16 |
| 公开(公告)号: | CN114416064A | 公开(公告)日: | 2022-04-29 |
| 发明(设计)人: | 熊绪超;唐浩;徐海锋 | 申请(专利权)人: | 江苏康众汽配有限公司 |
| 主分类号: | G06F8/34 | 分类号: | G06F8/34;G06F9/46;G06F9/54 |
| 代理公司: | 南京申云知识产权代理事务所(普通合伙) 32274 | 代理人: | 田沛沛;邱兴天 |
| 地址: | 210019 江苏省南京市建邺区*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 bpmn2 分布式 服务 编排 系统 方法 | ||
1.一种基于BPMN2.0的分布式服务编排系统,其特征在于,包括客户端,服务端,编排控制台;
所述编排控制台实现流程建模、流程部署、版本控制、实例查看、人工干预、监控大盘功能;
所述客户端包括编译引擎模块和远程通信模块,业务微服务系统接入客户端;
所述服务端可水平扩展,所述服务端包括解释引擎、执行引擎、告警模块、调度模块、远程通信模块和数据持久层;
所述远程通信模块实现服务器和客户端之间的信息传输,主要包括注册、命令下发、推送消息和、订阅消息、以及订阅或通知。
2.根据权利要求1所述的基于BPMN2.0的分布式服务编排系统,其特征在于:编排控制台利用基于bpmn.js的流程建模器、查看器实现流程建模和流程实例查看;监控大盘基于OLAP数据库实现,按照小时级增量抽取为分区宽表,实现T+1小时的离线计算,并基于QuickBI数据可视化分析平台绘制的交互式仪表大盘。
3.根据权利要求1所述的基于BPMN2.0的分布式服务编排系统,其特征在于:编译引擎基于JavaComplier实现,包括将bpmn.xml解释为java源码的解释器,还包括运行时将java源码编译为class字节码的JavaComplier。
4.根据权利要求1所述的基于BPMN2.0的分布式服务编排系统及方法,其特征在于:远程通信模块包括注册中心、消息队列和基于netty实现的高性能长连接通信协议,实现基于dubbo和ohs的高性能远程通信协议、服务发现和负载均衡功能。
5.根据权利要求1所述的基于BPMN2.0的分布式服务编排系统,其特征在于:服务器的解释引擎基于BPMN2.0规范实现,按照解释器的模式构建,通过ExtensionElements元素添加自定义扩展属性,实现解释执行SProcess、StartEvent、SequenceFlow、ServiceTask、ExtensionElements、ExclusiveGateway、ParallelGateway、CallActivity、EndEvent元素的功能。
6.根据权利要求1所述的基于BPMN2.0的分布式服务编排系统,其特征在于:服务器的执行引擎基于QLExpression实现,用于ParallelGateway之后的条件表达式解析执行、以及重试策略、告警策略的解析执行。
7.根据权利要求1所述的基于BPMN2.0的分布式服务编排系统,其特征在于:告警模块通过表达式描述时间间隔列表来达到任意规则的重试和告警策略功能。
8.根据权利要求1所述的基于BPMN2.0的分布式服务编排系统,其特征在于:数据持久层基于分库分表实现的高性能分布式数据OLTP处理,使用share-nothing架构、以业务id和流程id基因法作为联合分库分表键,实现OLTP场景下单条流程的查询和控制需求,在峰值500TPS的情况下,实现查询和控制接口10ms以内的响应时间的功能。
9.根据权利要求1所述的基于BPMN2.0的分布式服务编排系统及方法,其特征在于:分布式OLTP数据库、分析型OLAP数据库位于服务端和编排控制台之间,数据持久层连接分布式OLTP数据库,分布式OLTP数据库连接分析型OLAP数据库,分布式OLTP数据库的数据经过抽取、清洗转换之后加载到分析型OLAP数据库,分析型OLAP数据库实现实现BI报表输出至编排控制台。
10.一种基于BPMN2.0的高性能分布式服务编排引擎方法,其特征在于,包括:
S1:开发和产品人员首先需要登录编排控制台创建流程模型,选择中心化或纯内存模式,然后通过流程建模器绘制流程图;
S2:开发和产品人员绘制好流程图之后,然后将应用接入客户端;在代码中通过注解的方式声明能力或任务,然后启动自己的应用,客户端会自动将声明的能力或任务上报至编排控制台;
S3:中心化模式下,流程模型通过客户端调用服务端的start接口来启动,启动后服务端会生成一个流程实例,流程实例通过解释引擎执行;
S4:纯内存模式下,客户端启动时会调用服务端的http接口拉取纯内存模式的流程模型,流程模型通过客户端的编译引擎编译成java代码执行,当纯内存流程实例执行完毕后,会将实例数据存储在本地缓冲区中,然后定时批量异步发送到消息队列,服务端会通过长轮询拉取这批消息,然后转存到大容量对象存储oss,并将索引数据存储在OLTP数据库。
S5:在数仓技术的支持下,通过每小时将OLTP数据库的增量数据抽取到OLAP数据库,然后做聚合分析处理,通过QuickBI生成报表,并内嵌到控制台,实现小时级延迟的报表监控。
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