bamboo-engine 是一个通用的流程引擎，他可以解析，执行，调度由用户创建的流程任务，并提供了如暂停，撤销，跳过，强制失败，重试和重入等等灵活的控制能力和并行、子流程等进阶特性，并可通过水平扩展来进一步提升任务的并发处理能力。
整体设计
bamboo-engine 是流程引擎核心模块、调度逻辑的定义和实现，并没有内置特定的引擎运行时，需要搭配实现了 bamboo_engine.eri.interfaces.EngineRuntimeInterface 接口的引擎运行时使用，目前提供了以下运行时可供使用：
- 基于 Django，Celery 的运行时：bamboo-pipeline
引擎整体架构：
Quick start
1. 安装依赖
$ pip install bamboo-pipeline
2. 项目初始化
由于 bamboo-pipeline 运行时基于 Django 实现，所以需要新建一个 Django 项目：
$ django-admin startproject bamboo_engine_playground
$ cd bamboo_engine_playground
在 bamboo_engine_playground.settings.py 下添加如下配置：
from pipeline.eri.celery.queues import *
from celery import Celery
app = Celery("proj")
app.config_from_object("django.conf:settings")
INSTALLED_APPS = [
...
"pipeline",
"pipeline.engine",
"pipeline.component_framework",
"pipeline.eri",
...
]
在 bamboo_engine_playground 目录下初始化数据库：
$ python manage.py migrate
3. 执行流程
首先在 bamboo_engine_playground 目录下启动 celery worker：
$ python manage.py celery worker -Q er_execute,er_schedule -l info
创建并执行一个简单的流程：
import time
from bamboo_engine import api
from bamboo_engine.builder import *
from pipeline.eri.runtime import BambooDjangoRuntime
# 使用 builder 构造出流程描述结构
start = EmptyStartEvent()
# 这里先使用 bamboo-pipeline 自带的示例组件，我们会在后续的章节中学习如何自定义组件
act = ServiceActivity(component_code="example_component")
end = EmptyEndEvent()
start.extend(act).extend(end)
pipeline = builder.build_tree(start)
# 执行流程对象
runtime = BambooDjangoRuntime()
api.run_pipeline(runtime=runtime, pipeline=pipeline)
# 等待 1s 后获取流程执行结果
time.sleep(1)
result = api.get_pipeline_states(runtime=runtime, root_id=pipeline["id"])
print(result.data)
随后我们就能够看到流程的状态信息，如下所示，流程中的所有节点已经执行成功：
{'pc31c89e6b85a4e2c8c5db477978c1a57': {'id': 'pc31c89e6b85a4e2c8c5db477978c1a57',
'state': 'FINISHED',
'root_id:': 'pc31c89e6b85a4e2c8c5db477978c1a57',
'parent_id': 'pc31c89e6b85a4e2c8c5db477978c1a57',
'version': 'vaf47e56f2f31401e979c3c47b2a0c285',
'loop': 1,
'retry': 0,
'skip': False,
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'children': {'e42035b3f98374062921a191115fc602e': {'id': 'e42035b3f98374062921a191115fc602e',
'state': 'FINISHED',
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'parent_id': 'pc31c89e6b85a4e2c8c5db477978c1a57',
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'retry': 0,
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'started_time': datetime.datetime(2021, 3, 10, 3, 45, 54, 744308, tzinfo=<UTC>),
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'e327f83de42df4ebfab375c271bf63d29': {'id': 'e327f83de42df4ebfab375c271bf63d29',
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'created_time': datetime.datetime(2021, 3, 10, 3, 45, 54, 753321, tzinfo=<UTC>),
'started_time': datetime.datetime(2021, 3, 10, 3, 45, 54, 753122, tzinfo=<UTC>),
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'e6c7d7a3721ca4b19a5a7f3b34d8387bf': {'id': 'e6c7d7a3721ca4b19a5a7f3b34d8387bf',
'state': 'FINISHED',
'root_id:': 'pc31c89e6b85a4e2c8c5db477978c1a57',
'parent_id': 'pc31c89e6b85a4e2c8c5db477978c1a57',
'version': 'v0c661ee6994d4eb4bdbfe5260f9a9f22',
'loop': 1,
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'created_time': datetime.datetime(2021, 3, 10, 3, 45, 54, 767563, tzinfo=<UTC>),
'started_time': datetime.datetime(2021, 3, 10, 3, 45, 54, 767384, tzinfo=<UTC>),
'archived_time': datetime.datetime(2021, 3, 10, 3, 45, 54, 773341, tzinfo=<UTC>)}}}}
恭喜你，你已经成功的创建了一个流程并把它运行起来了！
benchmark
测试环境：
- MacBook Pro（16 英寸，2019）
- 处理器：2.6 GHz 六核Intel Core i7
- 内存：32 GB 2667 MHz DDR4
- OS：macOS Big Sur 11.2.1
- Broker：RabbitMQ 3.8.2
- MySQL：5.7.22
- worker 启动命令（单个 worker 进程 -c 参数不变，通过增加进程来提高并发处理能力）
- python manage.py celery worker -c 100 -P gevent -l info -Q er_execute -n execute_%(process_num)02d
- python manage.py celery worker -c 100 -P gevent -l info -Q er_schedule -n schedule_%(process_num)02d
| 测试场景 | worker concurrency | 流程执行耗时(s) |
|---|---|---|
| 100个流程(单流程17个节点)并发执行 | 100 | 25.98 |
| 100个流程(单流程17个节点)并发执行 | 200 | 14.75 |
| 100个流程(单流程17个节点)并发执行 | 500 | 8.29 |
| 100个流程(单流程17个节点)并发执行 | 1000 | 6.78 |
| 1000节点大流程 | 100 | 19.33 |
| 1000节点大流程 | 200 | 12.5 |
| 1000节点大流程 | 500 | 11 |
| 1000节点大流程 | 1000 | 7.5 |
Roadmap
Support
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- BK-PaaS：蓝鲸PaaS平台是一个开放式的开发平台，让开发者可以方便快捷地创建、开发、部署和管理SaaS应用。
- BK-SOPS：标准运维（SOPS）是通过可视化的图形界面进行任务流程编排和执行的系统，是蓝鲸体系中一款轻量级的调度编排类SaaS产品。
- BK-CMDB：蓝鲸配置平台是一个面向资产及应用的企业级配置管理平台。
Contributing
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License
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2 Mar 01, 2022
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14 Dec 14, 2022
1 Feb 12, 2022
3 Aug 14, 2022
6 Jan 01, 2023
3 Dec 14, 2022
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1 Dec 13, 2021
3 Dec 17, 2022
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