Elsa Workflows 3.x版本中工作流恢复机制的变更解析
2025-05-31 01:01:19作者:羿妍玫Ivan
工作流恢复机制的历史演变
在Elsa Workflows 3.0.2版本中,开发者可以通过ResumeWorkflowsAsync方法来恢复被挂起的工作流实例。这个方法接收三个参数:活动类型名称、书签负载以及触发选项。这种设计简单直接,开发者可以轻松地通过关联ID来恢复特定的工作流实例。
3.3.1版本的重大变更
随着Elsa Workflows升级到3.3.1版本,原有的ResumeWorkflowsAsync方法被移除,这导致许多现有代码无法编译通过。这一变更属于未在文档中明确说明的重大破坏性变更,给开发者带来了升级障碍。
新的工作流恢复机制
在新的API设计中,Elsa团队引入了更精细的工作流控制机制。要恢复工作流,现在需要构造一个RunWorkflowInstanceRequest对象,其中包含:
ActivityHandle:标识要恢复的活动ActivityId:活动类型名称ActivityInstanceId:原关联ID
- 通过
CreateClientAsync创建客户端 - 使用
RunInstanceAsync方法执行恢复操作
正确的迁移方案
根据官方回复,3.3.2版本将会重新标记这些被移除的接口为过时而非直接删除。但在当前版本中,开发者可以采用以下两种方式之一来恢复工作流:
方法一:使用书签机制
- 在活动中创建书签:
context.CreateBookmark(new CreateTodoStimulus(entity.Id), ResumeAsync, false);
- 在需要恢复的地方:
var stimulus = new CreateTodoStimulus(todoId);
var input = new Dictionary<string, object> { [CreateTodo.InputKey] = resultPayload };
var activityTypeName = ActivityTypeNameHelper.GenerateTypeName<CreateTodo>();
await bookmarkQueue.EnqueueAsync(new NewBookmarkQueueItem {
ActivityTypeName = activityTypeName,
StimulusHash = stimulusHasher.Hash(activityTypeName, stimulus),
Options = new ResumeBookmarkOptions { Input = input }
});
方法二:等待3.3.2版本
等待即将发布的3.3.2版本,该版本会恢复这些接口并标记为过时,给开发者更长的迁移过渡期。
技术建议
- 对于新项目,建议采用新的书签机制,它提供了更精细的控制和更好的可扩展性
- 对于现有项目,如果升级紧迫,可以暂时实现自己的
IWorkflowRuntime扩展方法来封装新API - 密切关注3.3.2版本的发布说明,了解完整的变更细节
总结
Elsa Workflows 3.x版本对工作流恢复机制进行了重构,虽然短期内带来了升级挑战,但从长远看,新的API设计提供了更强大和灵活的工作流控制能力。开发者应当理解这些变更背后的设计理念,并根据项目实际情况选择合适的迁移策略。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
291
2.62 K
deepin linux kernel
C
24
7
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
227
306
Ascend Extension for PyTorch
Python
122
149
暂无简介
Dart
579
127
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
606
183
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
121
338
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.04 K
610
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,专门为Transformer模型的训练和推理而设计。
C++
46
77
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
358
2.19 K