RuoYi-Vue-Pro项目中Flowable定时任务丢失租户上下文问题解析
2025-05-05 12:13:48作者:江焘钦
问题背景
在RuoYi-Vue-Pro项目(v2.1.0版本)中,当使用Flowable工作流引擎并添加定时捕获事件时,发现后续用户任务无法正确获取租户信息。具体表现为:在流程定义中添加定时中间捕获事件后,定时触发后的任务执行会抛出"TenantContextHolder不存在租户编号"的异常。
问题现象
开发人员在流程设计中添加了一个10秒后触发的定时事件,流程结构为:开始事件 → 定时中间捕获事件 → 部门领导审批 → HR审批 → 结束事件。当流程实例启动后,10秒定时触发时,系统无法获取租户上下文,导致后续任务处理失败。
根本原因分析
经过深入排查,发现问题根源在于Flowable的异步执行机制:
- Flowable的定时任务是通过其内部的异步执行器(AsyncExecutor)来处理的
- 当定时事件触发时,任务会被提交到Flowable的异步线程池执行
- 线程切换导致原线程中的租户上下文信息(TenantContextHolder)丢失
- 由于多租户实现依赖于线程绑定的上下文,异步执行时未正确传递租户信息
解决方案
针对此问题,项目提供了两种解决方案:
方案一:自定义异步执行器
通过继承DefaultAsyncJobExecutor并重写executeAsyncJob方法,在任务执行前手动设置租户上下文:
public class CustomAsyncExecutor extends DefaultAsyncJobExecutor {
@Override
protected boolean executeAsyncJob(final JobInfo job, Runnable runnable) {
if (StringUtil.isNotEmpty(job.getTenantId())) {
TenantContextHolder.setTenantId(Long.parseLong(job.getTenantId()));
}
return super.executeAsyncJob(job, runnable);
}
}
然后在流程引擎配置中注册这个自定义执行器:
@Bean
public EngineConfigurationConfigurer<SpringProcessEngineConfiguration> bpmProcessEngineConfigurationConfigurer(
ObjectProvider<FlowableEventListener> listeners,
BpmActivityBehaviorFactory bpmActivityBehaviorFactory) {
return configuration -> {
configuration.setEventListeners(ListUtil.toList(listeners.iterator()));
configuration.setActivityBehaviorFactory(bpmActivityBehaviorFactory);
configuration.setAsyncExecutor(new CustomAsyncExecutor());
};
}
方案二:使用FlowableUtils工具类包装执行
在流程监听器等需要异步执行的代码处,使用FlowableUtils.execute方法包装执行逻辑,确保租户上下文正确传递:
@Override
public void processProcessInstanceCompleted(ProcessInstance instance) {
FlowableUtils.execute(instance.getTenantId(), () -> {
// 业务逻辑处理
Integer status = (Integer) instance.getProcessVariables()
.get(BpmnVariableConstants.PROCESS_INSTANCE_VARIABLE_STATUS);
// 其他处理...
});
}
最佳实践建议
- 对于定时任务、异步任务等场景,务必确保租户上下文的正确传递
- 优先使用项目提供的工具类(如FlowableUtils)来处理异步执行
- 在自定义Flowable组件时,注意检查租户信息的传递
- 对于复杂的业务流程,建议在流程变量中显式存储租户ID作为备份
总结
RuoYi-Vue-Pro项目中的多租户实现依赖于线程上下文,而Flowable的异步执行机制会导致上下文丢失。通过自定义异步执行器或使用工具类包装执行逻辑,可以确保租户信息在异步场景下的正确传递。开发人员在设计包含定时事件或异步任务的流程时,应当特别注意这一问题,选择合适的解决方案保证业务流程的正确执行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
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++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
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
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1