Flowable引擎中脚本任务执行延迟问题分析与解决方案
2025-05-27 06:44:42作者:羿妍玫Ivan
问题背景
在使用Flowable 6.8.0版本作为BPMN流程引擎时,发现了一个影响流程执行效率的问题:在包含脚本任务的流程中,特别是在人工任务提交后的执行路径上,会出现明显的执行延迟。这种延迟通常发生在排他网关(ExclusiveGateway)评估脚本条件时,或者在脚本任务执行前后,延迟时间可达数秒级别。
问题现象
通过日志分析可以观察到以下典型现象:
- 延迟主要出现在
ExclusiveGatewayActivityBehavior执行脚本条件判断时 - 延迟偶尔也会出现在脚本任务执行后的流程流转过程中
- 该问题在包含人工任务的流程中表现尤为明显
- 简单的Groovy脚本条件判断也会触发此延迟
- 问题在Flowable多个版本中都存在,从5.x系列迁移到6.8.0后依然存在
根本原因分析
经过深入排查和测试验证,发现问题根源在于Flowable的脚本引擎处理机制:
- 脚本解析开销:每次执行脚本任务时,Flowable都需要对脚本进行解析和编译,即使是非常简单的脚本
- Groovy引擎初始化:Groovy脚本引擎在首次使用时需要初始化,这可能导致首次执行延迟
- 脚本缓存机制:默认配置下脚本可能没有被有效缓存,导致重复解析
- 人工任务后的上下文切换:人工任务完成后,流程引擎需要重建执行上下文,可能加剧了脚本解析的开销
解决方案
针对这一问题,推荐以下几种解决方案:
1. 替换脚本任务为服务任务
将原有的脚本任务替换为服务任务(Service Task)并使用表达式调用:
<serviceTask id="ulozenieVyhodnoteniaDoKP" name="Uloženie vyhodnotenia do KP"
flowable:expression="${vyhodnoteniePoziadavkyProcessScript.ulozenieVyhodnoteniaDoKP(execution)}" />
这种改造在实际测试中证实可以有效消除延迟问题。
2. 配置脚本引擎缓存
如果必须使用脚本任务,可以尝试配置脚本引擎的缓存策略:
// 在流程引擎配置中增加脚本引擎缓存配置
SpringProcessEngineConfiguration config = new SpringProcessEngineConfiguration();
config.setScriptingEngines(new ScriptingEngines(new ScriptEngineManager()));
config.getScriptingEngines().setScriptCacheSize(100); // 设置适当的缓存大小
3. 预编译常用脚本
对于频繁使用的脚本,可以考虑在系统启动时进行预编译:
@PostConstruct
public void precompileScripts() {
ScriptEngineManager manager = new ScriptEngineManager();
ScriptEngine engine = manager.getEngineByName("groovy");
// 预编译常用脚本
try {
engine.eval("def sampleScript(execution) { /* 脚本内容 */ }");
} catch (ScriptException e) {
// 处理异常
}
}
4. 升级Flowable版本
考虑升级到Flowable的最新稳定版本,因为后续版本可能已经优化了脚本引擎的处理机制。
性能优化建议
除了解决特定的脚本延迟问题外,对于使用Flowable引擎的系统,还可以考虑以下通用性能优化措施:
- 批量操作:对于大批量流程操作,使用批量API而非单条处理
- 异步执行:将非关键路径的任务配置为异步执行
- 合理设计流程:避免在关键路径上放置复杂的脚本逻辑
- 监控与调优:建立流程执行监控机制,及时发现性能瓶颈
总结
Flowable引擎中脚本任务的执行延迟问题主要源于脚本引擎的解析和编译开销。通过将脚本任务改造为服务任务是最直接有效的解决方案。对于必须使用脚本任务的场景,可以通过配置缓存、预编译脚本等方法来优化性能。在实际项目中,应根据具体业务需求和技术环境选择最适合的优化方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
暂无简介
Dart
671
155
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++
661
309
Ascend Extension for PyTorch
Python
221
236
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
392
3.86 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322