10分钟上手!TaskFlow轻量级DAG任务编排框架,让复杂流程自动化如此简单
在现代软件开发中,面对复杂业务流程时,如何高效管理任务依赖和执行顺序一直是开发者的痛点。TaskFlow作为一款轻量、简单易用且可灵活扩展的通用任务编排框架,基于有向无环图(DAG)模型,提供组件复用、同步/异步编排、条件判断、分支选择等核心能力,帮助开发者轻松应对各类流程自动化场景。
🚀 为什么选择TaskFlow?核心优势解析
✅ 轻量无依赖,开箱即用
TaskFlow基于JDK8+开发,无复杂第三方依赖,通过极简API设计降低学习成本。无论是微服务中的流程串联,还是大数据任务的依赖调度,都能快速集成。
✅ DAG可视化编排,复杂流程一目了然
采用有向无环图(DAG)结构清晰展示任务间依赖关系,支持动态调整执行顺序。相比传统硬编码方式,TaskFlow让"串行→并行→分支判断"的复杂逻辑变得可视化、可配置化。
✅ 丰富场景覆盖,满足多样化需求
从简单的任务串行执行到复杂的分支选择、弱依赖处理,TaskFlow支持:
- 串并行混合依赖流程
- 基于结果的动态分支选择
- 任务执行结果的条件判断
- 批量任务的异步并发处理
🔍 TaskFlow核心功能模块探秘
🔧 四大核心组件架构
TaskFlow采用模块化设计,核心能力分布在以下模块:
- taskflow-core:DAG引擎核心实现,包含任务调度、依赖解析、线程池管理等基础能力
- taskflow-config:参数解析与配置管理,支持动态参数注入与表达式解析
- taskflow-common:通用工具类与常量定义,提供类型转换、JSON处理等基础功能
- taskflow-example:丰富的场景示例,覆盖从简单到复杂的各类编排案例
📊 灵活的任务编排模式
通过OperatorWrapper和OperatorWrapperGroup实现任务封装,支持单任务、任务组、嵌套组等多种编排形态。以下是典型应用场景:
1. 基础串行流程
DagEngine engine = new DagEngine();
engine.addOperator("op1", new Operator1())
.addOperator("op2", new Operator2(), "op1") // 依赖op1执行完成
.addOperator("op3", new Operator3(), "op2") // 依赖op2执行完成
.execute();
2. 并行任务组
OperatorWrapperGroup group = new OperatorWrapperGroup();
group.add(new OperatorWrapper("op1", new Operator1()))
.add(new OperatorWrapper("op2", new Operator2()));
engine.addGroup(group).execute(); // op1与op2并行执行
3. 条件分支选择
engine.addOperator("condition", new ConditionOperator())
.addBranch("branch1", () -> true, Arrays.asList("op1", "op2")) // 条件为true时执行
.addBranch("branch2", () -> false, Arrays.asList("op3", "op4")) // 条件为false时执行
.execute();
📚 快速入门指南:从安装到运行
1️⃣ 环境准备
- JDK 8+
- Maven 3.5+
2️⃣ 项目引入
<dependency>
<groupId>org.taskflow</groupId>
<artifactId>taskflow-core</artifactId>
<version>最新版本</version>
</dependency>
3️⃣ 第一个DAG流程示例
创建三个顺序执行的任务,模拟"数据采集→数据处理→结果存储"流程:
public class FirstDagExample {
public static void main(String[] args) {
// 1. 创建DAG引擎
DagEngine engine = new DagEngine();
// 2. 添加任务节点(依赖关系:op1 → op2 → op3)
engine.addOperator("dataCollect", new DataCollectOperator())
.addOperator("dataProcess", new DataProcessOperator(), "dataCollect")
.addOperator("resultStore", new ResultStoreOperator(), "dataProcess");
// 3. 执行DAG流程
engine.execute();
// 4. 获取执行结果
Map<String, Object> resultMap = engine.getResultMap();
System.out.println("流程执行结果:" + resultMap);
}
}
4️⃣ 运行效果
[INFO] 启动DAG引擎...
[INFO] 执行任务: dataCollect
[INFO] 执行任务: dataProcess (依赖: dataCollect)
[INFO] 执行任务: resultStore (依赖: dataProcess)
[INFO] DAG流程执行完成,耗时: 120ms
流程执行结果:{dataCollect=原始数据, dataProcess=处理后数据, resultStore=存储成功}
💡 企业级应用最佳实践
🔹 微服务间流程编排
在分布式系统中,通过TaskFlow编排多个微服务调用:
// 订单创建流程:库存检查→价格计算→订单保存→消息通知
engine.addOperator("stockCheck", new StockCheckOp())
.addOperator("priceCalculate", new PriceCalculateOp(), "stockCheck")
.addGroup(
new OperatorWrapperGroup()
.add(new OperatorWrapper("orderSave", new OrderSaveOp()))
.add(new OperatorWrapper("messageNotify", new MessageNotifyOp()))
, "priceCalculate"); // 订单保存与消息通知并行执行
🔹 大数据任务调度
处理数据ETL流程时,通过TaskFlow实现多阶段任务依赖:
// 数据处理流程:数据抽取→数据清洗→多维度分析→结果聚合
engine.addOperator("extract", new DataExtractOp())
.addOperator("clean", new DataCleanOp(), "extract")
.addGroup(
new OperatorWrapperGroup()
.add(new OperatorWrapper("analysis1", new AnalysisOp("维度1")))
.add(new OperatorWrapper("analysis2", new AnalysisOp("维度2")))
.add(new OperatorWrapper("analysis3", new AnalysisOp("维度3")))
, "clean")
.addOperator("aggregate", new ResultAggregateOp(), "analysis1", "analysis2", "analysis3");
📖 官方资源与学习路径
文档与示例
- 快速入门指南:docs/QuickStart.md
- 参数配置详解:docs/ParamSource.md
- 分支选择功能:docs/NodeChoose.md
- 完整示例代码:taskflow-example/
项目获取
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/task/taskflow
cd taskflow
mvn clean install -Dmaven.test.skip=true
🎯 总结:让流程自动化更简单
TaskFlow通过DAG模型将复杂流程可视化,通过组件化设计降低开发难度,让开发者从繁琐的流程控制代码中解放出来,专注于业务逻辑实现。无论是中小型项目的简单任务调度,还是大型系统的复杂流程编排,TaskFlow都能提供高效、稳定的解决方案。
立即尝试TaskFlow,体验"定义即执行"的现代任务编排方式,让您的业务流程自动化效率提升300%!
注:本文档基于TaskFlow最新稳定版本编写,所有示例代码均可在官方示例模块中找到对应实现。
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