Activiti实战示例源码教程
1. 项目介绍
Activiti是一个轻量级、高效的开源工作流和业务流程管理(BPM)平台。它基于BPMN 2.0标准,提供了强大的流程引擎和丰富的API,适用于各种企业级应用。activiti-in-action-codes是Activiti官方唯一推荐的中文书籍《Activiti实战》的示例源码,由Activiti项目负责人Tijs Rademakers高度认可并推荐。
该项目包含了多个章节的示例代码,涵盖了Activiti的各个功能模块,如流程定义、任务管理、子流程、多实例、事件监听器等。通过这些示例代码,开发者可以快速上手Activiti,并深入理解其内部机制。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- JDK 8或更高版本
- Maven 3.x
- Git
2.2 克隆项目
首先,克隆activiti-in-action-codes项目到本地:
git clone https://github.com/henryyan/activiti-in-action-codes.git
2.3 构建项目
进入项目目录并使用Maven构建项目:
cd activiti-in-action-codes
mvn clean install
2.4 运行示例
项目中包含了多个示例模块,你可以选择其中一个模块进行运行。例如,运行chapter5-oa-manager模块:
cd chapter5-oa-manager
mvn spring-boot:run
2.5 访问示例
启动成功后,打开浏览器访问以下地址:
http://localhost:8080
3. 应用案例和最佳实践
3.1 流程定义
Activiti支持通过BPMN 2.0标准定义流程。以下是一个简单的流程定义示例:
<process id="simpleProcess" name="Simple Process">
<startEvent id="startEvent" />
<sequenceFlow id="flow1" sourceRef="startEvent" targetRef="userTask" />
<userTask id="userTask" name="User Task" />
<sequenceFlow id="flow2" sourceRef="userTask" targetRef="endEvent" />
<endEvent id="endEvent" />
</process>
3.2 任务管理
Activiti提供了丰富的API来管理任务。以下是一个创建任务并完成任务的示例:
// 创建任务
TaskService taskService = processEngine.getTaskService();
Task task = taskService.newTask();
task.setName("My Task");
taskService.saveTask(task);
// 完成任务
taskService.complete(task.getId());
3.3 事件监听器
Activiti支持在流程的不同阶段添加事件监听器。以下是一个简单的任务创建事件监听器示例:
public class MyTaskListener implements TaskListener {
@Override
public void notify(DelegateTask delegateTask) {
System.out.println("Task created: " + delegateTask.getName());
}
}
4. 典型生态项目
4.1 Spring Boot集成
Activiti可以与Spring Boot无缝集成,简化配置和开发流程。项目中的chapter7-spring-boot模块展示了如何将Activiti与Spring Boot结合使用。
4.2 与规则引擎集成
Activiti支持与规则引擎(如Drools)集成,实现复杂的业务逻辑。项目中的chapter18-esb模块展示了如何将Activiti与规则引擎结合使用。
4.3 与JPA集成
Activiti支持与JPA集成,实现持久化管理。项目中的chapter17-jpa模块展示了如何将Activiti与JPA结合使用。
通过这些示例和最佳实践,开发者可以快速掌握Activiti的核心功能,并将其应用于实际项目中。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00