Camunda BPM平台历史流程实例查询功能增强:支持筛选重试任务
在Camunda BPM平台7.23.0版本中,开发团队对历史流程实例查询功能进行了重要增强。这项改进主要针对需要监控和管理失败后正在重试的任务场景,为系统运维和业务监控提供了更精细化的查询能力。
技术背景
在业务流程管理系统中,任务执行失败后通常会进入重试机制。Camunda原有的历史流程实例查询接口缺乏直接筛选这类"正在重试中任务"的能力,用户需要组合多个查询条件才能实现类似功能,这在实际运维场景中显得不够直观和高效。
功能实现细节
本次增强在HistoricProcessInstanceQuery接口中新增了withJobsRetrying查询条件,主要包含以下技术实现:
-
API层扩展:在HistoricProcessInstanceQuery和HistoricProcessInstanceQueryImpl类中新增了withJobsRetrying方法,允许用户直接筛选包含重试任务的流程实例。
-
持久层优化:在HistoricProcessInstance.xml配置文件中,更新了selectHistoricProcessInstancesByQueryCriteriaSql语句,增加了对重试任务的筛选逻辑。该实现通过关联ACT_RU_JOB表,检查任务是否存在异常(retries > 0)且还有剩余重试次数。
-
测试保障:在HistoricProcessInstanceTest测试类中新增了针对该功能的测试用例,确保查询条件的正确性和稳定性。
技术价值
这项改进为系统运维人员带来了三大核心价值:
-
运维效率提升:通过单一查询条件即可快速定位所有包含重试任务的流程实例,无需编写复杂查询。
-
系统监控增强:便于构建实时监控看板,及时发现和处理系统中的异常任务。
-
API设计一致性:保持了Camunda API一贯的流畅查询风格,与其他查询条件可以自然组合使用。
使用示例
开发者可以通过以下方式使用新功能:
historyService.createHistoricProcessInstanceQuery()
.withJobsRetrying()
.list();
该查询将返回所有包含至少一个正在重试任务的流程实例记录,这些任务具有异常但仍有剩余重试次数。
技术实现考量
在实现过程中,开发团队特别注意了以下几点:
-
性能优化:确保新增的查询条件不会对现有查询性能产生显著影响。
-
命名一致性:严格遵循Camunda现有的命名规范,使用withJobsRetrying作为方法名。
-
向后兼容:新功能的加入完全不影响现有接口的使用方式。
这项功能改进体现了Camunda BPM平台对实际运维场景需求的快速响应能力,为复杂业务流程的监控和管理提供了更强大的工具支持。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~056CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









