Elsa Core 3.2.0 版本中 ParallelForEach 活动属性序列化问题解析
2025-05-31 02:49:33作者:宣海椒Queenly
在 Elsa Core 工作流引擎的 3.2.0 版本中,开发团队发现了一个关于 ParallelForEach 活动属性序列化的关键问题。这个问题影响了工作流定义在序列化和反序列化过程中的数据一致性,可能导致工作流执行时出现意外行为。
问题现象
在 ParallelForEach 活动的属性序列化过程中,系统生成了不符合预期的 JSON 结构。具体表现为:
- 在 3.2.0 版本之前,ScheduledTagsProperty 和 CompletedTagsProperty 这两个属性被正确序列化为包含
$values数组的标准结构 - 在 3.2.0 版本中,这些属性的序列化结果出现了异常嵌套,
$values被错误地包装在额外的对象层级中
这种不一致的序列化格式可能导致工作流引擎在反序列化时无法正确还原原始数据,进而影响 ParallelForEach 活动的正常执行。
技术背景
ParallelForEach 是 Elsa Core 中用于并行处理集合元素的重要活动类型。它依赖于两个关键属性来管理执行状态:
- ScheduledTagsProperty:记录已调度任务的标识符
- CompletedTagsProperty:记录已完成任务的标识符
这些属性使用 GUID 列表来跟踪工作项的状态。正确的序列化对这些功能的可靠性至关重要,因为工作流经常需要在不同执行之间持久化和恢复状态。
问题根源
经过技术团队分析,这个问题源于 JSON 序列化配置在处理特定集合类型时的行为变化。在 3.2.0 版本中,序列化器对集合类型的处理逻辑发生了改变,导致:
- 额外的转义字符(
\\)被错误地添加到属性名中 - 集合内容被不必要地包装在额外的对象层级中
- 类型信息(_type)的表示方式发生了变化
这些变化破坏了与之前版本的兼容性,也违反了 JSON 序列化的一般最佳实践。
解决方案
Elsa Core 开发团队迅速响应并修复了这个问题。修复方案主要涉及:
- 调整集合类型的序列化配置,确保一致的输出格式
- 移除不必要的转义字符和对象包装
- 保持类型信息的准确表示
修复后的序列化输出恢复了与之前版本一致的格式,确保了系统的向后兼容性。
影响范围
这个问题主要影响以下场景:
- 使用 ParallelForEach 活动的工作流定义
- 依赖 ScheduledTagsProperty 或 CompletedTagsProperty 进行状态跟踪的工作流
- 需要将工作流状态持久化到数据库或文件系统的情况
对于已经受到此问题影响的用户,建议检查工作流定义并确保使用修复后的版本。
最佳实践
为避免类似问题,建议开发者在处理工作流序列化时:
- 为关键活动编写单元测试,验证序列化/反序列化循环
- 在升级 Elsa Core 版本后,检查工作流定义的持久化格式
- 考虑为重要的工作流状态实现自定义的序列化逻辑
Elsa Core 团队也承诺在未来版本中加强序列化兼容性测试,确保类似问题不会再次发生。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
192
212
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++
649
270
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
297
111
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
384
3.68 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143