摘要:常规版本的的是不可以被持久化保存的。在流程被阻塞的时候比如需要审批老板不在把协程持久化成入库,等流程不再阻塞的时候把协程重新从数据库里拉起来继续执行。
常规版本的Python的generator是不可以被持久化保存的。但是stackless和pypy这两个修改版本的Python解释器可以。下面这段代码演示了如何把一个执行中的函数持久化保存,然后过段时间再把函数从上次执行到的地方原样拉起。从效果上来说,有点类似于Vmware虚拟机的snapshot的功能:
import cPickle as pickle def generator_can_be_used_as_workflow(): yield "do something" is_approved = yield "ask boss for permission" if is_approved: yield "do another after approved" else: yield "do another after rejected" workflow = generator_as_workflow_engine() print(workflow.next()) print(workflow.next()) # boss is not available now persisted_workflow = pickle.dumps(workflow) print("persisted workflow is like this: [%s ...]" % persisted_workflow.replace(" ", " ")[:150]) # several hours later, boss come back workflow = pickle.loads(persisted_workflow) print(workflow.send(True)) # I approve
这段代码的输出是
do something ask boss for permission persisted workflow is like this: [cstackless._wrap generator p1 (tRp2 (cstackless._wrap frame p3 (cstackless._wrap code p4 (I0 I1 I1 I99 S"dx01x00Vx01dx02x00V}x00x00|x00x00rx ...] do another after approved
利用这个原理,我们可以把一个需要运行很长时间的流程用协程的方式来实现。在流程被阻塞的时候(比如需要审批老板不在)把协程持久化成string入库,等流程不再阻塞的时候把协程重新从数据库里拉起来继续执行。优点自然是轻量简单随意强大,缺点也是随意强大导致流程状态不可被外部直接解读和操作,也无法实现运行中的流程实例的代码升级。所以,这种工作流用在电子政务,或者办公自动化等强人机交互的领域(需要极高的灵活性)是不合适的。在运维的发布变更这样的场合下,主要是调度系统与系统,机器与机器这样比较固定且相对短暂的流程还是比较方便的。
ps:webwork使用的RIFE,是我所知最早的使用协程的流程引擎
下面是一段演示用pypy的greenlet,控制流程前进和回退的例子:
import greenlet if "__main__" == __name__: root = greenlet.getcurrent() def g(): print("enter g") mystack = "special-g-stack" greenlet.getcurrent().parent.switch() print("leave g") def f(): greenlet_g = greenlet.greenlet(g) greenlet_g.switch() root.switch() print("a") greenlet_g.switch() root.switch() print("b") root.switch() print("c") f_greenlet = greenlet.greenlet(f) f_greenlet.switch() f_greenlet_v1 = pickle.dumps(f_greenlet) print("is greenlet g also pickled? %s" % ("special-g-stack" in f_greenlet_v1)) f_greenlet = pickle.loads(f_greenlet_v1) f_greenlet.switch() f_greenlet_v2 = pickle.dumps(f_greenlet) f_greenlet.switch() f_greenlet_v3 = pickle.dumps(f_greenlet) pickle.loads(f_greenlet_v1).switch() pickle.loads(f_greenlet_v3).switch()
输出是:
enter g is greenlet g also pickled? True a leave g b a leave g c
通过loads不同版本的流程状态,可以在各个阶段里来回切换。
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