Fastflow 是什么？用一句话来定义它：一个 基于golang协程、支持水平扩容的分布式高性能工作流框架。
它具有以下特点：
- 易用性：工作流模型基于 DAG 来定义，同时还提供开箱即用的 API，你可以随时通过 API 创建、运行、暂停工作流等，在开发新的原子能力时还提供了开箱即用的分布式锁功能
- 高性能：得益于 golang 的协程 与 channel 技术，fastflow 可以在单实例上并行执行数百、数千乃至数万个任务
- 可观测性：fastflow 基于 Prometheus 的 metrics 暴露了当前实例上的任务执行信息，比如并发任务数、任务分发时间等。
- 可伸缩性：支持水平伸缩，以克服海量任务带来的单点瓶颈，同时通过选举 Leader 节点来保障各个节点的负载均衡
- 可扩展性：fastflow 准备了部分开箱即用的任务操作，比如 http请求、执行脚本等，同时你也可以自行定义新的节点动作，同时你可以根据上下文来决定是否跳过节点(skip)
- 轻量：它仅仅是一个基础框架，而不是一个完整的产品，这意味着你可以将其很低成本融入到遗留项目而无需部署、依赖另一个项目，这既是它的优点也是缺点——当你真的需要一个开箱即用的产品时（比如 airflow），你仍然需要少量的代码开发才能使用
为什么要开发 Fastflow
组内有很多项目都涉及复杂的任务流场景，比如离线任务，集群上下架，容器迁移等，这些场景都有几个共同的特点：
流程耗时且步骤复杂，比如创建一个 k8s 集群，需要几十步操作，其中包含脚本执行、接口调用等，且相互存在依赖关系。
任务量巨大，比如容器平台每天都会有几十万的离线任务需要调度执行、再比如我们管理数百个K8S集群，几乎每天会有集群需要上下节点、迁移容器等。
我们尝试过各种解法：
- 硬编码实现：虽然工作量较小，但是只能满足某个场景下的特定工作流，没有可复用性。
- airflow：我们最开始的离线任务引擎就是基于这个来实现的，不得不承认它的功能很全，也很方便，但是存在几个问题
- 由 python 编写的，我们希望团队维护的项目能够统一语言，更有助于提升工作效率，虽然对一个有经验的程序员来说多语言并不是问题，但是频繁地在多个语言间来回切换其实是不利于高效工作的
- airflow 的任务执行是以 进程 来运行的，虽然有更好的隔离性，但是显然因此而牺牲了性能和并发度。
- 公司内的工作流平台：你可能想象不到一个世界前十的互联网公司，他们内部一个经历了数年线上考证的运维用工作流平台，会脆弱到承受不了上百工作流的并发，第一次压测就直接让他们的服务瘫痪，进而影响到其他业务的运维任务。据团队反馈称是因为我们的工作流组成太复杂，一个流包含数十个任务节点才导致了这次意外的服务过载，随后半年这个团队重写了一个新的v2版本。
当然 Github 上也还有其他的任务流引擎，我们也都评估过，无法满足需求。比如 kubeflow 是基于 Pod 执行任务的，比起 进程 更为重量，还有一些项目，要么就是没有经过海量数据的考验，要么就是没有考虑可伸缩性，面对大量任务的执行无法水平扩容。
Concept
工作流模型
fastflow 的工作流模型基于 DAG(Directed acyclic graph),下图是一个简单的 DAG 示意图：
在这个图中，首先 A 节点所定义的任务会被执行，当 A 执行完毕后，B、C两个节点所定义的任务将同时被触发，而只有 B、C 两个节点都执行成功后，最后的 D 节点才会被触发，这就是 fastflow 的工作流模型。
工作流的要素
fastflow 执行任务的过程会涉及到几个概念：Dag, Task, Action, DagInstance
Dag
描述了一个完整流程，它的每个节点被称为 Task，它定义了各个 Task 的执行顺序和依赖关系，你可以通过编程 or yaml 来定义它
一个编程式定义的DAG
dag := &entity.Dag{
BaseInfo: entity.BaseInfo{
ID: "test-dag",
},
Name: "test",
Tasks: []entity.Task{
{ID: "task1", ActionName: "PrintAction"},
{ID: "task2", ActionName: "PrintAction", DependOn: []string{"task1"}},
{ID: "task3", ActionName: "PrintAction", DependOn: []string{"task2"}},
},
}
对应的yaml如下：
id: "test-dag" name: "test" tasks: - id: "task1" actionName: "PrintAction" - id: ["task2"] actionName: "PrintAction" dependOn: ["task1"] - id: "task3" actionName: "PrintAction" dependOn: ["task2"]
同时 Dag 可以定义这个工作流所需要的参数，以便于在各个 Task 去消费它：
id: "test-dag"
name: "test"
vars:
fileName:
desc: "the file name"
defaultValue: "file.txt"
filePath:
desc: "the file path"
defaultValue: "/tmp/"
tasks:
- id: "task1"
actionName: "PrintAction"
params:
writeName: "{{fileName}}"
writePath: "{{filePath}}"
Task
它定义了这个节点的具体工作，比如是要发起一个 http 请求，或是执行一段脚本等，这些不同动作都通过选择不同的 Action 来实现，同时它也可以定义在何种条件下需要跳过 or 阻塞该节点。
下面这段yaml演示了 Task 如何根据某些条件来跳过运行该节点。
id: "test-dag" name: "test" vars: fileName: desc: "the file name" defaultValue: "file.txt" tasks: - id: "task1" actionName: "PrintAction" preCheck: - act: skip #you can set "skip" or "block" conditions: - source: vars # source could be "vars" or "share-data" key: "fileName" op: "in" values: ["warn.txt", "error.txt"]
Task 的状态有以下几个：
- init: Task已经初始化完毕，等待执行
- running: 正在运行中
- ending: 当执行 Action 的 Run 所定义的内容后，会进入到该状态
- retrying: 任务重试中
- failed: 执行失败
- success: 执行成功
- blocked: 任务已阻塞，需要人工启动
- skipped: 任务已跳过
Action
Action 是工作流的核心，定义了该节点将执行什么操作，fastflow携带了一些开箱即用的Action，但是一般你都需要根据具体的业务场景自行编写，它有几个关键属性：
- Name: Required Action的名称，不可重复，它是与 Task 关联的核心
- Run: Required 需要执行的动作，fastflow 将确保该动作仅会被执行 一次(ExactlyOnce)
- RunBefore: Optional 在执行 Run 之前运行，如果有一些前置动作，可以在这里执行，RunBefore 有可能会被执行多次。
- RunAfter: Optional 在执行 Run 之后运行，一些长时间执行的任务内容建议放在这里，只要 Task 尚未结束，节点发生故障重启时仍然会继续执行这部分内容，
- RetryBefore:Optional 在重试失败的任务节点，可以提前执行一些清理的动作
自行开发的 Action 在使用前都必须先注册到 fastflow，如下所示：
type PrintParams struct {
Key string
Value string
}
type PrintAction struct {
}
// Name define the unique action identity, it will be used by Task
func (a *PrintAction) Name() string {
return "PrintAction"
}
func (a *PrintAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
cinput := params.(*ActionParam)
fmt.Println("action start: ", time.Now())
fmt.Println(fmt.Sprintf("params: key[%s] value[%s]", cinput.Key, cinput.Value))
return nil
}
func (a *PrintAction) ParameterNew() interface{} {
return &PrintParams{}
}
func main() {
...
// Register action
fastflow.RegisterAction([]run.Action{
&PrintAction{},
})
...
}
DagInstance
当你开始运行一个 Dag 后，则会为本次执行生成一个执行记录，它被称为 DagInstance，当它生成以后，会由 Leader 实例将其分发到一个健康的 Worker，再由其解析、执行。
实例类型与Module
首先 fastflow 是一个分布式的框架，意味着你可以部署多个实例来分担负载，而实例被分为两类角色：
- Leader：此类实例在运行过程中只会存在一个，从 Worker 中进行选举而得出，它负责给 Worker 实例分发任务，也会监听长时间得不到执行的任务将其调度到其他节点等
-
Worker：此类实例会存在复数个，它们负责解析 DAG 工作流并以
协程执行其中的任务
而不同节点能够承担不同的功能，其背后是不同的 模块 在各司其职，不同节点所运行的模块如下图所示：
NOTE
-
Leader 实例本质上是一个承担了
仲裁者角色的 Worker，因此它也会分担工作负载。 - 为了实现更均衡的负载，以及获得更好的可扩展性，fastflow 没有选择加锁竞争的方式来实现工作分发
从上面的图看，Leader 实例会比 Worker 实例多运行一些模块用于执行中仲裁者相关的任务，模块之间的协作关系如下图所示：
其中各个模块的职责如下：
- Keeper: 每个节点都会运行 负责注册节点到存储中，保持心跳，同时也会周期性尝试竞选 Leader，防止上任 Leader 故障后阻塞系统，这个模块同时也提供了 分布式锁 功能，我们也可以实现不同存储的 Keeper 来满足特定的需求，比如 Etcd or Zookeepper，目前支持的 Keeper 实现只有 Mongo
- Store: 每个节点都会运行 负责解耦 Worker 对底层存储的依赖，通过这个组件，我们可以实现利用 Mongo, Mysql 等来作为 fastflow 的后端存储，目前仅实现了 Mongo
- Parser：Worker 节点运行 负责监听分发到自己节点的任务，然后将其 DAG 结构重组为一颗 Task 树，并渲染好各个任务节点的输入，接下来通知 Executor 模块开始执行 Task
- Commander：每个节点都会运行 负责封装一些常见的指令，如停止、重试、继续等，下发到节点去运行
- Executor： Worker 节点运行 按照 Parser 解析好的 Task 树以 goroutine 运行单个的 Task
- Dispatcher：Leader节点才会运行 负责监听等待执行的 DAG，并根据 Worker 的健康状况均匀地分发任务
- WatchDog：Leader节点才会运行 负责监听执行超时的 Task 将其更新为失败，同时也会重新调度那些一直得不到执行的 DagInstance 到其他 Worker
Tips
以上模块的分布机制仅仅只是 fastflow 的默认实现，你也可以自行决定实例运行的模块，比如在 Leader 上不再运行 Worker 的实例，让其专注于任务调度。
GetStart
更多例子请参考项目下面的
examples目录
准备一个Mongo实例
如果已经你已经有了可测试的实例，可以直接替换为你的实例，如果没有的话，可以使用Docker容器在本地跑一个，指令如下：
docker run -d --name fastflow-mongo --network host mongo
运行 fastflow
运行以下示例
package main
import (
"fmt"
"log"
"time"
"github.com/shiningrush/fastflow"
mongoKeeper "github.com/shiningrush/fastflow/keeper/mongo"
"github.com/shiningrush/fastflow/pkg/entity/run"
"github.com/shiningrush/fastflow/pkg/mod"
mongoStore "github.com/shiningrush/fastflow/store/mongo"
)
type PrintAction struct {
}
// Name define the unique action identity, it will be used by Task
func (a *PrintAction) Name() string {
return "PrintAction"
}
func (a *PrintAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
fmt.Println("action start: ", time.Now())
return nil
}
func main() {
// Register action
fastflow.RegisterAction([]run.Action{
&PrintAction{},
})
// init keeper, it used to e
keeper := mongoKeeper.NewKeeper(&mongoKeeper.KeeperOption{
Key: "worker-1",
// if your mongo does not set user/pwd, youshould remove it
ConnStr: "mongodb://root:pwd@127.0.0.1:27017/fastflow?authSource=admin",
Database: "mongo-demo",
Prefix: "test",
})
if err := keeper.Init(); err != nil {
log.Fatal(fmt.Errorf("init keeper failed: %w", err))
}
// init store
st := mongoStore.NewStore(&mongoStore.StoreOption{
// if your mongo does not set user/pwd, youshould remove it
ConnStr: "mongodb://root:pwd@127.0.0.1:27017/fastflow?authSource=admin",
Database: "mongo-demo",
Prefix: "test",
})
if err := st.Init(); err != nil {
log.Fatal(fmt.Errorf("init store failed: %w", err))
}
go createDagAndInstance()
// start fastflow
if err := fastflow.Start(&fastflow.InitialOption{
Keeper: keeper,
Store: st,
// use yaml to define dag
ReadDagFromDir: "./",
}); err != nil {
panic(fmt.Sprintf("init fastflow failed: %s", err))
}
}
func createDagAndInstance() {
// wait fast start completed
time.Sleep(time.Second)
// run some dag instance
for i := 0; i < 10; i++ {
_, err := mod.GetCommander().RunDag("test-dag", nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
time.Sleep(time.Second * 10)
}
}
程序运行目录下的test-dag.yaml
id: "test-dag" name: "test" tasks: - id: "task1" actionName: "PrintAction" - id: "task2" actionName: "PrintAction" dependOn: ["task1"] - id: "task3" actionName: "PrintAction" dependOn: ["task2"]
Basic
Task与Task之间的通信
由于任务都是基于 goroutine 来执行，因此任务之间的 context 是共享的，意味着你完全可以使用以下的代码：
func (a *UpAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
ctx.WithValue("key", "value")
return nil
}
func (a *DownAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
val := ctx.Context().Value("key")
return nil
}
但是注意这样做有个弊端：当节点重启时，如果任务尚未执行完毕，那么这部分内容会丢失。
如果不想因为故障or升级而丢失你的更改，可以使用 ShareData 来传递进行通信，ShareData 是整个 在整个 DagInstance 的生命周期都会共享的一块数据空间，每次对它的写入都会通过 Store 组件持久化，以确保数据不会丢失，用法如下：
func (a *UpAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
ctx.ShareData().Set("key", "value")
return nil
}
func (a *DownAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
val := ctx.ShareData().Get("key")
return nil
}
任务日志
fastflow 还提供了 Task 粒度的日志记录，这些日志都会通过 Store 组件持久化，用法如下：
func (a *Action) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
ctx.Trace("some message")
return nil
}
使用Dag变量
上面的文章中提到，我们可以在 Dag 中定义一些变量，在创建工作流时可以对这些变量进行赋值，比如以下的Dag，定义了一个名为 `fileName 的变量
id: "test-dag" name: "test" vars: fileName: desc: "the file name" defaultValue: "file.txt"
随后我们可以使用 Commander 组件来启动一个具体的工作流：
mod.GetCommander().RunDag("test-id", map[string]string{
"fileName": "demo.txt",
})
这样本次启动的工作流的变量则被赋值为 demo.txt，接下来我们有两种方式去消费它
1.带参数的Action
id: "test-dag"
name: "test"
vars:
fileName:
desc: "the file name"
defaultValue: "file.txt"
tasks:
- id: "task1"
action: "PrintAction"
params:
# using {{var}} to consume dag"s variable
fileName: "{{fileName}}"
PrintAction.go:
type PrintParams struct {
FileName string `json:"fileName"`
}
type PrintAction struct {
}
// Name define the unique action identity, it will be used by Task
func (a *PrintAction) Name() string {
return "PrintAction"
}
func (a *PrintAction) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
cinput := params.(*ActionParam)
fmt.Println(fmt.Sprintf("params: file[%s]", cinput.FileName, cinput.Value))
return nil
}
func (a *PrintAction) ParameterNew() interface{} {
return &PrintParams{}
}
2.编程式读取
fastflow 也提供了相关函数来获取 Dag 变量
func (a *Action) Run(ctx run.ExecuteContext, params interface{}) error {
// get variable by name
ctx.GetVar("fileName")
// iterate variables
ctx.IterateVars(func(key, val string) (stop bool) {
...
})
return nil
}
分布式锁
如前所述，你可以在直接使用 Keeper 模块提供的分布式锁，如下所示：
...
mod.GetKeeper().NewMutex("mutex key").Lock(ctx.Context(),
mod.LockTTL(time.Second),
mod.Reentrant("worker-key1"))
...
其中:
-
LockTTL表示你持有该锁的TTL，到期之后会自动释放，默认30s -
Reentrant用于需要实现可重入的分布式锁的场景，作为持有场景的标识，默认为空，表示该锁不可重入 欢迎转载，注明出处即可。如果你觉得这篇博文帮助到你了，请点下右下角的推荐让更多人看到它。
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