轎車從天而降電動車主被撞身亡 超速搶道所致：現場視頻讓網友吵翻
近日，上海青浦區法院判決轎車從天而降電動車主被撞身亡案，轎車車主被判有期徒刑一年。案件顯示當時男子駕駛轎車在上海某路段行駛，前車忽然轉彎提速超車，
在我們的日常開發中，經常會遇到一些需要串行或并行處理的復雜業務流程。
每次處理這些流程時，我們都希望能夠更簡單、高效地進行管理和維護。
這個時候，規則引擎就成了我們的好幫手。
今天，我要和大家分享的是如何利用Spring Boot結合liteflow規則引擎來簡化我們的業務流程。
首先，我們需要了解什么是liteflow。
liteflow是一個輕量級但功能強大的規則引擎。
它支持多種規則文件格式，如XML、JSON等，方便開發者根據自己的需求進行選擇。
liteflow可以幫助我們快速編排復雜的業務規則，并實現動態的規則更新。
其中一個主要原因是它能夠快速完成復雜規則的編排。
無論是串行還是并行任務，它都能處理得游刃有余。
而且liteflow支持熱部署，這意味著我們可以實時替換或增加節點，而無需重啟服務。
在liteflow中，主要有以下幾種組件：
我們通過代碼示例來了解每種組件的用法。
// 普通組件示例@LiteflowComponent("commonNode")public class CommonNode extends NodeComponent { @Override public void process() throws Exception { // 業務邏輯 System.out.println("Executing commonNode logic"); }}// 選擇組件示例@LiteflowComponent("choiceNode")public class ChoiceNode extends NodeSwitchComponent { @Override public String processSwitch() throws Exception { // 根據條件返回不同的節點ID return "nextNodeId"; }}// 條件組件示例@LiteflowComponent("conditionNode")public class ConditionNode extends NodeIfComponent { @Override public boolean processIf() throws Exception { // 判斷條件 return true; }}在liteflow中，規則文件可以采用XML格式編寫，下面是一個簡單的規則文件示例。
<flow> <node id="commonNode"/> <if id="conditionNode"> <true-to id="nextNode"/> <false-to id="otherNode"/> </if> <switch id="choiceNode"> <case id="case1" to="node1"/> <case id="case2" to="node2"/> </switch></flow>liteflow: rule-source: "classpath:flow.xml" node-retry: 3 thread-executor: core-pool-size: 10 max-pool-size: 20 keep-alive-time: 60在liteflow中，數據上下文非常重要，它用于參數傳遞和業務邏輯的執行。
我們可以通過以下代碼示例了解數據上下文的用法。
@LiteflowComponent("contextNode")public class ContextNode extends NodeComponent { @Override public void process() throws Exception { // 獲取數據上下文 LiteflowContext context = this.getContextBean(); // 設置數據 context.setData("key", "value"); // 獲取數據 String value = context.getData("key"); System.out.println("Context data: " + value); }}在使用liteflow時，我們需要對一些參數進行配置，如規則文件地址、節點重試、線程池參數等。
以下是一個配置示例。
liteflow: rule-source: "classpath:flow.xml" # 指定規則文件的位置 node-retry: 3 # 節點重試次數 thread-executor: core-pool-size: 10 # 線程池核心線程數 max-pool-size: 20 # 線程池最大線程數 keep-alive-time: 60 # 線程存活時間接下來，我們來看一個完整的業務實踐案例。
在電商場景下，當訂單完成后，我們需要同時進行積分發放和消息發送。
這時候，我們可以利用liteflow進行規則編排，處理這些并行任務。
首先，在pom.xml文件中添加liteflow的依賴：
<dependency> <groupId>com.yomahub</groupId> <artifactId>liteflow-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.6.5</version></dependency>在application.yml文件中添加liteflow的配置：
spring: application: name: liteflow-demoliteflow: rule-source: "classpath:flow.xml" # 指定規則文件的位置 node-retry: 3 # 節點重試次數 thread-executor: core-pool-size: 10 # 線程池核心線程數 max-pool-size: 20 # 線程池最大線程數 keep-alive-time: 60 # 線程存活時間在resources目錄下創建flow.xml文件，編寫規則文件內容：
<flow> <parallel> <node id="pointNode"/> <node id="messageNode"/> </parallel></flow>按照規則文件中的定義，編寫相應的業務邏輯組件：
@LiteflowComponent("pointNode")public class PointNode extends NodeComponent { @Override public void process() throws Exception { // 發放積分邏輯 System.out.println("Issuing points for the order"); }}@LiteflowComponent("messageNode")public class MessageNode extends NodeComponent { @Override public void process() throws Exception { // 發送消息邏輯 System.out.println("Sending message for the order"); }}當訂單完成后，我們需要觸發liteflow的流程來執行積分發放和消息發送的邏輯。
我們可以在訂單完成的服務方法中添加如下代碼：
@Servicepublic class OrderService { @Autowired private FlowExecutor flowExecutor; public void completeOrder(Order order) { // 完成訂單的其他邏輯 System.out.println("Order completed: " + order.getId()); // 執行liteflow流程 flowExecutor.execute2Resp("flow", order); }}在上述代碼中，我們使用FlowExecutor來執行liteflow流程，并將訂單對象傳遞給流程。
這將觸發flow.xml中定義的規則，執行并行的積分發放和消息發送邏輯。
liteflow在啟動時完成規則解析和組件注冊，保證高性能的同時，還能統計各業務環節的耗時，幫助我們進行性能優化。
以下是一個性能統計示例：
@LiteflowComponent("performanceNode")public class PerformanceNode extends NodeComponent { @Override public void process() throws Exception { long start = System.currentTimeMillis(); // 業務邏輯 long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("PerformanceNode execution time: " + (end - start) + "ms"); }}怎么樣，聽起來很高大上，用起來其實很簡單吧。
總的來說，liteflow在簡化業務流程管理方面起到了非常重要的作用，可以提升開發效率和業務流程管理能力。
沒用過的xdm，閑暇之余可以自己動手試試哦！
好了，今天的知識你學會了嗎？
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