工作流状态机必须用有向无环图(DAG)建模,不可用if-else拼接;需以邻接表+拓扑排序保障执行顺序,节点函数统一签名、调度分离,状态按粒度持久化,超时与重试须节点级配置,DSL仅用于路由决策。工作流状态机必须用有向无环图(DAG)建模,不能靠 if-else 拼接Go 里写工作流最常见错误,是把流程当成线性条件判断来处理:一个 if 套一个 switch,再嵌一层 select。结果一加分支就乱,一改节点就崩。真正可维护的工作流,底层必须是 DAG ------ 每个节点有明确入度和出度,执行顺序由拓扑排序决定,而非代码书写顺序。实操建议:立即学习"go语言免费学习笔记(深入)";用 mapstring\[\]string 表示邻接表,key 是节点 ID,value 是它指向的下一组节点 ID 列表启动前调用 toposort 检查环路,避免死循环;可用 github.com/yourbasic/graph 或手写 DFS 环检测节点执行函数统一签名:func(ctx context.Context, data mapstringinterface{}) (mapstringinterface{}, error),不暴露内部状态流转细节别在节点里直接调用下一个节点函数 ------ 节点只负责"算",调度器负责"派"状态持久化不能只靠内存变量,得选对存储粒度本地测试时用 mapstringinterface{} 存流程实例状态很顺,上线后一并发就丢状态、一重启就断流。根本原因是没区分「瞬态上下文」和「持久化快照」。实操建议:立即学习"go语言免费学习笔记(深入)";每个流程实例必须有唯一 instanceID,所有状态变更都以该 ID 为 key 写入持久层高频读写字段(如当前节点名、重试次数)存在 Redis,带 TTL;低频但关键字段(如审批意见、原始表单)走 PostgreSQL,加 workflow_instances 表不要每步都全量序列化整个 data map ------ 只存 diff,用 jsonpatch 或自定义结构体字段标记 dirty注意事务边界:状态更新和业务操作必须在同一个 DB 事务中提交,否则会出现"流程已进下一流程,但订单未扣款"这类错位超时与重试必须绑定到节点级,不是整个流程用 context.WithTimeout 包一层主流程,看起来简洁,实际会把审批、支付、通知全卡死。真实业务里,人工审批可能等三天,而 HTTP 调用必须 5 秒失败重试 ------ 它们超时逻辑完全不同。 Cleanup.pictures 智能移除图片中的物体、文本、污迹、人物或任何不想要的东西
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