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資訊專欄INFORMATION COLUMN

【妙用協(xié)程】 - 可持久化的協(xié)程能被用來實(shí)現(xiàn)工作流

wpw / 2614人閱讀

摘要：常規(guī)版本的的是不可以被持久化保存的。在流程被阻塞的時(shí)候比如需要審批老板不在把協(xié)程持久化成入庫，等流程不再阻塞的時(shí)候把協(xié)程重新從數(shù)據(jù)庫里拉起來繼續(xù)執(zhí)行。

常規(guī)版本的Python的generator是不可以被持久化保存的。但是stackless和pypy這兩個(gè)修改版本的Python解釋器可以。下面這段代碼演示了如何把一個(gè)執(zhí)行中的函數(shù)持久化保存，然后過段時(shí)間再把函數(shù)從上次執(zhí)行到的地方原樣拉起。從效果上來說，有點(diǎn)類似于Vmware虛擬機(jī)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

這段代碼的輸出是

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

利用這個(gè)原理，我們可以把一個(gè)需要運(yùn)行很長(zhǎng)時(shí)間的流程用協(xié)程的方式來實(shí)現(xiàn)。在流程被阻塞的時(shí)候（比如需要審批老板不在）把協(xié)程持久化成string入庫，等流程不再阻塞的時(shí)候把協(xié)程重新從數(shù)據(jù)庫里拉起來繼續(xù)執(zhí)行。優(yōu)點(diǎn)自然是輕量簡(jiǎn)單隨意強(qiáng)大，缺點(diǎn)也是隨意強(qiáng)大導(dǎo)致流程狀態(tài)不可被外部直接解讀和操作，也無法實(shí)現(xiàn)運(yùn)行中的流程實(shí)例的代碼升級(jí)。所以，這種工作流用在電子政務(wù)，或者辦公自動(dòng)化等強(qiáng)人機(jī)交互的領(lǐng)域（需要極高的靈活性）是不合適的。在運(yùn)維的發(fā)布變更這樣的場(chǎng)合下，主要是調(diào)度系統(tǒng)與系統(tǒng)，機(jī)器與機(jī)器這樣比較固定且相對(duì)短暫的流程還是比較方便的。

ps：webwork使用的RIFE，是我所知最早的使用協(xié)程的流程引擎

下面是一段演示用pypy的greenlet，控制流程前進(jìn)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()

輸出是：

enter g
is greenlet g also pickled? True
a
leave g
b
a
leave g
c

通過loads不同版本的流程狀態(tài)，可以在各個(gè)階段里來回切換。

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