白话文解析LiteFlow的理念是什么？什么时候用该怎么用？干货满满

官网：https://liteflow.cc/

Gitee：https://gitee.com/dromara/liteFlow

Github：https://github.com/dromara/liteflow

LiteFlow 一个现代化的开源规则引擎框架，以下文中简称 LF。

前言

时常在社区里看到有的小伙伴在那提问：

LF 在一个流程中如何暂停，等待操作员完成后，进行下一步该怎么做？

LF 流程失败后，下一次能否继续上次的执行？

LF 流程适不适合某个我的业务？

LF 流程如何定时执行我的某个流程？

还有的同学表示即便全部看完文档，也不知道 LF 该用在何种业务场景。能够带来什么好处。

究其原因是错误理解了流程的概念和不知道规则引擎的概念。

流程

我们先说流程。

LiteFlow 定位是一个规则引擎，而不是流程引擎。它并不完成流程所要做的事，其实压根 LF 和流程一点关系也没有。

那什么是流程呢，标准的定义是，流程由流程定义，节点要做的事和角色组成。每一个角色做一件事，根据定义的流程定义串起来就叫流程。最典型的例子就是审批流：采购员提交了一张采购申请，部门领导审核，审核通过则到了财务这里，财务专员根据预算进行审核，审核通过到了总监这里，总监审核通过，再到 CEO 这里签字批准。整个采购单状态变成待采购。然后进行采购流程。

以上就是标准的一个流程。3 大要素，流程定义，事和角色一个都不能少。通常在实际落地过程中，流程引擎负责流程的流转和角色的分派。开发人员只需要定义流程，和开发每个角色需要做的逻辑即可。

流程引擎重点强调 2 点：

流程的定义，下一步是什么，整体的流向，有多少分支。

角色的分派，即下一步该由谁完成。

大部分流程引擎为了灵活性，也提供了流程定义的热更新以及添加角色，修改流程节点更改绑定角色的功能。

虽然 LF 从 EL 规则上来看，似乎也是一个个小模块的流转，但是 LF 并不涉及角色分派这件事。

规则

我们再来看规则引擎的概念。

规则引擎主要强调一件事，把业务中最主要的决策逻辑从程序中抽离出来，用预定义的 DSL 来实现。并且可以实时改变这些最主要的决策逻辑。

说的再白话点，就是决定逻辑走向的最关键的决策逻辑，不是在代码中的，可以放在外面的任意地方(文件里，数据库里，其他存储，远程获取）。并且这些决策逻辑并不是用你应用的代码语义来实现的。规则引擎提供一套语言，来书写这些决策逻辑。规则引擎也应该提供热更新这些决策代码的功能。

可以看出，规则引擎根本不涉及角色的概念，它更多的适用于一个相对比较复杂的逻辑块。把最核心的部分抽出来用规则引擎定义。

但是整个逻辑块基本要做的还是一件事情。只是部分抽出来而已。

标准的规则引擎处理的例子：

如果有人 v 我 50 块，我就去家门口的 KFC 吃一顿

如果有人 v 我 200 块，我就坐地铁去港式餐厅吃一顿

如果有人 v 我 500 块，我就打个车，去吃顿日式烤肉

如果有人 v 我 2000 块，我就去买身衣服，去吃顿惠林顿牛排，再整瓶酒。

如果有人 v 我 100w，赶紧抽自己一巴掌，看自己醒了没。

有同学看到这，可能会说，那我搞个文件，存 groovy 代码，我应用每次执行到关键决策的时候，去读取这个文件里的 groovy 代码，然后解析执行。这不就是规则引擎吗，我要改变决策的时候，每次改那个文件里的 groovy 代码就行了。

还真是这样！这就是规则引擎！

简单来说，规则引擎就强调 3 个点：

决策代码不在你的应用程序里

拥有独特的 DSL 语义书写

实时更新，不用改变应用程序

所以，一些 DSL 项目也被称作为规则引擎，如 Aviator，QLExpress。这些框架提供了热更的接口，稍作包装，就可以开发出一套最基本的规则引擎。

但是我更愿意把这些项目归类为表达式引擎，业界还有著名的 SpEL(spring 的 EL)，springframwork expression language，其实从全程就可以看出，官方定义了就是表达式语言。

LF 满足决策代码可以不写在应用程序里，也拥有独特的 DSL，也支持实时更新。但是 LF 怎么还拥有流转的功能？LF 看起来怎么有点四不像啊？

那 LF 是什么呢

LF 也是作用于一个大的逻辑块的，和角色没关系，满足规则引擎的需要的 3 个关键点。从这点来说，LF 是规则引擎。

LiteFlow 中的脚本节点已经满足了规则引擎的全部的定义了。那么 LF 只做脚本节点就可以了。可以热更，拥有独特的 DSL，可以保存在任意地方。

但是 LF 也可以流转，从一个节点流转到另外一个节点，但是这里的节点是一个个小的拆分的逻辑块。其实这是 LF 独特的地方，这部分并不是标准规则引擎定义所必须的。我称之为：编排。

编排如何理解呢，说的专业点，这就是逻辑关系反转，看到这里，有些同学可能又开始看不懂了。你丫的怎么还自己造词呢 。

且听我慢慢道来。

spring 的出现解决了依赖反转，我们不用 spring 的时候，对象的装载是自己 new 的，spring 出现后，只需要在 xml 里声明后，各个代码块都可以注入了。就不用自己 new 了。这就是依赖反转。相信这个大家学习八股时已经背了无数遍了。

那么逻辑关系的进行，我们大部分代码还是 A 类调用 B 类的方法，B 类调用 C 类的方法。这就是逻辑关系的绑死。如果 A，B，C 三个类在代码层面互不相干。但是我在 xml 里去规定，这三个的进行顺序。这就是逻辑关系反转。

逻辑关系反转有什么好处呢？

逻辑关系反转后，好处很多，首先每个类不再强依赖，所有的代码都讲究松耦合理论。那么逻辑关系反转后，就完美实现了松耦合。并且 LF 规定了每个类的声明方式，就显得所有的逻辑类都长的差不多。更加统一。

其次，逻辑关系反转后，你只需要看 xml 定义就可以大致理解这个大的逻辑块都干了什么事。非常直观。

再次，逻辑关系都可以热更，那么这是一件多么优雅的事情啊。

那么做逻辑关系反转的引擎我称之为：编排引擎。

所以，LiteFlow 是规则引擎+编排引擎的结合体。

它既可以热更新最关键的决策逻辑，又可以热更新逻辑关系的组成。

所以 LiteFlow 做的是更现代化的规则引擎，它在做好规则引擎的基础上，超越了原本规则引擎所规定的范畴。

如何用好 LF

其实如果对 LF 理解够深刻，它几乎是一个应用最核心的驱动器。妥妥神器，无论重构，要灵活，要解耦，它都不在话下。

如果对 LF 理解不够，那你可能感觉 LF 没什么用。也不知道该怎么用。

所以这就是我一开头提到的。理解流程和规则逻辑流的概念很重要。

LiteFlow 提供的脚本多达 7 种，这些脚本可以充分书写你的关键决策逻辑。并且 LF 打通了所有脚本和 Java 的互通，用脚本写不了的。也可以调用 java 方法来完成。

LiteFlow 提供的独特 EL 适用于做逻辑反转，让你的巨大复杂的逻辑变成一个个小的积木块，通过 DSL 来进行组搭，形成你业务的逻辑流。积木块可以是你的 java 组件，也可以是脚本写的决策逻辑。

所以一般项目推荐的做法，就是首先解耦你的复杂逻辑，按照业务边界拆成一个个小的组件，然后把最经常变动的决策逻辑用脚本组件来实现。加上 DSL 编写的逻辑关系反转表达式。这样形成的系统，其优雅度是非常高的。

你想想，你的关键决策代码，和逻辑关系均可以进行热改变，你的系统中耦合性几乎降低到了最低。改一个小组件不会牵扯到其他的组件的改变。

再回答开头的问题

如果你看到这，全都能理解的话，那么最开始的几个问题也就能轻而易举的能回答了。

LF 因为没有角色的概念，全部流转的只是小逻辑块。所以没法暂停的。因为就相当于你普通写的瀑布式代码调用。只是换了一种方式来写而已。

LF 不保存状态，是一个无状态的东西。一般来说，规则引擎都是无状态的。状态这回事其实还是要业务自己做的。况且有状态这回事情非常危险，一般框架不会去保证这个。

LF 一般来说，所有用普通瀑布流代码一层层去调用都可以用 LF 去改造，LF 并不针对于某个特殊的领域，都可以用的。除非你的定义是属于标准的流程引擎干的事。那么的确不应该选型 LF。

关于定时，也不是 LF 该干的事。LF 提供接口层面的执行器，外面套层定时框架即可。很简单。

LF 对标的框架是什么？

LF 的目标始一直没变过，那就是：超越 Drools。

LF 独特的理念是国产自研，全部的代码也是国产自研。非常适合拿来做信创项目。

Drools 是国外老牌且一向作为行业标杆的规则引擎。相信了解过这行的都有听说过。

其实 Drools 只提供了标准的规则引擎，并没有提供逻辑关系反转的特性，而且它的 DSL 学习成本还是比较大的。而 LF 则用现成的语言来提供作为脚本，比如 js，groovy，aviator，python，lua，甚至 java 本身也可以拿来做写脚本，这些根本不用再次学习。

LF 除了规则引擎之外，更加拓展了规则引擎的范畴，使得 LF 能做的事情更多。

并且 LF 支持的存储中间件之丰富的，也绝非 Drools 能比拟的。

加上 LF 全中文文档，社区答疑体系在开源中首屈一指。Drools 一堆英文文档，去哪答疑？

一定要说 LF 比不上的 Drools 的地方。那就是决策表体系。

Drools 是不需要指定规则的，由决策表来多项匹配。LF 由于提供了逻辑反转，是需要指定特定的规则的。

但是这个 LF 也准备在 2.11.5 中提供，弥补最后核心上的短板。

届时 LF 可以平替 Drools。

我会为此一直坚守。

谨此此篇献给关注过 LF 的同学。

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