概念¶
API编排引擎¶
API编排引擎的实现流程,核心目标是通过一个统一的入口协调多个后端服务 API 的调用顺序、数据流转、错误处理、重试机制等,从而实现灵活的业务流程编排。它通常用于微服务架构、低代码平台、AI Agent、RPA系统等场景。
核心组件
DSL定义模块(流程定义语言)
支持 JSON/YAML/可视化编排等形式描述流程。
典型字段:
steps
,conditions
,parallel
,retry
,input
,output
。
执行引擎
解析流程定义,按顺序或并发执行每个步骤。
控制调用链、数据依赖、错误捕获、重试。
API调用器(Invoker)
负责封装 HTTP/gRPC 等协议的 API 调用逻辑。
支持认证、参数填充、请求映射、超时等控制。
上下文管理器(Context)
保存流程执行时的中间变量、状态。
类似一个作用域环境,支持变量读取、写入、传递。
条件与路由引擎
判断分支条件、流程跳转、循环等。
支持表达式引擎(如
JEXL
、MVEL
或自研 mini DSL)。
错误处理与重试模块
指定某些步骤失败后的处理策略:重试、跳过、中断、兜底逻辑等。
监控与日志
对每一次执行进行 trace 记录:step 执行时间、状态、错误信息等。
可对接 Prometheus、ELK、Sentry 等系统。
执行流程
[流程定义(DSL)]
↓
[解析器:将 DSL 编译成可执行的 DAG]
↓
[执行器:按 DAG 节点执行]
├─> Step1: 调用 API-A
│ ├─ 填参 → 请求 → 返回 → 存入上下文
├─> Step2: 调用 API-B(依赖 Step1 的结果)
├─> Step3: 条件判断(If Step2.result == "OK")
│ ├─ Yes → Step4
│ └─ No → Step5
↓
[流程结束:输出结果 / 状态 / 日志]
关键技术点(实现细节)
模块 |
实现建议 / 说明 |
---|---|
DSL解析器 |
使用 JSONSchema 约束结构;可用 Antlr 实现自定义语法解析。 |
表达式计算 |
采用 |
并发执行 |
利用异步协程(如 Python asyncio、Java CompletableFuture、Golang goroutine)并发执行。 |
依赖图管理 |
用 DAG 表示步骤依赖关系,拓扑排序后执行。 |
调用失败重试 |
支持幂等重试、指数退避、断路器(可引入 Resilience4j) |
状态持久化 |
可存入 Redis/MongoDB/PostgreSQL,实现断点续跑或可观测性。 |
容错与降级 |
比如某个 API 不可用时执行备用逻辑(Fallback)。 |
可视化界面 |
可以对接类似 Flowable、Camunda,也可自研基于 DAG 渲染的前端组件(如 React Flow)。 |
开源实现(可以学习或复用思想)
Apache Airflow:通用 DAG 工作流引擎,适合批任务。
Netflix Conductor:微服务编排利器。
Temporal:事件驱动流程管理,容错强。
简单例子(DSL结构)
{
"name": "user_registration_flow",
"steps": [
{
"id": "check_user",
"type": "http",
"request": {
"method": "GET",
"url": "http://user-service/check",
"params": { "user_id": "${input.user_id}" }
}
},
{
"id": "create_user",
"type": "http",
"condition": "${check_user.response.exists == false}",
"request": {
"method": "POST",
"url": "http://user-service/create",
"body": { "user_id": "${input.user_id}" }
}
}
]
}