activiti6.0源码剖析之使用图片生成器设置流程图高亮显示

Posted 2023-04-24

参考技术A

在一个流程流转的过程中，可能已经经过多个节点，或者正在停留在某个任务节点。那么我们如何直观的显示当前流程已经完成了哪些节点，或者此时当前流程流转到了哪里？那么这里就用到了activiti提供的图片生成器ProcessDiagramGenerator。使用它可以对流程中的节点或者连线等进行高亮标识（也就是用显著的颜色圈起来)后生成图片的输入流，当然也可以对流程图中各个节点的图标，字体之类进行设置。

如果默认的图片生成器满足不了我们的业务需求，比如我要求用户任务被标注高亮的时候颜色使用蓝色或者其他颜色，我想要图片中显示的字体是黑体、楷体？那么如果是这样应该怎么实现呢?

自定义类继承DefaultProcessDiagramCanvas，这里 业务需求是连线标注为蓝色 所以需要重写drawConnection方法， 只需要修改 当highLighted为true时，调用this.g.setPaint(）参数为连线的颜色。

2. 扩展DefaultProcessDiagramGenerator，当initProcessDiagramCanvas时候，使用自定义的ProcessDiagramCanvas, 只需要修改initProcessDiagramCanvas方法中最后一行为创建我们自定义的initProcessDiagramCanvas

注意： 这里必须同时定义generateProcessDiagram方法，实现与DefaultProcessDiagramGenerator中的实现相同。如果不定义，程序依然会调用DefaultProcessDiagramGenerator中的generateProcessDiagram方法生成默认的DefaultProcessDiagramCanvas

3. 使用自定义图片生成器进行流程运转图的生成

- 生成结果

Redis源码剖析之AOF

书接上回，上回我们详细讲解了Redis的RDB机制，RDB解决了redis数据持久化一部分的问题，为什么说一部分？因为rdb是redis中某一时刻的快照，那么在这次快照后如果数据有新的变更，它是不会被持久化下来的，必须得等到下次rdb备份。然而，生成rdb是和消耗性能的，所以它就不适合很频繁生成。Redis为了弥补这一不足提供了AOF。

AOF的全称是AppendOnlyFile，源码在aof.c。其实关键就是Append(追加)，核心原理很简单，就是如果执行完命令(set,del,expire……)后，发现有数据变动，就将这次操作作为一条日志记录到aof文件里，如果有宕机就重新加载aof文件，重放所有的改动命令就可以恢复数据了。只要日志被完整刷到了磁盘上，数据就不会丢失。

配置

AOF的配置比较简单，只有如下几项。

appendonly no  # aof开关，默认关闭
appendfilename "appendonly.aof"  # 保存的文件名，默认appendonly.aof
# 有三种刷数据的策略
appendfsync always  # always是只要有数据改动，就把数据刷到磁盘里，最安全但性能也最差
appendfsync everysec  # 每隔一秒钟刷一次数据，数据安全性和性能折中，这也是redis默认和推荐的配置。 
appendfsync no # 不主动刷，什么时候数据刷到磁盘里取决于操作系统，在大多数Linux系统中每30秒提交一次，性能最好，但数据安全性最差。

源码

AOF的触发

aof如何实现，又是怎么被触发的，让我们详细看下源码。
server.c中的void call(client *c, int flags) 是redis接受到client请求后处理请求的入口，其中会检测Redis中的数据有没有发生变化。如果有变化就会执行propagate()函数。

    dirty = server.dirty;
    prev_err_count = server.stat_total_error_replies;
    updateCachedTime(0);
    elapsedStart(&call_timer);
    c->cmd->proc(c); // 执行命令
    const long duration = elapsedUs(call_timer);
    c->duration = duration;
    dirty = server.dirty-dirty;
    if (dirty < 0) dirty = 0; 

void propagate(struct redisCommand *cmd, int dbid, robj **argv, int argc,
               int flags)
{
    if (server.in_exec && !server.propagate_in_transaction)
        execCommandPropagateMulti(dbid);

    /* This needs to be unreachable since the dataset should be fixed during 
     * client pause, otherwise data may be lossed during a failover. */
    serverAssert(!(areClientsPaused() && !server.client_pause_in_transaction));

    if (server.aof_state != AOF_OFF && flags & PROPAGATE_AOF)
        feedAppendOnlyFile(cmd,dbid,argv,argc); // 如果aof开启了，就会向aof传播该命令。
    if (flags & PROPAGATE_REPL)
        replicationFeedSlaves(server.slaves,dbid,argv,argc);
}

propagate函数的作用就是将带来数据改动的命令传播给slave和AOF，这里我们只关注AOF，我们来详细看下feedAppendOnlyFile()函数。

AOF数据生成

void feedAppendOnlyFile(struct redisCommand *cmd, int dictid, robj **argv, int argc) {
    sds buf = sdsempty();
    /* The DB this command was targeting is not the same as the last command
     * we appended. To issue a SELECT command is needed. */
    if (dictid != server.aof_selected_db) {
        char seldb[64];

        snprintf(seldb,sizeof(seldb),"%d",dictid);
        buf = sdscatprintf(buf,"*2\\r\\n$6\\r\\nSELECT\\r\\n$%lu\\r\\n%s\\r\\n",
            (unsigned long)strlen(seldb),seldb);
        server.aof_selected_db = dictid;
    }

    if (cmd->proc == expireCommand || cmd->proc == pexpireCommand ||
        cmd->proc == expireatCommand) {
        /* 把 EXPIRE/PEXPIRE/EXPIREAT 命令转化为 PEXPIREAT 命令*/
        buf = catAppendOnlyExpireAtCommand(buf,cmd,argv[1],argv[2]);
    } else if (cmd->proc == setCommand && argc > 3) {
        robj *pxarg = NULL;
        /* When SET is used with EX/PX argument setGenericCommand propagates them with PX millisecond argument.
         * So since the command arguments are re-written there, we can rely here on the index of PX being 3. */
        if (!strcasecmp(argv[3]->ptr, "px")) {
            pxarg = argv[4];
        }
        /* 把set命令的expired所带的相对时间转化为绝对时间(ms). */
        if (pxarg) {
            robj *millisecond = getDecodedObject(pxarg);
            long long when = strtoll(millisecond->ptr,NULL,10);
            when += mstime();

            decrRefCount(millisecond);

            robj *newargs[5];
            newargs[0] = argv[0];
            newargs[1] = argv[1];
            newargs[2] = argv[2];
            newargs[3] = shared.pxat;
            newargs[4] = createStringObjectFromLongLong(when);
            buf = catAppendOnlyGenericCommand(buf,5,newargs);
            decrRefCount(newargs[4]);
        } else {
            buf = catAppendOnlyGenericCommand(buf,argc,argv);
        }
    } else {
        /* 其他的命令都不需要转化 */
        buf = catAppendOnlyGenericCommand(buf,argc,argv);
    }

    /* 追加到AOF缓冲区。在重新进入事件循环之前，数据将被刷新到磁盘上，因此在客户端在执行前就会得到回复。*/
    if (server.aof_state == AOF_ON)
        server.aof_buf = sdscatlen(server.aof_buf,buf,sdslen(buf));

    /* 如果后台正在进行AOF重写，我们希望将子数据库和当前数据库之间的差异累积到缓冲区中，
     * 以便在子进程执行其工作时，我们可以将这些差异追加到新的只追加文件中。 */
    if (server.child_type == CHILD_TYPE_AOF)
        aofRewriteBufferAppend((unsigned char*)buf,sdslen(buf));

    sdsfree(buf);
}

这里没有啥太复杂的逻辑，就是将命令转化为RESP协议格式的字符串(RESP协议后续会详解)，然后追加到server.aof_buf中，这时候AOF数据还都在缓冲区中，并没有写入到磁盘中，那buf中的数据何时写入磁盘呢？

刷数据

刷数据的核心代码在flushAppendOnlyFile()中，flushAppendOnlyFile在serverCron、beforeSleep和prepareForShutdown中都有被调用，它的作用就是将缓冲区的数据写到磁盘中，代码比较长且复杂，但大部分都是异常处理和性能监控，忽略掉这部分后代码也比较容易理解，这里就不再罗列了，详见aof.c。

RDB vs AOF

最后，我们来对比下RDB和AOF，他们各自都有啥优缺点，该如何选用。

RDB的优势

1. RDB是压缩的后紧凑数据格式，比较很适合备份，
2. 同样的数据量下，rdb的文件大小会很小，比较适合传输和数据恢复。
3. RDB对Redis的读写性能影响小，生成RDB的时redis主进程会fork出一个子进程，不会影响到主进程的读写。
4. RDB数据加载更快，恢复起来更快。

RDB的缺点

1. RDB是定期备份，如果备份前发生宕机，数据可能会丢失。
2. RDB的生成依赖于linux的fork，如果数据量比较大的话，很影响服务器性能。

AOF的优势

1. AOF是持续性备份，可以尽可能保证数据不丢失。
2. Redis太大时，Redis可以在后台自动重写AOF。重写是完全安全的，因为Redis继续追加到旧文件时，会生成一个全新的文件，其中包含创建当前数据集所需的最少操作集，一旦准备好第二个文件，Redis会切换这两个文件并开始追加到新的那一个。

3. AOF文件格式简单，易于解析。

   AOF的缺点

4. 对于同一数据集，AOF文件大小通常大于等效的RDB文件。
5. 如果使用fsync策略，AOF可能比RDB慢。

RDB和AOF该如何选

如果是要求极致的性能，但对数据恢复不敏感，二者可以都不要，如果是关注性能且关注数据可用性，但不要求数据完整性，可以选用RDB。如果说非常关注数据完整性和宕机恢复的能力，可以RDB+AOF同时开启。

参考资料

1. Redis persistence demystified
2. Redis Persistence

本文是Redis源码剖析系列博文，同时也有与之对应的Redis中文注释版，有想深入学习Redis的同学，欢迎star和关注。
Redis中文注解版仓库：https://github.com/xindoo/Redis
Redis源码剖析专栏：https://zxs.io/s/1h
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