WFMS中自动执行分布式引擎的实现
分布工作流过程模型及其实现
分布工作流过程模型及其实现随着企业数字化程度的加深，流程化管理成为了企业提高效率、降低成本的重要手段之一。
而分布工作流过程模型就是一种有效的管理方法，它可以将处理流程中的每个步骤分派给不同的人员或部门并对其进行监控，实现流程的合理分配和高效协同。
本文将介绍分布工作流过程模型及其实现。
一、分布工作流过程模型的概述分布工作流过程模型，简称Distributed Workflow Model，是指将复杂的流程分解为多个步骤，每个步骤通过分配给不同的人员或部门来实现。
其主要特点是：1. 分布式多人协作：一个流程涉及到多个步骤和多个人参与，可以解决多人协作中的资源共享和冲突问题。
2. 实时监控：可以监控每个步骤的进度，及时发现问题并进行调整。
3. 自适应性：制定不同的策略应对不同的流程变化，适应不同的应用场景。
二、分布工作流过程模型的实现实现分布工作流过程模型需要以下几个步骤：1. 流程建模：根据实际业务需求，建立流程模型。
可以使用BPMN等语言或者工具进行建模。
2. 流程部署：将建好的流程模型部署到工作流引擎中，对流程进行管理和监控。
3. 流程执行：根据流程定义，将每个步骤分配给不同的人员或部门进行处理，实现流程协同和协作。
4. 数据管理：对流程中涉及到的数据进行管理和维护。
5. 监控管理：实时监控流程的执行情况，及时发现问题并进行调整。
三、分布工作流过程模型的应用分布工作流过程模型可以应用于许多行业和领域，如生产制造、客服支持、销售合同等。
例如，在生产制造领域，分布工作流过程模型可以将生产任务分配给不同的部门或作业站点，实现生产流程的高效管理和协同。
在客服支持领域，可以将客户反馈的问题分配给相关的部门或人员，并对处理过程进行实时监控，提高处理效率和客户满意度。
总之，分布工作流过程模型是一种非常实用和高效的管理方法，它可以帮助企业优化流程、提高效率、降低成本。
随着数码技术的快速发展，分布工作流技术将得到更广泛的应用和推广。
分布式加速事务处理引擎技术及实现
Ｔｅ ｈ ｉｕ ｎ ｐ ｅ ｅ ｔｔｏ ｆａ ｃ ｌｒ ｔｎ ＴＰ ｅ ｇ ｎ ｎｄ ｓｒｂ ｔ ｄｄ ｔｂ ｓ ｃ ｎｑ ｅａ ｄｉ ｌｍ ｎａ ｉｎ ｏ ｃ ｅｅ ａｉ ｇＯＬ ｎ ｉ ｅｏ ｉｔｉｕ ｅ ａａ ａ ｅ ｍ
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个 工作线 索对数 据操作 请求进行 分发 ， 并利用数据 分 片技 术在 子站点上 处理操 作请求 ， 过并发控 制和 一维 Ｈ ｓ 片在站 通 ａｈ分 点 间实现 负载 平衡 。通 过测试 比较证 明 ， 系统 具有 高性价 比和 良好 的可扩展 性等特点 ， 而具有 广 阔的应 用前景 。 该 因 关键 词： 数据库 集群；联 机事 务处理 ；事 务分发 ； 元数据 字典；数 据分 片； 线索机制 中 图法分类号 ： Ｐ １ Ｔ ３１ 文献标 识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ０７ ２ （０８ ０ ．５ ７０ １０ —０ ４ ２ ０） ３０４ —４
工作流管理概述
工作流管理概述工作流管理（Workflow Management, WFM）是人与电脑共同工作的自动化协调、控制和通信，在电脑化的业务过程上，通过在网络上运行软件，使所有命令的执行都处于受控状态。
在工作流管理下，工作量可以被监督，分派工作到不同的用户达成平衡。
工作流管理系统（Workflow Management System, WFMS）通过软件定义、创建工作流并管理其执行。
它运行在一个或多个工作流引擎上，这些引擎解释对过程的定义，与工作流的参与者（包括人或软件）相互作用，并根据需要调用其他的IT工具或应用。
总体来说，实际企业中运作的工作流管理系统，是一个“人—电脑”结合的系统。
它的基本功能体现在几个方面：（1）定义工作流，包括具体的活动、规则等，这些定义是同时被人及电脑所“理解”的。
（2）遵循定义创建和运行实际的工作流。
（3）监察、控制、管理运行中的业务（工作流），例如任务、工作量与进度的检查、平衡等。
1．工作流与BPR作为企业流程自动化的应用平台，工作流管理系统最直接的用途就是和企业业务流程重组（Business Process Reengineering, BPR）技术相结合管理企业的各种流程，实现企业流程的自动化。
BPR是对企业过程中的核心流程进行根本的重思考和彻底的重设计，以便在现有衡量企业表现的关键如成本、品质、服务和速度等方面获得戏剧化的改善。
工作流管理系统则提供了流程自动执行、流程统计分析、实例实时监控和跟踪等功能的一系列软件工具集，一方面实现了流程在计算机上的自动处理，大大缩短了流程的生命周期，提高了企业的工作和生产效率；另一方面，又可以使用户方便地分析企业业务流程，找出不合理之处，快速给出流程重组的方案。
因此，工作流是业务流程重构技术的实现和延伸。
2．工作流机工作流机是一个为工作流实例的执行提供运行环境的软件服务或“引擎”。
它主要提供以下功能：对过程定义进行解释；控制过程实例的生成、激活、挂起、终止等；控制活动实例间的转换，包括串行或并行操作、工作流相关数据的解释等；支持用户操作的界面；维护工作流控制数据和工作流相关数据，在应用或用户间传递工作流相关数据；提供一个用于激活外部应用程序和访问工作流相关数据的界面；提供控制、管理和监督的功能。
分布式定时任务的详细实现
分布式定时任务的详细实现分布式定时任务是指将定时任务分散在多个节点上执行，以实现高可用、高性能和高可靠性的任务调度。
以下是一个分布式定时任务的详细实现步骤：1. 确定任务调度平台：首先需要选择一个适合的分布式任务调度平台，例如Elastic Job、XXL-Job等，这些平台提供了丰富的分布式任务调度功能，如任务调度、任务分配、任务监控等。
2. 部署任务调度平台：根据实际需求，在多个节点上部署任务调度平台，确保各个节点能够正常运行并相互通信。
3. 配置任务调度规则：在任务调度平台上，根据业务需求配置任务调度规则，包括任务的执行时间、执行周期、执行策略等。
4. 开发任务调度程序：根据任务调度规则，开发相应的任务调度程序，并将程序部署到各个节点上。
任务调度程序需要实现任务接收、任务执行、任务结果返回等功能。
5. 任务分配与调度：在分布式环境下，需要实现任务分配与调度功能。
任务分配可以根据任务的优先级、任务的负载情况等因素进行动态分配，确保任务能够被高效地执行。
任务调度需要根据任务分配的结果，将任务调度到相应的节点上执行。
6. 任务监控与告警：在任务执行过程中，需要实时监控任务的执行情况，如任务的执行时间、执行结果等，并对任务的异常情况进行告警通知，以便及时处理问题。
7. 任务重试与容错：在任务执行过程中，可能会遇到各种异常情况，如节点故障、网络异常等。
为了保证任务的高可靠性，需要实现任务重试与容错功能，确保任务能够在出现异常时自动恢复或切换到其他节点执行。
8. 任务结果处理：任务执行完成后，需要对任务的结果进行处理，如任务成功、任务失败等情况。
任务结果处理需要将任务执行的结果记录到数据库中，以便后续的任务调度和分析。
9. 任务优化与扩展：在任务执行过程中，需要根据任务的执行情况进行优化和调整，如调整任务的执行时间、增加任务执行节点等，以提高任务的执行效率和可靠性。
10. 任务安全管理：为了保证任务的安全性，需要实现任务安全管理功能，如任务权限管理、任务访问控制等，确保任务不会被非法访问或篡改。
模型驱动的分布式测试执行自动化研究与实现
吴 安怡 ， 吴 际 ， 陈金 刚， 超 刘
Ｗ Ｕ Ａｎ ｙ ， Ｕ Ｊ ， ＨＥ ｉ — ａ ｇ Ｌ Ｕ Ｃｈ ｏ － ｉＷ ｉＣ Ｎ Ｊｎ ｇ ｎ ， Ｉ ａ
北 京 航 空 航 天 大 学 计 算 机 学 院 ， 京 １０ ８ 北 ００ ３ Ｃ ｌ ｇ ｆＣ ｍ ｕｅ ， ｅ ａｇ Ｕ ｉ ｒｉ ，ｅ ｉｇ １０ ８ ， ｈｎ ｏｌ ｅｏ ｏ ｐ ｔ ｓＢ ｉ ｎ ｎｖｓ ｔ Ｂ ｉｎ ００ ３ Ｃ ｉ ｅ ｒ ｈ ｅ ｙ ｊ ａ
简述分布式框架的实现原理
简述分布式框架的实现原理
分布式框架的实现原理涉及以下几个方面：
1. 集群管理：分布式框架需要管理大规模的集群，包括节点的加入和离开、状态检测、心跳机制等。
通常会使用集群管理工具如Zookeeper来实现。
2. 任务调度：分布式框架需要将任务分配给不同的节点进行并行处理，通常使用调度器来实现任务分配，如Hadoop的YARN和Google的Borg。
3. 数据分片：对于需要处理海量数据的应用，分布式框架需要将数据切分成多个小片段，并分配给不同的节点进行处理。
通常使用数据分片算法如哈希分片、范围分片等。
4. 数据通信：节点之间需要进行数据通信，包括任务提交、结果返回等。
通常使用消息队列或RPC框架进行通信，如Kafka、RabbitMQ、gRPC等。
5. 容错和故障恢复：分布式框架需要具备容错能力，即当某个节点发生故障时，能够自动将任务重新分配给其他节点进行处理，保证整个系统的可靠性。
通常使用备份机制、故障检测和恢复等手段来实现。
6. 数据一致性：分布式系统中的节点需要保持数据一致性，即对同一份数据的操作需要保证所有节点的数据状态一致。
通常使用分布式一致性协议如Paxos、
Raft来保证数据一致性。
综上所述，分布式框架的实现原理是通过集群管理、任务调度、数据分片、数据通信、容错和故障恢复以及数据一致性等方法来实现分布式计算的功能。
第4章简单分布式空间数据库引擎的实现
第1章简单分布式空间数据库引擎的实现目前已有的空间数据库引擎复杂的系统结构和高昂的价格，完全无法满足小型数据的处理，因此为了适应中小型软件的研发，我们设计了主要用于栅格数据和矢量数据的简单分布式空间数据库引擎(Simple Distributed Spatial Database Engine, SD_SDE)，它不仅缩小了数据处理的空间，还简化了系统的结构，从空间数据分散的特性出发，在保证数据安全性的同时大大提升了数据处理的效率，常用于多层次的GIS。
首先，我们将具体介绍简单分布式空间数据库引擎的主要功能：（1）数据的存储和提取（2）通信接口（3）空间数据信息的查询（4）分布式管理4.1数据存取实现数据的存取作为该系统的最主要的功能，包括模型和结构的存取两个方面。
作为支持数据库引擎的重要支柱，我们将以第三章3.2节中所设计的空间数据模型为例，在数据库的选择上使用SQL Server2000和Oracle，对数据的存取操作进行具体的论述。
数据在存储时主要是通过表格的形式对信息进行记录。
4.1.1 SD_SDE存储结构4.1.1.1栅格数据存储结构如何对SD_SDE的栅格数据进行存储，首先我们需要了解栅格数据的存储结构。
由于存储的方式是表格的形式，因此存储结构中一般有七张表格，分别是：（1）栅格影像集表(raster set)（2）管理表(raster_admin)（3）栅格影像数据块表(raster block)（4）栅格影像图层表(raster band)（5）金字塔表(raster_pyramid)（6）压缩表(raster encode)（7）栅格元数据表(raster metadata)当需要将图像数据进行存储时，一般流程是先在栅格影像集表中新增一个影响数据的记录，然后在其他六个表中也增加记录。
下面我们对存储结构中的七个表进行具体的解释说明：（1）栅格影像集表：当有新的影像数据被存储，栅格影像集表会对该数据编号，即ID(raster_id)，ID中不仅有数据存储时间、拥有者等数据的各种信息，还能够作为桥梁，将其他表中的记录连接起来。
分布式系统的实现和管理
分布式系统的实现和管理随着互联网的迅猛发展，分布式系统在各行各业的应用越来越广泛。
分布式系统是在多个计算机或者计算机网络中协同工作的系统，它可以提高计算机的性能、可靠性和可扩展性。
本文将讨论分布式系统的实现和管理。
一、分布式系统的实现1.分布式系统的组成分布式系统由多个节点组成，每个节点都可以相互通信，可以共享硬件资源和软件资源。
节点可以是服务器、PC或移动设备等，它们之间通过网络进行通信。
2.分布式系统的架构分布式系统的架构有两种：客户-服务器架构和对等网络架构。
客户-服务器架构是指客户端向服务器发出请求，服务器响应请求并返回数据。
对等网络架构是指每个节点都可以请求数据和提供数据，不需要中心服务器进行调度。
3.分布式系统的通信分布式系统的通信包括两个部分：通信协议和通信方式。
通信协议包括TCP/IP协议、HTTP协议、SOAP协议等；通信方式包括同步通信和异步通信。
4.分布式系统的数据存储分布式系统的数据存储可以使用分布式文件系统、分布式数据库等技术，其中最常用的是分布式文件系统。
分布式文件系统可以让多个节点共享文件，并支持文件的快速读写。
5.分布式系统的负载均衡负载均衡是指将工作负载分配到多个节点上，使得所有节点都尽量平均地分担负载。
常用的负载均衡算法有轮询法、随机法和加权法等。
二、分布式系统的管理1.分布式系统的监控分布式系统的监控可以通过日志、性能指标和报警等方式进行。
日志可以记录系统运行过程中的各种信息，性能指标可以反映系统的性能情况，报警可以在系统出现故障时及时地通知管理员。
2.分布式系统的优化分布式系统的优化可以从硬件角度和软件角度进行。
硬件上可以通过增加节点数、提高带宽等方式来提高系统的性能和可靠性；软件上可以通过优化算法、缓存机制等方式来提高系统的运行效率。
3.分布式系统的容错分布式系统的容错是指系统出现故障时，仍能够正确地运行下去。
常用的容错技术有备份和容错容器等。
4.分布式系统的安全分布式系统的安全性涉及到数据的保密性、完整性和可用性。
云计算环境下的分布式数据库管理系统设计与实现
云计算环境下的分布式数据库管理系统设计与实现随着互联网的不断发展和大数据的普及，分布式数据库管理系统（Distributed Database Management System，简称DDMS）成为了云计算环境下数据存储和管理的重要组成部分。
分布式数据库管理系统是指将数据分布在多个节点上，从而实现数据的集中存储和管理的系统。
在云计算环境下，分布式数据库管理系统有助于提高数据存储和查询的效率，防止系统出现故障，保证数据的安全性等方面都具有重要作用。
本文将从分布式数据库管理系统的设计与实现方面，探讨云计算环境下分布式数据库管理系统的相关问题。
一、分布式数据库管理系统的设计要点1、地理位置分布：分布式数据库管理系统最基本的要求是能够将数据分布的在多个节点上。
要实现地理位置分布，需要考虑以下几个方面：（1）数据分布的均匀性：对于一个分布式数据库管理系统来说，数据的分布均匀性是非常重要的。
如果不同节点的数据量过于不平衡，将会导致一些节点的压力过大，甚至可能导致系统出现故障。
因此，在设计分布式数据库管理系统时，需要考虑如何使数据分布均匀。
（2）故障恢复：分布式数据库管理系统中的节点可能会受到各种故障，如断电、网络故障等等。
在这种情况下，需要设计一种系统来保证数据的可靠性。
一般来说，需要将数据备份到其他节点上，以确保数据的安全性。
2、数据一致性：分布式数据库管理系统中，要保证数据的一致性非常重要。
在设计分布式数据库管理系统时，需要考虑如何保证数据在不同节点的一致性。
一般来说，需要采用如下两种方法：（1）主节点机制：主节点机制是指将一个节点指定为主节点，在主节点上进行数据的修改，随后将修改后的数据同步到其他节点上。
这种方法能够保证数据的一致性，但是由于主节点的故障可能会导致整个系统无法正常运行。
（2）多版本机制：多版本机制是指在每个节点上都保存数据的多个版本。
在进行修改操作时，会向其他节点发送消息，告知其他节点需要更新数据的版本。
中小企业PDM系统中WFMS的设计与实现
０ 引 言
统 结构 如 图 ２所 示 。
随着工 业信 息化 的进 一步 深入 ，越 来越 多 的制造 型 企业 开始 使用 Ｐ Ｍ （ 品数 据 管理 ） Ｄ 产 系统 。 工作 流程 管 理 系统 （ ＭＳ 作 为 Ｐ ｗＦ 、 ） ＤＭ 系统 最基 本 的子 系统 之 也 受 到了 国 内外 企业 和科 研机 构 的广泛 关注 。工 作 流 管理是 用来 定义 和控 制数 据操 作 的基本 过程 ，主 要 管 理 当用 户对 数据 进行 操作 时人 与人 之 间或 活动与 活动 之 间的数据 流 向 ，以及在 一个 项 目的 生命周 期 内 跟 踪 所有事 物 和数据 的 流动［ 。 １ ］ 由于 ＷＦ ＭＳ采 用 了计算 机 网络 进行 文 件 数 据信
义 工作 流 的工程 中可 以选择 对应 的服务 ，供 工作 流 程
调用 。
删查 改等 ，以便做 到职 责专 一 、分工 明确 ，较好 地实 现 了软件 系统 的松 散耦 合 ，便 于 以后 的升级 维 护 。
２ ＷＦ ＭＳ的详 细设计 与 实现
２ １ Ｗ Ｆ Ｓ数 据 模 型 。 Ｍ
图 １ 示。 所
系统 采 用 Ｂ Ｓ（ ｒｗｓｒＳ ｒ ｅ ） 构 ， 用 基 于 ／ Ｂ ｏ ｅ ／ ｅｖ ｒ 结 使 ＭＶＣ（ 型 一视 图 一控制 ） 模 的设 计模 式 ， 合工作 流 管 结 理模 型的标 准接 口和实 现机 制进 行设 计 ， ＭＳ的 系 ＷＦ
收 稿 日期 ：２ １ —９２ ；修 回 Ｅ期 ：２ １－１０ ０ ０不是通 过 书面 的形式 进行 工作 ，从 工作 人 员 角度来 看 ，它缩 短 了文档 传送 的时间 ，改善 了各 个 工 作步 骤之 间 的衔 接 ，使得 人们 可 以更 方便更 快捷 地进 行相应 工 作 ；从 企业 的效 益来 看 ，它使 得企 业 管 理者 能够 对各 项工 作 的完成情 况 进行有 效 的监督 和控 制 ＿ ，从 而 大大提 高 了产 品设 计 的效率 。 ２ ］
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WFMS中自动执行分布式引擎的实现
摘 要： 介绍工作流管理系统中自动执行分布式引擎的实现及总体流程。关键词： WFMS 分
布式引擎 自动执行 XML 解析器
随着网络技术和市场经济的发展，信息管理变得越来越重要。尤其是在企业管理中，由
于资源的扩充，员工的增加，情况的变动，使企业时刻处于变化中，所以就需要有一种管理
系统使得企业具有自适应和重配置的能力，于是工作流技术应运而生。工作流就是业务流程
的计算机化或自动化，必须有一种对工作流进行管理和控制的工具，即工作流管理系统。工
作流管理系统是一种能够完整地定义、管理和执行工作流的系统，这些功能通过一组软件的
执行来实现，而这组软件的执行顺序由一种计算机化的工作流逻辑表示来完成。工作流是一
项快速发展的技术，各种行业都在逐渐地采用工作流技术。其主要特点是过程的自动化处理，
特别是对那些与IT应用程序和工具交互相关的过程进行自动处理。工作流技术正广泛用于保
险、银行、法院和行政管理等环境。1 FlowStep介绍 FlowStep是一个基于Web的分布
式工作流管理系统。主要由工作流控制台、XML文件解析器和工作流引擎三个部分组成。这
三个组成部分部署于一个共同的分布式环境中。 工作流控制台是FlowStep系统提供给各
类用户的基于Web浏览器的管理界面。工作流控制台具备在任务表中显示、处理和删除任务
项的功能。任务表中的各条记录对应着每一次实例化后某一手工型活动的实例，即任务。
不管是使用建模工具，还是直接进行工作流程定义，都要生成XML文件，其中的每个任务都
成为一个活动，被分解为步幅XML文件。最主要的作用是对当前要执行的任务的XML文件进
行解析，从中取得这次任务的参数信息，根据这些信息，由引擎来执行当前任务。XML文件
解析器所负责的工作应该是属于工作流执行服务的一个组成部分。 工作流引擎是
FlowStep系统的核心部分，直接对应着参考模型体系结构中的工作流执行服务部分，它的部
分功能分给了XML文件解析器去完成。工作流引擎是过程定义的解释器，它是工作流执行服
务的核心。其主要功能包括：解释过程定义；创建过程实例并控制其执行；调度各项活动，
控制过程实例间的转换，包括串行或并行的操作、工作流相关数据的解释等；为用户工作表
添加工作项等。2 现有工作流管理系统的缺陷 目前市场上很多工作流管理系统并没有实
现真正的分布式引擎。集中式引擎已经过时，不能满足现代企业的要求，还有一些略带分布
式性质的工作流管理系统，如：工作流引擎惟一存在于一台主机，流程处理器收到任务信息，
根据任务类型，将任务分发给相应的处理引擎线程，这些引擎都存在于一台主机上，增加了
服务器的负担。由于各个线程都在运行，随时准备接收任务，也使得系统变得更加复杂。对
于一个大型企业(或者是跨国公司)，其销售部、研发部、客户支持部可能分布在不同的城市(甚
至是不同的国家)。若有一个业务流程需要这三个部门协作完成，三个部门的相关资源都在自
己的部门，则集中式的工作流引擎便不能完成这项工作， 因此工作流必然向分布式发展。3
分布式引擎的概念和不足 分布式引擎使用一组分布在不同节点上的工作流引擎共同协作
来完成整个工作流实例的执行。每个工作流引擎完成其中一部分实例的执行，不同工作流引
擎之间通过可靠的通信机制实现协作。分布式的工作流执行服务中，每个工作流引擎只控制
过程执行的一部分，并与这部分过程中的活动所涉及的用户及应用工具进行交互。实现分布
式引擎，企业就可以根据部门划分引擎，使得各个部门之间即合作又不互相干扰。但是，目
前的工作流管理系统WFMS中除了要实现分布式引擎，还需要实现任务的自动顺序执行。因为
每个工作流程中都存在很多不同类型的任务，。如果分布式引擎只是执行完相应的任务，再由
主引擎继续分配任务给相应引擎，这样就增加了很多消息的传送，不但增加了流程执行时间，
还给系统增加了复杂度，所以采用一种自动执行任务的机制是很有必要的。
4 自动执行分布式引擎的实现 ，结合FlowStep举例说明自动执行分布式引擎的实现。
对于一个企业来说，企业数据可能包含文档、人员和联系邮件，因此可以将文档管理、人员
管理、邮件管理分为三个引擎分别放在client1、client2、client3三台主机上，各自执行
不同的任务。在client0上设置一个master主控工作流引擎，用户使用建模工具所定义的工
作流过程将统一以数据库的形式保存在服务器上，master工作流引擎也布置在这个服务器上，
管理工作流定义数据库。建模得到的流程定义需要转换为XML语言表示的文件才可以被工作
流引擎解释执行。若无建模工具，则直接由XML语言进行工作流程定义。
在自动执行分布式引擎的实现中，消息传递是一个比较重要的机制。实现了分布式，就
意味着除了用户与引擎之间外，引擎与引擎之间的消息传递变得比较频繁，FlowStep直接采
用JMS的消息传递方式。 Java消息服务(JMS)是SUN提出的旨在统一各种MOM系统接口
的规范，它包含点对点(Point to Point，PTP)和发布/订阅(Publish/Subscribe，Pub/Sub)
两种消息模型，提供可靠消息传输、事务和消息过滤等机制。JMS(Java Messaging Service)
的工作机制为：一个发送者将消息发送到一个目的地；另一个接收者从这个目的地得到这个
消息，该目的地充当桥梁的作用。发送者和接收者不需要知道对方的信息，只需要知道消息
的目的地和消息的格式。JMS的目的就是要提供给消息系统用户一个固定的接口，与消息提
供者无关。这样，客户端的应用程序可以在不同的机器和操作系统中使用。 FlowStep采
用的JMS消息传输是点对点队列方式，即消息从一个发送者发送到一个接收者。WebLogic服
务器会充当消息服务器，在收到新消息后将其保存到一个文件中；消息的接收方没有必要一
直监听消息端口，而是可以自由地完成当前的任务，直到队列中没有新的消息激活该模块为
止。 master工作流引擎主要用来记录各个执行工作流引擎的配置情况，并对执行工作流
引擎的状态进行监控，另外还应具有故障处理的能力。需要注意的是master和slave工作流
引擎必须具有对XML文件进行解析的功能，这样才能对任务进行识别并执行。 当工作流
程被定义的时候，主控工作流引擎解析流程XML文件，得到第一个要执行的任务，不同的任
务由不同的标识符来表示。如果第一个要执行的任务是文档方面的()， master工作流引擎
解析得到<docmanage>后，将流程XML文件传递给client1的文档管理引擎，由文档管
理引擎来执行。文档管理引擎内部根据需要也定义了子引擎，如文档编辑、文档处理、文档
属性，分别标识为<docedit>、<doc>、<docpropertity>。文档管理引擎
解析XML文件的过程中，识别到这些标识符之后，便交由相应子引擎来执行，一旦文档引擎
识别到</docmanage>，则说明当前任务结束。继续识别到下一个标识符为
<mailmanage>，于是向邮件管理引擎发送消息，并将流程XML文件传送给邮件管理引
擎继续解析执行，一直执行下去，直到整个流程文件执行完毕，向master工作流引擎返回成
功消息。中间如果发生错误，则向主引擎发送消息，由主引擎进行处理。
图4显示的底层数据库主要用来存储各个引擎处理的数据。使用一个集中的数据库而不
是在各个引擎上分别建立数据库，以便使引擎之间可以互相访问各自数据库并且方便数据库
的维护。
5 总体流程 (1)web浏览器提供一个可视化界面，使用户可以清晰地看到工作流的过程。
(2)master工作流引擎先将得到的建模定义转化为XML文件(可以为直接的过程定义XML文
件)，然后根据解析得到的任务类型，将XML文件和任务分配到首先要执行的任务引擎。 (3)
相应引擎执行任务，执行完毕后根据下一个任务标识符将XML文件发送到下一个引擎执行。
(4)每个引擎执行过程中都会访问底层数据库服务器，进行数据的读取和存储。6 总 结
随着经济的发展，企业对管理系统的要求也越来越高，自动执行分布式引擎的管理系统才是
真正可以适应现代企业需求的。对于一个企业来说，能够快速方便的增加或者删除任务处理
引擎是比较重要的。这样，随着企业机构及职能的变化，可以及时更新管理系统，快速投入
使用，节约时间和成本，使得企业管理更加灵活。