工作流引擎技術(shù)介紹-Flowable例子（五）

• 介紹目前開源工作流現(xiàn)狀
• 介紹flowable
• 介紹BPMN2.0
• 比較flowable和activiti
• flowable例子（一）-工時(shí)申報(bào)流程
• flowable例子（二）-請假流程
• flowable例子（三）-保險(xiǎn)索賠案例流程
• flowable例子（四）-消息隊(duì)列交互流程
• flowable例子（五）-消費(fèi)者評論分析流程
• flowable不足及擴(kuò)展
• Flowable技術(shù)細(xì)講

?? ?? 初創(chuàng)公司，其首要任務(wù)是客戶滿意度。我們將構(gòu)建一個(gè)軟件解決方案，讓用 戶可以評價(jià)他們的滿意度。客戶就可以通過我們的網(wǎng)站提供評論。然后通過應(yīng)用程序?qū)⒋嗽u論發(fā)送到 Kafka 隊(duì)列。在我們的主要客戶應(yīng)用程序中，我們?yōu)槊總€(gè)客戶提供了一個(gè) CMMN 案例。這使我們能夠?qū)μ囟蛻舻乃性u論進(jìn)行分組，啟動評價(jià)分析流程。如果我們收到差評，我們會為其中一名員工啟動一項(xiàng)任務(wù)，以便他們能夠糾正與客戶的關(guān)系。

五、客戶關(guān)系維護(hù)系統(tǒng)

需求描述：

? 每當(dāng)注冊新客戶時(shí)，我們都會創(chuàng)建一個(gè)案例。此案例將在“活動訂閱”階段開始并等待相關(guān)的可能事件：（演示，我們只實(shí)現(xiàn)了“收到評論”事件）

• 收到評論

• 收到客戶業(yè)務(wù)支持請求

• 定時(shí)器事件

• 收到停用

架構(gòu)：

??? 底部是一個(gè) Kafka 事件流，負(fù)責(zé)傳輸所有事件?？蛻敉ㄟ^ React UI，將事件提交給審查服務(wù)。

• UI客戶端服務(wù)（Review Service – Spring Boot 應(yīng)用程序），它使用 Spring WebFlux 從我們的 UI 接收評論并將它們傳輸?shù)?Kafka。

評論將寫入Kafka消息隊(duì)列。

{  "userId": "tdx",??"stationId":?5,?//站點(diǎn)ID??"rating":?5,?//評分-5星好評??"comment":?"滑板車很好用?。。??//評論}

• 客戶關(guān)系維護(hù)服務(wù)（CustomerRelationShipService – Flowable - Spring Boot 應(yīng)用程序），啟動客戶案例以及客戶的流程。將接收客戶評價(jià)和發(fā)出分析請求并獲取到評價(jià)分析結(jié)果。(這里我們只關(guān)心客戶評價(jià)事件）

• 公司后臺任務(wù)管理（FlowableTaskApplication – Flowable - Spring Boot 應(yīng)用程序），連接到與客戶關(guān)系維護(hù)服務(wù)相同的數(shù)據(jù)庫，員工可以在其中與客戶案例進(jìn)行交互。當(dāng)收到差評，我們會為其中一名員工啟動一項(xiàng)任務(wù)，以便他們能夠糾正與客戶的關(guān)系。

• 評價(jià)分析服務(wù) (SentimentAnalysisService – Flowable - Spring Boot 應(yīng)用程序)，使用一個(gè)流程來執(zhí)行評論分析。

• 網(wǎng)關(guān)? Spring Cloud API Gateway – 用于將流量從 UI 重定向到適當(dāng)?shù)奈⒎?wù)。

建模分析：

1.案例模型中接收客戶評價(jià)事件

同樣需要配置Kafka參數(shù)映射到流程變量，以及條件過濾。

只有用戶ID和啟動案例模型用戶ID相等的Kafka消息才會被消費(fèi)。

2.消費(fèi)到消息后，會執(zhí)行評價(jià)分析流程。

這里將用戶ID和評價(jià)作為參數(shù)

3.子流程啟動被進(jìn)入第一節(jié)點(diǎn)，發(fā)送評價(jià)分析請求，并等待分析結(jié)果

同樣需要配置發(fā)送消息、接收觸發(fā)消息事件

• 發(fā)送消息
  

發(fā)送消息-流程變量映射Kafka消息內(nèi)容

• 接收觸發(fā)消息

消息映射流程變量

消息過濾條件

4.評價(jià)分析服務(wù)

• 接收Kafka消息并啟動流程
  

Kafka消息映射流程變量

• 將分析結(jié)果發(fā)送回Kafka
  

流程變量映射到Kafka消息內(nèi)容

演示運(yùn)行：

環(huán)境：

安裝kafka

安裝zookeeperdocker?run?--privileged=true?-d?--name?zookeeper?--publish?2181:2181?-d?zookeeper:latest
安裝kafkadocker run -d --name kafka  --publish 9092:9092 --link zookeeper  --env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181  --env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=localhost  --env KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092 wurstmeister/kafka
安裝kafkaManagerdocker run -d --name kafka-manager  --link zookeeper:zookeeper  --link kafka:kafka -p 9001:9000  --restart=always  --env ZK_HOSTS=zookeeper:2181  sheepkiller/kafka-manager 

測試kafka是否安裝成功//創(chuàng)建topicbin/kafka-topics.sh?--create?--zookeeper?zookeeper?:2181?--replication-factor?1?--partitions?1?--topic?mykafka//查看topicbin/kafka-topics.sh?--list?--zookeeper?zookeeper?:2181//創(chuàng)建生產(chǎn)者bin/kafka-console-producer.sh?--broker-list?zookeeper?:9092?--topic?mykafka?//創(chuàng)建消費(fèi)者bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper zookeeper :2181 --topic mykafka --from-beginning

flowable配置

2.本來案例創(chuàng)建應(yīng)該嵌入到用戶注冊邏輯中，由于是演示，我們以啟動表單的形式指定案例歸屬于哪個(gè)用戶。

這樣，我們就啟動了一個(gè)屬于用戶【土豆仙】的用戶關(guān)系 維護(hù)案例，案例處在[激活訂閱]這一階段

3.UI界面提交評論，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)絢afka

kafka消息內(nèi)容

{    "userId":2,    "stationId":1,    "rating":5,    "comment":"非常好用！"}

案例接收到消息，流轉(zhuǎn)到[調(diào)用評價(jià)分析流程]節(jié)點(diǎn)

查看活動的流程，確實(shí)已經(jīng)啟動

3.完成對應(yīng)任務(wù)，流轉(zhuǎn)到[請求評價(jià)分析]節(jié)點(diǎn)，會自動向kafka發(fā)送一條消息

同時(shí)，評價(jià)分析會接收到kafka消息，啟動分析流程，完成該任務(wù)審核

4.由于處理評價(jià)識別，我們是模擬的隨機(jī)

random.nextBoolean() ? "negative" : "positive";

這一次的評價(jià)，隨機(jī)判定為積極的評價(jià)，則不做處理。

（重新發(fā)送一條評價(jià)，并完成對應(yīng)審核）

當(dāng)判定為消極評價(jià)，我們會流轉(zhuǎn)到應(yīng)對消極評價(jià)的處理分支中去。

? 實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境，可以去掉上面的兩步審核，并完善針對評價(jià)語句的自動分析識別邏輯。這樣，我們就完成了一套針對客戶評價(jià)自動識別，并作出即時(shí)響應(yīng)的客戶關(guān)系維護(hù)系統(tǒng)。一旦識別到客戶不滿意，則會走人工聯(lián)系處理。