Firefly Workflow Engine

本次汇报沿着一条工作流从设计到运行的完整生命周期展开，串联所有核心技术点。

Firefly Workflow Engine 是一套面向 KYC/KYB 合规场景的可视化工作流引擎，支持从工作流设计、发布、执行到审计的全生命周期管理。

工作流的旅程从草稿开始。开发者在画布上编排节点和连线，定义业务逻辑。草稿是可编辑的"设计态"，与生产环境完全隔离。

草稿编辑完成后，如何在不影响生产的情况下验证业务逻辑？沙箱机制允许在隔离环境中执行草稿，甚至支持异步回调的完整测试。

沙箱验证通过后，草稿需要被发布为正式版本。发布是高风险操作——它直接影响生产流量。我们通过多重保障确保发布过程的安全性。

核心原则：同一工作流 始终只有一个生效版本，分布式锁 + 事务 + 补偿三重保障并发安全和数据一致性。

发布不是一锤子买卖。每次发布都生成不可变的版本快照，所有历史版本完整保留。如果新版本出现问题，可以秒级回滚到任意历史版本。

关键设计：执行启动时锁定版本号，后续发布和回滚 不影响任何正在运行的执行，新旧版本平滑过渡。

版本发布后，当外部事件到达时，引擎如何启动一次执行？这一步将"静态定义"转化为"动态运行"——创建执行上下文，构建依赖图，调度第一个节点。

循环子执行场景下，子上下文自动继承父上下文的数据，支持批量处理业务（如批量 KYC 验证）。

上下文创建后，引擎开始按依赖关系图调度节点。每个节点执行前解析输入参数，执行后将输出写入上下文，供下游节点引用。

当前已有 50+ 节点类型，每种类型对应独立的执行器实现，通过统一工厂分发。

节点执行过程中，有些工作流秒级完成，有些需要等待外部回调数天。如何用一套引擎同时支撑两种场景？答案是状态管理的策略模式。

引擎通过 StateManager 接口委托状态读写。切换模式只需替换实现，引擎核心代码零改动。包含回调类节点的工作流自动使用异步模式。

异步模式下，执行状态需要在服务重启后依然完整。我们将执行实例的全部状态结构化地持久化，确保任意时刻都能还原完整执行现场。

当 KYC 验证、人工审核等节点需要等待外部系统响应时，引擎将执行"挂起"并注册回调。外部系统完成后通过回调接口唤醒执行，自动续接后续节点。

外部系统可能永远不响应，节点可能执行失败。我们设计了多层防护网，确保系统不会因等待或异常而"卡死"。

异步执行可能持续数小时甚至数天。如果服务在等待回调期间崩溃了，执行会丢失吗？不会。基于持久化状态和租约机制，引擎在重启后自动恢复所有中断的执行。

租约自动过期——即使恢复节点本身崩溃也不会造成死锁。恢复后的执行与正常执行 行为完全一致。

除了故障恢复，系统还需要日常"自我维护"能力。定时清理回收过期资源，停机时确保在途执行安全完成，避免产生新的孤儿。

故障恢复 + 定时清理 + 优雅停机，三者协同构成完整的 自治运维闭环。

系统运行起来后，如何知道它是否健康？我们在引擎核心路径上埋入了多维度指标，实现秒级监控和异常告警。

指标跨异步边界追踪——即使工作流在回调后由另一个线程完成，耗时统计依然准确。

Metrics 告诉你"系统整体是否正常"，Trace 告诉你"某一次执行到底发生了什么"。每次工作流执行的全过程都被记录，支持完整回放和合规审计。

Metrics（实时监控）+ Trace（历史回溯）双线并行，构成完整的 可观测性体系。

当业务需要新的节点类型时，如何扩展引擎？通过 SPI 机制，新增节点只需实现标准接口并注册声明，引擎启动时自动发现和加载——无需改动引擎核心任何一行代码。

SPI 扩展不仅限于节点。引擎的四个核心模块都通过接口抽象，任何实现都可以被替换——这是面向接口编程的彻底实践。

核心引擎 只依赖接口，不依赖任何具体实现。存储、追踪、调度都可以独立演进而不影响执行逻辑。

回顾整个引擎的设计，有几条原则贯穿了从草稿到执行到恢复的每一个环节。