flowable6.5中的历史数据查询和流程监控

发布时间: 2024-01-05 13:21:31 阅读量: 59 订阅数: 32
# 1. 简介 ## 1.1 Flowable 6.5简介 Flowable 6.5是一款轻量级的业务流程管理(BPM)和工作流引擎,提供了一系列的工作流管理和业务流程自动化的解决方案。Flowable 6.5具有跨平台性、可扩展性和高性能等特点,广泛应用于各类企业的业务系统中。 ## 1.2 历史数据查询与流程监控的重要性 历史数据查询与流程监控在企业级应用中具有重要意义。通过对历史数据的查询和分析,可以深入了解工作流程的实际运行情况,发现潜在的性能瓶颈和问题,并根据数据指标进行业务决策和流程优化。同时,流程监控可以实时了解流程执行情况,发现异常情况并及时进行处理,提高业务流程的可靠性和稳定性。 ### 2. 数据模型和存储 在Flowable中,历史数据模型是流程执行过程中产生的各种数据的存储模型。这些数据包括流程实例的启动时间、结束时间、审批意见、任务处理时间等。对历史数据的存储方式有多种选择,可以根据实际需求和环境来选择合适的存储方式。接下来我们将分别介绍Flowable的历史数据模型和历史数据存储方式的比较。 #### 2.1 Flowable历史数据模型 Flowable的历史数据模型主要包括以下几个方面的信息: - 流程实例的基本信息,如流程实例ID、流程定义ID、流程启动时间等; - 流程任务的信息,如任务ID、任务名称、任务处理人、任务审批意见等; - 流程变量的信息,如变量名称、变量值、变量类型等; - 定时作业的信息,如定时作业ID、执行时间、执行结果等。 这些信息将会在流程执行过程中被不断记录并存储,为后续的历史数据查询和流程监控提供支持。 #### 2.2 历史数据存储方式比较 针对Flowable的历史数据存储方式,主要有以下几种选择: - **关系数据库存储**:将历史数据存储在关系型数据库中,可以使用MySQL、PostgreSQL等数据库来存储历史数据。这种方式对于数据的查询和统计有较好的支持,但在高并发和大数据量的情况下性能可能会有所欠缺。 - **NoSQL数据库存储**:也可以选择将历史数据存储在NoSQL数据库中,如MongoDB、Redis等。这种方式在处理大数据量和高并发的情况下具有较好的性能表现,但在复杂查询和统计需求上可能有所不足。 - **文件系统存储**:将历史数据以文件的形式存储在文件系统中,可以选择使用对象存储服务或分布式文件系统来存储历史数据。这种方式适合于对数据进行备份和批量处理,并且在数据保留和生命周期管理上有较好的控制。 在实际场景中,可以根据系统的需求和特点来选择合适的历史数据存储方式,也可以结合多种存储方式来满足不同的需求。 ### 3. 历史数据查询 在流程管理中,对历史数据的查询是非常重要的,可以帮助我们了解流程执行的情况,进行性能分析以及优化。Flowable提供了丰富的历史数据查询功能,可以灵活地根据不同的条件进行查询。 #### 3.1 查询已完成的流程实例 我们可以使用Flowable提供的API来查询已经完成的流程实例,这可以帮助我们统计流程的执行情况以及相关的各种数据统计分析。 ```java List<HistoricProcessInstance> historicProcessInstances = historyService.createHistoricProcessInstanceQuery() .finished() .list(); for (HistoricProcessInstance historicProcessInstance : historicProcessInstances) { System.out.println("流程实例ID: " + historicProcessInstance.getId()); System.out.println("流程定义ID: " + historicProcessInstance.getProcessDefinitionId()); // 其他相关信息... } ``` #### 3.2 查询进行中的流程实例 除了查询已完成的流程实例外,我们还可以查询当前正在执行中的流程实例,这对于实时监控流程状态以及处理异常情况非常有帮助。 ```java List<HistoricProcessInstance> runningProcessInstances = historyService.createHistoricProcessInstanceQuery() .unfinished() .list(); for (HistoricProcessInstance historicProcessInstance : runningProcessInstances) { System.out.println("进行中的流程实例ID: " + historicProcessInstance.getId()); System.out.println("流程定义ID: " + historicProcessInstance.getProcessDefinitionId()); // 其他相关信息... } ``` #### 3.3 根据特定条件查询历史数据 除了上述常见的查询外,Flowable还提供了丰富的条件查询功能,可以根据业务需要灵活地查询历史数据,比如根据流程定义ID、流程实例ID、任务分配人等条件进行查询。 ```java List<HistoricTaskInstance> historicTaskInstances = historyService.createHistoricTaskInstanceQuery() .processDefinitionId(processDefinitionId) ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

李_涛

知名公司架构师
拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
专栏简介
本专栏以"flowable6.5"为核心主题,深入探讨了在企业应用集成中的工作流管理。专栏涵盖了flowable6.5的介绍与基本概念,安装配置,流程定义与流程实例,任务管理与用户权限控制,表单设计与表单引擎,流程变量与执行监听器,并行网关与分支合并,事件机制与消息中间件,定时器与任务调度,任务委派与任务分配,用户任务与系统任务,历史数据查询与流程监控,服务任务与外部任务,流程引擎配置与性能优化,流程实例追踪与错误处理,多租户与多实例流程,流程审批与流程驳回,子流程与嵌套流程,规则引擎与决策表等内容。通过系统化的知识结构和实用案例,帮助读者全面了解flowable6.5在企业应用中的应用和优化,提升工作流管理的效率和质量,是一部不可多得的实用指南。
最低0.47元/天 解锁专栏
送3个月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

【实战演练】前沿技术应用:AutoML实战与应用

![【实战演练】前沿技术应用:AutoML实战与应用](https://img-blog.csdnimg.cn/20200316193001567.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3h5czQzMDM4MV8x,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. AutoML概述与原理** AutoML(Automated Machine Learning),即自动化机器学习,是一种通过自动化机器学习生命周期

【实战演练】综合案例:数据科学项目中的高等数学应用

![【实战演练】综合案例:数据科学项目中的高等数学应用](https://img-blog.csdnimg.cn/20210815181848798.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0hpV2FuZ1dlbkJpbmc=,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. 数据科学项目中的高等数学基础** 高等数学在数据科学中扮演着至关重要的角色,为数据分析、建模和优化提供了坚实的理论基础。本节将概述数据科学

【实战演练】通过强化学习优化能源管理系统实战

![【实战演练】通过强化学习优化能源管理系统实战](https://img-blog.csdnimg.cn/20210113220132350.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhbWVyX2d5dA==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 2.1 强化学习的基本原理 强化学习是一种机器学习方法,它允许智能体通过与环境的交互来学习最佳行为。在强化学习中,智能体通过执行动作与环境交互,并根据其行为的

【实战演练】虚拟宠物:开发一个虚拟宠物游戏,重点在于状态管理和交互设计。

![【实战演练】虚拟宠物:开发一个虚拟宠物游戏,重点在于状态管理和交互设计。](https://itechnolabs.ca/wp-content/uploads/2023/10/Features-to-Build-Virtual-Pet-Games.jpg) # 2.1 虚拟宠物的状态模型 ### 2.1.1 宠物的基本属性 虚拟宠物的状态由一系列基本属性决定,这些属性描述了宠物的当前状态,包括: - **生命值 (HP)**:宠物的健康状况,当 HP 为 0 时,宠物死亡。 - **饥饿值 (Hunger)**:宠物的饥饿程度,当 Hunger 为 0 时,宠物会饿死。 - **口渴

【实战演练】python云数据库部署:从选择到实施

![【实战演练】python云数据库部署:从选择到实施](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/34a65dfe87708ba0ac83be84c883e00d.png) # 2.1 云数据库类型及优劣对比 **关系型数据库(RDBMS)** * **优点:** * 结构化数据存储,支持复杂查询和事务 * 广泛使用,成熟且稳定 * **缺点:** * 扩展性受限,垂直扩展成本高 * 不适合处理非结构化或半结构化数据 **非关系型数据库(NoSQL)** * **优点:** * 可扩展性强,水平扩展成本低

【实战演练】使用Docker与Kubernetes进行容器化管理

![【实战演练】使用Docker与Kubernetes进行容器化管理](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/8379eecc303e40b8b00945cdcfa686cc~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp) # 2.1 Docker容器的基本概念和架构 Docker容器是一种轻量级的虚拟化技术,它允许在隔离的环境中运行应用程序。与传统虚拟机不同,Docker容器共享主机内核,从而减少了资源开销并提高了性能。 Docker容器基于镜像构建。镜像是包含应用程序及

【实战演练】使用Python和Tweepy开发Twitter自动化机器人

![【实战演练】使用Python和Tweepy开发Twitter自动化机器人](https://developer.qcloudimg.com/http-save/6652786/a95bb01df5a10f0d3d543f55f231e374.jpg) # 1. Twitter自动化机器人概述** Twitter自动化机器人是一种软件程序,可自动执行在Twitter平台上的任务,例如发布推文、回复提及和关注用户。它们被广泛用于营销、客户服务和研究等各种目的。 自动化机器人可以帮助企业和个人节省时间和精力,同时提高其Twitter活动的效率。它们还可以用于执行复杂的任务,例如分析推文情绪或

【实战演练】python远程工具包paramiko使用

![【实战演练】python远程工具包paramiko使用](https://img-blog.csdnimg.cn/a132f39c1eb04f7fa2e2e8675e8726be.jpeg) # 1. Python远程工具包Paramiko简介** Paramiko是一个用于Python的SSH2协议的库,它提供了对远程服务器的连接、命令执行和文件传输等功能。Paramiko可以广泛应用于自动化任务、系统管理和网络安全等领域。 # 2. Paramiko基础 ### 2.1 Paramiko的安装和配置 **安装 Paramiko** ```python pip install

【实战演练】深度学习在计算机视觉中的综合应用项目

![【实战演练】深度学习在计算机视觉中的综合应用项目](https://pic4.zhimg.com/80/v2-1d05b646edfc3f2bacb83c3e2fe76773_1440w.webp) # 1. 计算机视觉概述** 计算机视觉(CV)是人工智能(AI)的一个分支,它使计算机能够“看到”和理解图像和视频。CV 旨在赋予计算机人类视觉系统的能力,包括图像识别、对象检测、场景理解和视频分析。 CV 在广泛的应用中发挥着至关重要的作用,包括医疗诊断、自动驾驶、安防监控和工业自动化。它通过从视觉数据中提取有意义的信息,为计算机提供环境感知能力,从而实现这些应用。 # 2.1 卷积

【实战演练】时间序列预测项目:天气预测-数据预处理、LSTM构建、模型训练与评估

![python深度学习合集](https://img-blog.csdnimg.cn/813f75f8ea684745a251cdea0a03ca8f.png) # 1. 时间序列预测概述** 时间序列预测是指根据历史数据预测未来值。它广泛应用于金融、天气、交通等领域,具有重要的实际意义。时间序列数据通常具有时序性、趋势性和季节性等特点,对其进行预测需要考虑这些特性。 # 2. 数据预处理 ### 2.1 数据收集和清洗 #### 2.1.1 数据源介绍 时间序列预测模型的构建需要可靠且高质量的数据作为基础。数据源的选择至关重要,它将影响模型的准确性和可靠性。常见的时序数据源包括: