如何设计一个基于dag的Java调度引擎 1，支持不动的Action，Action有数据获取（http|sql），条件判断，消息发送（短信|邮件|飞书消息）等。 2，每个action都有不同的入参。 3，参数具有全局参数，dag级的静态参数，以及每个action都可以输出下个节点需要的参数。 4，调度方式支持cron表达式或者消息。 5， 输出 1，数据结构设置，如果采用dsl或者json存储dag，那么需要考虑查询每个action的参数的需求，比如查询A在哪些dag中接收了消息。 2，考虑出现问题的时候排查方式简单方便，比如日志的输出格式等。 3，

<think>嗯，用户想设计一个基于DAG的Java调度引擎，支持多种Action类型，比如数据获取、条件判断、消息发送等。首先得考虑DAG的结构怎么表示，可能用JSON或者DSL来存储，这样方便持久化和解析。每个Action有不同的入参，还有全局参数和DAG级别的参数，参数传递机制需要设计好，确保节点之间能正确传递数据。 数据结构方面，可能需要定义一个Dag对象，包含节点和边。每个节点对应一个Action，边代表依赖关系。Action的参数可能有不同的来源，比如全局的、DAG静态的，或者前驱节点输出的。这里得设计参数的解析优先级，比如节点参数覆盖DAG参数，再覆盖全局参数。 参数传递部分，得考虑如何收集每个Action的输出，并传递给后续节点。可能需要一个上下文对象，在DAG执行过程中维护参数的状态。同时，要支持不同的调度方式，比如cron表达式和消息触发，这需要调度器模块能够处理这两种触发机制，并启动DAG执行。 日志和排查问题也很重要。每个Action的执行日志需要详细记录，包括输入参数、输出结果、异常信息等。可能要给每个DAG实例和Action实例生成唯一的ID，方便追踪。日志格式统一，比如JSON格式，便于后续分析。 异常处理方面，需要考虑节点执行失败后的重试机制，以及整个DAG的错误处理策略，比如继续执行还是终止。可能需要定义失败回调或者告警通知，比如发送邮件或飞书消息。 查询功能方面，如果要用DSL或JSON存储DAG，可能需要建立索引或元数据管理，方便快速查找哪些DAG使用了特定的Action参数。例如，查询所有使用HTTP请求的DAG，或者某个参数在哪些节点中被使用。 扩展性方面，Action的类型可能会增加，所以需要设计成插件化，方便扩展。每个Action实现统一的接口，注册到工厂中，根据类型动态加载。 调度器部分，可能需要使用线程池或Quartz等库来处理定时任务，消息触发的话可能用消息队列监听。要确保调度器能高效处理并发执行的DAG实例，同时资源管理得当，避免过载。 测试和验证也是关键，需要确保各种Action的参数传递正确，DAG依赖关系无误，调度触发准时。可能得编写单元测试和集成测试，模拟不同场景下的执行情况。 总之，这个调度引擎的设计需要模块化，各个部分解耦，数据结构清晰，参数传递机制可靠，日志和排查方便，同时具备良好的扩展性和可维护性。</think>我帮你梳理基于DAG的Java调度引擎设计要点，分模块说明实现思路： 一、核心数据结构设计 1. DAG定义结构（推荐JSON方案） ```json { "dagId": "order_process", "params": {"env": "prod"}, "nodes": [ { "id": "fetch_order", "actionType": "HTTP_REQUEST", "input": { "url": "https://api/orders?env=${global.env}&date=${trigger.date}", "outputKey": "order_data" } }, { "id": "check_stock", "actionType": "SQL_QUERY", "deps": ["fetch_order"], "input": { "sql": "SELECT stock FROM inventory WHERE product_id=${order_data.productId}", "outputKey": "stock_info" } } ] } ``` 二、参数处理架构 1. 参数优先级（从高到低） - 节点输出参数（通过outputKey存储到上下文） - DAG静态参数（启动时传入） - 全局参数（配置文件/数据库存储） 2. 参数解析器实现示例 ```java class ParamResolver { String resolve(String template, Context ctx) { // 使用正则匹配${}格式参数 // 按优先级从ctx中取值替换 } } ``` 三、执行引擎核心组件 1. DAG执行器工作流程 ``` 初始化上下文 -> 拓扑排序 -> 节点状态机 -> 结果持久化 ↓ ↓ ↓ 参数注入 依赖检测 Action执行器(多态) ``` 四、调度触发模块设计 1. 双模式调度器接口 ```java interface TriggerScheduler { void registerCron(String dagId, String cron); void triggerByMessage(String dagId, Map<String, Object> payload); } ``` 五、日志追踪方案 1. 结构化日志格式 ```java class ActionLog { String traceId; // 全链路ID String dagInstanceId; // DAG实例唯一标识 long startTime; Map<String, Object> inputParams; Object output; Exception error; } ``` 六、关键问题解决方案 1. 参数溯源查询实现 - 建立参数索引表： ``` 参数路径 | 来源DAG | 目标节点 | 参数类型 ------------------------------------------ order_data.productId | order_process | check_stock | 节点输出 global.env | * | fetch_order | 全局参数 ``` 2. 调试工具设计 - 提供沙箱模式：记录每个节点的输入/输出快照 - 可视化追踪：生成DAG执行路径图，用颜色标注成功/失败节点 七、扩展性设计建议 1. Action插件机制 ```java interface ActionExecutor { String getType(); Object execute(Context ctx) throws ActionException; } // 注册示例 ActionRegistry.register(new HttpAction()); ActionRegistry.register(new SqlAction()); ``` 八、容错机制 1. 节点级重试策略配置 ```json { "retryPolicy": { "maxAttempts": 3, "backoff": {"initial": 1000, "multiplier": 2} } } ``` 九、性能优化方向 1. 上下文分代存储 - 轻量级上下文：仅保留当前节点链所需参数 - 完整上下文：归档时持久化全量数据 需要特别注意的实践要点： 1. 循环依赖检测：在DAG加载阶段使用Tarjan算法检测环 2. 参数注入安全：对SQL/HTTP等操作进行参数白名单校验 3. 资源隔离：对长时间运行的Action使用单独线程池 4. 版本管理：DAG定义需要支持灰度发布和回滚机制