开发或者修改一个在线 pipeline

演示 - 随机数生成

我们基于内置的在线编排示例方案，创建一个示例引擎。

示例中包含一个默认的在线编排：

其中只包含了一个生成随机数的函数，整个 pipeline 接收请求后，函数将会根据请求的范围限制，生成一个对应范围内的随机数，最终返回结果。

接口调用示例（右边 data->data->result 字段）：

关于此 Function 的详细开发过程可以参考下文。

演示 - 多个随机数并求和

如果所示，我们额外添加 2 个“随机数生成”函数节点，再添加 1 个“求和”函数节点（选中函数后点击右侧“添加节点”可增加函数输入槽位），并将其连接起来。

保存、发布后，进行调试：

我们限制随机数范围 [1,2)，此时随机数必然为 1，可以发现最终求和结果为 3，复合预期。

关于此 Function 的详细开发过程可以参考下文。

Function 代码开发

创建 Java 项目，并添加依赖：

<dependency>
    <groupId>com._4paradigm.flowengine</groupId>
    <artifactId>fl-pipeline-core</artifactId>
    <version>1.6.2-SNAPSHOT</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

基于基类，开发逻辑代码：

// 随机数生成
package com._4paradigm.flowengine.pipeline.demo;

import com._4paradigm.flowengine.pipeline.core.FLFunction;
import com._4paradigm.flowengine.pipeline.core.PipelineContext;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;

public class RandomGenerator extends FLFunction {
    public Object run(PipelineContext pipelineContext, Object... objects) {
        int min = 0;
        int max = 100;
        if (objects.length != 0) {
            Map<String, Integer> limits = (Map<String, Integer>) objects[0];
            min = limits.getOrDefault("min", 0);
            max = limits.getOrDefault("max", 100);
        }
        Map<String, Integer> result = new HashMap<>();
        result.put("result", ThreadLocalRandom.current().nextInt(min, max));
        return result;
    }
}

// 基于随机数生成的结果，求和
package com._4paradigm.flowengine.pipeline.demo;

import com._4paradigm.flowengine.pipeline.core.FLFunction;
import com._4paradigm.flowengine.pipeline.core.PipelineContext;

import java.util.Map;

public class SumInt extends FLFunction {
    public Object run(PipelineContext pipelineContext, Object... objects) {
        if (objects == null || objects.length == 0) {
            return 0;
        }
        int result = 0;
        for (Object object : objects) {
            result += (Integer) ((Map) object).get("result");
        }
        return result;
    }
}

编译生成 jar 文件：

$ mvn clean package
...
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time:  1.377 s
[INFO] Finished at: 2020-11-16T11:52:17+08:00
[INFO] ------------------------------------------------------------------------

$ ls */target 
random-generator/target:
classes                             maven-archiver                      random-generator-1.0.0-SNAPSHOT.jar
generated-sources                   maven-status

sum-int/target:
classes                    maven-archiver             maven-status               sum-int-1.0.0-SNAPSHOT.jar

创建 function template

在 flowengine hub 中创建“在线函数模板”：

创建完成后，点击进入，选择“历史版本”再进行“编辑”，填写必要的信息。

文件类型：目前只可选择 jar，更多模式陆续开放中；

运行文件：function 执行的 jar 文件，可从已上传文件中选择，或手动上传新文件；

Function 类名：Function 完整的类名；

创建 pipeline

通过引擎的“高级配置”， 点击『新增Pipeline』来创建 pipeline，必填全局唯一的『Pipeline Key』：

创建完成后，点击『编辑』进入编辑页面，修改 pipeline 拓扑结构与相关配置。

发布 pipeline

发布操作只能在引擎中进行，请确保引擎添加并启动了相关组件。

进入左侧“编排”中的“在线编排”，选择对应的 pipeline，即可进行发布操作。

发布完成后，可以点击『调试』进行调用测试，如图输入请求参数，返回中的 data 字段可以看到结果：

通过『查看历史版本』可以查看 pipeline 的历史版本，并进行下线或发布操作：