[源码解析]Oozie来龙去脉之提交任务

0x00 摘要

Oozie是由Cloudera公司贡献给Apache的基于工作流引擎的开源框架，是Hadoop平台的开源的工作流调度引擎，用来管理Hadoop作业。本文是系列的第一篇，介绍Oozie的任务提交阶段。

0x01 问题

我们从需求逆推实现，即考虑如果我们从无到有实现工作流引擎，我们需要实现哪些部分？从而我们可以提出一系列问题从而去Oozie中探寻。

作为工作流引擎需要实现哪些部分？大致想了想，觉得需要有：

• 任务提交
• 任务持久化
• 任务委托给某一个执行器执行
• 任务调度
• 任务回调，即任务被执行器完成后通知工作流引擎
• 支持不同任务（同步，异步）
• 控制任务之间逻辑关系（跳转，等待...)
• 状态监控，监控任务进度
• ......

因为篇幅和精力所限，我们无法研究所有源码，回答所有问题，所以我们先整理出部分问题，在后面Oozie源码分析中一一解答：

• Oozie分为几个模块？
• 每个模块功能是什么？
• Oozie如何提交任务？
• 任务提交到什么地方？如何持久化？
• Oozie任务有同步异步之分吗？
• Oozie如何处理同步任务？
• Oozie如何处理异步任务？
• 任务的控制流节点（Control Flow Nodes）和动作节点（Action Nodes）之间如何跳转？
• Oozie都支持什么类型的任务？Shell？Java? Hive?
• Oozie如何同Yarn交互？
• Oozie如何知道Yarn任务完成？

0x02 Oozie 基本概念

2.1 组件

Oozie由Oozie client和Oozie Server两个组件构成，Oozie Server是运行于Java Servlet容器（Tomcat）中的web应用程序。Oozie client用于给Oozie Server提及任务，Oozie client 提交任务的途径是HTTP请求。

实际上Oozie Server就相当于Hadoop的一个客户端，当用户需要执行多个关联的MR任务时，只需要将MR执行顺序写入workflow.xml，然后使用Oozie Server提交本次任务，Oozie Server会托管此任务流。

Oozie Server 具体操作的是workflow，即Oozie主要维护workflow的执行 / workflow内部Action的串联和跳转。

具体Action的执行是由Yarn去执行，Yarn会把Action分配给有充足资源的节点执行。Action是异步执行，所以Action结束时候会通过回调方式通知Oozie执行结果，Oozie也会采用轮询方式去获取Action结果（为了提高可靠性）。

大致提交流程如下：

Oozie client ------> Oozie  Server -------> Yarn ------> Hadoop

2.2 特点

Oozie特点如下：

• Oozie不是仅用来配置多个MR工作流的，它可以是各种程序夹杂在一起的工作流，比如执行一个MR1后，接着执行一个java脚本，再执行一个shell脚本，接着是Hive脚本，然后又是Pig脚本，最后又执行了一个MR2，使用Oozie可以轻松完成这种多样的工作流。使用Oozie时，若前一个任务执行失败，后一个任务将不会被调度。
• Oozie定义了控制流节点（Control Flow Nodes）和动作节点（Action Nodes）,其中控制流节点定义了流程的开始和结束，以及控制流程的执行路径（Execution Path），如decision,fork,join等；而动作节点包括Haoop map-reduce hadoop文件系统，Pig，SSH，HTTP，eMail和Oozie子流程。
• Oozie以action为基本单位，可以将多个action构成一个DAG图的模式运行。
• Oozie工作流必须是一个有向无环图，实际上Oozie就相当于Hadoop的一个客户端，当用户需要执行多个关联的MR任务时，只需要将MR执行顺序写入workflow.xml，然后使用Oozie提交本次任务，Oozie会托管此任务流。

2.3 功能模块

Oozie主要由以下功能模块构成：

• workflow(工作流)：该组件用于定义和执行一个特定顺序的mapreduce，hive和pig作业。由我们需要处理的每个工作组成，进行需求的流式处理。
• Coordinator(协调器)：可将多个工作流协调成一个工作流来进行处理。多个workflow可以组成一个coordinator，可以把前几个workflow的输出作为后 一个workflow的输入，也可以定义workflow的触发条件，来做定时触发。
• Bundle Job：绑定多个coordinator，一起提交或触发所有coordinator，是对一堆coordinator的抽象。
• Oozie SLA(服务器等级协定)：该组件支持workflow应用程序执行过程的记录跟踪。

我们就从无到有，看看一个Workflow从提交到最后是如何运行的，假设这个workflow开始后，进入一个hive action，这个hive本身配置的是由tez引擎执行 。下面是代码简化版。

<workflow-app xmlns="uri:oozie:workflow:0.5" name="hive-wf">
  
    <start to="hive-node"/>

    <action name="hive-node">
        <hive xmlns="uri:oozie:hive-action:0.5">
            <script>hive.sql</script>
        </hive>
        <ok to="end"/>
        <error to="fail"/>
    </action>

    <kill name="fail">
       <message>Hive failed, error message</message>
    </kill>
    
    <end name="end"/>
</workflow-app>

0x03 Oozie client

Oozie Client是用户用来提交任务给Oozie Server的途径，其可以启动任务，停止任务，提交任务，开始任务，查看任务执行情况。比如启动任务如下：

oozie job -oozie oozie_url -config job.properties_address -run

3.1 程序入口

既然有启动脚本，我们就直接去里面探寻程序入口。

${JAVA_BIN} ${OOZIE_CLIENT_OPTS} -cp ${OOZIECPPATH} org.apache.oozie.cli.OozieCLI "${@}"

这就看到了Client 的入口类，我们去看看。

public class OozieCLI {
      public static void main(String[] args) {
        if (!System.getProperties().containsKey(AuthOozieClient.USE_AUTH_TOKEN_CACHE_SYS_PROP)) {
            System.setProperty(AuthOozieClient.USE_AUTH_TOKEN_CACHE_SYS_PROP, "true");
        }
        System.exit(new OozieCLI().run(args));
    }
}

我们可以看到，经过验证之后，程序直接从main函数进入到了run函数。

public class OozieCLI {
     public synchronized int run(String[] args) {
        final CLIParser parser = getCLIParser();
        try {
            final CLIParser.Command command = parser.parse(args);
            String doAsUser = command.getCommandLine().getOptionValue(DO_AS_OPTION);

            if (doAsUser != null) {
                OozieClient.doAs(doAsUser, new Callable<Void>() {
                    @Override
                    public Void call() throws Exception {
                        processCommand(parser, command);
                        return null;
                    }
                });
            }
            else {
                processCommand(parser, command);
            }
            return 0;
        }
    }
}

看来主要的内容是在这个processCommand里面，其会根据命令调用相应的命令方法。通过command.getName()我们可以清楚的知道Oozie目前支持什么种类的任务，比如 JOB_CMD，JOBS_CMD，PIG_CMD，SQOOP_CMD，MR_CMD。

public void processCommand(CLIParser parser, CLIParser.Command command) throws Exception {
        switch (command.getName()) {
            case JOB_CMD:
                jobCommand(command.getCommandLine());
                break;
            case JOBS_CMD:
                jobsCommand(command.getCommandLine());
                break;
            case HIVE_CMD:
                scriptLanguageCommand(command.getCommandLine(), HIVE_CMD);
                break;
            ......
            default:
                parser.showHelp(command.getCommandLine());
        }
}

3.2 Hive为例

我们以Hive为例看看如何处理。Hive就是调用 scriptLanguageCommand。

private void scriptLanguageCommand(CommandLine commandLine, String jobType){
    List<String> args = commandLine.getArgList();
    try {
        XOozieClient wc = createXOozieClient(commandLine);
        Properties conf = getConfiguration(wc, commandLine);
        String script = commandLine.getOptionValue(SCRIPTFILE_OPTION);
        List<String> paramsList = new ArrayList<>();
        ......
        System.out.println(JOB_ID_PREFIX + wc.submitScriptLanguage(conf, script,
                    args.toArray(new String[args.size()]),
                    paramsList.toArray(new String[paramsList.size()]), jobType));      
    }
}

这里关键代码是：wc.submitScriptLanguage，所以我们需要看看XOozieClient.submitScriptLanguage。其注释表明作用是通过HTTP来提交 Pig 或者 Hive。

public String submitScriptLanguage(Properties conf, String scriptFile, String[] args, String[] params, String jobType) throws IOException, OozieClientException {

    switch (jobType) {
        case OozieCLI.HIVE_CMD:
            script = XOozieClient.HIVE_SCRIPT;
            options = XOozieClient.HIVE_OPTIONS;
            scriptParams = XOozieClient.HIVE_SCRIPT_PARAMS;
            break;
        case OozieCLI.PIG_CMD:
            ......
    }

    conf.setProperty(script, readScript(scriptFile));
    setStrings(conf, options, args);
    setStrings(conf, scriptParams, params);

    return (new HttpJobSubmit(conf, jobType)).call();
}

而HttpJobSubmit就是向Oozie Server提交job，所以我们最终是需要去Oozie Server探究。

private class HttpJobSubmit extends ClientCallable<String> {
    @Override
    protected String call(HttpURLConnection conn) throws IOException, OozieClientException {
        conn.setRequestProperty("content-type", RestConstants.XML_CONTENT_TYPE);
        writeToXml(conf, conn.getOutputStream());
        if (conn.getResponseCode() == HttpURLConnection.HTTP_CREATED) {
            JSONObject json = (JSONObject) JSONValue.parse(
                    new InputStreamReader(conn.getInputStream(), StandardCharsets.UTF_8));
            return (String) json.get(JsonTags.JOB_ID);
        }
        return null;
    }
}

0x04 Oozie Server

4.1 我是个web程序

前面我们提到，Oozie Server是运行于Java Servlet容器（Tomcat）中的web应用程序。所以具体启动等配置信息是在web.xml中。很久没有看到web.xml了，突然觉得好陌生，嘿嘿。

<!-- Servlets -->
<servlet>
    <servlet-name>callback</servlet-name>
    <display-name>Callback Notification</display-name>
    <servlet-class>org.apache.oozie.servlet.CallbackServlet</servlet-class>
    <load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>

<servlet>
    <servlet-name>v1jobs</servlet-name>
    <display-name>WS API for Workflow Jobs</display-name>
    <servlet-class>org.apache.oozie.servlet.V1JobsServlet</servlet-class>
    <load-on-startup>1</load-on-startup>
</servlet>

......

4.2 初始化服务

Ooize的很多基础工作是由Services来完成的，每一个service都是一个单例。这些服务的配置信息在ooze-default.xml中

<property>
    <name>oozie.services</name>
    <value>
        org.apache.oozie.service.HadoopAccessorService,
        org.apache.oozie.service.LiteWorkflowAppService,
        org.apache.oozie.service.JPAService,
        org.apache.oozie.service.DBLiteWorkflowStoreService,
        org.apache.oozie.service.CallbackService,
        org.apache.oozie.service.ActionService,
        org.apache.oozie.service.CallableQueueService,
        org.apache.oozie.service.CoordinatorEngineService,
        org.apache.oozie.service.BundleEngineService,
        org.apache.oozie.service.DagEngineService,
        ......
    </value>
</property>

ServicesLoader这个类用来启动，加载配置的所有service。

public class ServicesLoader implements ServletContextListener {
    private static Services services;
    /**
     * Initialize Oozie services.
     */
    public void contextInitialized(ServletContextEvent event) {
        services = new Services();
        services.init();
    }
}

init函数是用来初始化所有配置好的Services，如果有同类型服务，则后来者会被存储。

public class Services {
      public void init() throws ServiceException {
 			 loadServices();	
      }  
  
    private void loadServices() throws ServiceException {
        try {
            Map<Class<?>, Service> map = new LinkedHashMap<Class<?>, Service>();
            Class<?>[] classes = ConfigurationService.getClasses(conf, CONF_SERVICE_CLASSES);
            Class<?>[] classesExt = ConfigurationService.getClasses(conf, CONF_SERVICE_EXT_CLASSES);

            List<Service> list = new ArrayList<Service>();
            loadServices(classes, list);
            loadServices(classesExt, list);

            //removing duplicate services, strategy: last one wins
            for (Service service : list) {
                if (map.containsKey(service.getInterface())) {
                      service.getClass());
                }
                map.put(service.getInterface(), service);
            }
            for (Map.Entry<Class<?>, Service> entry : map.entrySet()) {
                setService(entry.getValue().getClass());
            }
        } 
    }  
}

4.3 从Job到DAG

客户通过oozie脚本提交job之后，进入org.apache.oozie.cli.OozieCLI。会生成一个OozieClient，然后使用JobCommand，提交运行的信息到V1JosServlet的doPost接口，Oozier在doPos接口中会调用submitJob()方法。此时会生成一个DAG对象，然后DAG.submitJon(JobConf,startJob)。

我们从V1JosServlet.doPost入手。这里是基类。

public abstract class BaseJobsServlet extends JsonRestServlet {
      protected void doPost(HttpServletRequest request,
            HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
         JSONObject json = submitJob(request, conf);
      }
}

然后回到 V1JosServlet.submitJob

@Override
protected JSONObject submitJob(HttpServletRequest request, Configuration conf) throws XServletException,IOException {
    String jobType = request.getParameter(RestConstants.JOBTYPE_PARAM);

    if (jobType == null) {
            String wfPath = conf.get(OozieClient.APP_PATH);
 
            if (wfPath != null) {
                json = submitWorkflowJob(request, conf); // 我们的目标在这里
            }
            else if (coordPath != null) {
                json = submitCoordinatorJob(request, conf);
            }
            else {
                json = submitBundleJob(request, conf);
            }
    }
    else { // This is a http submission job
       ......
    }
    return json;
}

然后调用到了 DagEngine.submitJob。从其注释可以看出 The DagEngine provides all the DAG engine functionality for WS calls. 这样我们就正式来到了DAG的世界。

private JSONObject submitWorkflowJob(HttpServletRequest request, Configuration conf) throws XServletException {
    try {
        String action = request.getParameter(RestConstants.ACTION_PARAM);
        DagEngine dagEngine = Services.get().get(DagEngineService.class).getDagEngine(user);
        if (action != null) {
            dryrun = (action.equals(RestConstants.JOB_ACTION_DRYRUN));
        }
        if (dryrun) {
            id = dagEngine.dryRunSubmit(conf);
        }
        else {
            id = dagEngine.submitJob(conf, startJob); // 我们在这里
        }
        json.put(JsonTags.JOB_ID, id);
    }
    return json;
}

0x06 核心引擎

Oozie有三种核心引擎，其都是继承抽象类BaseEngine。

这三种引擎是：

• DAGEngine，负责workflow执行，我们上面代码就会来到这里.....
• CoordinatorEngine，负责coordinator执行
• BundleEngine，负责bundle执行

分别对应

• org.apache.oozie.service.CoordinatorEngineService
• org.apache.oozie.service.BundleEngineService
• org.apache.oozie.service.DagEngineService

我们之前提到，这些属于系统Services，都是Singletgon，在Oozie启动时候会加入到Services中。当需要时候通过get来获取。

public class Services {
		private Map<Class<? extends Service>, Service> services = new LinkedHashMap<Class<? extends Service>, Service>();
  
		public <T extends Service> T get(Class<T> serviceKlass) {
    		return (T) services.get(serviceKlass);
		}
}

具体在V1JosServlet中调用举例：

String user = conf.get(OozieClient.USER_NAME);
DagEngine dagEngine = Services.get().get(DagEngineService.class).getDagEngine(user);

0x07 Command推动执行

Oozie把所有命令抽象成Command，这样其内部把程序执行总结成用Command来推动，类似于消息驱动。

Command分为同步和异步。其基类都是XCommand。XCommand提供如下模式：

• single execution: a command instance can be executed only once
• eager data loading: loads data for eager precondition check
• eager precondition check: verify precondition before obtaining lock
• data loading: loads data for precondition check and execution
• precondition check: verifies precondition for execution is still met
• locking: obtains exclusive lock on key before executing the command
• execution: command logic

public abstract class XCommand<T> implements XCallable<T> {
    ......
    private String key;
    private String name;
    private String type;
    private AtomicBoolean used = new AtomicBoolean(false);
    private Map<Long, List<XCommand<?>>> commandQueue;
    protected Instrumentation instrumentation;
    ......
}

XCommand的父接口XCallable继承了java.util.concurrent.Callable。最终目的是当异步执行时候，基于优先级来排列命令的执行计划。

所以XCommand的几个关键函数就是：queue，call，execute：

• queue ：向commandQueue加入一个command，这个command是在当前command执行之后，做delayed execution。在当前command执行过程中加入的具有同样的delay的commands，会后续顺序(single serial)执行。
• call就是继承的Callable实现函数，会调用到execute。
• execute则是具体Command实现自己的具体业务。

从我们常见的SubmitXCommand来看，继承关系如下：

public class SubmitXCommand extends WorkflowXCommand<String> 
public abstract class WorkflowXCommand<T> extends XCommand<T> 
public abstract class XCommand<T> implements XCallable<T> 
public interface XCallable<T> extends Callable<T> 

再比如TransitionXCommand的继承关系：

abstract class TransitionXCommand<T> extends XCommand<T> 
public abstract class SubmitTransitionXCommand extends TransitionXCommand<String>

从之前的组件可以看到，任务是有状态机的概念的，准备，开始，运行中，失败结束 等等，所以对任务进行操作的命令同时需要处理状态机的变化，oozie处理任务的命令都需要继承TransitionXCommand这个抽象类，而TransitionXCommand的父类是XCommand。

0x08 引擎处理提交

前面提到，doPost 会调用到 id = dagEngine.submitJob(conf, startJob);

我们看看DAGEngine是如何处理提交的任务。

首先通过SubmitXCommand直接运行其call()来提交job。

public String submitJob(Configuration conf, boolean startJob) throws DagEngineException {
    validateSubmitConfiguration(conf);
    try {
        String jobId;
        SubmitXCommand submit = new SubmitXCommand(conf);
        jobId = submit.call();
        if (startJob) {
            start(jobId);
        }
        return jobId;
    }
}

然后通过StartXCommand来启动Job。从注释中我们可以看到，此时依然是同步执行 (通过主动执行call()函数)。

public void start(String jobId) throws DagEngineException {
    // Changing to synchronous call from asynchronous queuing to prevent the
    // loss of command if the queue is full or the queue is lost in case of
    // failure.
    new StartXCommand(jobId).call();
}

8.1 SubmitXCommand

SubmitXCommand处理的是提交工作，将用户提交的任务解析后更新到数据库。

主要业务是在execute中实现。

1. 解析配置，获取WorkflowApp
2. 创建WorkflowInstance
3. 生成 WorkflowJobBean
4. 通过JPA保存WorkflowJobBean 到wf_jobs

代码摘要如下：

protected String execute() throws CommandException {

    WorkflowAppService wps = Services.get().get(WorkflowAppService.class);
    try {
        HadoopAccessorService has = Services.get().get(HadoopAccessorService.class);
        FileSystem fs = has.createFileSystem(user, uri, fsConf);

        // 解析配置，获取WorkflowApp
        WorkflowApp app = wps.parseDef(conf, defaultConf);

        // 创建WorkflowInstance
        WorkflowInstance wfInstance;
        wfInstance = workflowLib.createInstance(app, conf);

        // 生成 WorkflowJobBean
        WorkflowJobBean workflow = new WorkflowJobBean();
        workflow.setId(wfInstance.getId());
        workflow.setAppName(ELUtils.resolveAppName(app.getName(), conf));
        workflow.setAppPath(conf.get(OozieClient.APP_PATH));
        workflow.setConf(XmlUtils.prettyPrint(conf).toString());
        ......
        workflow.setWorkflowInstance(wfInstance);
        workflow.setExternalId(conf.get(OozieClient.EXTERNAL_ID));

        if (!dryrun) {
            workflow.setSlaXml(jobSlaXml);
            // 添加到临时list
            insertList.add(workflow); 
            JPAService jpaService = Services.get().get(JPAService.class);
            if (jpaService != null) {
                // 保存WorkflowJobBean 到wf_jobs
    BatchQueryExecutor.getInstance().executeBatchInsertUpdateDelete(insertList, null, null);
                }
            }
            return workflow.getId();
        }
}

其中insertList是用来临时存储 WorkflowJobBean

private List<JsonBean> insertList = new ArrayList<JsonBean>();

WorkflowJobBean 对应数据库中表 WF_JOBS。

public class WorkflowJobBean implements Writable, WorkflowJob, JsonBean {
    ......//省略其他变量
    @Transient
    private List<WorkflowActionBean> actions;
}

在Oozie为了方便将用户定义的Action以及Workflow进行管理，底层使用Jpa将这些数据存储于数据库中。具体是调用executeBatchInsertUpdateDelete来通过JPA插入到数据库。

BatchQueryExecutor.getInstance().executeBatchInsertUpdateDelete(insertList, null, null);

具体BatchQueryExecutor代码如下。

public class BatchQueryExecutor {
    public void executeBatchInsertUpdateDelete(Collection<JsonBean> insertList, Collection<UpdateEntry> updateList,Collection<JsonBean> deleteList) {
        List<QueryEntry> queryList = new ArrayList<QueryEntry>();
        JPAService jpaService = Services.get().get(JPAService.class);
        EntityManager em = jpaService.getEntityManager();

        if (updateList != null) {
            for (UpdateEntry entry : updateList) {
                Query query = null;
                JsonBean bean = entry.getBean();
                if (bean instanceof WorkflowJobBean) {
                    // 我们程序在这里
                    query = WorkflowJobQueryExecutor.getInstance().getUpdateQuery(
                            (WorkflowJobQuery) entry.getQueryName(), (WorkflowJobBean) entry.getBean(), em);
                }
                else if (bean instanceof WorkflowActionBean) {
                    query = WorkflowActionQueryExecutor.getInstance().getUpdateQuery(
                            (WorkflowActionQuery) entry.getQueryName(), (WorkflowActionBean) entry.getBean(), em);
                }
                else if {
                  //此处省略众多其他类型
                }
                queryList.add(new QueryEntry(entry.getQueryName(), query));
            }
        }
        // 这里插入数据库
        jpaService.executeBatchInsertUpdateDelete(insertList, queryList, deleteList, em);
    }  
}

JPA摘要代码如下：

public class JPAService implements Service, Instrumentable {
  
    private OperationRetryHandler retryHandler;
  
    public void executeBatchInsertUpdateDelete(final Collection<JsonBean> insertBeans, final List<QueryEntry> updateQueryList, final Collection<JsonBean> deleteBeans, final EntityManager em) {
      
        try {
            retryHandler.executeWithRetry(new Callable<Void>() {

                public Void call() throws Exception {
                   ......
                    if (CollectionUtils.isNotEmpty(insertBeans)) {
                        for (final JsonBean bean : insertBeans) {
                            em.persist(bean);
                        }
                    }
                   ......
                }
            });
        }
    }
}

这样，一个Workflow Job就存储到了数据库中。

8.2 workflow生命周期

首先介绍下workflow生命周期，我们代码马上会用到PREP状态。

• prep：一个工作流第一次创建就处于prep状态，表示工作流以及创建但是还没有运行。

• running：当一个已经被创建的工作流job开始执行的时候，就处于running状态。它不会达到结束状态，只能因为出错而结束，或者被挂起。

• suspended：一个running状态的工作流job会变成suspended状态，而且它会一直处于该状态，除非这个工作流job被重新开始执行或者被杀死。

• killed：当一个工作流job处于被创建后的状态，或者处于running，suspended状态时，被杀死，则工作流job的状态变为killed状态。

• failed：当一个工作流job不可预期的错误失败而终止，就会变为failed状态。

8.3 StartXCommand

处理完SubmitXCommand之后，Oozie Server 马上处理StartXCommand。

StartXCommand 的作用是启动Command，其继承了SignalXCommand ，所以 StartXCommand(jobId).call();调用到了SignalXCommand的call。

public class StartXCommand extends SignalXCommand

相关代码如下：

首先，StartXCommand调用基类构造函数

public StartXCommand(String id) {
        super("start", 1, id);
        InstrumentUtils.incrJobCounter(getName(), 1, getInstrumentation());
}

然后，SignalXCommand得到了jobId，这个就是之前SubmitXCommand生成并且传回来的。

public SignalXCommand(String name, int priority, String jobId) {
    super(name, name, priority);
    this.jobId = ParamChecker.notEmpty(jobId, "jobId");
}

call()首先调用到 SignalXCommand.loadState。其会根据jobId从数据库中读取Workflow job信息。

protected void loadState() throws CommandException {
    try {
        jpaService = Services.get().get(JPAService.class);
        if (jpaService != null) {
            this.wfJob = WorkflowJobQueryExecutor.getInstance().get(WorkflowJobQuery.GET_WORKFLOW, jobId);
            if (actionId != null) {
                this.wfAction = WorkflowActionQueryExecutor.getInstance().get(WorkflowActionQuery.GET_ACTION_SIGNAL, actionId);
            }
        }
}

SQL语句如下：

@NamedQuery(name = "GET_WORKFLOW", query = "select OBJECT(w) from WorkflowJobBean w where w.id = :id"),

call()接着调用SignalXCommand.execute()，这里具体操作如下：

• 1. execute中，因为状态是PREP，所以调用workflowInstance.start，这里对应的实例是LiteWorkflowInstance
  • 1.1) LiteWorkflowInstance.start 调用 signal()
    • 1.1.1) signal() 调用 exiting = nodeHandler.enter(context)，实际调用的是 LiteActionHandler.enter
      • 1.1.1.1) 调用 LiteWorkflowStoreService.liteExecute，这里是生成WorkflowActionBean，然后添加到临时变量ACTIONS_TO_START
        • 1.1.1.1.1) WorkflowActionBean action = new WorkflowActionBean();
        • 1.1.1.1.2) action.setJobId(jobId); 做其他各种设置
        • 1.1.1.1.3) List list = (List) context.getTransientVar(ACTIONS_TO_START);
        • 1.1.1.1.4) list.add(action); 添加到临时列表
  • 1.2) 回到 signal(), 因为start 是 同步操作，所以exiting 为 true
    • 1.2.1) signal all new synch transitions。遍历 pathsToStar，如果有同步跳转，则开始进行后一步Action的跳转，即 signal(pathToStart, "::synch:

      标签：String,来龙去脉,workflow,源码,conf,Oozie,new,public
      来源： https://www.cnblogs.com/rossiXYZ/p/13210197.html