Springboot +Flowable,任务认领和回退(一)
一.简介
有的时候,一个任务节点会存在多个候选人,例如:张三提交一个任务,这个任务即可以由李四处理,又可以由王五处理,那么针对这种多个任务候选人的情况,该如何处理?
二.绘制流程图
首先我们还是使用之前旧的流程图,但是在为 UserTask 设置分配用户的时候,我们设置多个用户,流程图截图如下:
分配图截图如下:
设置完成后,载这个流程文件,该流程对应的XML文件,内容如下:
<process id="demo01" name="demo01" isExecutable="true"><documentation>demo01</documentation><startEvent id="startEvent1" flowable:initiator="INITATOR" flowable:formFieldValidation="true"></startEvent><userTask id="sid-5F901234-AFF1-480E-9D66-2D196B910BA3" flowable:candidateUsers="javaboy,zhangsan,lisi" flowable:formFieldValidation="true"></userTask><sequenceFlow id="sid-71FB3A81-F753-419D-9A0A-2FC6E5361CED" sourceRef="startEvent1" targetRef="sid-5F901234-AFF1-480E-9D66-2D196B910BA3"></sequenceFlow><endEvent id="sid-D0B9E5BF-8C1A-4F8F-B2C2-F423F5DC556D"></endEvent><sequenceFlow id="sid-DEBE03CD-F247-4EF3-BB67-ABBA94739B0A" sourceRef="sid-5F901234-AFF1-480E-9D66-2D196B910BA3" targetRef="sid-D0B9E5BF-8C1A-4F8F-B2C2-F423F5DC556D"></sequenceFlow>
</process>
可以看到,UserTask 中的 flowable:candidateUsers=“javaboy,zhangsan,lisi” 就表示这个 UserTask 由 javaboy、zhangsan 和 lisi 三个用户处理,用户名之间用 , 隔开。
三.查询任务处理人
接下来就是部署并启动上面这个流程,具体如何部署如何启动,看之前的文章。
当流程启动成功之后,去查询 javaboy 需要处理的 UserTask,代码如下:
List<Task> list = taskService.createTaskQuery().taskAssignee("javaboy").list();
for (Task task : list) {logger.info("id:{};name:{};taskDefinitionKey:{}", task.getId(), task.getName(), task.getTaskDefinitionKey());
}
发现这个 SQL 执行完成后,查询不到任何数据!这个方法最终查询的是数据库中的 ACT_RU_TASK 表,查询的 SQL 如下:
去检查 ACT_RU_TASK 表以及它的 ASSIGNEE_ 字段,截图如下:
发现 ACT_RU_TASK 表中记录的 ASSIGNEE_ 字段值为 null。为 null 这个其实也好理解,因为这个 UserTask 有多个人可以处理,但是只有一个字段,没法储存,肯定有其他存储方式。
这种有多个候选人的任务,应该按照如下方式来查询:
@Test
void test12() {List<Task> list = taskService.createTaskQuery().taskCandidateUser("javaboy").list();for (Task task : list) {logger.info("id:{};name:{};taskDefinitionKey:{}", task.getId(), task.getName(), task.getTaskDefinitionKey());}
}
这里调用 taskCandidateUser 方法进行处理。那么这个方法查询的是哪张表呢?看下上面方法最终执行的 SQL,如下:
: ==> Preparing: SELECT RES.* from ACT_RU_TASK RES WHERE RES.ASSIGNEE_ is null and exists(select LINK.ID_ from ACT_RU_IDENTITYLINK LINK where LINK.TYPE_ = 'candidate' and LINK.TASK_ID_ = RES.ID_ and ( LINK.USER_ID_ = ? ) ) order by RES.ID_ asc
: ==> Parameters: javaboy(String)
: <== Total: 1
这里的查询涉及到两张表,分别是 ACT_RU_TASK 和 ACT_RU_IDENTITYLINK,两张表联合查询查出来的,来看看 ACT_RU_IDENTITYLINK 表的内容,截图如下:
TYPE_ 为 candidate 的就表示这个 Task 的候选人,id 为 c5693038-3f42-11ed-b9e2-acde48001122 的 Task 一共有三个候选人,两张表联合查询,才可以查到这个 UserTask 该由谁来处理。
另外一种常见的需求就是,已经知道了要处理的流程实例了,但是不知道应该由谁来处理,此时通过查询 ACT_RU_IDENTITYLINK 表就可以确定一个流程实例都有哪些参与者,代码如下:
@Test
void test13() {List<ProcessInstance> list = runtimeService.createProcessInstanceQuery().list();for (ProcessInstance pi : list) {List<IdentityLink> identityLinksForProcessInstance = runtimeService.getIdentityLinksForProcessInstance(pi.getId());for (IdentityLink identityLink : identityLinksForProcessInstance) {logger.info("ProcessInstanceId:{},UserId:{}",identityLink.getProcessInstanceId(),identityLink.getUserId());}}
}
这个执行的 SQL,截图如下:
可以看到,其实就是通过查询 ACT_RU_IDENTITYLINK 表获取的数据。
相关文章:

Springboot +Flowable,任务认领和回退(一)
一.简介 有的时候,一个任务节点会存在多个候选人,例如:张三提交一个任务,这个任务即可以由李四处理,又可以由王五处理,那么针对这种多个任务候选人的情况,该如何处理? 二.绘制流程…...
机器学习 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络模型答疑
机器学习 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络模型答疑 目录 机器学习 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络模型答疑问题汇总问题一答疑问题二答疑问题三答疑问题四答疑问题五答疑参考资料问题汇总 有几个问题咨询一下: 1.数据集划分时出现了问题如何解决? 2…...
卷首语:我决定从零开始,用C++手写自己的键值数据库
2023年5月1日,周一下午。 我为什么要自己写一个? 今天中午,我在CSDN上提出了一个关于如何学习C的观点——通过用C造东西来学习C,于是为了实践这个观点,我决定用C手写一个简单的属于自己的键值数据库。 我会把这个键值…...

【Vue】收集表单数据 过滤器
收集表单数据 收集表单数据: 若:<input type"text"/>,则v-model收集的是value值,用户输入的就是value值若:<input type"radio"/>,则v-model收集的是value值,且要给标签配置value值若…...

Linux线程:死锁
1. 死锁 (1)概念 死锁(DeadLock)指两个或两个以上的进程或线程执行时,由于竞争临界资源而造成阻塞的现象;若不干涉,则无法推进下去。 (2)死锁的原因 ① 竞争临界资源…...

thinkphp+vue+html超市零食品美食推荐系统零食购物商城网站7v281
本系统的开发使获取食品推荐系统信息能够更加方便快捷,同时也使食品推荐系统管理信息变的更加系统化、有序化。系统界面较友好,易于操作 运行环境:phpstudy/wamp/xammp等 开发语言:php 后端框架:Thinkphp5 前端框架:vu…...

思考外语学习的底层逻辑(以英语、法语为例)
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 目录 前言一、英语1.学习历程2.英语学习的心得3.理论检验(持续更新) 二、法语1.学习历程2.读入数据 总结 前言 提示:这里谈谈自己为什么要…...

命名ACL配置
命名ACL配置 【实验目的】 掌握命名ACL的配置。验证配置。 【实验拓扑】 实验拓扑如图1所示。 图1 实验拓扑 设备参数如表所示。 表1 设备参数表 设备 接口 IP地址 子网掩码 默认网关 R1 S0/3/0 192.168.1.1 255.255.255.252 N/A Fa0/0 192.168.2.1 255.255.…...

2008-2019年主要城市PITI指数
2008-2019年主要城市PITI指数 1、来源:附在文件内 2、时间区间:2008-2019年 3、具体时间分布:、2008、2009-2010、2011、2012、2013-2014、2014-2015、2015-2016、2016-2017、2017-2018、2018-2019、 4、范围:包括110个城市&a…...

拷贝构造函数和赋值重载函数详解
1.拷贝构造函数 1.1拷贝构造函数的概念 拷贝构造函数:只有单个形参,该形参是对本类类型对象的引用(一般常用const修饰),在用已存在的类类型对象创建新对象时由编译器自动调用。拷贝构造函数也是特殊的成员函数,其特征如下&#…...
5件关于JavaScript中this参数的事
this 关键字是 JavaScript 中最令人困惑的部分之一,本文试图通过介绍有关它的五个重要事项来阐明其目的和用法。 1、它允许访问同一对象上的其他属性 在 JavaScript 中,函数可以是独立的单元,但它们也可以用作对象的值。考虑下一个对象。 …...
面试题30天打卡-day17
1、什么是内部类? 内部类的分类有哪些 ?内部类的优点 ,内部类有哪些应用场景? 内部类:在一个类中创建一个新的类 内部类主要分为以下4种:成员内部类、局部内部类、静态内部类、匿名内部类。 成员内部类 …...

对标世界一流|弹性应对“供应链不确定性常态化” ——快消与重资产行业的经验互鉴
1963年,气象学家洛伦兹提出的“蝴蝶效应”表示:“一只蝴蝶在巴西扇动翅膀,有可能会在美国德克萨斯州引起一场龙卷风”。本文希望通过提供快消行业的先进实践,帮助重资产企业从“蝴蝶扇动翅膀”之前就开始行动,避免“龙…...

【MPC|云储能】基于模型预测控制(MPC)的微电网调度优化的研究(matlab代码)
目录 1 主要内容 2 程序难点及问题说明 3 部分程序 4 下载链接 1 主要内容 该程序分为两部分,日前优化部分——该程序首先根据《电力系统云储能研究框架与基础模型》上面方法,根据每个居民的实际需要得到响应储能充放电功率,优化得到整体…...

796. 子矩阵的和(C++和Python3)——2023.5.6打卡
文章目录 QuestionIdeasCode Question 输入一个 n 行 m 列的整数矩阵,再输入 q 个询问,每个询问包含四个整数 x1,y1,x2,y2 ,表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标。 对于每个询问输出子矩阵中所有数的和。 输入格式 第一行包含三个整数…...

docker打包部署spring boot应用(mysql+jar+Nginx)
文章目录 一、基本准备二、mysql部署二、jar部署三、Nginx部署 一、基本准备 小唐拿的就是之前放置在我们服务器上的应用进行部署,主要就是mysql和jar还有Vue的部署。 目前已经有的是jar、已经打包好的vue 项目参考:小破站数据大屏可视化(…...

Golang-常见数据结构Slice
Slice slice 翻译成中文就是切片,它和数组(array)很类似,可以用下标的方式进行访问,如果越界,就会产生 panic。但是它比数组更灵活,可以自动地进行扩容。 了解 slice 的本质, 最简单的方法就是…...

操作系统——设备管理
0.关注博主有更多知识 操作系统入门知识合集 目录 1.设备管理概念 2.SPOOLing技术 1.设备管理概念 在计算中,除CPU、内存以外的所有设备统称为外设,即外部设备,例如鼠标、键盘、打印机、摄像头、磁盘、硬盘......那么这些只需要连接到计…...

图片分类:精细化分类,(Fine-Grained Categorization) 基于人的行为的精细化分类
文字大纲 简介数据集常用数据集方法1 : 强监督方法2 : 弱监督传统 ResNet EfficientNet 等Two Level Attention Model双线性网络 Bilinear CNN model参考文献和学习路径简介 细粒度图像识别 (fine-grained image recognition),即 精细化分类。 细粒度图像分类(Fine-Graine…...

Matlab2012a的图像处理工具箱的imshow函数
在处理图片文件时,除了使用matlab自带的image函数,还可以考虑用matlab的图像处理工具箱。这个工具箱提供了imshow和imtool两个函数,可实现图片的显示。 这两个函数都支持Handle Graphics体系结构,它们可创建图像对象,…...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算
通信过程:(白话解释) 我们将原始待发送的消息称为 M M M,依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)(意思就是 G ( x ) G(x) G(x) 是已知的)࿰…...

关于nvm与node.js
1 安装nvm 安装过程中手动修改 nvm的安装路径, 以及修改 通过nvm安装node后正在使用的node的存放目录【这句话可能难以理解,但接着往下看你就了然了】 2 修改nvm中settings.txt文件配置 nvm安装成功后,通常在该文件中会出现以下配置&…...

Java-41 深入浅出 Spring - 声明式事务的支持 事务配置 XML模式 XML+注解模式
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!! 🚀 AI篇持续更新中!(长期更新) 目前2025年06月05日更新到: AI炼丹日志-28 - Aud…...

【OSG学习笔记】Day 16: 骨骼动画与蒙皮(osgAnimation)
骨骼动画基础 骨骼动画是 3D 计算机图形中常用的技术,它通过以下两个主要组件实现角色动画。 骨骼系统 (Skeleton):由层级结构的骨头组成,类似于人体骨骼蒙皮 (Mesh Skinning):将模型网格顶点绑定到骨骼上,使骨骼移动…...

tree 树组件大数据卡顿问题优化
问题背景 项目中有用到树组件用来做文件目录,但是由于这个树组件的节点越来越多,导致页面在滚动这个树组件的时候浏览器就很容易卡死。这种问题基本上都是因为dom节点太多,导致的浏览器卡顿,这里很明显就需要用到虚拟列表的技术&…...

TSN交换机正在重构工业网络,PROFINET和EtherCAT会被取代吗?
在工业自动化持续演进的今天,通信网络的角色正变得愈发关键。 2025年6月6日,为期三天的华南国际工业博览会在深圳国际会展中心(宝安)圆满落幕。作为国内工业通信领域的技术型企业,光路科技(Fiberroad&…...

什么是VR全景技术
VR全景技术,全称为虚拟现实全景技术,是通过计算机图像模拟生成三维空间中的虚拟世界,使用户能够在该虚拟世界中进行全方位、无死角的观察和交互的技术。VR全景技术模拟人在真实空间中的视觉体验,结合图文、3D、音视频等多媒体元素…...
小木的算法日记-多叉树的递归/层序遍历
🌲 从二叉树到森林:一文彻底搞懂多叉树遍历的艺术 🚀 引言 你好,未来的算法大神! 在数据结构的世界里,“树”无疑是最核心、最迷人的概念之一。我们中的大多数人都是从 二叉树 开始入门的,它…...

uni-app学习笔记三十五--扩展组件的安装和使用
由于内置组件不能满足日常开发需要,uniapp官方也提供了众多的扩展组件供我们使用。由于不是内置组件,需要安装才能使用。 一、安装扩展插件 安装方法: 1.访问uniapp官方文档组件部分:组件使用的入门教程 | uni-app官网 点击左侧…...
TJCTF 2025
还以为是天津的。这个比较容易,虽然绕了点弯,可还是把CP AK了,不过我会的别人也会,还是没啥名次。记录一下吧。 Crypto bacon-bits with open(flag.txt) as f: flag f.read().strip() with open(text.txt) as t: text t.read…...