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,…...
机械臂+点云相机实战:手眼标定全流程避坑指南(附PCL库代码)
机械臂与点云相机手眼标定实战:从原理到代码的完整避坑指南 在工业自动化与机器人应用领域,机械臂与3D视觉系统的协同作业已成为提升生产灵活性和智能化的关键技术。其中,手眼标定作为连接机械臂运动学与视觉感知的桥梁,其精度直接…...
三行六列16车位立体车库mcgs6.2仿真程序
三行六列16车位立体车库mcgs6.2仿真程序立体车库仿真程序最让人上头的就是运动逻辑设计。今天拆解一个三行六列布局的MCGS6.2项目,看看如何用脚本驱动16个车位的升降动画。注意这里的车位排布有点特殊——虽然看起来是3*6的矩阵,但实际有两处隐藏车位被改…...
Java 17 新特性实战:现代 Java 开发的优雅实践
Java 17 新特性实战:现代 Java 开发的优雅实践 前言 大家好。最近很多读者朋友询问 Java 17 的新特性以及如何在项目中应用这些特性。作为一个长期使用 Java 的架构师,今天我想分享一下 Java 17 的新特性以及在实际项目中的应用经验。 Java 17 的核心新特…...
Qwen2.5-Omni:多模态流式交互的Thinker-Talker架构与TMRoPE技术解析
1. Qwen2.5-Omni的核心设计理念 第一次接触Qwen2.5-Omni时,最让我惊讶的是它处理多模态数据的流畅程度。想象一下,你正在和AI助手讨论一段视频内容,它能同时理解画面中的物体、背景音乐的情绪,还能用自然语音回应你的问题——这就…...
告别串口!STM32F105RCT6的ITM调试秘籍:从零配置到华为/高通项目级日志封装
STM32F105RCT6 ITM调试实战:企业级日志系统设计与性能优化 在嵌入式开发领域,调试效率直接影响项目进度和质量。传统串口调试方式虽然简单易用,但在处理复杂企业级项目时往往显得力不从心。本文将深入探讨基于STM32F105RCT6的ITM调试技术&…...
UE5项目GPU瓶颈卡顿?手把手教你用GPU Visualizer揪出渲染性能元凶
UE5项目GPU瓶颈卡顿?手把手教你用GPU Visualizer揪出渲染性能元凶 当你的UE5项目在真机测试时突然掉帧到30fps以下,而编辑器里明明运行流畅——这种"开发环境正常,实机表现崩盘"的困境,相信每个UE开发者都经历过。上周我…...
Hypervisor环境下高效进程间通信技术解析
1. Hypervisor环境下的进程通信挑战 在虚拟化技术大行其道的今天,Hypervisor环境下的进程间通信(IPC)已经成为系统性能的关键瓶颈。想象一下,你住在小区同一栋楼的两个单元里,明明直线距离只有10米,却要绕到…...
质子交换膜燃料电池三维模型创建与流场仿真教程
质子交换膜燃料电池三维模型创建和fluent流场仿真教程。 单电池,单电池带冷却水通道,电堆,电堆带冷却通道三维流场仿真,后处理压力分布,温度分布,流线轨迹,氢气氧气浓度分布等。质子交换膜燃料电…...
Python+Mediamtx实战:5分钟搞定WebRTC视频流帧捕获(附完整代码)
PythonMediamtx实战:5分钟搞定WebRTC视频流帧捕获(附完整代码) 在实时视频处理领域,WebRTC技术因其低延迟和点对点传输特性而备受青睐。本文将带你快速搭建一个基于Mediamtx流媒体服务器和Python的WebRTC视频帧捕获系统࿰…...
易语言飞将ddddocr识图识字PaddleOCR识图识字苍狼OCR简单识字简化
易语言飞将ddddocr识图识字PaddleOCR识图识字苍狼OCR简单识字简化 超级简单的识图识字模块,简单初始化后即可使用,不用做其它多余的步骤 超级简单,下载即用,特别适合小白使用 下载地址:https://daidijia.lanzoue.com/i…...
