基于Shark的工作流日志迁移研究及其实现

第２９卷

Ｖｏ１．２９　

第２２期　

Ｎｏ．２２　

计算机工程与设计　

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｄｅｓｉｇｎ　

２００８年１１月　

ＮＯＶ．２００８　

基于Ｓｈａｒｋ的工作流１ｔ志迁移研究及其实现　

马　华　，　张红宇　，　陈　振　

（１．湖南涉外经济学院计算机学部，湖南长沙４１０２０５；　

２．中南大学商学院，湖南长沙４１００８３）　

摘　要：工作流日志数据中可能记录着非常有价值的信息，它们对于流程优化和工作流挖掘具有重要意义。然而，传统工作　

流系统缺乏对工作流日志迁移的有效支持。基于对工作流日志数据的分析，提出了一种支持日志迁移的分布式工作流系统　

框架。该框架通过工作流实例数据与历史数据的分离，以实现工作流日志数据的分布式管理。基于开源工作流Ｓｈａｒｋ，通过　

扩展ＷｆＭＣ相关接口，给出了该框架的实现方案。　

关键词：工作流日志；数据迁移；Ｓｈａｒｋ；分布式管理；工作流系统　

中图法分类号：ＴＰ３１１　文献标识码：Ａ　文章编号：１０００—７０２４（２００８）２２　５９１７．０４　

Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｌｏｇｓ　ｍｉｇｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｗｏｒｋｆｌｏｗ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｈａｒｋ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　

ＭＡ　Ｈｕａ　，　ＺＨＡＮＧ　Ｈｏｎｇ一、　，　ＣＨＥＮ　Ｚｈｅｎ　

（１．Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，Ｈｕｎａｎ　Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　４　１　０２０５，Ｃｈｉｎａ；　

２．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＢｕｓｉｎｅｓｓ，Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｓｏｕｔｈ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ　４１００８３，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｏｍｅ　ｖａｌｕａｂｌｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｃａｎ　ｂｅ　ｄｉｓｃｏｖｅｒｅｄ　ｆｒｏｍ　ｌｏｇ　ｄａｔａ　ｏｆ　ｗｏｒｋｆｌｏｗ，ｗｈｉｃｈ　ｉｓ　ｖｅｒｙ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｔｏ　ｂｕｓｉｎｅｓｓ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｏｐｔｉ—　

ｍｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｗｏｒｋｆｌｏｗ　ｍｉｎｉｎｇ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｗｏｒｋｆｌｏｗ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｃａｎ　ｎｏｔ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｌｏｇｓ　ｍｉｇｒａｔｉｏｎ　ｏｆｗｏｒｋｆｌｏｗ　ｅｆｆｉｃｉｅ—　

ｎｔｌｙ．Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｌｏｇ　ｄａｔａ，ａ　ｒａｍｅｗｏｒｋ　ｏｆ　ｆｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｗｏｒｋｆｌｏｗ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｉｓ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ　ｔｏ　ｓｕｐｐｏｒｔ　ｌｏｇｓ　ｍｉｇｒａｔｉｏｎ．　

Ｒｅｌａｔｅｄ　ｗｏｒｋ＿ｆｌｏｗ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅｓ　ｄｅｆｉｎｅｄ　ｂｙ　ＷｆＭＣ　ａｒｅ　ｅｘｔｅｎｄｅｄ．Ｏｎ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｓ　ｏｆｏｐｅｎ　ｓｏｕｒｃｅ　ｗｏ￣ｆｌｏｗ　ｐｒｏｊｅｃｔ（Ｓｈａｒｋ），ｔｈｅ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　

ｏｆｔｈｉｓ　ｆｒａｍｅｗｏｒｋ　ｉｓ　ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｗｏｒｋｆｌｏｗ　ｌｏｇｓ；ｄａｔａ　ｍｉｇｒａｔｉｏｎ；Ｓｈａｒｋ；ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ；ｗｏｒｋｆｌｏｗ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｓｙｓｔｅｍ　

０引言　１　ＷｔＭＣ与开源Ｓｈａｒｋ　

工作流管理联盟（ＷｆＭＣ）是公认的工作流技术的国际标　

准化组织。Ｓｈａｒｋ“　是由国际组织Ｅｎｈｙｄｒａ开发的开源工作流　

引擎，它完全基于ＷｆＭＣ的相关标准，支持以ＸＰＤＬ　描述的　

基于工作流日志的业务流程优化“　、工作流模型挖掘脚逐　

渐成为当前的研究热点。它们均依赖于通过对工作流日志数　

据的分析，来优化或重构现有的工作流模型。然而，由于工作　

流管理联盟（ｗｏｒｋｆｌｏｗ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｃｏａｌｉｔｉｏｎ，ｗｏ　Ｃ）所制定的相　

关标准规范。　并未对工作流日志的管理提供直接参考，现有的　

大多数工作流管理系统“　都未实现工作流日志的有效管理，它　

们有的直接放弃日志数据中的所有历史数据，从而可能造成　

有效信息的丢失；有的简单地将工作流实例数据与工作流历　

史数据耦合在一起存储，随着数据的积累，将导致工作流系统　

性能的下降。　

在支持服务协作的工作流管理系统　研究的基础上，基于　

工作流过程建模，提供了包括工作流引擎、监控与管理工具和　

客户端工具等。目前，Ｓｈａｒｋ与Ｅｎｈｙｄｒａ的开源工作流建模工　

具ＪａＷＥ”Ｌ　起，已成为最符合ＷｆＭＣ规范、具有较高研究价值　

和应用价值的工作流管理系统范例。　

然而，随着工作流技术的发展，作为传统工作流技术的代　

表，Ｓｈａｒｋ也逐渐凸显许多不足。在文献［５，９】中，通过扩展　

ＷｆＭＣ的元模型和建模语言，我们实现了Ｓｈａｒｋ对Ｗｅｂ服务协　

作的有效支持。同时，Ｓｈａｒｋ的工作流日志管理功能也比较薄　

弱。Ｓｈａｒｋ将工作流日志中的实例数据与历史数据保存在同　

一

开源工作流Ｓｈａｒｋ，扩展了ＷｆＭＣ的相关接口，通过工作流日　

志的迁移，实现了工作流实例数据和历史数据的有效分离　

和管理。　

收稿日期：２００７一ｌ１—２３　Ｅ．ｍａｒｌ：ｍｏｈｅ１．ｍａ＠１６３．ｃｏｍ　

个实体中，而且，Ｓｈａｒｋ对工作流历史数据的处理仅提供了　

两种简单策略。策略１是在流程实例完成后直接删除历史数　

基金项目：湖南省教育厅科学研究基金项目（０７Ｃ４２５），湖南省教育科学十一五规划基金项目（ＸＪＫＯ６ｃｘＪＯ２７）。　

作者简介：马华０９７９－－），男，湖南株洲人，硕士，高级工程师，研究方向为工作流技术和虚拟实验室；　张红字（１９７９一），女，安徽毫州人　

博士研究生，研究方向为虚拟企业和ＣＩＭＳ；　陈振（１９６６一），男，副教授，研究方向为虚拟实验室和多媒体技术。　

据；策略２是与当前正在使用的实例数据统一保存，在用户需　

要删除时，以Ｐｒｏｃｅｓｓ定义或Ｐａｃｋａｇｅ定义为单位进行处理。由　

于历史数据被完全删除，策略ｌ显然不适合真实的应用场景。　

策略２同样不理想，因为随着系统运行时间的推延，大量历史　

数据的共存，直接降低了频繁进行的工作流实例数据的检索　

效率。所以，有效管理工作流曰志数据，通过工作流日志迁移　

实现工作流实例数据与历史数据的分离，已成为迫切需求。　

Ｄａｔａ、ＡｃｔｉｖｉｔｙＤａｔａＷＯＢ、ＡｃｔｉｖｉｔｙＤａｔａ　ＢＬＯＢｓ；⑥流程创建事件　

审计：ＣｒｅａｔｅＰｒｏｃｅｓｓＥｖｅｎｔＡｕｄｉｔ；⑦活动以及活动状态转换事件　

审计：ＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＥｖｅｎｔＡｕｄｉｔ、ＳｔａｔｅＥｖｅｎｔＡｕｄｉｔ、ＮｅｗＥｖｅｎｔＡｕｄｉｔ；　

⑧相关数据修改事件审计：ＤａｔａＥｖｅｎｔＡｕｄｉｔ；⑨任务数据：Ａｓ．　

ｓｉｇｎｍｅｎｔｓ　Ｔａｂｌｅ；＠Ｄｅａｄｌｉｎｅ通知：Ｄｅａｄｌｉｎｅ。这些表之问的主要　

关联关系如图１所示（不含ＰｒｏｃｅｓｓＲｅｑｕｅｓｔｅｒｓ）。　

蒜　

一　Ｒ　

其中，事件审计数据（库表６～８）和工作流实例数据（库表　

附　

２工作流日志分析　

９和１Ｏ），保存的是流程实例执行过程中产生的流水数据，均　

不需要迁移。剩下的其它数据中共存了有价值的工作流实　

２．１工作流数据分类　

例数据和历史数据，它们是需要进行日志迁移、实现数据分　

我们将ＷｆＭＣ所定义的工作流数据归纳为３类：工作流　

离的对象。　

模型数据、工作流日志数据和辅助数据。工作流模型数据主　

要保存了由工作流建模工具所产生的工作流定义信息（如流　

３支持日志迁移的工作流系统框架　

程定义、活动定义、ＴｏｏｌＡｇｅｎｔ、外部应用、参与者、用户和用户　

３．１功能模型　

组等）。工作流日志数据由两部分组成，分别是工作流实例数　

工作流日志迁移需要实现工作流实例数据与历史数据的　

据和工作流历史数据。工作流实例数据主要指处于激活状态　分离，从而提高应用系统的执行性能，同时为工作流日志的其　

的工作流实例产生的中间数据（如流程实例、活动实例、流程实　它应用提供基础平台，实现备份数据的有效管理和日志数据　

例相关数据、活动实例相关数据、Ａｓｓｉｎｇｎｍｅｎｔ、Ｄｅａｄｌｉｎｅ／Ｌｉｍｉｔ、　挖掘的功能。这样，可以将支持臼志迁移的工作流系统分为　

流程状态历史以及活动状态历史等），它们随着流程实例的执　两大模块，即日志数据迁移模块和工作流执行模块。其功能　

ｍ

行不断地被更新；工作流历史数据足处＿丁完成状态的工作流　模型如图２所示。　

实例的结果数据，这些数据与工作流实例数据保持了某种对　该模型中，我们将工作流数据库由原来的模型库、实例库　

应关系，但它们是不可以再被修改的。辅助数据主要包括流　二级结构扩展为模型库、实例库和历史库三级结构。日志数　

一一一～

。　

程／活动状态类型以及事件类型等。由于ＷｆＭＣ并未对保存　

据迁移模块负责于动或自动完成历史数据从实例库向历史库　

这些数据的数据库实体进行规范，许多工作流系统实际上是　

的迁移以及日志数据管理，如曰志数据查询或日志数据挖掘　

将实例数据和日志数据共存的（如Ｓｈａｒｋ），即没有独立的工作　

等。自动迁移的时机可由一个监控线程来完成，由其进行迁　

流历史数据实体。　

移时间限制（深夜或凌晨时间）和备份周期条件（每周一次或每　

２．２　ＷｆＭＣ的工作流日志分析　

月一次）的检查，只有在两个条件均满足的情况下，才会自动　

根据ＷｆＭＣ规范，工作流实例数据和历史数据共存在以　执行。这两个条件可以根据系统应用的实际数据流量，进行　

下实体中：①流程数据：Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ；②活动数据：Ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ；③流　

动态配置。同时，用户可以选择“实时同步”，以获取最新的流　

程发起者：ＰｒｏｃｅｓｓＲｅｑｕｅｓｔｅｒｓ；④流程相关数据：ＰｒｏｃｅｓｓＤａｔａ、　程日志信息。工作流执行模块负责执行工作流实例化、执行　

∞　Ｒ删∞队吣　

ＰｒｏｃｅｓｓＤａｔａＷＯＢ、ＰｒｏｃｅｓｓＤａｔａＢＬＯＢｓ；⑤活动相关数据：Ａｃｔｉｖｉｔｙ—　和流转等操作。　

ｐｒｃｏｅＳ￣ａｔａ｜ｌ　

Ｉｄ　

ＰｒｏｃｅｓｓＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　

ＰＤｅｆＮａｍｅ　

ＡｃｔｉｖｉｔｙＲｅｑｕｅｓｔｅｒＩｄ　

ＡｃｔｉＶｉｔｙＲｅｑｕｅｓｔｅｒＰｒＯｃｅｓｓＩｄ　

ｌＤ敲吐　

ＲｅｓｏｕｒｃｅＲｅｑｕｅｓｔｅｒｌｄ　

ＥｘｔｅｒｎａｌＲｅｑｕｅｓｔｅｒＣｌａｓｓＮａｍｅ　

Ｓｔａｔｅ　

Ｐｒｉｏｒｉｔｙ　

Ｎａｍｅ　

Ｃｒｅａｒｅｄ　

Ｓｔａｒｔｅｄ　

ＬａｓｔＳｔａｔｅＴｉｍｅ　

ＬｉｍｉｔＴｉｍｅ　

Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　

ｏ１ｄ　

ＰｒｏｃｅｓｓＤａｔａＢｌｏｂｓ　

ｖｅｒｓ１ｏｎ　

ｐｒｏｃｅｓｓＤａｔａｗｏｂ　

ｖａｒｉａｂｌｅＶａｌｕｅ　

ａｃｔＶ

ａｒｉ

ｉｖｉ

ａ６１

ｔｙＤａｔ

ｅＶａｌｕｅ

ａＷｏｂ　

ｏｌｄ　

ｏｌｄ　

ｖｅｒｓｌｏｎ　

图１待迁移的数据库袁关系　

～～一　一

哪

Ｊ　Ｎ　Ｔ　Ｏ　

工作流执行模块　

图２支持日志迁移的工作流系统功能模型　

３．２总体结构　

工作流数据集中存储，适用于轻量级系统场景。但在应　

用系统的数据流量非常大的情况下，日志数据迁移模块和工　

作流执行模块的分离，可以提高分布式执行性能，降低执行服　

务器的负载。我们设计的支持日志迁移的工作流系统框架结　

构如图３所示。　

工作流　工作　工作流　

建模　列表　监控　垦　ｌ　

…　…，

＝。　＝．　：ｉ　．　—　

工作流　Ｊ　

ｒ卫－毪避≮　号辎　盛口　ｌ１管理器１日志｜迁移　１擎！　

≥　文　

：　２口２　。ｒ登登鍪　：　

功　

ｚ　≈曩　

Ｉｊ　控制器　Ｉｊ　监控器　㈠　

ｊｊ：　｛　

ＤＯＤＳ　ＤｏＤＳ　

（　

：０＝　

ｉｆ－　）　ｆ＜　Ｊ　

、　

ｌ模型库　实例库　Ｉ…　：．一　－＿　

Ｌ、

Ｉ历艾辟广　

、　

———＿

，一　

—　

图３支持日志迁移的工作流系统框架结构　

该框架中，采用了独立的工作流日志迁移引擎，它主要包　

括日志数据管理器、实时同步控制器和数据迁移监控器。日　

志数据监控器用于监摔日志数据迁移的时机，决定是否激活　

日志数据管理器，由其调用部署在工作流执行引擎中的Ｗｅｂ　

服务接口，使用数据迁移控制器实现历史数据由实例库向历　

史库的迁移。由于实例库和历史库相对独立的部署和运行，　

工作流日志数据被迁移进入历史库中保存，必要时可以通过　

实时同步控制器实现查询时的同步。　

４基于Ｓｈａｒｋ的系统实现　

４．１　Ｓｈａｒｋ的日志库表设计　

在Ｓｈａｒｋ１．１．２中，用于存储工作流数据的库表共有６０多　

个，而工作流日志中需要迁移的数据主要是流程和活动的一　

些重要操作痕迹，如：流程启动时间、结束时间，活动激活、结　

束时间，以及在流程运行过程中，产生的相关数据影响。经过　

分析，主要涉及到流程表（Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ），活动表（Ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ），流程数　

据表（ＰｒｏｃｅｓｓＤａｔａ），活动数据表（ＡｃｔｉｖｉｔｙＤａｔａ），流程请求者表　

（ＰｒｏｃｅｓｓＲｅｑｕｅｓｔ）等９张表。根据图１，需要建立相应的历史表　

结构。它们统一采用以－ＢＵ为后缀的命名格式，这样我们建　

立了Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　ＢＵ，Ａｃｔｉｖｔｉｅｓ　ＢＵ，ＰｒｏｃＤａｔａ　ＢＵ和ＡｃｔＤａｔａ　ＢＵ　

等９张表。　

４．２　ＤＯＤＳ分析　

Ｓｈａｒｋ在Ｏ／Ｒ映射层使用的是Ｅｎｈｙｄｒａ的开源ＤＯＤＳ。通　

过定义文件可以自动生成Ｊａｖａ类文件和ＳＱＬ脚本。Ｓｈａｒｋ１．１．２　

使用的是ＤＯＤＳ６．５。以下是ＤＯＭＬ文件中定义Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　ＢＵ　

表的片段：　

＜ｔａｂｌｅ　ｉｄ＝”ｏｒｇ．ｅｎｈｙｄｒａ．ｓｈａｒｋ．ｉｎｓｔａｎｃｅｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ．ｄａｔａ．Ｐｒｏ－　

ｃｅｓｓ

ＢＵ”ｄｂＴａｂｌｅＮａｍｅ＝”Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ

ＢＵ’’　

—

—

＜ｃｏｌｕｍｎ　ｉｄ＝”Ｉｄ”ｕｓｅｄＦｏｒＱｕｅｒｙ＝”ｔｒｕｅ”＞　

＜ｔｙｐｅ　ｄｂＴｙｐｅ＝”ＶＡＲＣＨＡＲ　’ｊａｖａＴｙｐｅ：’’Ｓｔｒｉｎｇ’。　

ｓｉｚｅ＝”１００”／＞＜／ｃｏｌｕｒａｎ＞　

＜ｃｏｌｕｍｎ　ｉｄ＝”ＰｒｏｃｅｓｓＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎ”　

ｕｓｅｄＦｏｒＱｕｅｒｙ：’’ｔｒｕｅ”＞　

＜ｒｅｆｅｒｅｎｃｅＯｂｊｅｃｔ　ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ＝”ｔｒｕｅ”ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ：　

”ｏｒｇ．ｅｎｈｙｄｒａ．ｓｈａｒｋ．ｉｎｓｔａｎｃｅｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ．ｄａｔａ．ＰｒｏｃｅｓｓＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎ”／＞　

＜ｔｙｐｅ　ｄｂＴｙｐｅ＝”ｎｏｎｅ。’ｊａｖａＴｙｐｅ＝ｏｒｇ．ｅｎｈｙｄｒａ．ｓｈａｒｋ．ｉｎ—　

ｓｔａｎｃｅｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ．ｄａｔａ．ＰｒｏｃｅｓｓＤｅｆｉｎｉｔｉｏｎＤＯ／＞　

＜／ｃｏｌｕｍｎ＞　

＜ｉｎｄｅｘ　ｉｄ＝”Ｉ１”ｕｎｉｑｕｅ＝”ｔｒｕｅ”＞　

＜ｉｎｄｅｘＣｏｌｕｍｎ　ｉｄ＝”Ｉｄ”／＞　

＜／ｉｎｄｅｘ＞　

＜／ｔａｂｌｅ＞　

ＤＯＤＳ根据此ＤＯＭＬ文件会生成相应的ＳＱＬ脚本，以及　

ＤＯ．ｊａｖａ，　ＤＯＩ．ｊａｖａ，　Ｑｕｅｒｙ．ｊａｖａ，　ＤａｔａＳｔｒｕｃｔｓ．ｊａｖａ共４类Ｊａｖａ文　

件。将ＳＱＬ文件导入原来的Ｓｈａｒｋ数据库中，Ｊａｖａ文件放入　

Ｓｈａｒｋ的ｄａｔａ包下，这样就建立了对历史数据库进行底层操作　

的基础。　

４－３工作流接口扩展　

基于ＷｆＭＣ制定的工作流接口０　，我们扩展实现了工作流　

目志迁移的相关接口：　

（１）０瓜映射定义：ｏｒｇ．ｅｎｈｙｄｒａ．ｓｈａｒｋ．ｉｎｓｔａｎｃｅｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ．ｄａｔａ　

中添加了使用ＤＯＭＬ文件生成的３６个ＤＯＤＳ类，用于实现对　

Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ　ＢＵ等９张新添库表的Ｏ／Ｒ映射。　

（２）接口定义：ｏｒｇ．ｅｎｈｙｄｒａ．　

中新建了Ｐｒｏｃｅｓｓ　ｂａｃｋｕｐ　Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ等４个实现流程、　

活动、流程数据、活动数据持久操作的相关接口。　

（３）方法定义：首先，存ｏｒｇ．ｅｎｈｙｄｒａ．ａｐｉ．ｉｎｔｅｒｎａ１．ｉｎｓｔａｎｃｅ　ｐｅｒ—　

ｓｉｓｔｅｎｃｅ．ＰｅｒｓｉｓｔｅｎｔＭａｎａｇｅｒｌｎｔｅｒｆａｃｅ类中添加实现数据持久的方　

法，比如Ｐｒｏｃｅｓｓ

＿

ｂａｃｋｕｐ　Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ需添加ｐｅｒｓｉｓｔ（）等５　

个方法（其它接口的持久方法定义类似）。同时，在ｏｒｇ．ｅｎｈｙｄｒａ．　

ｓｈａｒｋ．ｉｎｓｔａｎｃｅｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ包中新建ＤＯＤＳＰｒｏｃｅｓｓ　

ｂａｃｋｕｐ．ｊａｖａ　

等

４个类。　

然后，在ｏｒｇ．ｅｒｄａｙｄｒａ．ｓｈａｒｋ．ｉｎｓｔａｎｃｅｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ．ＤＯＤＳＰｅｒｓｉｓ・　

ｔｅｎｔＭａｎａｇｅｒ类中添加方法执行具体的持久操作，以Ｐｒｏｃｅｓｓ　

ｂａｃｋｕｐＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ接口的持久为例，需要添加ｐｅｒｓｉｓｔ０　

等３个方法。修改了ｏｒｇ．ｅｎｈｙｄｒａ．ｓｈａｒｋ．ｕｔｉｌｉｔｉｅｓ．ｄｏｄｓ．Ｂｕｆｆｅｒ类，　

一

５９１９—　

在ｗｒｉｔｅ（）方法中扩展了对新添加表的相应操作。　

最后，在ｏｒｇ．ｅｎｈｙｄｒａ．ｓｈａｒｋ．ＥｘｅｃｕｔｉｏｎＡｄｍｉｎ类中，添加执行　

数据迁移的具体方法，其主要步骤如下：　

ｐｒｉｖａｔｅ　ｖｏｉｄ　ｐｅｒｆｏｒｍＣａｓｃａｄｅＢａｃｋＵｐ（Ｓｔｒｉｎｇ　ｐｒｏｃｌｄ，Ｓｅｔ　ｐｒｏ—　

ｃｌｄｓ，ＰｅｒｓｉｓｔｅｎｔＭａｎａｇｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｉｐｍ，ＳｈａｒｋＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎ　ｔ）｛　

／／迁移流程实例和流程请求者　

ＰｒｏｃｅｓｓＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ　ｐｏ＝　

ｉｐｍ．ｒｅｓｔｏｒｅＰｒｏｃｅｓｓ（ｐｒｏｃｌｄ，ｔ）；　

Ｐｒｏｃｅｓｓ

ｂａｃｋｕｐＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ　ｐｂｕＰＩ　

＿

ｉｐｍ．ｃｒｅａｔｅＰｒｏｃｅｓｓ

＿

ｂａｃｋｕｐ（ｐｏ）；　

ｉｐｍ．ｐｅｒｓｉｓｔ（ｐｂｕＰｌ，ｔｒｕｅ，ｔ）；　

ｐｒｏｃｌｄｓ．ａｄｄ（ｐｒｏｃｌｄ）；　

∥迁移所有的流程实例变量　

ＬｉｓｔｐｒｏｅＶａｒｓ＝　

ｉｐｍ．ｇｅｔＡｌｌＶａｒｉａｂｌｅｓＦｏｒＰｒｏｃｅｓｓ（ｐｒｏｃｌｄ，ｔ）；　

Ｉｔｅｒａｔｏｒ　ｉｌ＝ｐｒｏｃＶａｒｓ．ｉｔｅｒａｔｏｒ０；　

ｗｈｉｌｅ（ｉｌ．ｈａｓＮｅｘｔＯ）｛　

ＰｒｏｃｅｓｓＶａｒｉａｂｌｅＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ　ｐｖＰＩ＝　

（ＰｒｏｃｅｓｓＶａｒｉａｂｌｅ　Ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ）ｉ　１．ｎｅｘｔ（）；　

ＰｒｏｃｅｓｓＶａｒｉａｂｌｅ

ｂａｃｋｕｐＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅＩｎｔｅｒｆａｃｅ　ｐｖＢＵ：ｉｐｍ．ｃｒｅａｔｅ　

＿

ＰｒｏｃｅｓｓＶａｒｉａｂｌｅ

ｂａｃｋｕｐ（ｐｖＰＩ）；　

ｉｐｍ．ｐｅｒｓｉｓｔ（ｐｖＢＵ，ｔｕｒｅ，ｔ）；｝　

∥迁移该流程实例内的所有活动实例　

Ｌｉｓｔ　ａｃｔｓ：ｉｐｍ．ｇｅｔＡｌｌＡｃｔｉｖｉｔｉｅｓＦｏｒＰｒｏｃｅｓｓ（ｐｒｏｃｌｄ，ｔ）；　

ｉｆ（ａｃｔｓ！＝ｎｕｌ１）｛　

Ｉｔｅｒａｔｏｒ　ｉｔ＝ａｃｔｓ．ｉｔｅｒａｔｏｒ０；　

ｗｈｉｌｅ（ｉｔ．ｈａｓＮｅｘｔＯ）｛　

ＡｃｔｉｖｉｔｙＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ　ａｃｔ　

（ＡｃｔｉｖｉｔｙＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ）ｉｔ．ｎｅｘｔ（）；　

Ａｃｔｉｖｉｔｙ　ｂａｃｋｕｐＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ　

ａｐｕＰＩ＝ｉｐｍ．ｃｒｅａｔｅＡｃｔｉｖｉｔｙ

ｂａｃｋｕｐ（ａｃｔ）；　

＿

ｉｐｍ．ｐｅｒｓｉｓｔ（ａｐｕＰ１，ｔｒｕｅ，ｔ）；　

／／迁移活动实例的所有变量　

Ｌｉｓｔ　ａｃｔＶａｒｓ＝ｉｐｍ．ｇｅｔＡｌｌＶａｒｉａｂｌｅｓＦｏｒＡｃｔｉｖｉｔｙ（ａｃｔ．ｇｅｔｌｄＯ，ｔ）；　

Ｉｔｅｒａｔｏｒ　ｉ２＝ａｃｔＶａｒｓ．ｉｔｅｒａｔｏｒ０；　

ｗｈｉｌｅ（ｉ２．ｈａｓＮｅｘｔＯ）｛　

ＡｃｔｉｖｉｔｙＶａｒｉａｂｌｅＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ　ａｖＰＩ＝（Ａｃｔｉｖｉｔｙ＂Ｃａｒｌａ—　

ｂｌｅＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ）ｉ２．ｎｅｘｔ（）；　

ＡｃｔｉｖｉｔｙＶａｒｉａｂｌｅｂａｃｋｕｐＰｅｒｓｉｓｔｅｎｃｅｌｎｔｅｒｆａｃｅ　ｐｖＢＵ＝ｉｐｍ．　

ｃｒｅａｔｅＡｃｔｉｖｉｙｔＶａｒｉａｂｌｅ

ｂａｃｋｕｐ（ａｖＰＩ）；ｉｐｍ．ｐｅｒｓｉｓｔ（ｐｖＢＵ，ｔｒｕｅ，ｔ）；｝　

∥保存待迁移的子流程ｉｄ　

ｉｆ（ａｃｔ．ｇｅｔＳｕｂｆｌｏｗＰｒｏｃｅｓｓｌｄ　０　ｎｕｌｌ＆＆！ａｃｔ．ｉｓＳｕｂｆｌｏｗ　Ａｓ・　

ｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓＯ）｛　

ｂａｃｋｕｐＦｕｒｔｈｅｒ．ａｄｄ（ａｃｔ．ｇｅｔＳｕｂｎｏｗＰｒｏｃｅｓｓＩｄ（））；）　

｝　

／／递归迁移子流程　

ｂａｃｋｕｐＦｕｒｔｈｅｒ．ｒｅｍｏｖｅＡｌｌ（ｐｒｏｃｌｄｓ）；　

Ｉｔｅｒａｔｏｒ　ｉ＝ｂａｃｋｕｐＦｕｒｔｈｅｒ．ｉｔｅｒａｔｏｒ（）；　

ｗｈｉｌｅ（ｉ．ｈａｓＮｅｘｔＯ）｛　

Ｓｔｒｉｎｇ　ｆｐｉｄ＝（Ｓｔｒｉｎｇ）ｉ．ｎｅｘｔ（）；　

・——

５９２０－——　

ｐｅｒｆｏｒｍＣａｓｃａｄｅＢａｃｋＵｐ（ｆｐｉｄ，ｐｒｏｃｌｄｓ，ｉｐｍ，ｔ）；｝　

｝　

｝　

４．４监控线程设计　

工作流日志迁移引擎采用的是一个独立的、轻量级的　

Ｓｈａｒｋ引擎，它仅保留了最少的满足日志迁移需求的功能模块。　

在该引擎的ｏｒｇ．ｅｎｈｙｄｒａ．ｓｈａｒｋ．ＳｈａｒｋＯａｖａ类的主函数中添加如　

下代码：　

ｅｏｍ．ｅｆｌｏｗ．ｗｏｒｋｆｌｏｗ．ＬｏｇＴｈｒｅａｄ　ｔ：ｎｅｗ　ＬｏｇＴｈｒｅａｄ（）；　

ｔ．ｒｕｎ０；　

新建的两个类ＭｉｇｒａｔｉｏｎＴａｓｋ和ＬｏｇＴｈｒｅａｄ均位于ｃｏｍ．ｅｌｆｏｗ．　

ｗｏｒｋｆｌｏｗ包下，ＬｏｇＴｈｒｅａｄ负责检测时间，ＭｉｇｒａｔｉｏｎＴａｓｋ调用数　

据迁移控制器的相关方法完成日志迁移。ＬｏｇＴｈｒｅａｄ中ｒＵｌｌ　０　

方法的主要定义如下：　

ｐｕｂｌｉｃ　ｖｏｉｄ　ｍｎ（）｛　

ＬｏｇＴｈｒｅａｄ　ｔ＝ｎｅｗ　ＬｏｇＴｈｒｅａｄ０；　

ｔ．ｓｔａｒｔ０；　

ｉｎｔ　ａｄｄ＝８６４０００００・（ｈ　３６００＋ｍ＊６Ｏ＋ｓ）　１０００；　

Ｔｉｍｅｒ　ｔｉｍｅｒ＝ｎｅｗ　Ｔｉｍｅｒ（）；　

ｔｉｍｅｒ．ｓｃｈｅｄｕｌｅＡｔＦｉｘｅｄＲａｔｅ（ｎｅｗ　ＭｉｇｒａｔｉｏｎＴａｓｋ０，ａｄｄ，５０００）；　

ｔ．ｊｏｉｎＯ；　

｝　

５结束语　

我们的研究已被应用于支持服务协作的工作流原型系统　

ＳｏＦｌｏｗ　中。该原型系统实现了对工作流日志迁移的有效支　

持，对其进行的测试表明，由于日志数据迁移模块和工作流执　

行模块、工作流实例库和历史库均采用了分布式结构设计，系　

统性能得到明显的改善。从而，为以后进行的流程优化和工　

作流模型挖掘研究提供了工作基础。　

参考文献：　

【１】　樊博，孟庆国．基于知识管理的电子政务流程优化研究［Ｊ】．１隋报　

杂志，２００６（４）：５５—５６．　

［２】Ｖａｎ　ｄｅｒ　Ａａｌｓｔ　ＷＭＰ，Ｗｅ￣ｔｅｒｓ　ＡＪＭＭ．Ｐｒｏｃｅｓｓ　ｍｉｎｉｎｇ［Ｊ］．Ｓｐｅｃｉａｌ　

Ｉｓｓｕｅ　ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ　ｉｎ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ，２００４，５３（３）：３２１—３４３．　

［３］Ｗｏｒｋｆｌｏｗ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｃｏａｌｉｔｉｏｎ，Ｗｏｒｋｆｌｏｗ　ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　ｆａｃｉ—　

ｌｉｔｙ　Ｖ１２【Ｚ］．２０００．　ｒ　

［４】ＯｂｊｅｃｔＷｅｂ．Ｅｎｈｙｄｒａ　Ｓｈａｒｋ［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｓｈａｒｋ．ｏｂｊｅｃｔｗｅｂ．ｏｒｇ／．　

（５］　马华，张红宇．一个支持服务协作的工作流管理系统［Ｊ］．计算机　

系统应用，２００７（６）：５．８．　．　

［６】　Ｗｏｒｋｆｌｏｗ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｃｏａｌｉｔｉｏｎ．Ｗｏｒｋｆｌｏｗ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　

ｉｎｔｅｒｆａｃｅ－一ＸＭＬ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ　ｌａｎｇｕａｇｅ［Ｚ］．２００２￣　

［７］　ＯｂｊｅｃｔＷｅｂ．Ｅｎｈｙｄｒａ　ＪａＷＥ［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｎｈｙｄｒａ．ｏｒｇ／　

ｗｏｒｋｆｌｏｗ／ｊａｗｅ／．　

【８］　李春芳，骆盈盈，谭庆平．基于业务规则的工作流管理系统模型　

［Ｊ］．计算机工程与设计，２００６，２７（２０）：３８６１．３８６３．　

（９】　马华，张红字，李建华．支持服务协作的工作流模型和建模语言　

［Ｊ］．计算机应用，２００７，２７（２）：４０９—４１２．