开发者必备：awesome-workflow-engines中的十大热门开源工作流引擎
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-workflow-engines 你是否还在为选择合适的工作流引擎而烦恼？面对众多开源项目无从下手？本文将从README.md精选出十大热门开源工作流引擎，帮助你快速找到适合项目需求的解决方案。读完本文，你将了解各引擎的核心特性、适用场景及Stars数量，轻松完成技术选型。
一、Airflow
Apache Airflow是Python生态中最知名的工作流引擎之一，专注于有向无环图（DAG） 的任务编排。其灵活的调度系统和丰富的插件生态，使其成为数据处理、ETL流程的首选工具。支持动态任务生成，可与AWS、GCP等云服务无缝集成。
# Airflow DAG示例（无需转义特殊字符）
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime
with DAG(
dag_id="hello_world",
start_date=datetime(2023, 1, 1),
schedule_interval="@daily",
) as dag:
task = BashOperator(task_id="echo", bash_command="echo 'Hello World'")
二、Camunda
Camunda是基于BPMN 2.0标准的企业级工作流引擎，同时支持Java嵌入和独立部署模式。提供可视化流程设计器和监控工具，适合构建复杂的业务流程自动化系统，如订单处理、审批流程等。其分布式架构确保高可用性和可扩展性。
三、n8n-io
n8n是一款节点式可视化工作流工具，无需编写代码即可通过拖拽连接不同服务。支持200+集成节点（如Slack、GitHub、数据库），适合快速搭建自动化场景。开源版可本地部署，企业版提供高级权限管理和审计功能。
四、Temporal
Temporal源自Uber的Cadence项目，专注于长期运行任务的编排。通过"Workflow-as-Code"理念，支持用普通代码编写状态持久化的工作流，自动处理故障恢复和重试逻辑。适用于微服务协调、订单履约等需要强一致性的场景。
五、DolphinScheduler
Apache DolphinScheduler是专为大数据处理设计的分布式工作流调度平台。提供直观的DAG图形界面，支持Spark、Flink等计算引擎，内置多租户管理和权限控制。已被多家企业用于生产环境的离线数据处理流程。
六、Prefect
Prefect是Airflow的现代化替代方案，采用函数式API设计，简化工作流定义。支持动态任务依赖、参数化调度和丰富的状态管理，原生集成Kubernetes。其"数据感知"特性可自动追踪任务间的数据流转。
七、Nexflow
Nextflow专为生物信息学和数据密集型科学计算打造，结合了工作流引擎和容器技术。通过简洁的DSL描述复杂计算流程，支持自动并行化和结果缓存，确保实验的可重复性。广泛应用于基因组学、蛋白质组学研究。
八、Conductor
Conductor是Netflix开源的微服务编排平台，专注于跨服务流程的可靠性。支持故障隔离、超时重试和分布式锁，可处理百万级任务吞吐量。适合构建弹性的微服务架构，如订单流程、支付处理等场景。
九、Zeebe
Zeebe是Camunda团队推出的云原生工作流引擎，专为Kubernetes设计。采用流处理架构，支持BPMN 2.0和gRPC接口，可水平扩展至数千节点。适合构建高吞吐量的异步流程，如物流跟踪、消息处理系统。
十、Activepieces
Activepieces是新兴的无代码自动化平台，定位为开源版Zapier。提供可视化编辑器和100+预建应用集成，支持自定义代码节点扩展。轻量级架构适合中小企业快速部署，个人开发者可用于自动化社交媒体管理、内容发布等任务。
选型对比表格
| 引擎名称 | 核心特性 | 适用场景 | Stars数量 |
|---|---|---|---|
| Airflow | Python DAG调度 | 数据ETL、定时任务 | 30k+ |
| Camunda | BPMN 2.0、企业级特性 | 业务流程自动化 | 8k+ |
| n8n-io | 可视化节点编程 | 跨服务集成、快速自动化 | 35k+ |
| Temporal | 长期运行任务、故障恢复 | 微服务协调、订单处理 | 20k+ |
| DolphinScheduler | 大数据调度、分布式架构 | 离线数据处理流程 | 12k+ |
总结
选择工作流引擎时，需根据技术栈兼容性、可扩展性需求和团队熟悉度综合考量。数据处理优先Airflow/Prefect，业务流程首选Camunda/Zeebe，无代码自动化推荐n8n/Activepieces。所有项目均可通过git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-workflow-engines获取完整列表。建议先搭建最小验证环境，测试核心功能后再进行集成。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
