Camunda 工作流引擎

camunda流程引擎基本使用

.NET 使用Camunda快速入门

1. 什么是工作流

工作流(Workflow),是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。

工作流将一套大的业务逻辑分解成业务逻辑段, 并统一控制这些业务逻辑段的执行条件,执行顺序以及相互通信,实现业务逻辑的分解和解耦。

2. 为什么要使用工作流

在企业日常的管理中,经常会有出差申请、加班申请、请假申请等流程。

如果用人工的方式管理这些流程,效率低,管理成本高。

因此为了提高效率,我们需要使用到工作流开发。

3. 使用工作流有什么好处

在工作流开发中,我们可以通过每一个流程定义清楚的看到业务的所有步骤,以及每一个流程实例运行到什么位置,参与者是谁;

能够节省更多的时间成本,提升企业信息化水平。

docker pull camunda/camunda-bpm-platform:run-latest
docker run -d --name camunda -p 8080:8080 camunda/camunda-bpm-platform:run-latest

工作流引擎camunda 

docker run -d --name camunda -p 6300:8080 --restart unless-stopped -v camunda:/camunda -e TZ="Asia/Shanghai" camunda/camunda-bpm-platform:run-latest

停止camunda修改配置

docker stop camunda

存储卷名称为comunda 默认存储位置是/var/lib/docker/volumes/camunda/_data 若位置错误,请通过命令查看 docker volume inspect camunda

cd /var/lib/docker/volumes/camunda/_data/configuration/

修改配置文件default.yml 主要修改datasource 修改正确的数据库配置

启动服务

docker start camunda

关于 Camunda 工作流引擎的中文文档,可以通过指定搜索引擎参数 `site:cn` 来缩小范围并找到相关内容。然而,目前官方并未提供直接的 PDF 版本中文文档下载链接[^2]。通常情况下,Camunda 的官方文档主要以在线 HTML 形式存在,并支持多语言切换,包括英文和德文版本。对于中文资源,社区贡献的内容可能更为常见。 如果需要获取 Camunda Workflow Engine 的中文资料,可以尝试访问以下途径: 1. **Camunda 社区论坛** 访问 Camunda 官方社区论坛中的中文讨论板块,可能会发现由开发者分享的相关翻译文档或教程[^3]。 2. **第三方技术博客与平台** 使用关键词 `"camunda workflow engine 中文文档 pdf"` 结合 `site:cn` 进行搜索,能够定位到一些国内的技术博主上传的整理版文档或者翻译成果[^4]。 3. **清华大学开源镜像站** 虽然该站点主要用于托管 GitLab 等项目的安装包文件[^1],但也可以探索是否有其他用户在此类公共资源平台上共享过 Camunda 的相关材料。 以下是基于 Python 编写的简单脚本来演示如何利用 requests 和 BeautifulSoup 库抓取网页上的潜在下载链接(注意合法合规性): ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_camunda_docs(keyword, domain="cn"): url = f"https://www.google.com/search?q={keyword}+site:{domain}" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') links = [] for item in soup.find_all('a'): href = item.get('href') if href and ("pdf" in href or "doc" in href): links.append(href) return links if __name__ == "__main__": keyword = "camunda workflow engine 中文文档" results = search_camunda_docs(keyword) print("\n".join(results)) ```
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