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自然应用示例

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如果你是第一次了解自然,建议你从头到尾阅读这些演示。每个章节都包含一些不同的 自然要点,以说明如何用自然独有的方式来解决问题。

为了能够运行本示例程序,请先进行一些准备工作

在线商店订单处理

这个演示涉及的场景比较多,如订单、支付、仓库、配送以及签收等。这不是一个具有生产力的示例,但却简洁地勾勒出系统的骨架以及其强大的支撑和扩展能力。

章节 内容摘要 自然要点
接收订单 简要介绍 Nature 的使用方式,介绍 Nature 的一项重要能力:有些业务只需配置,无需代码就能 自动完成 Meta,master,target-state,自动执行器,状态数据与非状态数据,关系,事务ID,追踪,幂等
订单账 将外部逻辑编织到 Nature 中的能力。消灭代码中的控制逻辑,体现 Nature 的主导和规范能力。 localRust 执行器,数据一致性,自上而下的控制与自下而上的选择。
支付订单 我们只编写了很少的业务代码,就实现了支持多次支付的复杂场景,Nature 在幕后提供许多保障,如 数据一致性并发及冲突等问题。 系统上下文,并发冲突,状态数据处理。用状态选择控制流程,数据追踪
出库 如何与涉及到人工和(或)机械设备的 慢系统遗留资产 打交道。 回调,http 执行器,外部提交状态数据。MetaType::Null
配送 这里展示了如何 记录第三方数据 的方法,便于利用这些数据与第三方系统结算。另外 Nature 提供了一种机制,用于主干流程被其他业务中断后再连接起来的情景。 参数化输入, id_bridge
签收 利用 Nature 的 retry 可以完成需要特定时间运行的任务 延迟处理
附录-多个库房 利用 上下文 将订单分配到不同的库房生产。 自定义上下文,上下文选择控制流程
附录:多级配送中转 非编程方式处理业务上的 循环 结构。 选择器的组合使用。use_upstream_id, append_para

学习成绩统计

Nature 不仅能够处理复杂的业务流程,还可以处理流式计算。即使你不了解 hadoop、hive、spark 等框架,也可以玩转大数据。这也许不是性能最好的,但我想是生产力非常高的一个。

以下给出一个成绩统计的例子:

章节 内容摘要 自然要点
全员成绩单->个人成绩 使用 Nature 的内置执行器 scatter 来实现成绩单的拆分 scatter,后置过滤器
求出每个人所有科目的总分 “没有状态”的状态数据,利用状态数据和内置执行器 sum 来完成个人总成绩的统计 is_state,para作为选择条件,merge

销售统计

上一个例子不太适合于大并发下的即时统计,像电商类的即时销量 top 统计。现在让我们用一种新方式尝试一下。

章节 内容摘要 自然要点
订单拆分 我们将统计每个商品的销量和销售额,并通过应用 MetaType::Multi 来提升性能 MetaType::Multi
定义统计时间区间 使用区间统计技术可以避免基于状态数据的统计,出于演示的目的,这里以秒为单位进行演示。这里涉及到几个 Nature 的高级用法。 cache_saved, time_range, append_para,para.dynamic
单品销售额统计 对秒区间内的单品进行销售额自动统计。 convert_before, instance-loader, delay_on_para, merge
销售额 top 这里涉及到应用上的几个重要技巧。 任务归一化,MetaType::Loop,task-checker

依赖项

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~765K SLoC