Golang Temporal实战

最近在学习Golang Temporal框架，想请教几个实战问题：

  1. 在实现工作流时，如何优雅地处理长时间运行的任务？比如一个耗时几小时的任务，如何避免超时？
  2. 在实际项目中，活动和子工作流的最佳实践是什么？有没有什么需要特别注意的地方？
  3. 测试工作流时有什么好用的工具或技巧？特别是针对复杂工作流的测试。
  4. 生产环境中部署Temporal时，有哪些性能调优的经验可以分享？
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Temporal是一个可靠的工作流编排框架。在Golang中，通过定义工作流和活动函数，结合Temporal SDK，可以轻松实现分布式任务调度、错误恢复和状态管理。适合构建复杂业务流程，如订单处理、数据流水线等。

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Temporal是一个开源的工作流编排框架，Golang是其主要支持语言之一。以下是核心实战步骤：

1. 环境搭建

go get go.temporal.io/sdk

需要同时启动Temporal Server（Docker方式）：

docker run --rm -p 7233:7233 temporalio/auto-setup:latest

2. 核心概念实现

定义工作流接口

type MyWorkflow interface {
    Execute(ctx workflow.Context, name string) (string, error)
}

实现工作流

func MyWorkflowFunc(ctx workflow.Context, name string) (string, error) {
    ao := workflow.ActivityOptions{StartToCloseTimeout: time.Minute}
    ctx = workflow.WithActivityOptions(ctx, ao)
    
    var result string
    err := workflow.ExecuteActivity(ctx, MyActivity, name).Get(ctx, &result)
    return result, err
}

实现活动

func MyActivity(ctx context.Context, name string) (string, error) {
    return "Hello " + name + "!", nil
}

3. Worker实现

func main() {
    c, err := client.Dial(client.Options{HostPort: "localhost:7233"})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer c.Close()

    w := worker.New(c, "my-task-queue", worker.Options{})
    w.RegisterWorkflow(MyWorkflowFunc)
    w.RegisterActivity(MyActivity)

    err = w.Run(worker.InterruptCh())
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

4. 启动工作流

func startWorkflow() {
    c, _ := client.Dial(client.Options{HostPort: "localhost:7233"})
    options := client.StartWorkflowOptions{
        ID: "my-workflow-id",
        TaskQueue: "my-task-queue",
    }
    
    we, _ := c.ExecuteWorkflow(context.Background(), options, MyWorkflowFunc, "World")
    var result string
    we.Get(context.Background(), &result)
    fmt.Println(result) // 输出: Hello World!
}

实战要点

  1. 错误处理：工作流自动重试，需确保活动是幂等的
  2. 超时控制：合理设置StartToClose/Heartbeat超时
  3. 信号机制：使用workflow.SignalChannel实现外部交互
  4. 查询功能：通过workflow.SetQueryHandler暴露状态查询

这种架构适合需要可靠执行、长时间运行、需要容错和可观测的业务流程。

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