Workflow Orchestration Patterns - Temporal 工作流编排与分布式事务指南

Workflow Orchestration Patterns - Temporal 工作流编排模式

掌握使用 Temporal 构建可靠分布式系统的工作流编排架构，涵盖工作流与活动分离设计、Saga 补偿模式、状态管理和确定性约束等核心模式，用于构建长时间运行的流程、分布式事务和微服务编排。

跨服务的多步骤流程：当业务流程需要跨越多个机器、服务或数据库，且需要可靠的状态协调时，如电商订单处理、支付流程、库存管理等场景。

需要可靠恢复的长时间运行流程：当流程可能运行数小时到数年，且必须从任何故障点自动恢复时，如账户生命周期管理、基础设施自动化、实体生命周期追踪。

需要补偿的分布式事务：当需要实现跨多个服务的"全有或全无"事务语义，且失败时能执行补偿操作时，如预订系统、资金转移、多步骤业务审批。

Saga 补偿事务模式：为每个步骤注册补偿操作，失败时按逆序执行所有补偿（LIFO），实现分布式事务的可控回滚，适用于支付、库存、履约等需要原子性的业务场景。

实体工作流（Actor 模型）：将单个实体实例（购物车、账户、库存项）建模为长时间运行的独立工作流，通过信号接收状态变更，通过查询获取当前状态，自然封装实体行为并保证一致性。

并行任务编排（Fan-Out/Fan-In）：通过子工作流或并行活动实现大规模任务分发与结果聚合，遵循"不扩展单个工作流"原则，将 1M 任务分解为 1K 子工作流 × 1K 任务，实现水平扩展。

Workflow 是编排逻辑层，包含业务决策和协调逻辑，必须是确定性的（相同输入产生相同输出），不能直接调用外部系统；Activity 是外部交互层，处理所有 API 调用、数据库写入、网络请求等非确定性操作。简记：Workflow 决定"做什么"，Activity 执行"怎么做"。

对于简单的 CRUD 操作（直接使用 API 调用）、纯数据处理流水线（使用 Airflow 或批处理）、无状态请求响应（使用标准 REST API）、实时流处理（使用 Kafka 或事件处理器）等场景，不需要引入工作流编排的复杂度。

Temporal 会在网络故障、超时等情况下自动重试 Activity，这意味着同一个 Activity 可能被多次执行。幂等性保证"执行 N 次等于执行 1 次"，实现方式包括：使用幂等键去重、唯一约束的检查后操作、Upsert 代替 Insert、追踪已处理的请求 ID。