用 Temporal 设计可持久化分布式工作流时的工作流与活…

在构建长时间运行流程、分布式事务或微服务编排时，用 Temporal 设计可靠工作流的架构与最佳实践。

适用场景

解决思路

1. 将工作流与活动分离：工作流只负责编排，活动负责执行外部调用
2. 保持工作流职责单一，每个工作流只承担单一职责
3. 保持工作流小巧，用子工作流（child workflows）提升可扩展性
4. 明确边界：工作流负责编排，活动负责执行
5. 在本地测试时使用 time-skipping 测试环境
6. 活动操作必须幂等，确保可安全重试
7. 活动保持短生命周期，控制在秒到分钟级，而非小时级
8. 始终为活动配置超时（timeout）
9. 对长任务使用 heartbeat 上报进度
10. 在活动中做错误处理，区分可重试与不可重试错误
11. 避免在工作流中使用 datetime.now()，改用 workflow.now()
12. 避免在工作流代码中使用线程或异步操作
13. 避免从工作流直接调用外部 API
14. 避免在工作流中编写非确定性逻辑
15. 避免非幂等操作，否则无法处理重试
16. 避免缺少超时，否则活动会一直运行
17. 避免不做错误分类，导致对校验错误也进行重试
18. 注意 payload 限制，每个参数上限 2MB
19. 监控工作流执行时长
20. 监控活动失败率
21. 监控重试次数与退避（backoff）
22. 监控待处理工作流数量
23. 通过 worker 进行水平扩展
24. 对任务队列进行分区
25. 用子工作流进行分解
26. 在合适场景下对活动进行批处理

适用边界 · 注意事项

• 简单 CRUD 操作（直接用 API 调用即可）
• 纯数据处理流水线（应使用 Airflow、批处理）
• 无状态请求/响应（使用标准 API）
• 实时流处理（使用 Kafka、事件处理器）