在现代分布式系统中,工作流编排技术扮演着至关重要的角色,帮助企业自动化复杂业务流程,提高系统可靠性和开发效率。Uber近期开源的Starlark Worker,为工作流定义和管理带来了新的创新思路,创造性地融合了Cadence的强大编排能力和Starlark脚本语言的灵活表达,实现了开发者便捷、安全且无服务器的工作流开发体验。探索这一方案背后的技术原理及其应用价值,能够为业界提供宝贵的参考。传统的工作流编排平台通常在工作流定义语言方面分为两类:一种是基于声明式配置语言,例如JSON或YAML等DSL(领域特定语言)形式,另一种是允许用户使用通用编程语言,如Go或Java,直接编写工作流逻辑。前者的优势在于结构清晰、易于部署,但在应对复杂控制流和动态场景时表现不足,工作流定义文件往往庞大且难以维护。后者则兼具灵活性和表达力,但常伴随较高的维护成本和部署复杂度,尤其在多租户环境下,频繁更新工作流代码会导致资源浪费和运维瓶颈。
面对这一挑战,Uber技术团队开发了Starlark Worker,旨在融合以上两者的优点,借助Starlark脚本语言的简洁且接近Python的语法,使工作流定义更具表现力,同时免除频繁的服务器部署和维护。Starlark是一种安全、确定性强的嵌入式脚本语言,天然支持无副作用执行,其封闭的执行环境确保了工作流代码不会对外部系统造成干扰,适合多租户共享环境。同时,其决定性执行模型与Cadence的需求高度契合,免除了传统语言中因非确定性操作导致的复杂调试和维护。Starlark Worker作为Cadence工作流引擎之上的一层实现,通过将用户编写的Starlark脚本打包并提交至Cadence,实现脚本的分发和执行。执行时,嵌入式的Starlark解释器加载脚本,通过定制的领域专属函数库调用Cadence的核心功能,将请求转换为可靠的异步任务和状态持久化操作。典型的扩展函数包涵睡眠等待、UUID生成、HTTP请求等,隐藏了复杂的底层细节,令开发者能够专注于业务逻辑的构建。
这一设计不仅提升了工作流的表达能力,还带来了真正的无服务器体验。开发者无需关心底层工作节点的状态或部署,只需提交新的Starlark脚本即可即时运行。平台管理员则负责管理和扩展共享的工作流执行集群,利用Cadence的自动扩展与容错机制保证服务的弹性与高可用。应用场景方面,Starlark Worker在Uber内部的机器学习平台Michelangelo中得到了充分验证。用户能够根据自身需求定义灵活的MLOps工作流,例如触发模型重训练、部署影子模型、收集反馈并由人工决策是否执行全面上线等步骤。通过将工作流脚本存储于对象存储系统,结合Cadence任务管理,整个流程高效运行且维护成本大幅降低,促进了AI开发团队的创新与协作。
除此之外,Starlark Worker的开源使得更多行业和团队能够受益于这套方案。对于需要处理复杂状态管理和高并发任务的企业级应用来说,Starlark Worker提供了极具竞争力的选择。它兼具灵活性、安全性与易用性,支持快速迭代,降低了入门门槛,同时确保生产系统的可靠运行。未来,随着社区的不断壮大和贡献,Starlark Worker有望拓展更多插件与功能,涵盖更广泛的业务需求,进一步推动工作流编排技术的演进。总结来看,Uber所推出的Starlark Worker,成功打破了传统DSL和通用语言开发工作流的限制,将脚本语言的简洁优雅与Cadence的工业级稳定能力深度结合,满足了多租户、无服务器执行的现代需求。这不仅提升了开发者的工作效率,也为企业应用的自动化和智能化打开了新路径。
作为一款开源项目,Starlark Worker的发布为全球开发者提供了探索与创新的机会,将极大促进工作流管理领域的技术进步与实践发展。随着越来越多团队开始采用这一工具,未来的分布式系统开发和运维,必将更加轻量、高效且安全。 。
