在数据工程、任务调度和工作流编排领域,有向无环图(Directed Acyclic Graph,简称DAG)是描述任务依赖关系的核心模型。传统的图描述语言如Graphviz DOT或Mermaid的流程图语法虽然功能强大,但并不总是为DAG的固有特性进行语法优化。DEML(Directed Acyclic Graph Elevation Markup Language)提出了一种与河流高度类似的思路:利用"高度"(elevation)概念在语法层面编码元素的层级顺序,从而让人类更容易阅读、维护并直接执行定义好的任务流。DEML以简洁、可执行和可视化友好为目标,尤其适合以阶段性或层次性思维设计的任务依赖结构。DEML的设计理念核心在于将DAG的拓扑顺序直接映射到文本结构中,使用一行独立的分隔符 ---- 作为高度标记,标记之间的节点集合视为同一水平的"高度簇"。在两个高度标记之间,节点的先后顺序并不重要,但簇与簇之间的顺序决定了数据或执行的单向流向,从而与DAG的不可回溯性天然契合。
DEML的基本语法非常直观:节点定义放在行首,节点可以用 > 指向它的输出(后置依赖),用 < 指向它的输入(前置依赖),多个输入或输出用 | 分隔。如果节点同时需要绑定一个可执行的 shell 命令,可以使用 = 来指定。例如,简短示例可以写成如下形式:UpRiver > A ---- A > B ---- B > C | D | E ---- C D E ---- F < C G < D | E > DownRiver ---- DownRiver < F 在这个示例中,UpRiver、DownRiver等节点以自然的流向排列,---- 将各个高度区间分隔开来。在每个高度区间内,节点可以并列存在,表示它们位于相同的拓扑层级且彼此之间没有直接的依赖。DEML还支持把命令附加到节点上以便直接执行,典型写法如 H > E | G = echo h ---- G = node ./tests/config/test.js E = echo e ---- F < G = python3 ./tests/config/test.py C < E | G = echo c ---- B < C | F | G = echo b D < C | E = echo d ---- A < B | C = echo a 这种写法把任务定义与依赖关系合并为同一视图,便于在阅读语义结构时同时看到实际执行的命令。DEML并不是单纯的可读标记语言,它与开源工具Dagrs以及实现了degrs/dag-rs生态的运行时配合,能够把DEML文件作为任务描述直接运行。
例如,使用deml run -i <filepath>可以把DEML描述的任务图交由dag-rs执行,按依赖并发或串行地运行节点命令。对于可视化需求,DEML提供了直接转换为Mermaid格式的能力。通过 deml mermaid -i <inputfile> -o <outputfile> 可以生成.mmd 文件,用于在 mermaid.live 等平台上渲染成流程图或图像,辅助对工作流做审查与展示。DEML与YAML等传统声明式任务配置语言相比,在人类可读性上有明显优势。YAML常常需要把依赖关系放在每个任务的 after 字段中维护,整体结构分散;DEML则把拓扑的"高度"作为语法的一等概念,把同一层的节点集中展示,视觉上更加接近流程思路。这种表示法尤其适合那种从上游到下游按阶段推进的工作流设计思路,便于按照流水线阶段来组织任务。
在实践中,DEML适用的场景非常广泛。数据工程的ETL链路、机器学习模型训练的预处理和训练阶段、CI/CD流水线中的多阶段构建与部署、以及大规模任务调度中的依赖管理等,都能从更直观的高度语义中受益。DEML的可执行性让它不仅是文档式的说明,还能成为运行时的配置,减少了维护代码和配置之间不同步的风险。从工程落地的角度来看,DEML的几个关键优势值得重点关注。首先是可读性:把拓扑层级直接写入文件结构,读者无需在多处查找依赖关系即可获得整体流向。其次是简洁性:语法轻量,符号集有限,学习成本低,日常编辑和审查更高效。
第三是可执行性:结合dag-rs运行时可以把声明直接变成动作,省去把静态配置转换为可运行任务的复杂流程。第四是可视化友好:内置到Mermaid转换工具可以快速产出图形化表示,利于沟通和汇报。为了让DEML更好地融入工程实践,有一些使用建议可以参考。节点命名尽量语义化,避免使用难以理解的缩写或数字序列,以便在图形化展示和日志中直接读懂任务含义。对于复杂的任务,可以把具体实现拆分为更细的节点并利用相邻高度表示顺序,这样更利于并行执行和错误定位。把命令限制为简短、幂等且易于重试的脚本段,避免在单个节点中堆叠大量复杂逻辑,从而保持调度和重跑的可控性。
如果项目中需要注释或元数据,可以在工程约定中引入带前缀的注释行或独立的元数据文件,以避免对DEML解析器产生影响。目前社区已经在DEML生态上做了一些延展工作,比如 tree-sitter-deml 的语法高亮支持,使得在代码编辑器中编辑DEML文件时有更好的可视化体验与代码折叠能力。语法高亮不仅提高了可读性,也降低了错误输入的概率,对于团队协作尤为重要。关于许可与社区,DEML项目采用双重许可(Apache-2.0 与 MIT),这为企业和开源贡献者提供了灵活的选择。仓库中还集成了将DEML转换为Mermaid的工具链以及与dag-rs的集成示例,方便开发者快速上手并把DEML纳入现有CI流程。在选择是否采用DEML时,需要权衡几个技术层面的因素。
对于非常复杂、动态生成的依赖关系,可能仍然更适合用程序化生成的配置或专门的工作流引擎来管理;而对于以静态拓扑为主、希望通过文本直接管理和版本控制的项目,DEML能显著提升协作效率和审查速度。另一个考虑点是生态集成。尽管DEML提供了与Mermaid和dag-rs的衔接,但如果团队已有成熟的调度平台或可视化工具,则需要评估是否愿意在现有流程中引入新的语法或额外的转换环节。为了让读者更直观地理解DEML的写法与转换流程,可以把典型工作流的对比说明作为参考。假设有一组任务在YAML中需要为每个任务显式列出 after 列表并保证每次修改都不破坏拓扑,DEML则把依赖关系作为文本中的高度顺序表现出来,从上到下的自然阅读顺序就表达了依赖关系,减少了在多个任务定义间交叉查找的成本。DEML转换为Mermaid后,可以直接在网页工具上渲染并导出成图像,便于嵌入文档或发布说明。
而将DEML交给dag-rs运行时后,任务会根据定义的依赖关系并发执行或串行为主,支持常见的失败重试和日志输出机制,满足自动化流水线的执行需求。展望未来,DEML有很大的发展空间。可以进一步扩展语法以支持边标签(edge labels)来表示边的元数据,例如传递的数据类型、预期耗时或优先级。也可以与更多的后端系统对接,例如将DEML映射到Kubernetes的CronJobs或Argo Workflows,或者与云平台的调度服务对接,以实现更大规模的任务编排。社区贡献也能推动DEML走向更成熟的方向,包括完善解析器的容错能力、扩展语法糖以及提供更多示例库和模板,让不同领域的工程师能够快速套用。对于团队采用DEML的落地策略,建议从小范围的项目或某条具体的数据流水线开始试点,把DEML作为配置和文档的统一表示,配合自动化测试和可视化检查,验证其在协作、可维护性和可视化方面的改进后,再逐步在更大范围推广。
实践中也要建立变更审查规范,确保对高度顺序的修改经过评审,以避免无意中扰乱依赖顺序。总结来看,DEML通过将DAG的拓扑顺序转换为文本中的"高度"表达,提供了一种更直观、更可执行的任务依赖管理方式。它既适合希望以文本形式清晰表达多阶段流水线的工程师,也便于与现有的执行引擎和可视化工具结合使用。随着语法工具链和编辑器支持的完善,DEML有潜力成为一种在小到中型工程或单体工作流管理中非常高效的解决方案。无论是用于ETL流水线、模型训练流程、构建与部署管道,还是用于教育和原型设计,DEML都提供了一个以人类可读性为核心的替代方案,让DAG的描述回归到最直观的"高度流向"视角。 。
