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news 2025/7/25 20:43:13

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项目开发过程中使用工作流，因此考虑使用activiti7做完工作流引擎。项目开发过程中，发现流程驳回时，再次执行流程，控制变量无法覆盖，导致无限循环驳回，流程无法结束。流程图如下图所示：
驳回控制变量及流程图
在这里插入图片描述
审批结束控制变量及流程图

1.设置控制变量值为false，驳回流程到上一阶段，代码如下所示：

    /*** 审批节点，驳回*/@Testpublic void doCheckRejectTask() {List<Task> taskList = taskService.createTaskQuery().processDefinitionKey("rejectProcess")
//                .processInstanceId()
//                .taskAssignee(assignee).list();for (Task task : taskList) {Map<String, Object> varMap = new HashMap<>();// 驳回控制变量，重点varMap.put("checkPass", false);taskService.addComment(task.getId(), task.getProcessInstanceId(), "审批通过--测试xx");taskService.complete(task.getId(), varMap);}}

2.重新执行流程，审批结束，结束流程
此处虽然设置控制变量为true，流程审批结束，但实际执行过程中，流程并未结束，仍然是驳回上一流程阶段，查看相关资料及文档，说是activiti7的bug，升级到7.1.0.M4可解决，于是升级版本，最后发现仍然存在同样的问题。导致该问题原因是流程绑定的全局变量, 在taskService.complete无法覆盖。
在这里插入图片描述

    /*** 审批结束*/@Testpublic void doCheckRejectTask() {List<Task> taskList = taskService.createTaskQuery().processDefinitionKey("rejectProcess")
//                .processInstanceId()
//                .taskAssignee(assignee).list();for (Task task : taskList) {Map<String, Object> varMap = new HashMap<>();varMap.put("checkPass", true);taskService.addComment(task.getId(), task.getProcessInstanceId(), "审批结束--测试xx");taskService.complete(task.getId(), varMap);}}

3.解决方案
既然流程绑定的全局变量, 在taskService.complete无法覆盖，那么就想办法覆盖变量值即可，因此只需要重新设置变量。解决方案有2种方式，第一种是设置局部变量覆盖；第二种是设置全局变量覆盖。如下图所示：
在这里插入图片描述

    /*** 审批结束*/@Testpublic void doCheckRejectTask() {List<Task> taskList = taskService.createTaskQuery().processDefinitionKey("rejectProcess")
//                .processInstanceId()
//                .taskAssignee(assignee).list();for (Task task : taskList) {Map<String, Object> varMap = new HashMap<>();varMap.put("checkPass", true);// 设置局部变量覆盖和设置全局变量覆盖二选一即可// 1.设置局部变量覆盖taskService.setVariablesLocal(task.getId(), varMap);// 2.设置全局变量覆盖// taskService.setVariables(task.getId(), varMap);taskService.addComment(task.getId(), task.getProcessInstanceId(), "审批结束");taskService.complete(task.getId(), varMap);}}

4.相关大数据学习demo地址:
https://github.com/carteryh/big-data

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