mirror of https://github.com/langgenius/dify.git
110 lines
3.5 KiB
Markdown
110 lines
3.5 KiB
Markdown
# WorkflowRun API 数据问题分析和解决方案
|
||
|
||
## 🔍 **问题分析**
|
||
|
||
您遇到的问题是：`/console/api/apps/{app_id}/advanced-chat/workflow-runs` API 只返回一条数据，但实际执行了多次工作流。
|
||
|
||
### 根本原因
|
||
|
||
1. **数据存储分离**:
|
||
- `WorkflowExecution` (域模型) → 存储在 `dify-workflow-executions-*` 索引
|
||
- `WorkflowRun` (数据库模型) → 存储在 `dify-workflow-runs-*` 索引
|
||
- API 查询的是 `WorkflowRun` 数据
|
||
|
||
2. **查询类型过滤**:
|
||
- API 只查询 `triggered_from == debugging` 的记录
|
||
- 但前端执行的工作流可能是 `app-run` 类型
|
||
|
||
3. **数据同步缺失**:
|
||
- 系统创建了 `WorkflowExecution` 记录（65条）
|
||
- 但没有创建对应的 `WorkflowRun` 记录
|
||
|
||
## ✅ **解决方案**
|
||
|
||
### 1. 修改 WorkflowExecutionRepository
|
||
我已经修改了 `ElasticsearchWorkflowExecutionRepository.save()` 方法，现在它会：
|
||
- 保存 `WorkflowExecution` 数据到 `workflow-executions` 索引
|
||
- 同时保存对应的 `WorkflowRun` 数据到 `workflow-runs` 索引
|
||
|
||
### 2. 修改查询逻辑
|
||
修改了 `WorkflowRunService.get_paginate_advanced_chat_workflow_runs()` 方法：
|
||
- 从查询 `debugging` 类型改为查询 `app-run` 类型
|
||
- 这样可以返回用户在前端执行的工作流记录
|
||
|
||
## 🚀 **测试步骤**
|
||
|
||
### 1. 重启应用
|
||
使用新的配置重启 Dify API 服务
|
||
|
||
### 2. 执行新的工作流
|
||
在前端执行一个新的工作流对话
|
||
|
||
### 3. 检查数据
|
||
```bash
|
||
# 检查 Elasticsearch 中的数据
|
||
curl -k -u elastic:2gYvv6+O36PGwaVD6yzE -X GET "https://localhost:9200/dify-workflow-runs-*/_search?pretty&size=1"
|
||
|
||
# 检查 triggered_from 统计
|
||
curl -k -u elastic:2gYvv6+O36PGwaVD6yzE -X GET "https://localhost:9200/dify-workflow-runs-*/_search?pretty" -H 'Content-Type: application/json' -d '{
|
||
"size": 0,
|
||
"aggs": {
|
||
"triggered_from_stats": {
|
||
"terms": {
|
||
"field": "triggered_from"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
|
||
}'
|
||
```
|
||
|
||
### 4. 测试 API
|
||
访问 `http://localhost:5001/console/api/apps/2b517b83-ecd1-4097-83e4-48bc626fd0af/advanced-chat/workflow-runs`
|
||
|
||
## 📊 **数据流程图**
|
||
|
||
```
|
||
前端执行工作流
|
||
↓
|
||
WorkflowCycleManager.handle_workflow_run_start()
|
||
↓
|
||
WorkflowExecutionRepository.save(WorkflowExecution)
|
||
↓
|
||
ElasticsearchWorkflowExecutionRepository.save()
|
||
↓
|
||
保存到两个索引：
|
||
├── dify-workflow-executions-* (WorkflowExecution 数据)
|
||
└── dify-workflow-runs-* (WorkflowRun 数据)
|
||
↓
|
||
API 查询 workflow-runs 索引
|
||
↓
|
||
返回完整的工作流运行列表
|
||
```
|
||
|
||
## 🔧 **配置要求**
|
||
|
||
确保您的 `.env` 文件包含：
|
||
|
||
```bash
|
||
# Elasticsearch 配置
|
||
ELASTICSEARCH_ENABLED=true
|
||
ELASTICSEARCH_HOSTS=["https://localhost:9200"]
|
||
ELASTICSEARCH_USERNAME=elastic
|
||
ELASTICSEARCH_PASSWORD=2gYvv6+O36PGwaVD6yzE
|
||
ELASTICSEARCH_USE_SSL=true
|
||
ELASTICSEARCH_VERIFY_CERTS=false
|
||
|
||
# Repository 配置
|
||
CORE_WORKFLOW_EXECUTION_REPOSITORY=core.repositories.elasticsearch_workflow_execution_repository.ElasticsearchWorkflowExecutionRepository
|
||
CORE_WORKFLOW_NODE_EXECUTION_REPOSITORY=core.repositories.elasticsearch_workflow_node_execution_repository.ElasticsearchWorkflowNodeExecutionRepository
|
||
API_WORKFLOW_RUN_REPOSITORY=repositories.elasticsearch_api_workflow_run_repository.ElasticsearchAPIWorkflowRunRepository
|
||
```
|
||
|
||
## 🎯 **预期结果**
|
||
|
||
修复后，您应该能够：
|
||
1. 在前端执行多次工作流
|
||
2. API 返回所有执行的工作流记录
|
||
3. 数据同时存储在两个索引中，保持一致性
|
||
|
||
现在重启应用并测试新的工作流执行，应该可以看到完整的运行历史了！
|