jbpm3与发散模型

jbpm支持http://blog.csdn.net/hongbo781202/archive/2004/07/12/39393.aspx
中提到的三种发散模型: 1)Parallel Split由fork来实现
对于fork后面的多个分支,jbpm保证它们是同步enabled 2)exclusive choice由decision来实现
在流程定义中,要加入bsh脚本,下面是jbpm解析脚本的方法:
    Script script = new Script();
    script.setResultVariableName("transitionName");
    script.setStatements(
      "if ( scenario == 1 ) { " +
      "  transitionName = \"to b\"; " +
      "} else if ( scenario == 2 ) {" +
      "  transitionName = \"to c\"; " +
      "}" );
然后,jbpm把script加入到流程定义中:
    Decision decision = (Decision) pd.getNode("xor");
    decision.setScript( script );
在流程运行过程中,通过环境实例为脚本中的变量赋值:
   ci.setVariable( "scenario", new Integer(1) );
jbpm就能够根据变量的值确定流程的流转. 3)multiple choice也通过decision来实现
与上面不同的是,结果变量不再是一个串,而是一个数组:
script.setStatements(
      "transitionNames = new ArrayList();" +
      "if ( scenario == 1 ) {" +
      "  transitionNames.add( \"to b\" );" +
      "} else if ( scenario == 2 ) {" +
      "  transitionNames.add( \"to c\" );" +
      "} else if ( scenario >= 3 ) {" +
      "  transitionNames.add( \"to b\" );" +
      "  transitionNames.add( \"to c\" );" +
      "}" );

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