执行器
概述
Rill Flow 使用执行器（Executor）的概念，实现了任务流程编排与任务执行节点的解耦。每个 task 节点通过 resourceName 属性与派发器及执行器绑定。派发器负责将任务的具体执行过程委托给执行器。
执行器地址
派发器会通过 resourceName 解析出执行器地址，Rill Flow 通过执行器地址将任务委派给执行器，执行器负责执行具体的任务。一般而言，对于提供 HTTP 接口的执行器 resourceName 就是执行器地址。
以 Python 执行器为例:
- 当执行器使用 docker-compose 方式部署时，执行器的
resourceName和执行器地址均为：
执行器输入与输出
输入
| 键 | 值类型 | 说明 |
|---|---|---|
| query_params_* | map | GET 请求的参数，以 query_params_ 前缀的键对应的值需为 map 类型，所有键/值以键=值形式拼接至请求 URL |
| request_header_* | map | 请求头，以 request_header_ 前缀的键对应的值需为 map 类型，所有键/值将加入请求头 |
| 其余键 | string | POST 请求体参数，目前仅支持 json 类型，其余键/值将加入 POST 请求体的 json 结构中 |
调用执行器之前，Rill Flow 的派发器会根据 inputMappings 属性定义的映射规则准备执行器的调用参数。将 context 中的参数映射函数的输入。
输出
执行器执行完成之后，输出结果为 json 类型(目前仅支持 json 类型)，Rill Flow 通过 outputMappings 属性定义的映射规则，将执行器的运行结果映射回工作流的上下文，便于后续任务获取。
有关上下文和映射规则的更多信息，请参阅上下文与映射。
执行器执行方式
任务属性
可以通过任务属性来指定执行器的执行方式。
| 参数 | 参数值 | 说明 |
|---|---|---|
| pattern | task_sync/task_async | 指定任务执行模式，同步（task_sync）或异步（task_async） |
同步
适用于任务执行耗时为毫秒级的任务。
异步
适用于大模型等重型计算任务。当任务请求 header 中同时存在 X-Mode 和 X-Callback-Url，并且 X-Mode=async 时，执行器默认开启异步执行模式，等待任务完成之后会主动调用 X-Callback-Url 通知 Rill Flow
任务完成。