低代码 OQC 平台的架构设计

进入工业自动化行业后，我接触到了OQC环节。在为 要求非常高的海外科技企业 做项目过程中，我总结出以下几个问题：

1. 客户节奏快，压缩交付周期，代码质量容易失控
2. 初级工程师能力不足，导致对高级软件工程师依赖过重，被迫长期承担基础性支持工作
3. 开发周期长，人力投入大，有些项目需要全程驻场，随时响应

为了应对这些问题，我设计了一个专注于OQC的低代码平台。

这个低代码 OQC 项目的目标是降低软件工程师的直接参与度，让售后工程师、客户技术负责人等非软件背景人员，通过简单培训，就能使用图形界面完成测试流程配置。复杂流程或定制化功能可由软件工程师通过插件形式提供支持，如算法模块、定制报表等。

核心设计理念是职责解耦，提升效率，让工程师聚焦在更有价值的任务上。

它的核心目标是：

1. 尽可能减少修改代码的工作量 —— 减少流程中代码变更的频率和范围，降低引入新错误的风险，缩短测试上线周期
2. 可以让初级工程师承担更多任务，减少对高级工程师的依赖 —— 实现人员能力结构的优化，使高阶人力聚焦在架构设计与复杂逻辑实现，释放更多产测支持能力给初级岗位
3. 可以减少软件工程师常年驻场的情况，释放人力资源 —— 降低一线响应对高成本人力的依赖，使工程师能并行支持更多项目，提升团队整体产能

架构设计总览 Link to heading

本架构遵循关注点分离（Separation of Concerns, SoC）与依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle, DIP）。上层策略（如流程管理）不依赖于下层具体实现（如HTTP请求发送），二者都依赖于抽象的统一接口和共享数据上下文。

界面原型与交互验证 (UI Prototype & Interaction Validation) Link to heading

为了验证低代码平台的关键理念——即便是非技术人员也能通过直观的UI进行测试流程配置，我使用 Electron 快速开发了一个用户界面原型。虽然此原型仅包含前端交互逻辑，未集成后端业务，但已充分展示了我们设想的配置体验。

工作台界面 (Workbench UI) Link to heading

该界面旨在提供测试槽位（Slot）的实时状态监控，以便用户直观了解每个测试工位的运行情况和结果。

流程设计界面 (Flow Design UI) Link to heading

在最初的设计构想中，我们曾考虑采用传统的流程图（Flowchart）形式进行配置。但在深入考量用户体验、实现复杂度和后期维护成本后，我们调整了策略，计划通过 Compose Multiplatform 实现一种可拖拽的列表式配置界面。这种方式能更高效地管理线性或简单分支流程，同时降低用户的学习曲线和开发难度。

跨平台技术选型考量 (Cross-Platform Technology Selection) Link to heading

为了确保未来实现能够满足工业领域对跨平台、高性能和部署便捷性的需求，我对多种主流的跨平台技术方案进行了深入对比和评估。

我们对比分析了 Electron、Flutter、Tauri 以及 Compose Multiplatform 等主流方案。最终，我们决定采用 Compose Multiplatform 作为前端UI框架，搭配 Rust 作为高性能的后端逻辑和计算引擎。这一组合的核心优势在于：

• Compose Multiplatform (前端): 提供了现代化的声明式UI范式，能够以接近原生的性能，高效构建适用于桌面（macOS、Windows、Linux）、Android甚至iOS的界面，大幅提升开发效率和一致性。
• Rust (后端): 凭借其出色的内存安全、并发性能和与底层硬件的紧密结合能力，非常适合处理工业自动化中对稳定性、实时性和数据吞吐量有高要求的核心逻辑，且能编译为跨平台的原生可执行文件。
• 整体优势: 该组合不仅能完美支持项目对macOS、Windows、Linux多平台（包括ARM和x86架构）的兼容性要求，还在开发效率、运行时性能和长期可维护性之间取得了最佳平衡。

更多关于跨平台框架的详细对比和选择 Compose Multiplatform 的原因，请参考我的另一篇文章：《跨平台开发框架对比：Compose Multiplatform, Flutter, Tauri, Electron》。

组件职责详解 Link to heading

1. ExecutionContext（执行上下文） Link to heading

• 别名：The Cipher、ValueHolder、FlowContext
• 核心职责：作为单个测试流程实例的 单一事实来源（Single Source of Truth），独立、隔离地承载流程的全部动态数据。
• 生命周期：随 Flow Controller 创建而创建，随其销毁而销毁，一一对应，完全隔离。
• 结构设想：
  • global：只读，全局信息，例如产品SN、工位编号、操作员ID。
  • steps：Map类型，键为节点ID，值为对应节点的输出结果，用于结果追溯与引用。
  • transient：临时变量区，例如循环计数器、内部标记。
• 工作机制：
  • 写入：模块执行完毕后由 Flow Controller 写入至 steps[currentNodeId]。
  • 读取：模块通过路径表达式（如 steps.node-123.voltage）访问所需数据。
  • 变量插值：例如 context.interpolate("http://.../${global.sn}")，用于动态填充字符串。
• 设计目的：
  • 解耦节点间数据依赖，各节点仅依赖统一上下文接口。
  • 可调试性强：可完整序列化为JSON，回溯流程状态。
  • 可恢复性高：支持持久化至数据库或Redis，实现断点续传。

2. Module Interpreter（模块解释器） Link to heading

• 别名：Module、NodeHandler、Adapter
• 核心职责：执行一项原子任务，包括外设通信、计算、条件判断等。
• 统一接口定义：run(config, context) -> Promise<ResultObject>
  • config：节点静态配置项（如串口号、URL等）。
  • context：流程上下文引用，用于数据读取与写入。
  • ResultObject：标准输出格式 { status, output, error }。
• 工作机制：
  1. 被 Interpreter 调用。
  2. 读取 config 及 context 所需参数。
  3. 执行任务。
  4. 输出结果封装为 ResultObject。
• 设计目的：
  • 实现功能的模块化与可插拔性。
  • 将外部I/O与逻辑实现隔离，核心系统不涉底层实现。
  • 模块可复用：可在不同流程中重复使用而无需改写。

3. Interpreter（解释器） Link to heading

• 核心职责：根据节点类型将任务委托至对应模块执行。
• 内部结构：类型注册表（如 { 'http': HttpModuleInstance }）。
• 工作机制：
  1. 接收 Flow Controller 指令 execute(node, context)。
  2. 解析 node.type，定位注册模块。
  3. 调用相应模块的 run(config, context) 方法。
  4. 返回标准化结果给 Flow Controller。
• 设计目的：
  • 解耦流程控制器与模块类型，控制器不处理模块映射。
  • 所有节点执行通过统一入口，便于加入日志、性能监控、错误处理等通用逻辑。

4. Flow Controller（流程控制器） Link to heading

• 核心职责：驱动单个测试流程实例的调度执行。
• 生命周期：由 Slot Manager 创建，完成任务后返回结果并自行销毁。
• 工作机制：
  1. 初始化：接收 FlowTemplate 与初始数据（如SN）。
  2. 创建专属 ExecutionContext。
  3. 解析流程图，生成执行计划（线性或拓扑序）。
  4. 执行循环：
     • 将节点与 context 传入 Interpreter 执行。
     • 接收 ResultObject，分析 status。
     • 若成功：写入 ExecutionContext 并继续。
     • 若失败：根据流程定义跳转、重试或中止。
     • 若为判断节点：基于 output 选择下一路径。
  5. 终结流程后，提取最终数据，上报 Slot Manager。
• 设计目的：
  • 控制层逻辑封装完整，包括顺序、分支、循环与错误处理。
  • 每个实例独立运行，支持高并发任务分发与调度。

5. Slot Manager（槽位管理器） Link to heading

• 核心职责：统一管理所有测试流程实例，维护Slot资源与状态。
• 工作机制：
  1. 监听测试请求（来自用户或设备）。
  2. 分配空闲 Slot，记录其状态。
  3. 创建并启动 Flow Controller，传入模板与初始数据。
  4. 接收任务完成信号，记录并处理结果。
  5. 清理流程实例，释放 Slot 资源。
• 设计目的：
  • 作为执行引擎与外部交互的分界线，避免系统耦合UI或协议层。
  • 提供并发控制与Slot状态管理能力，支撑大规模任务运行。