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工作流 CPU 阻塞模块分析

从 packages/service/core/workflow/dispatch/index.ts 入口出发，排查所有同步占用 CPU、阻塞整个进程的模块。

Node.js 单线程模型下，CPU 阻塞指：在当前调用栈未让出事件循环（无 await）的情况下执行大量计算，导致其他请求无法被处理。

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一、WorkflowQueue 构造函数——图算法批量同步执行

文件: packages/service/core/workflow/dispatch/index.ts:348

每次创建工作流实例时，构造函数同步依次执行：

constructor(...) {
  // 1. O(E) 构建边索引
  this.edgeIndex = WorkflowQueue.buildEdgeIndex({ runtimeEdges });

  // 2. O(N+E) DFS 边分类  ← 递归，全同步
  // 3. O(N+E) Tarjan SCC  ← 递归，全同步
  // 4. O(N²) BFS per node ← 每个节点一次 BFS 回溯
  this.nodeEdgeGroupsMap = WorkflowQueue.buildNodeEdgeGroupsMap({ ... });
}

三个算法全部是纯同步的 CPU 密集计算，无任何 await 让出点。

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二、Tarjan SCC 算法——递归 DFS，无让出

文件: packages/service/core/workflow/utils/tarjan.ts:31

function tarjan(nodeId: string) {
  // ...
  for (const edge of outEdges) {
    if (!discoveryTime.has(targetId)) {
      tarjan(targetId);  // ⚠️ 同步递归，无 await
    }
  }
}
for (const node of runtimeNodes) {
  tarjan(node.nodeId);   // 对每个未访问节点启动递归
}

问题：

• 纯同步递归，执行期间完全占用 Event Loop。
• 节点数 N 较大（如 100+ 节点）时，递归深度 = 工作流拓扑深度，调用栈可能很深。
• 同文件 classifyEdgesByDFS 也是完全相同的递归 DFS 结构，与 Tarjan 串行执行，等于一次工作流启动 做两遍图遍历。

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三、findBranchHandle——每节点一次 BFS，合计 O(N²)

文件: packages/service/core/workflow/dispatch/index.ts:543

private static buildNodeEdgeGroupsMap(...) {
  runtimeNodes.forEach((targetNode) => {
    // 对每个节点的每条边，调用 findBranchHandle
    const branchGroups = this.groupEdgesByBranch(nonBackEdges, ...);
  });
}

private static findBranchHandle(edge, ...) {
  const queue = [{ nodeId: edge.source, ... }];
  while (queue.length > 0) {
    // BFS 向上回溯，最坏遍历所有节点  ← 纯同步
    const inEdges = edgeIndex.byTarget.get(nodeId) || [];
    for (const inEdge of inEdges) {
      queue.push({ nodeId: inEdge.source, ... });
    }
  }
}

问题：

• buildNodeEdgeGroupsMap 在构造函数中对每个节点调用，每次调用又做一次 BFS。
• 最坏复杂度 O(N × (N + E))，对于 100 节点、200 边的工作流约为 30000 次循环迭代，全同步。

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四、replaceEditorVariable——每节点每输入做正则+递归，全同步

文件: packages/global/core/workflow/runtime/utils.ts:372

每次节点运行前，getNodeRunParams 对每个 input 都调用：

node.inputs.forEach((input) => {
  // 每个 input 都调用一次 replaceEditorVariable
  let value = replaceEditorVariable({
    text: input.value,
    nodes: this.data.runtimeNodes,  // 传入所有节点
    variables: this.data.variables
  });
  value = getReferenceVariableValue({ value, nodes, variables });
});

replaceEditorVariable 内部：

// 1. 全局正则匹配，提取所有变量引用
const matches = [...text.matchAll(variablePattern)];

for (const match of matches) {
  // 2. nodes.find() O(N) 线性扫描
  const node = nodes.find((node) => node.nodeId === nodeId);
  // 3. 每个变量编译一次新 RegExp ← 正则编译有 CPU 开销
  replacements.push({ pattern: `\\{\\{\\$${escapedNodeId}...`, replacement: formatVal });
}

// 4. 如果有嵌套变量，递归调用自身（最多 depth=10）
if (hasReplacements && /\{\{\$[^.]+\.[^$]+\$\}\}/.test(result)) {
  result = replaceEditorVariable({ text: result, nodes, variables, depth: depth + 1 });
}

问题：

• 每次 nodes.find() 是 O(N) 线性扫描，完全没有缓存。一个节点有 10 个 input、每个 input 引用 5 个变量、工作流有 50 个节点 → 2500 次 O(N) 扫描。
• 每个变量引用 new RegExp(pattern) 一次，正则编译有 CPU 成本。
• 最多 10 层递归，每层都重复上述过程。
• 整个函数链（replaceEditorVariable + getReferenceVariableValue）全同步，每个节点运行前都会触发，且节点越多调用越频繁。

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五、getReferenceVariableValue——O(N) 数组扫描，无缓存

文件: packages/global/core/workflow/runtime/utils.ts:297

const node = nodes.find((node) => node.nodeId === sourceNodeId);  // O(N)
return node.outputs.find((output) => output.id === outputId)?.value;  // O(outputs)

问题：

• 每次调用都线性扫描整个 nodes 数组。
• 被 replaceEditorVariable 频繁调用（每个变量引用一次）。
• nodes 数组在运行时不会变化（节点结构固定），却没有预建索引，每次都从头扫。

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汇总

位置	函数	复杂度	触发时机	是否有让出点
dispatch/index.ts 构造函数	buildEdgeIndex	O(E)	每次工作流启动	❌ 无
utils/tarjan.ts	classifyEdgesByDFS	O(N+E) 递归	每次工作流启动	❌ 无
utils/tarjan.ts	findSCCs (tarjan)	O(N+E) 递归	每次工作流启动	❌ 无
dispatch/index.ts	buildNodeEdgeGroupsMap + findBranchHandle	O(N²)	每次工作流启动	❌ 无
runtime/utils.ts	replaceEditorVariable	O(N × inputs × depth)	每节点运行前	❌ 无
runtime/utils.ts	getReferenceVariableValue	O(N) per call	每 input 一次	❌ 无

最严重的场景：大型工作流（100+ 节点）并发启动时，构造函数中的图算法（第一~四项）全部同步执行，每个请求都会独占 Event Loop 若干毫秒，并发时互相堆叠，导致明显卡顿。

最高频的场景：Agent 节点有大量工具调用时，每轮工具调用后节点重新 resolve 触发下游节点的参数注入，replaceEditorVariable 被高频调用，且每次都对所有节点做线性扫描。