[工作流节点26] 流程性能优化与大规模并发场景实战指南
明道云的工作流（Workflow）是企业自动化的核心引擎，
在中小规模应用中表现优异，但在大型场景（上万记录、频繁触发、并发操作）下，
性能瓶颈和延迟问题就会逐渐显现。本文将结合真实项目经验，讲解如何在明道云中实现
“高并发下稳定运行”“跨表同步不卡顿”“流程分级调度优化” 的最佳实践。
一、理解明道云工作流的执行机制
在做性能优化前，我们必须先理解明道云流程引擎的执行逻辑。
明道云的每一个流程触发都经过以下阶段：
触发事件（Trigger） ↓
条件判断（Condition） ↓
节点调度（Node Execution） ↓
动作执行（Action） ↓
日志写入与状态更新（Log & Commit）
系统通过异步队列执行流程节点，每个节点执行完后进入下一个队列任务。
💡 重点：
- 每次触发是一个独立的异步任务；
- 同时触发多个流程时，会并发写入执行队列；
- 队列按节点类型（表操作、审批、通知、接口）分批执行。
所以性能问题往往发生在：
⚠️ 节点阻塞、批量触发、循环触发、跨表更新、外部接口延迟 等环节。