浅析N8N流程节点数据结构实现原理（一）

maxzhang666
45 阅读4分钟
  1. n8n 工作流核心数据结构——整体思路、JSON结构
  2. 节点（Node）、连线（Connection）、执行上下文等对象
  3. n8n 如何存储和调度这些结构
  4. 简单示例JSON分析

一、JSON顶层结构 一般包含如下主要字段：

  • name：工作流名称
  • nodes：节点数组，每一个节点代表执行中的一个步骤
  • connections：描述节点之间的连线关系
  • active：是否激活
  • settings：全局设置
  • id/createdAt/updatedAt：数据库相关元数据

接下来，我们进一步拆解 nodes 和 connections 这两个关键对象的结构细节，为后续深入分析打下基础。

我分别详细拆解 n8n 核心的 nodes 和 connections 数据结构：

（一）nodes（节点）结构拆解 每个节点对象有以下典型属性：

  • name：节点名称（如 Http Request1）
  • type：节点类型（如 httpRequest、set、function 等）
  • typeVersion：类型版本
  • position：节点在可视化画布上的坐标，比如 [x, y]
  • parameters：该节点的所有执行参数（表单配置项），如请求URL、方法、头部等
  • credentials：若节点需要鉴权，则此字段存放账户信息引用
  • disabled：布尔值，标记节点是否被禁用
  • notes、color 等：备注和自定义颜色
  • id：节点的唯一标识符（可能在新版 n8n 中存在）

（二）connections（连线）结构拆解 connections 对象自顶向下结构：

  • key（节点名或 id）: 以节点名或 id 作 key
  • 值为对象：表示出发连线
  • 通常有 main 属性（代表主流程），如： "connections": { "A": { "main": [ [ { "node": "B", "type": "main", "index": 0 } ] ] } }
  • main 数组里的每一项是一个对象，指定连向哪个节点、连线类型、连线序号

接下来，我将会通过一个典型的 n8n 工作流 JSON 片段，结合上述字段，把静态结构映射到实际逻辑流转上

【例子】假如有一个简单的工作流：节点 A（读取数据）、节点 B（加工数据）、节点 C（写出数据）。它的 JSON 结构主要片段大致如下：

{
  "nodes": [
    {
      "parameters": { ... },
      "id": "A",
      "name": "Read Data",
      "type": "readData",
      "typeVersion": 1,
      "position": [200, 300]
    },
    {
      "parameters": { ... },
      "id": "B",
      "name": "Process Data",
      "type": "processData",
      "typeVersion": 1,
      "position": [400, 300]
    },
    {
      "parameters": { ... },
      "id": "C",
      "name": "Write Data",
      "type": "writeData",
      "typeVersion": 1,
      "position": [600, 300]
    }
  ],
  "connections": {
    "A": { "main": [ [ { "node": "B", "type": "main", "index": 0 } ] ] },
    "B": { "main": [ [ { "node": "C", "type": "main", "index": 0 } ] ] }
  }
}

【解析】

  • 工作流启动时，n8n 会从无入口依赖的节点（如 A）开始执行，A 执行完后，connections 决定流向 B，然后 B 再流向 C。
  • connections 字段用节点 id/name 作为 key，value 指定当前节点 main 输出流连向哪个下游节点，即 B、C。
  • n8n 的调度器在执行过程中会解析整个节点网络，有条件、分支等复杂情况时会根据定义动态决定实际走向。

下一步，我们需要引入执行上下文（如每个节点的输入、输出数据，状态、运行环境等），进一步揭示 n8n 底层执行流程，包括数据如何在节点间流动、临时状态如何隔离管理，进而更好理解它的执行引擎设计。

总结 n8n 工作流引擎的数据结构及其底层调度和数据流本质：

  1. 节点与连线的数据结构

    • n8n 的工作流是以 JSON 格式存储的，核心为 nodes（节点对象）和 connections（连线关系）。每个节点包含类型、参数、凭证、坐标等属性。connections 则清晰记录了流程执行顺序和依赖关系。

  2. 执行上下文（Execution Context）

    • 每个节点执行时都会生成独立的上下文对象。核心包括：
      • inputData：当前节点要消费的输入数据（通常为上游节点的输出，数组结构，支持多分支合并）
      • outputData：本节点执行后的产出，传递给下游节点
      • item：n8n 内部的最小数据单元（一个 JSON 对象），节点间流转的数据本质是 item 数组
      • nodeExecutionStack：维护当前 workflow 的节点执行活动栈
      • runExecutionData & workflowData：负责保存本轮 workflow 的全局状态、变量等

  3. 数据隔离与传递机制

    • 节点执行时依赖于输入数据，但每个节点的数据作用域局部且自洽。下游节点总是依赖上游节点设定的输出。
    • 对于有条件分支、合并节点和循环节点，n8n 通过 connections 和上下文中的专有机制（如 loop item 分发）确保数据不混淆。

  4. 失败/重试与日志

    • 节点在执行失败时，上下文会标记错误信息，支持日志记录（如 execution error、运行详情）
    • n8n 引擎有自动重试、捕获等处理机制，允许 workflow 管理员查看历史运行数据、输入输出快照，便于后续追踪和修复

  5. 底层本质

    • n8n 工作流本质上就是“节点有向有序图”的对象化表示，所有节点与连接都是运行时动态解析，数据流严格按照节点拓扑关系分发与流转，且每次执行都充分利用隔离的上下文追溯输入输出、失败、状态等，实现稳定、可靠的自动化调度。
avatar
文章
阅读
粉丝