dag_task
由于workflow的series和parallel基本可以解决串行和并行的任务流图问题，对于多入边依赖的任务，workflow提供了WFContainerTask。所以dag_task是利用了WFContainerTask，为workflow的任务而开发的单进程DAG任务，目标是帮助用户把一些通过workflow创建的任务按照业务逻辑，组织构建成一个DAG业务流图并按任务依赖关系来执行。
代码
具体实现可以查看dag_task.h，用例可以查看dag_demo.cc。
编译
首先workflow对于WFContainerTask.h没有挪到外部用，我们需要先到workflow的目录下打个patch，并重新编译：
cd ${WORKFLOW_DIR}
patch -p 1 < ${DAG_TASK_DIR}/patch.1
make然后我们回到dag_task的目录，编译时需要指定workflow的依赖路径，比如：
cd ${DAG_TASK_DIR}
make Workflow_DIR=/search/ted/1412/workflow_1412示例
我们以dag_demo.cc为例：
这个例子是构建一个a、b、c、d的DAG。其中四个节点可以是任意一种任务，我们这里为了方便，用了WFTimerTask。
因为DAGTask需要承载一些数据，所以整个DAG的数据是它的模版，也就是例子中的my_ctx。
我们需要做的事情是：
- 准备好各个节点，比如a、b、c、d，节点可以从Workflow现有的协议创建，或者是自己的算法task；
WFTimerTask *a = WFTaskFactory::create_timer_task(1000000, task_a_callback);
...- 创建一个DAGTask，可以传入回调函数，用法与workflow其他task一致；
DAGTask<my_ctx> *dag = new DAGTask<my_ctx>(dag_task_callback);- 通过DAGTask的接口
bool add_edge(SubTask *src, SubTask *dst)把a、b、c、d逻辑依赖加上，也就是DAG的边。
dag->add_edge(a, b);
dag->add_edge(a, c);
...- 我们的dag总是涉及数据，所以我们提供了preparation，准备函数要做的事情是：这个节点执行前，需要从全局ctx拿什么数据下来；每个任务可以通过以下接口传入准备函数：
using preparation_t = std::function<void (SubTask *src, T *ctx)>;
void add_preparation(SubTask *src, preparation_t preparation);在demo中把函数绑定到具体的task上：
dag->add_preparation(a, prepare_a);- 把全局想要操作的ctx通过
void set_ctx(T *ctx)接口挂上DAGTask:
struct my_ctx ctx; // 需要使用者保证生命周期与dag_task一致，如果是堆变量，可以在dag_task_callback中delete
dag->set_ctx(&ctx);-
构建好DAG后，执行
start()，其中的各个节点就可以按照依赖关系被调起，并且通过preparation进行节点间的数据搬运。 -
由于是异步任务，记得等回来之后再退出进程，所以我们的例子里用了一个
WFFacilities::WaitGroup来卡住，并且在dag_task_callback中done()以示结束。
最后。
补充说明，例子里是计算：
a = 1; b = a + 1; c = a + 2; d = b + c;
这些计算步骤其实放到哪里都可以实现，这里只是为了体现如何实现dag节点间数据传递的做法，放到了preparation阶段做。实际上，只要保证可以看到ctx，它可以在计算节点本身、或者节点的callback里做。