将工作流状态与业务数据存储在同一Postgres数据库中，可以通过数据库事务解决分布式系统中的数据一致性问题。这种方法确保所有更新在同一事务中处理，避免复杂的幂等性检查和出站箱维护，从而降低系统复杂度和故障率，利用事务的原子性确保状态更新的一致性，简化系统设计。

本文介绍了Master-Worker架构的任务调度系统中Master的复杂性，以及需要准确管理工作流状态和调度下一步行为的核心。文章从工作流的生命周期入手，介绍了DolphinScheduler的实现过程。最终，任务实例会被发送到配置的Worker节点，工作流实例正式启动。

本文介绍了Master-Worker架构的任务调度系统中Master的复杂性，以及需要准确管理工作流状态和调度下一步行为的核心。介绍了DolphinScheduler的工作流生命周期的任务状态，包括生成工作流实例、构造DAG并生成任务实例、分发任务实例三个阶段。最终，工作流实例正式启动。