在音视频转码、ETL 作业处理、基因数据处理等诸多场景中，我们都可以通过工作流并行调用云函数，将任务进行并行处理，大大提高任务处理的吞吐量，满足应用场景的高实时性、高并发能力。
在《使用 ASW 工作流创建您的第一个函数编排》文章中，我们分享了如何使用 ASW 编排一个 Sum 云函数进行求和计算。本期文章主要分享如何使用 ASW 的 Map 节点能力进行并发的数据求和计算。
01.
创建函数
1. 登录「云函数控制台」，创建一个函数名称为 Sum，运行环境为 Python 3.6 的云函数。
- 云函数控制台地址：https://console.cloud.tencent.com/scf
# -*- coding: utf8 -*-import json def main_handler(event, context): sum = 0 for i in event["values"]: sum = i return sum
02.
创建工作流
1. 登录「应用与编排服务流控制台」，在工作流页面，单击「新建」，进入创建工作流页面，单击「入门模板」，选择「Map 循环」模板。
- ASW 中 Map 节点会遍历输入中的某个数组类型参数，对于数组中的每个元素并行执行其串行节点。Map 节点类似于编程语言中的 foreach，但节点循环任务是并发执行的。
- ASW 控制台地址：https://console.cloud.tencent.com/asw
2. 修改「代码」中 Iterator 下 States 节点中的 state01 为 sum 函数调用，如下工作流定义：
{ "Comment": "使用Map节点循环处理数组array中的数据", "StartAt": "MapState", "States": { "MapState": { "Type": "Map", "ItemsPath": "$.array", "ResultPath": "$.result", "MaxConcurrency": 2, "Next": "FinalState", "Iterator": { "StartAt": "State01", "States": { "State01": { "Type": "Task", "Comment": "调用求和函数", "Resource": "qrn:qcs:asw:ap-guangzhou:123456789:sdk:json:qcloud:scf:Invoke/sum/$DEFAULT/default", "End": true } } } }, "FinalState": { "Type": "Pass", "End": true}ItemsPath 指定作为了 Map节点循环的数组。 MaxConcurrency 指定了 Map 节点并发调用的函数数量。 Iterator 为 Map 节点 循环任务定义。
3. 单击「下一步」，在「配置基本信息」页面，输入工作流名称，选择运行角色与工作流类型，单击「完成」，完成工作流创建。
03.
运行工作流
1. 在工作流列表，单击「名称」链接进入工作流，您在弹出的「开始执行」窗口中，以 JSON 格式输入 array 数组。例如：
{ "array": [{ "values": [1, 2, 3, 4, 5] }, { "values": [4, 2, 3, 1, 5] }, { "values": [1, 0, 8, 4, 5] }, { "values": [7, 2, 3, -2, 5] } ]}2. 单击「确定」，完成状态执行后，可以在详情页查看执行结果。滑动至页面最下方，在「执行历史记录」下，您可以查看子节点的运行情况。我们可以看到 Map 节点会以并发数（MaxConcurrency）为 2 来调用 sum 函数，每个 sum 函数的入参为 array 数组的一个 item。
3. 单击「资源」中的云函数链接，可以直接跳到云函数控制台，查看函数执行详情。
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