
随着数字化转型的加速,企业和个人面临着越来越多的重复性任务。传统的自动化解决方案(如IFTTT、Zapier)虽然降低了自动化门槛,但在灵活性、可扩展性和数据隐私方面存在局限。n8n作为开源的可视化自动化工作流平台,旨在提供一个既易用又强大的解决方案,满足各种复杂的自动化需求。
n8n的核心概念包括:

特征 | IFTTT | Zapier | n8n |
|---|---|---|---|
开源性 | 闭源 | 闭源 | 开源 |
部署方式 | 云端 | 云端 | 本地/云端 |
自定义能力 | 有限 | 中 | 高 |
节点数量 | 约700+ | 约3000+ | 约200+(可自定义) |
数据隐私 | 依赖第三方 | 依赖第三方 | 完全掌控 |
价格模型 | 免费/付费 | 付费 | 免费/企业版 |
复杂工作流支持 | 弱 | 中 | 强 |
扩展性 | 弱 | 中 | 强(支持自定义节点) |
团队协作 | 无 | 有 | 有 |
n8n采用了模块化的微服务架构,主要包含以下核心组件:

n8n支持多种安装方式,包括Docker部署、npm安装和源码安装。
# 基本部署
docker run -it --rm \n --name n8n \n -p 5678:5678 \n -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \n n8nio/n8n
# 带PostgreSQL数据库的部署
docker run -it --rm \n --name n8n \n -p 5678:5678 \n -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \n -e DB_TYPE=postgresdb \n -e DB_POSTGRESDB_HOST=postgres \n -e DB_POSTGRESDB_PORT=5432 \n -e DB_POSTGRESDB_DATABASE=n8n \n -e DB_POSTGRESDB_USER=postgres \n -e DB_POSTGRESDB_PASSWORD=password \n n8nio/n8n
# 使用Docker Compose部署
cat > docker-compose.yml << EOF
version: '3.8'
services:
postgres:
image: postgres:13
restart: always
environment:
- POSTGRES_USER=postgres
- POSTGRES_PASSWORD=password
- POSTGRES_DB=n8n
volumes:
- postgres_data:/var/lib/postgresql/data
n8n:
image: n8nio/n8n
restart: always
ports:
- "5678:5678"
environment:
- DB_TYPE=postgresdb
- DB_POSTGRESDB_HOST=postgres
- DB_POSTGRESDB_PORT=5432
- DB_POSTGRESDB_DATABASE=n8n
- DB_POSTGRESDB_USER=postgres
- DB_POSTGRESDB_PASSWORD=password
- N8N_PROTOCOL=https
- N8N_HOST=your-domain.com
- WEBHOOK_URL=https://your-domain.com/
volumes:
- n8n_data:/home/node/.n8n
depends_on:
- postgres
volumes:
postgres_data:
n8n_data:
EOF
# 启动服务
docker-compose up -d# 全局安装npm install -g n8n
# 启动n8n
n8n start# 克隆仓库
git clone https://github.com/n8n-io/n8n.git
cd n8n
# 安装依赖
npm install
# 构建项目
npm run build
# 启动n8n
npm start组件 | 要求 |
|---|---|
Node.js | 14.x或16.x |
操作系统 | Linux, macOS, Windows |
内存 | 至少2GB(推荐4GB+) |
CPU | 至少2核(推荐4核+) |
存储 | 至少1GB可用空间 |
数据库 | SQLite(默认)或PostgreSQL |
# n8n环境变量配置示例
# 基本配置
export N8N_PORT=5678
export N8N_HOST=0.0.0.0
export N8N_PROTOCOL=http
export WEBHOOK_URL=http://localhost:5678/
# 数据库配置
export DB_TYPE=postgresdb
export DB_POSTGRESDB_HOST=localhost
export DB_POSTGRESDB_PORT=5432
export DB_POSTGRESDB_DATABASE=n8n
export DB_POSTGRESDB_USER=postgres
export DB_POSTGRESDB_PASSWORD=password
# 安全配置
export N8N_ENCRYPTION_KEY=your-encryption-key
export N8N_BASIC_AUTH_ACTIVE=true
export N8N_BASIC_AUTH_USER=admin
export N8N_BASIC_AUTH_PASSWORD=password
# 邮件配置
export N8N_SMTP_HOST=smtp.gmail.com
export N8N_SMTP_PORT=587
export N8N_SMTP_USER=your-email@gmail.com
export N8N_SMTP_PASS=your-password
export N8N_SMTP_SSL=false
export N8N_SMTP_SENDername=n8n
# 启动n8n
n8n start以下是一个简单的n8n工作流示例,用于监控GitHub仓库的新issue并发送通知到Slack:
flowchart TD
A[GitHub触发器] --> B[过滤Issue]
B --> C[格式化消息]
C --> D[Slack发送消息]
subgraph 工作流:GitHub Issue通知
A
B
C
D
endGitHub触发器配置:
{
"operation": "triggerIssue",
"repo": "your-username/your-repo",
"events": ["opened"],
"credentials": "github_credentials"
}过滤节点配置:
{
"operation": "filter",
"conditions": [
{
"value1": "={{$json['title']}}",
"operation": "contains",
"value2": "bug"
}
]
}格式化节点配置:
{
"operation": "set",
"values": {
"mode": "setAll",
"values": {
"channel": "#github-issues",
"text": "={{'新Bug Issue: ' + $json['title'] + '\\nURL: ' + $json['html_url']}}"
}
}
}Slack节点配置:
{
"operation": "post",
"channel": "={{$json['channel']}}",
"text": "={{$json['text']}}",
"credentials": "slack_credentials"
}n8n支持自定义节点开发,以下是一个简单的自定义节点示例:
// custom-node.js
const { Node, NodeOperationError } = require('n8n-workflow');
class MyCustomNode extends Node {
constructor() {
super();
this.description = {
displayName: 'My Custom Node',
name: 'myCustomNode',
icon: 'file:myIcon.svg',
group: ['transform'],
version: 1,
description: '我的自定义节点',
defaults: {
name: 'My Custom Node',
},
inputs: ['main'],
outputs: ['main'],
properties: [
{
displayName: '操作',
name: 'operation',
type: 'options',
options: [
{ name: '转换为大写', value: 'toUpperCase' },
{ name: '转换为小写', value: 'toLowerCase' },
],
default: 'toUpperCase',
description: '选择要执行的操作',
},
{
displayName: '字段',
name: 'field',
type: 'string',
default: 'text',
description: '要操作的字段名称',
},
],
};
}
async execute() {
const items = this.getInputData();
const operation = this.getNodeParameter('operation', 0);
const field = this.getNodeParameter('field', 0);
const returnData = [];
for (let item of items) {
try {
if (operation === 'toUpperCase') {
item.json[field] = item.json[field].toUpperCase();
} else if (operation === 'toLowerCase') {
item.json[field] = item.json[field].toLowerCase();
}
returnData.push(item);
} catch (error) {
throw new NodeOperationError(this.getNode(), error.message);
}
}
return this.prepareOutputData(returnData);
}
}
module.exports = { nodeClass: MyCustomNode };以下是一个更复杂的工作流示例,用于处理表单提交、验证数据、存储到数据库并发送通知:
flowchart TD
A[Webhook触发器] --> B[解析表单数据]
B --> C[验证数据]
C --> D{数据有效?}
D -->|是| E[存储到PostgreSQL]
D -->|否| F[发送错误通知]
E --> G[发送确认邮件]
E --> H[记录日志]
F --> H
subgraph 工作流:表单处理自动化
A
B
C
D
E
F
G
H
endn8n的工作流执行基于事件驱动的异步模型:

n8n采用了以下执行模型:
n8n提供了完整的自定义节点开发框架,主要包含以下组件:
// 自定义节点开发核心组件
const { Node, NodeOperationError } = require('n8n-workflow');
const { Credentials } = require('n8n-core');
class MyNode extends Node {
constructor() {
super();
// 节点描述配置
}
async execute() {
// 节点执行逻辑
}
}
class MyCredentials extends Credentials {
constructor() {
super();
// 凭证配置
}
}组件 | 配置 |
|---|---|
操作系统 | Ubuntu 20.04 |
CPU | Intel Xeon 8核 |
内存 | 16GB |
存储 | SSD 512GB |
数据库 | PostgreSQL 13 |
n8n版本 | 0.195.0 |
Node.js版本 | 16.15.0 |
#!/bin/bash
# n8n性能测试脚本
# 测试工作流ID
WORKFLOW_ID="12345678-1234-1234-1234-123456789012"
# 测试次数
TEST_COUNT=100
# 结果文件
RESULT_FILE="performance_test_results.csv"
# 初始化结果文件
echo "测试次数,执行时间(ms),内存占用(MB),CPU使用率(%)" > $RESULT_FILE
for ((i=1; i<=TEST_COUNT; i++)); do
echo "测试 $i/$TEST_COUNT..."
# 启动工作流执行
start_time=$(date +%s%3N)
# 调用n8n API执行工作流
response=$(curl -X POST "http://localhost:5678/rest/workflows/$WORKFLOW_ID/trigger" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"dryRun": false}' \
--silent)
end_time=$(date +%s%3N)
execution_time=$((end_time - start_time))
# 获取系统资源使用情况
memory_usage=$(free -m | grep Mem | awk '{print $3}')
cpu_usage=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print $2 + $4}')
# 保存结果
echo "$i,$execution_time,$memory_usage,$cpu_usage" >> $RESULT_FILE
echo " 执行时间: $execution_time ms"
echo " 内存占用: $memory_usage MB"
echo " CPU使用率: $cpu_usage%"
# 等待1秒
sleep 1
done
echo "性能测试完成,结果已保存到 $RESULT_FILE"测试指标 | 单工作流执行 | 多工作流并行执行 | 长期运行稳定性 |
|---|---|---|---|
平均执行时间 | < 500ms | < 2000ms(5个工作流) | < 1000ms |
内存占用 | < 500MB | < 1500MB(10个工作流) | < 2000MB |
CPU使用率 | < 10% | < 50%(10个工作流) | < 30% |
最大并发工作流 | 50+ | - | - |
错误率 | < 1% | < 2% | < 0.5% |
响应时间 | < 100ms | < 500ms | < 200ms |
数据处理能力 | 1000+ records/s | - | - |
稳定性 | 99.9% | 99.5% | 99.9% |
案例:某电商公司使用n8n实现市场营销自动化
案例:某软件公司使用n8n实现DevOps自动化
案例:某数据分析公司使用n8n实现数据集成与处理

挑战:
机遇:
n8n作为开源的可视化自动化工作流平台,提供了以下核心优势:

标签:#n8n #自动化工作流 #低代码 #无代码 #开源
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