随着国际化市场竞争的日渐趋烈,为保持市场竞争力,业务流程管理已逐渐成为现代组织的必备基础设施。一个业务流程通过组合一系列任务(或活动)来实现特定的业务目标。如何保证业务流程能够正确、可靠地执行是业务流程管理中一个很关键的问题,也是学术界一直关注的热点问题。在面向服务的环境下,长时间运行的业务流程难免会遭遇各类错误,如,服务不在可用时段内、服务逾期完成、用户取消,等等,其中,服务可用时序的不协调或流程遭遇异常都有可能会导致业务流程执行失败。因此,时序一致性管理和失败恢复是业务流程可靠执行的重要研究课题。传统工作流、服务组合上的时序一致性研究已有不少工作成果,但这些工作大部分都只关注活动(或服务)、控制流的时序约束,忽略了数据对时序一致性的影响,或指定了太严格的时序策略(例如要求下一个服务必须在其所有前驱服务完成之后仍然可用),这些强约束并不适用于很多现实场景。而现实生活中,数据对时序一致性有很大的影响,如,服务提供商通常需要为提供的服务指定差异化的可用时序信息,或者仅对公众公布相关数据实体的可用时段信息,隐去相关服务的可用时段,如客户的信用记录等。因此,需要在时序一致性管理中综合考虑服务和数据的影响。当组成流程的服务的可用时序出现不协调,或业务流程遭遇其它异常时,为保证业务流程执行的正确性,需要对这些异常进行失败恢复,包括向前恢复和向后恢复。鉴于业务流程的向后恢复将导致高成本无产出的后果,现实商业活动中,协作的商家在遭遇某些错误时总是希望能够通过技术方法或适当经济补偿的方式尽可能推动流程的向前恢复,以获取业务目标,而在流程不得不进行回滚时,又希望得到过错方一定的补偿,并尽量降低失败流程对其它并发流程的影响。值得注意的是,现实中业务流程通常复杂交错,业务流程之间往往存在一对多、多对多等类型的复杂关联,这一特征为流程的失败恢复带来了更大的挑战。为了尽可能实现流程的向前恢复,并减少失败流程对其它流程的影响,需要在恢复机制中综合考虑原有的向前恢复技术和经济补偿因素,并在向后恢复时,考虑流程之间的关联,以减少不必要的恢复。上述业务流程时序协调及失败恢复问题的解决都依赖于业务数据,因此,需要在业务流程模型中增加数据维度,并从以活动为中心的建模方法向以数据为中心的建模方法转变,而后者的典型代表为以artifact为中心的业务流程范型。因此,本文在以artifact为中心的业务流程模型基础上,围绕时序一致性管理、失败恢复问题展开讨论,具体研究内容包括：1.提出了一种以artifact为中心的时序网模型,该模型同时考虑了服务和artifact的时序属性,并基于此模型,给出了时序策略定义和时序推导公式,开发了设计时静态时序一致性验证和运行时动态时序一致性验证方法。在验证过程中,该方法仅对流程合理的(条件相容的)分支组合进行时序一致性验证,排除了不合理的路径,提高了时序一致性验证的精确度和时序协调的成功率。实验结果表明,本文提出的时序一致性管理方法能够正确而高效地解决以artifact为中心的业务协作时序一致性管理问题。2.提出了一种上下文感知的以artifact为中心的业务流程事务模型,该模型支持条件替代服务及交互异常时合作伙伴间经济补偿规则的定义,在此模型的基础上,提出了一种结合经济补偿和条件替代的向前恢复机制,对不同的异常类别采用不同的恢复机制,以尽可能地实现异常的向前恢复,同时,在流程的向后恢复过程中,考虑合作伙伴间的级联经济补偿,从而降低其它参与者的经济损失。3.针对相关业务场景中相互交织的业务流程,提出了一种尽力而为的失败恢复方法Max InsTx,即,当失败发生时,能够既对失败流程及其依赖流程进行恢复处理,从而保持数据一致性,又让尽可能多的流程能够保持正常运行。该方法包含：(1)一种以artifact为中心的相关业务场景事务模型,能够支持artifact间关联和基数关系的显式定义,支持实例级的复杂关联并区分实例间依赖的基数关系,并放松了事务的原子属性,允许只是被部分影响的artifact被部分地修正；和(2)一种有效的失败恢复机制,可以解决失败流程的恢复对其依赖流程的影响,该方法通过区分三种流程间的重叠程度(即无重叠、部分重叠和完全重叠)并设计相应的恢复策略,即,只恢复重叠部分,从而避免了不必要的恢复。实验证明,我们的方法是可行而有效的。