第 2 期：基础概念剖析 — 节点、触发器与线缆

⏱ 预计阅读 13 分钟 更新于 2026/4/10

工作流的三个建筑构件

在 n8n 中，所有的自动化逻辑都构建在三个基本概念之上。理解它们之间的关系，是掌握整个平台的基础。

graph TB
    subgraph "n8n 工作流三要素"
        direction LR
        T["🔔 触发器
(Triggers)
何时开始？"] 
        N["⚙️ 节点
(Nodes)
做什么？"]
        C["🔗 线缆
(Connections)
数据怎么传？"]
        
        T -->|"启动工作流"| N
        N -->|"通过线缆传递 Items"| N
    end
    
    style T fill:#6366f1,stroke:#4f46e5,color:#fff
    style N fill:#22c55e,stroke:#16a34a,color:#fff
    style C fill:#f59e0b,stroke:#d97706,color:#fff

1. 触发器 (Triggers) — 工作流的起点

触发器决定了一个工作流何时被唤醒。n8n 提供了四大类触发方式：

触发类型 典型节点 工作原理 适用场景
手动触发 Manual Trigger 点击 "Test Workflow" 按钮 调试与测试
定时触发 Schedule Trigger 基于 Cron 表达式定时唤醒 每日报告、定期同步
Webhook 触发 Webhook 外部 HTTP 请求命中端点 API 回调、表单提交
事件触发 Gmail Trigger / Telegram Trigger 轮询或长连接监听第三方事件 新邮件处理、消息机器人
聊天触发 Chat Trigger n8n 内置聊天界面接收消息 AI 对话机器人 
sequenceDiagram
    participant External as 外部系统
    participant Trigger as 🔔 触发器
    participant WF as ⚙️ 工作流引擎
    participant Node1 as 节点 A
    participant Node2 as 节点 B

    Note over External,Trigger: 第一阶段：等待事件
    External->>Trigger: 事件到达 (HTTP请求 / 新邮件 / 定时器 / 聊天消息)
    
    Note over Trigger,WF: 第二阶段：唤醒工作流
    Trigger->>WF: 携带初始 Data Items 启动执行
    
    Note over WF,Node2: 第三阶段：逐节点执行
    WF->>Node1: 传递 Items
    Node1->>Node2: 加工后继续传递
    Node2->>WF: 执行完毕，记录日志

Webhook 触发器配置示例

# 当你启用一个 Webhook 触发器时，n8n 会自动生成两个 URL：

# 测试用 URL（仅在编辑器打开时生效）
# Test URL (only active when the editor is open)
https://your-n8n.com/webhook-test/unique-path-id

# 生产用 URL（工作流激活后永久生效）
# Production URL (active permanently after workflow is activated)
https://your-n8n.com/webhook/unique-path-id

// Webhook 节点收到 POST 请求后，会将 HTTP Body 转换为 n8n 的标准 Item 格式
// 例如，外部发来: POST { "name": "张三", "email": "[email protected]" }
// 
// n8n 内部会将其包装为:
[
  {
    "json": {                    // json 是 n8n Item 的核心数据载体
      "name": "张三",             // 原始字段被完整保留
      "email": "[email protected]",
      "headers": { ... },        // HTTP 请求头信息
      "params": { ... },         // URL 查询参数
    },
    "binary": { ... }            // 如果有文件上传，会放在 binary 中
  }
]

2. 节点 (Nodes) — 工作流的执行单元

节点是 n8n 中实际干活的人。每个节点接收上游传来的 Data Items，执行特定操作，然后将结果作为新的 Items 传给下游。

节点的六大类别

graph TB
    subgraph "n8n 节点类型体系"
        Root[全部节点 1000+]
        
        Root --> Cat1[🔌 集成节点
Gmail / Slack / GitHub
直连第三方 API]
        Root --> Cat2[⚙️ 核心节点
If / Switch / Merge / Set
数据流控制]
        Root --> Cat3[💻 代码节点
Code (JS/Python)
自定义逻辑]
        Root --> Cat4[🤖 AI 节点
Agent / LLM / Memory
大模型调用]
        Root --> Cat5[📦 数据节点
Data Tables / Spreadsheet
持久化存储]
        Root --> Cat6[🧩 社区节点
Community Nodes
npm 安装扩展]
    end

    style Root fill:#1a1d28,stroke:#ff6d5b,color:#fff
    style Cat4 fill:#ff6d5b,stroke:#e55a4e,color:#fff

节点的输入与输出

每个节点都有严格的 I/O 契约：

// ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
// 节点执行时的数据结构示例
// ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

// 🔵 输入 (Input): 上游节点传来的 Items 数组
const input = [
  { "json": { "id": 1, "name": "产品A", "price": 299 } },
  { "json": { "id": 2, "name": "产品B", "price": 59 } },
  { "json": { "id": 3, "name": "产品C", "price": 188 } }
];

// ⚙️ 节点处理 (Processing): 例如 If 节点按条件分流
// 条件: price > 100

// 🟢 输出 True 分支 (Output - true):
const outputTrue = [
  { "json": { "id": 1, "name": "产品A", "price": 299 } },  // ✓ 通过
  { "json": { "id": 3, "name": "产品C", "price": 188 } }   // ✓ 通过
];

// 🔴 输出 False 分支 (Output - false):
const outputFalse = [
  { "json": { "id": 2, "name": "产品B", "price": 59 } }    // ✗ 不满足条件
];

3. 线缆 (Connections) — 数据的高速公路

线缆是连接节点之间的有向边 (Directed Edge)。它不仅定义了执行顺序，还承载着 Data Items 的传输管道。

线缆的三种连接模式

graph LR
    subgraph "模式1: 串行连接 (Sequential)"
        S1[节点 A] --> S2[节点 B] --> S3[节点 C]
    end
    
    subgraph "模式2: 分支连接 (Branching)"
        B1[If 节点] -->|True| B2[发送邮件]
        B1 -->|False| B3[记录日志]
    end
    
    subgraph "模式3: 汇聚连接 (Merging)"
        M1[API 源 1] --> M3[Merge 节点]
        M2[API 源 2] --> M3
        M3 --> M4[统一处理]
    end

关键规则：Items 透传机制

sequenceDiagram
    participant NodeA as 节点 A (输出 3 Items)
    participant Edge as 线缆 (管道)
    participant NodeB as 节点 B (逐个处理)
    
    Note over NodeA: 输出: [{id:1}, {id:2}, {id:3}]
    NodeA->>Edge: 发射 3 个 Items
    
    Note over NodeB: n8n 自动遍历！
不需要写 for 循环
    Edge->>NodeB: Item 1 {id:1}
    Note over NodeB: 执行第 1 次
    Edge->>NodeB: Item 2 {id:2}
    Note over NodeB: 执行第 2 次
    Edge->>NodeB: Item 3 {id:3}
    Note over NodeB: 执行第 3 次
    
    Note over NodeB: 汇总: 3 个处理后的 Items

⚠️ 核心理解：在 n8n 中，你几乎永远不需要手写循环。如果上游吐出了 N 个 Items，下游节点会自动被执行 N 次。这就是 n8n 的 Item-Driven 隐式循环机制，我们将在第 4 期深度展开。

4. 节点面板的三大视图

当你点击画布上的任何一个节点时，右侧会弹出详情面板，包含三个核心 Tab：

Tab 名称 作用 何时查看
Parameters 配置节点的行为参数 构建工作流时
Input 查看上游传入的 Data Items 调试数据流时
Output 查看节点执行后的输出结果 验证逻辑正确性时 
// 示例：一个 Set 节点的 Output Tab 展示的内容
// Set 节点的作用是"设置/修改 Item 的字段"
{
  "json": {
    "fullName": "张三",          // 新增字段: 合并了 firstName + lastName
    "isVIP": true,               // 新增字段: 基于条件计算
    "registeredAt": "2026-04-09" // 新增字段: 当前日期
  }
}

本期小结

mindmap
  root((n8n 基础三要素))
    触发器 Triggers
      手动触发
      定时触发 (Cron)
      Webhook (HTTP)
      事件触发 (Polling)
      聊天触发 (Chat)
    节点 Nodes
      集成节点 (1000+ API)
      核心节点 (If/Switch/Merge)
      代码节点 (JS/Python)
      AI 节点 (Agent/LLM)
      数据节点 (Data Tables)
      社区节点 (npm)
    线缆 Connections
      串行连接
      分支连接
      汇聚连接
      Item 透传机制

下一步

在 Ep 03 中，我们将动手实操——通过 Docker Compose 在本地 3 分钟内搭建一个完整的 n8n 实例，并配置好加密密钥与数据持久化。