这个教程解决什么问题

读完这篇你能做到三件事：说清楚 n8n 的 6 个核心概念，自己部署一个数据不丢的 n8n，并且搭出第一条”定时触发 → 调接口 → 按条件分支”的完整自动化。全程以点选节点为主，需要敲的命令只有两条。

先把 n8n 是什么说清楚：它是一个开源的工作流自动化工具，你可以把它理解成”自己搭的流水线车间”——左边放一个触发器，中间串起一串处理节点，右边落地到邮件、表格、数据库或者 IM 群机器人。它是 fair-code 模式：源码在 GitHub 公开，社区版可以自由自托管，数据不出自己的机器，这和把流程与数据交给第三方 SaaS 是本质区别。官方维护着数百个现成节点，从 HTTP 请求、各类数据库到主流 AI 模型 API 都有封装，绝大多数自动化场景不用写一行代码。

另一个新手高频疑问也在这回答掉：n8n 和 Dify 这类 LLM 应用平台不是同类工具。n8n 的核心是流程编排，AI 只是节点类型之一；选型对比属于另一篇文章的事，见文末相关阅读。资源方面不用担心，n8n 本体不重，1 核 2 GB 的机器就能稳跑入门负载。

环境与版本

两种起法任选其一，效果一致：

方式 A，Docker（推荐，升级和回滚都省心）：

docker volume create n8n_data
docker run -d --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -e GENERIC_TIMEZONE=Asia/Shanghai \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  docker.n8n.io/n8nio/n8n

方式 B，npm 直装（本机快速试用，需要先装 Node.js，版本要求【待补：官方文档当前要求的 Node.js 最低版本】）：

npx n8n

npx 会自动下载并启动，浏览器打开 http://localhost:5678 就能看到界面。三个通用事实先记住，后面处处用到：官方镜像地址是 docker.n8n.io/n8nio/n8n；服务默认监听 5678 端口；所有数据（工作流、凭据、执行记录）都落在容器内 /home/node/.n8n 目录，Docker 方式靠挂载卷持久化，npm 方式落在用户主目录的 .n8n 文件夹。首次访问会让你创建 owner 账号，它是你自己这套实例的管理员，与 n8n 官方云服务无关。

【待补：本文验证所用 n8n 版本号与部署环境（本机/服务器、Docker 版本）】

先搞懂 6 个核心概念

n8n 界面上出现的所有名词都能归进下面 6 个概念，按依赖顺序讲：

  1. Workflow（工作流）：画布上的一张完整流程图，一个自动化对应一条。保存后注意右上角的 Active 开关——打开它，工作流才会按触发条件自动运行。
  2. Node（节点）：画布上的一个方块，只干一件具体的事。分三类记：触发节点管”什么时候开始”（Schedule Trigger 定时、Webhook 收回调），动作节点管”做什么”（HTTP Request 发请求、Edit Fields 改字段、Code 写脚本），逻辑节点管”怎么走”（IF 分支、Merge 合并、Split Out 拆分）。
  3. Trigger（触发器）：每条工作流必须有且只有一个起点。定时、收到 Webhook、手动点 Execute Workflow，都是触发方式。
  4. Credentials（凭据）：API key、账号密码这类敏感信息单独存放，加密保存在实例里。关键规则：导出的工作流 JSON 不包含凭据，所以导入别人的模板后必须重新配凭据——这是设计，不是 bug。
  5. Expression（表达式）：节点参数里引用上游数据的语法。参数框切到 Expression 模式，用双层花括号包住 $json.字段名，就能取到上一节点输出 JSON 里的对应字段。这是 n8n 里使用频率最高的操作，练熟它才算真正入门。
  6. Execution（执行记录）：左侧 Executions 页面保留每次运行的输入输出与报错。排障第一现场在这里，别盯着画布干猜。

串起来记：凭据挂在节点上，节点连成工作流，触发器拉起运行，节点间靠表达式传数据，运行结果进执行记录。

分步骤：搭出第一个自动化

目标效果：每 60 分钟请求一个公开 API，抽出关键字段，数值超阈值就走告警分支。三步搭完。

第一步，放触发器。 画布点加号，搜 Schedule Trigger，间隔设为 60 分钟。它是整条链的起点，没有上游。

第二步，加 HTTP Request 节点。 Method 选 GET，URL 填一个无需鉴权的公开接口（天气、汇率类接口都行）。点 Execute Workflow 手动跑一次，节点右上角出现绿色标记，展开能看到返回的 JSON 结构——记住这一步看到的字段名和层级，下一步要用。

第三步，加 IF 节点做分支。 条件里切 Expression 模式，引用上一步 JSON 里的数值字段（写成 $json.温度 这类，外面包双层花括号），大于 30 走 true 分支。true 后面挂你最常用的通知节点（邮件、IM 机器人都行），false 分支留空即可。

保存，打开 Active 开关，第一条自动化就上线了。想直接从成品学起，n8n 支持导入工作流 JSON，下面是最小骨架的样子：

{
  "name": "定时取数告警",
  "nodes": [
    { "name": "Schedule Trigger", "type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger" },
    { "name": "HTTP Request", "type": "n8n-nodes-base.httpRequest" },
    { "name": "IF", "type": "n8n-nodes-base.if" }
  ],
  "connections": {
    "Schedule Trigger": { "main": [[{ "node": "HTTP Request" }]] },
    "HTTP Request": { "main": [[{ "node": "IF" }]] }
  }
}

实际导出的 JSON 比这长得多，上面只保留骨架帮你认结构：nodes 数组放节点定义，connections 描述节点间的连线关系。导入后补上凭据和参数即可运行。

常见坑

坑 1：定时任务触发时间不对

n8n 的默认时区不是北京时间，Schedule Trigger 会按实例默认时区整点错位。解法在启动命令里加 GENERIC_TIMEZONE=Asia/Shanghai（上文命令已带），改完要重建容器才生效。验证办法：跑一条每分钟触发的工作流，去 Executions 看时间戳与本地时间是否一致。

坑 2：手动能跑，自动从来不跑

Execute Workflow 只验证逻辑，Active 开关不开就永远不会自动触发。打开开关后触发器状态点会变化；如果是 Webhook 触发，还会切换出生产环境 URL——测试地址和生产地址是两个 URL，外部系统要接的永远是后者，这块容易混淆，Webhook 实战文见相关阅读。

坑 3：表达式取值报 undefined

九成是字段层级写错。接口返回的数据往往包在 data、body 之类的外层里，正确做法是展开上一节点的输出 JSON，一层层确认真实路径，而不是凭感觉猜；上游是数组的场合，还要先指定下标或用循环节点拆条，再逐条引用。

坑 4：重建容器后工作流全没了

没挂数据卷。/home/node/.n8n 就是数据库所在地，Docker 方式必须用 -v 挂出来；npm 方式的数据在用户目录 .n8n 文件夹，清理磁盘时别顺手删掉。验证挂载：docker volume inspect n8n_data 能看到挂载点即正常。

最终效果与验证

上线后满足三点即合格：Executions 里每隔 60 分钟出现一条绿色成功记录；数值超限时正确走告警分支；重启容器后工作流、凭据、执行历史完好（数据卷生效的最终验证）。做到这里，n8n 的核心循环——搭流程、看数据、排错误——你已经完整走了一遍，后面就是照着这个骨架往画布上加节点，80% 的日常自动化都是这四类节点（触发、取数、处理、分支）的排列组合。

n8n 画布上的第一个自动化：定时触发、取数、条件分支

【待补：工作流画布与 Executions 页面截图】

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