RocketMQ消费者在macOS中出现类似RemotingTimeoutException: invokeSync call timeout错误处理办法:
- 命令行中执行脚本
scutil --set HostName $(scutil --get LocalHostName)
- 重启应用
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RocketMQ消费者在macOS中出现类似RemotingTimeoutException: invokeSync call timeout错误处理办法:
scutil --set HostName $(scutil --get LocalHostName)
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概述 Oinone平台为合作伙伴提供了环境保护功能,以确保在一套环境可以在较为安全前提下修改配置文件,启动多个JVM等部署操作。 本章内容主要介绍与环境保护功能相关的启动参数。 名词解释 本地开发环境:开发人员在本地启动业务工程的环境 公共环境:包含设计器镜像和业务工程的环境 环境保护参数介绍 【注意】参数是加在程序实参 (Program arguments)上,通常可能错误的加在Active Profiles上了 -PenvProtected=${value} 是否启用环境保护,默认为true。 环境保护是通过与最近一次保存在数据库的base_platform_environment表中数据进行比对,并根据每个参数的配置特性进行判断,在启动时将有错误的内容打印在启动日志中,以便于开发者进行问题排查。 除此之外,环境保护功能还提供了一些生产配置的优化建议,开发者可以在启动时关注这些日志,从而对生产环境的配置进行调优。 -PsaveEnvironments=${value} 是否将此次启动的环境参数保存到数据库,默认为true。 在某些特殊情况下,为了避免公共环境中的保护参数发生不必要的变化,我们可以选择不保存此次启动时的配置参数到数据库中,这样就不会影响其他JVM启动时发生校验失败而无法启动的问题。 -PstrictProtected=${value} 是否使用严格校验模式,默认为false 通常我们建议在公共环境启用严格校验模式,这样可以最大程度的保护公共环境的元数据不受其他环境干扰。 PS:在启用严格校验模式时,需避免内外网使用不同连接地址的场景。如无法避免,则无法启用严格校验模式。 常见问题 需要迁移数据库,并更换了数据库连接地址该如何操作? 将原有数据库迁移到新数据库。 修改配置文件中数据库的连接地址。 在启动脚本中增加-PenvProtected=false关闭环境保护。 启动JVM服务可以看到有错误的日志提示,但不会中断本次启动。 移除启动脚本中的-PenvProtected=false或将值改为true,下次启动时将继续进行环境保护检查。 可查看数据库中base_platform_environment表中对应数据库连接配置已发生修改,此时若其他JVM在启动前未正确修改,则无法启动。 本地开发时需要修改Redis连接地址到本地,但希望不影响公共环境的使用该如何操作? PS:由于Redis中的元数据缓存是根据数据库差量进行同步的,此操作会导致公共环境在启动时无法正确刷新Redis中的元数据缓存,需要配合pamirs.distribution.session.allMetaRefresh参数进行操作。如无特殊必要,我们不建议使用该形式进行协同开发,多次修改配置会导致出错的概率增加。 本地环境首次启动时,除了修改Redis相关配置外,还需要配置pamirs.distribution.session.allMetaRefresh=true,将本地新连接的Redis进行初始化。 在本地启动时,增加-PenvProtected=false -PsaveEnvironments=false启动参数,以确保本地启动不会修改公共环境的配置,并且可以正常通过环境保护检测。 本地环境成功启动并正常开发功能后,需要发布到公共环境进行测试时,需要先修改公共环境中业务工程配置pamirs.distribution.session.allMetaRefresh=true后,再启动业务工程。 启动一次业务工程后,将配置还原为pamirs.distribution.session.allMetaRefresh=false。
1.实现SPI接口 import pro.shushi.pamirs.meta.common.spi.SPI; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spi.factory.SpringServiceLoaderFactory; import pro.shushi.pamirs.workflow.app.api.entity.WorkflowContext; import pro.shushi.pamirs.workflow.app.api.model.WorkflowInstance; @SPI(factory = SpringServiceLoaderFactory.class) public interface WorkflowEndNoticeApi { void execute(WorkflowContext context, WorkflowInstance instance); } 自定义通知逻辑 /** * 自定义扩展流程结束时扩展点 */ @Order(999) @Component @SPI.Service public class MyWorkflowEndNoticeApi implements WorkflowEndNoticeApi { @Override public void execute(WorkflowContext context, WorkflowInstance instance) { Long dataBizId = instance.getDataBizId(); //todo自定义逻辑 } }
数据被认为是企业发展和决策的重要资产。随着业务的不断发展和数据量的不断增加,企业通常需要将数据从不同的源头导出,并将其固化到产品中,以便进行进一步的分析、处理和利用。数据导出与固化的过程涉及到数据的提取、清洗、整合和存储,是确保数据长期有效性和可用性的关键步骤。 了解数据导出与固化的流程和方法对于企业具有重要意义。通过有效的数据导出和固化,企业可以更好地管理和利用数据资源,提升决策的准确性和效率,实现业务的持续发展和创新。本次讨论将重点探讨数据导出与固化的流程和关键步骤,帮助参与者深入了解如何将数据从导出到产品中,为企业数据管理和应用提供有力支持。 1. 数据导出与固化:将数据从导出到产品中的流程 1.1. pom依赖: <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.metadata.manager</groupId> <artifactId>pamirs-metadata-manager</artifactId> </dependency> 1.2 将第⼆步下载后的⽂件放⼊项⽬中(注意⽂件放置的位置)。放置⼯程的resources 下⾯。例如: 1.3 项⽬启动过程中,将⽂件中的数据导⼊(通常放在core模型的init包下 ⾯)。⽰例代码: package pro.shushi.pamirs.sys.setting.enmu; import com.google.common.collect.Lists; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCom mand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.LifecycleCompleted AllInit; import pro.shushi.pamirs.boot.common.extend.MetaDataEditor; import pro.shushi.pamirs.core.common.InitializationUtil; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.meta.Meta; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.module.ModuleDefinition; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.DesignerIn stallHelper; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.WidgetInst allHelper; import java.util.List; import java.util.Map; @Slf4j @Component public class DemoAppMetaInstall implements MetaDataEditor, LifecycleCompletedAllInit { @Autowired private ApplicationContext applicationContext; @Override public void edit(AppLifecycleCommand command, Map<String, Meta> metaMap) { if (!doImport()) { return; } log.info("[设计器业务元数据导⼊]"); InitializationUtil bizInitializationUtil = InitializationUtil.get(metaMap, DemoModule.MODULE_MODULE/ ***改成⾃⼰的Module*/, DemoModule.MODULE_NAME/***改成⾃⼰的 Module*/); DesignerInstallHelper.mateInitialization(bizInitializatio nUtil, "install/meta.json"); log.info("[⾃定义组件元数据导⼊]"); // 写法1: 将组件元数据导⼊到⻚⾯设计器. 只有在安装设计器的 服务中执⾏才有效果 WidgetInstallHelper.mateInitialization(metaMap, "install/widget.json"); // 写法2: 与写法1相同效果 InitializationUtil uiInitializationUtil = InitializationUtil.get(metaMap, "ui_designer", "uiDesigner"); if (uiInitializationUtil != null) { DesignerInstallHelper.mateInitialization(uiInitialization Util, "install/widget.json"); } // 写法3: 业务⼯程和设计器分布式部署,且希望通过业务⼯程导⼊ ⾃定义组件元数据. 业务模块需要依赖⻚⾯设计器模块,然后指定业务模块导 ⼊ DesignerInstallHelper.mateInitialization(bizInitializatio nUtil, "install/widget.json"); } @Override public void process(AppLifecycleCommand command, Map<String, ModuleDefinition> runModuleMap) { if (!doImport()) { return; } log.info("[设计器业务数据导⼊]"); // ⽀持远程调⽤,但是执⾏的⽣命周期必须是 LifecycleCompletedAllInit或之后. 本地如果安装了设计器,则没有要 求 DesignerInstallHelper.bizInitialization("install/ meta.json"); log.info("[⾃定义组件业务数据导⼊]"); // 当开发环境和导⼊环境的⽂件服务不互通时, 可通过指定js和 css的⽂件压缩包,⾃动上传到导⼊环境,并替换导⼊组件数据中的⽂件url // WidgetInstallHelper.bizInitialization("install/ widget.json", "install/widget.zip"); WidgetInstallHelper.bizInitialization("install/ widget.json"); return; } private boolean doImport() { // ⾃定义导⼊判断. 避免⽤于设计的开发环境执⾏导⼊逻辑 String[] envs = applicationContext.getEnvironment().getActiveProfiles(); List<String> envList = Lists.newArrayList(envs); return…
通过源码分析,从页面发起请求,如果通过graphQL传输到具体action的链路,并且在这之间做了哪些隐式处理分析源码版本5.1.x 请求流程大致如下: 拦截所有指定的请求 组装成graphQL请求信息 调用graphQL执行 通过hook拦截先执行 RsqlDecodeHook:rsql解密 UserHook: 获取用户信息, 通过cookies获取用户ID,再查表获取用户信息,放到本地Local线程里 RoleHook: 角色Hook FunctionPermissionHook: 函数权限Hook ,跳过权限拦截的实现放在这一层,对应的配置 pamirs: auth: fun-filter: – namespace: user.PamirsUserTransient fun: login #登录 – namespace: top.PetShop fun: action DataPermissionHook: 数据权限hook PlaceHolderHook:占位符转化替换hook RsqlParseHook: 解释Rsql hook SingletonModelUpdateHookBefore 执行post具体内容 通过hook拦截后执行 QueryPageHook4TreeAfter: 树形Parent查询优化 FieldPermissionHook: 字段权限Hook UserQueryPageHookAfter UserQueryOneHookAfter 封装执行结果信息返回 时序图 核心源码解析 拦截所有指定的请求 /pamirs/模块名RequestController @RequestMapping( value = "/pamirs/{moduleName:^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]+[a-zA-Z0-9]$}", method = RequestMethod.POST ) public String pamirsPost(@PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestBody PamirsClientRequestParam gql, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { } DefaultRequestExecutor 构建graph请求信息,并调用graph请求 () -> execute(GraphQL::execute, param), param private <T> T execute(BiFunction<GraphQL, ExecutionInput, T> executor, PamirsRequestParam param) { // 获取GraphQL请求信息,包含grapsh schema GraphQL graphQL = buildGraphQL(param); … ExecutionInput executionInput = ExecutionInput.newExecutionInput() .query(param.getQuery()) .variables(param.getVariables().getVariables()) .dataLoaderRegistry(Spider.getDefaultExtension(DataLoaderRegistryApi.class).dataLoader()) .build(); … // 调用 GraphQL的方法execute 执行 T result = executor.apply(graphQL, executionInput); … return result; } QueryAndMutationBinder 绑定graphQL读取写入操作 public static DataFetcher<?> dataFetcher(Function function, ModelConfig modelConfig) { if (isAsync()) { if (FunctionTypeEnum.QUERY.in(function.getType())) { return AsyncDataFetcher.async(dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment), ExecutorServiceApi.getExecutorService()); } else { return dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment); } } else { return dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment); } } private static Object dataFetcherAction(Function function, ModelConfig modelConfig, DataFetchingEnvironment environment) { try { SessionExtendUtils.tagMainRequest(); // 使用共享的请求和响应对象 return Spider.getDefaultExtension(ActionBinderApi.class) .action(modelConfig,…
Jedis和Lettuce的区别 Jedis是同步的,不支持异步,Jedis客户端实例不是线程安全的,需要每个线程一个Jedis实例,所以一般通过连接池来使用Jedis; Lettuce是基于Netty框架的事件驱动的Redis客户端,其方法调用是异步的,Lettuce的API也是线程安全的,所以多个线程可以操作单个Lettuce连接来完成各种操作,同时Lettuce也支持连接池; Jedis切换Lettuce 依赖修改boot启动工程pom.xml改动 properties <lettuce.version>5.3.6.RELEASE</lettuce.version> <commons-pool2.version>2.8.1</commons-pool2.version> dependencies <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId> <artifactId>pamirs-connectors-data-api</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>io.lettuce</groupId> <artifactId>lettuce-core</artifactId> <version>${lettuce.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <version>${commons-pool2.version}</version> </dependency> 配置修改application.yml配置修改 spring: redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 prefix: pamirs timeout: 2000 # 可选 password: xxxxx # 可选 # cluster: # nodes: # – 127.0.0.1:6379 # timeout: 2000 # max-redirects: 7 lettuce: pool: enable: true max-idle: 16 min-idle: 1 max-active: 16 max-wait: 2000