RocketMQ消费者出现类似RemotingTimeoutException: invokeSync call timeout错误处理办法

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  模型字段之序列化方式

  本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式，包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 字段序列化方式说明 序列化方式 说明 备注 JSON JSON序列化 主要用于模型相关类型字段的序列化，是@Field.serialize默认选项 DOT 点拼接集合元素 COMMA 逗号拼接集合元素 BIT 按位与，2次幂数求和 非@Field.serialize可选项列表，用于二进制枚举序列化不需要配置，由oinone自动推断 字段序列化方式举例 1、给模型PetItemDetail 增加两个字段：petItemDetails类型为List 和 tags类型为List，并设置为不同的序列化方式，petItemDetails为JSON（缺省就是JSON，可不配），tags为COMMA。2、同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)")，防止序列化后存储过长。 @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<String> tags; } 字段序列化注意点 必须使用Field#store属性将字段存储设置为NullableBoolEnum.TRUE。 使用Field#serialize属性指定序列化方式，默认为JSON。 如把PetItemDetail设置为存储模型，须在PetItem的petItemDetails字段上使用Field.Relation#store属性将关联关系存储设置为false。不然会同时存储petItemDetails字段和对应的PetItemDetail表记录 注册自己的序列化器 注册自己的序列化器（实现pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.serialize.Serializer接口）， 如oinone的DOT的序列化方式，用type()方法返回值做匹配，serialize和deserialize分别对应序列化和反序列化方法。 package pro.shushi.pamirs.framework.compute.serialize; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.serialize.Serializer; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.CharacterConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.SerializeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.util.TypeUtils; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; /** * 点表达式序列生成处理器实现 * @author shushi@shushi.pro * @version 1.0.0 */ @SuppressWarnings("rawtypes") @Slf4j @Component public class DotSerializeProcessor implements Serializer<Object, String> { @Override public String serialize(String ltype, Object value) { if (null == value) { return null; } if (List.class.isAssignableFrom(value.getClass())) { return StringUtils.join((List) value, CharacterConstants.SEPARATOR_DOT); } else { return StringUtils.join(Collections.singletonList(value), CharacterConstants.SEPARATOR_DOT); } } @SuppressWarnings("unchecked") @Override public Object deserialize(String ltype, String ltypeT, String value,…

  望闲

  2024年5月24日

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  协同开发支持

  协同开发概述 在使用Oinone进行业务开发中，目前开发方式为: 开发各个本地启动项目 与 设计器环境共库共redis的方式进行。 在多个开发人员同时修改一个模型，或者没有及时更新其他同学提交的代码时，存在业务模型创建的数据表字段被删除的情况，协同开发模式正式为解决这个问题而生。 版本支持 4.7.x版本 已经包含分布式支持。 使用步骤 1、业务后端boot工程引入协同开发包 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.distribution</groupId> <artifactId>pamirs-distribution-session-cd</artifactId> </dependency> 2、yml文件配置ownSign pamirs: distribution: session: allMetaRefresh: false # ownSign根据实际情况修改，一般为研发各自名称 ownSign: wangxian 配置说明：allMetaRefresh，全量刷新Redis中的元数据，绝大多数情况下都不需要配置；1）第一次启动或者Redis的缓存被清空后，会自动进行全量。2）配置为true表示强制进行全量，一般都不需要配置；3）【推荐】默认增量的方式(即allMetaRefresh: false)写入redis的数据更少，相应的启动速度也更快4）【强制】ownSign是环境隔离的设置，同一个项目组不同的开发人员之间，ownSign配置成不同的（即各自配置成各自的，达到互不干扰） 3、业务系统DB和缓存的约束1）【强制】业务库和设计器Redis共用，包括Redis的前缀，租户和系统隔离键都需要一样(这三个值影响RedisKey的拼接)2）【强制】base库业务系统与设计器共用；3) 【强制】公共库即pamirs (资源-resource、用户-user、权限-auth、文件-file等)共用；4）【强制】「业务库」数据源的别名必须一直，每个开发人员必须配置到自己的本地 或者是远程库库加一个后缀区分； 4、开发同学在各自访问设计器时，URL最后面增加;ownSign=wangxian后回车，ownSign会被保存到浏览器缓存中，后续访问其他的URL访问不需要再次输入；如果需要去掉ownSign的值，则直接把界面上的悬浮窗删掉即可。说明：访问设计URL上增加的ownSign需要与开发各自本地项目yml文件中ownSign的值相同。（每个开发人员各自用各自的ownSign）PS:具体参数配置详见Oinone协同开发使用手册

  望闲

  2023年12月4日

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• Oinone 源码分析

  Oinone请求路由源码分析

  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,…

  oinone

  2024年8月21日

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  项目中工作流引入和流程触发

  目录 1. 使用工作流需要依赖的包和设置2. 触发方式2.1 自动触发方式2.2 触发方式 1.使用工作流需要依赖的包和设置 1.1 工作流需要依赖的模块 需在pom.xml中增加workflow、sql-record和trigger相关模块的依赖 workflow：工作流运行核心模块 sql-record：监听流程发布以后对应模型的增删改监听 trigger：异步任务调度模块 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-api</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-bridge-tbschedule</artifactId> </dependency> 在application.yml中增加对应模块的依赖以及sql-record路径以及其他相关设置 pamirs: … record: sql: #改成自己路径 store: /opt/pamirs/logs … boot: init: true sync: true modules: … – sql_record – trigger – workflow … sharding: define: data-sources: ds: pamirs models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 event: enabled: true schedule: enabled: true # ownSign区分不同应用 ownSign: demo rocket-mq: # enabled 为 false情况不用配置 namesrv-addr: 192.168.6.2:19876 trigger: auto-trigger: true 2.触发方式 2.1自动触发方式 在流程设计器中设置触发方式，如果设置了代码触发方式则不会自动触发 2.2代码调用方式触发 2.2.1.再流程设计器中触发设置中，设置为是否人工触发设置为是 2.2.2.查询数据库获取该流程的编码 2.2.3.在代码中调用 /** * 触发⼯作流实例 */ private Boolean startWorkflow(WorkflowD workflowD, IdModel modelData) { WorkflowDefinition workflowDefinition = new WorkflowDefinition().queryOneByWrapper( Pops.<WorkflowDefinition>lambdaQuery() .from(WorkflowDefinition.MODEL_MODEL) .eq(WorkflowDefinition::getWorkflowCode, workflowD.getCode()) .eq(WorkflowDefinition::getActive, 1) ); if (null == workflowDefinition) { // 流程没有运⾏实例 return Boolean.FALSE; } String model = Models.api().getModel(modelData); //⼯作流上下⽂ WorkflowDataContext wdc = new WorkflowDataContext(); wdc.setDataType(WorkflowVariationTypeEnum.ADD); wdc.setModel(model); wdc.setWorkflowDefinitionDefinition(workflowDefinition.parseContent()); wdc.setWorkflowDefinition(workflowDefinition); wdc.setWorkflowDefinitionId(workflowDefinition.getId()); IdModel copyData = KryoUtils.get().copy(modelData); // ⼿动触发创建的动作流,将操作⼈设置为当前⽤户,作为流程的发起⼈ copyData.setCreateUid(PamirsSession.getUserId()); copyData.setWriteUid(PamirsSession.getUserId()); String jsonData = JsonUtils.toJSONString(copyData.get_d()); //触发⼯作流 新增时触发-onCreateManual 更新时触发-onUpdateManual Fun.run(WorkflowModelTriggerFunction.FUN_NAMESPACE, "onCreateManual", wdc, msgId, jsonData); return Boolean.TRUE; }

  数式-海波

  2023年11月7日

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  项目中排除掉特定的Hook和扩展点

  总体介绍 在共库共Redis的情况下，某些场景存在需要过滤掉特定Hook和扩展点(extpoint)的情况。本文介绍排除掉的配置方法 1. Oinone如何排除特定的Hook 配置： pamirs: framework: hook: excludes: – 排除的扩展点列表 示例： pamirs: framework: hook: excludes: – pro.shushi.pamirs.timezone.hook.TimezoneHookBefore – pro.shushi.pamirs.timezone.hook.TimezoneHookAfter – pro.shushi.pamirs.timezone.hook.TimezoneSessionInitHook – pro.shushi.pamirs.translate.hook.TranslateAfterHook 2. Oinone如何排除特定的扩展点 配置 pamirs: framework: extpoint: excludes: – 排除的扩展点列表 示例： pamirs: framework: extpoint: excludes: – pro.shushi.pamirs.demo.core.extpoint.PetCatTypeExtPoint

  望闲

  2024年5月13日

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