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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介绍 在平台提供的默认导出功能无法满足业务需求的时候，我们可以自定义导出功能，以满足业务中个性化的需求。 功能示例 继承平台的导出任务模型，加上需要在导出的弹窗视图需要展示的字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelExportTask; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(DemoItemExportTask.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品-Excel导出任务") public class DemoItemExportTask extends ExcelExportTask { public static final String MODEL_MODEL = "demo.DemoItemExportTask"; // 自定义显示的字段 @Field.String @Field(displayName = "发布人") private String publishUserName; } 编写自定义导出弹窗视图的数据初始化方法和导出提交的action package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemExportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.action.ExcelExportTaskAction; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelWorkbookDefinition; import pro.shushi.pamirs.file.api.service.ExcelFileService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Action; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ActionContextTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ViewTypeEnum; @Slf4j @Component @Model.model(DemoItemExportTask.MODEL_MODEL) public class DemoItemExcelExportTaskAction extends ExcelExportTaskAction { public DemoItemExcelExportTaskAction(ExcelFileService excelFileService) { super(excelFileService); } @Action(displayName = "导出", contextType = ActionContextTypeEnum.CONTEXT_FREE, bindingType = {ViewTypeEnum.TABLE}) public DemoItemExportTask createExportTask(DemoItemExportTask data) { if (data.getWorkbookDefinitionId() != null) { ExcelWorkbookDefinition workbookDefinition = new ExcelWorkbookDefinition(); workbookDefinition.setId(data.getWorkbookDefinitionId()); data.setWorkbookDefinition(workbookDefinition); } super.createExportTask(data); return data; } /** * @param data * @return */ @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public DemoItemExportTask construct(DemoItemExportTask data) { data.construct(); return data; } } 编写导出的数据处理逻辑，此处可以拿到导出弹窗内自定义的字段提交的值，然后根据这些值处理自定义逻辑 package pro.shushi.pamirs.demo.core.excel.extPoint; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemExportTask; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemImportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.context.ExcelDefinitionContext; import pro.shushi.pamirs.file.api.enmu.ExcelTemplateTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.ExcelExportFetchDataExtPoint; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.impl.ExcelExportSameQueryPageTemplate; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelExportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelWorkbookDefinition; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelHelper; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelTemplateInit; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import java.util.Collections; import java.util.List; @Component public class DemoItemExportExtPoint extends ExcelExportSameQueryPageTemplate implements ExcelTemplateInit , ExcelExportFetchDataExtPoint…
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分库分表与自定义分表规则
总体介绍 Oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案，要先具备一些Sharding-JDBC的知识。[Sharding-JDBC]https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 做分库分表前，大家要有一个明确注意的点就是分表字段（也叫均衡字段）的选择，它是非常重要的，与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后，甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的，不然效率只会更低。 分表字段不允许更新，所以代码里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 1）指定模型对应数据源 pamirs: framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 2）分库分表规则配置 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ，以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 自定义规则 默认规则即通用的分库分表策略，如按照数据量、哈希等方式进行分库分表；通常默认规则是可以的。 但在一些复杂的业务场景下，使用默认规则可能无法满足需求，需要根据实际情况进行自定义。例如，某些业务可能有特定的数据分布模式或者查询特点，需要定制化的分库分表规则来优化数据访问性能或者满足业务需求。在这种情况下，使用自定义规则可以更好地适应业务的需求。 自定义分表规则示例 示例1：按月份分表（DATE_MONTH ） package pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding; import cn.hutool.core.date.DateUtil; import com.google.common.collect.Range; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import java.util.*; /** * @author wangxian * @version 1.0 * @description */ @Component @Slf4j public class DateMonthShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date> { private Properties props; @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Date> preciseShardingValue) { Date date = preciseShardingValue.getValue(); String suffix = "_" + (DateUtil.month(date) + 1); for (String tableName : availableTargetNames) { if (tableName.endsWith(suffix)) { return tableName; } } throw new IllegalArgumentException("未找到匹配的数据表"); } @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<Date> rangeShardingValue) { List<String> list =…
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缓存连接由Jedis切换为Lettuce
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
