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

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  Oinone设计器部署参数说明

  概述 Oinone提供两种设计器部署方式，合作伙伴可以自行选择适合自己的部署方式。 Docker配置参数 环境变量 ARG_ENV：指定spring.profiles.active（默认：dev） ARG_LIFECYCLE：指定-Plifecycle（默认：INSTALL） JVM_OPTIONS：jvm参数 PROGRAM_ARGS：程序参数 JVM_OPTIONS和PROGRAM_ARGS参数说明 java [JVM_OPTIONS?] -jar boot.jar [PROGRAM_ARGS?] 端口说明 PS：以下为目前设计器镜像的全部端口，不同类型镜像的端口由于内置服务不同，使用的端口数量不同，但端口号是完全一致的。 80：前端服务端口（设计器访问入口） 8091：后端服务端口 8093：后端EIP服务端口 20880：Dubbo端口 3306：内置MySQL端口 2181：内置Zookeeper端口 6379：内置Redis端口 9876/10991：内置RocketMQ端口 9999：内置本地OSS默认端口 挂载目录说明（挂载虚拟卷） /opt/pamirs为镜像的工作目录，所有挂载目录均在该目录下。 /opt/pamirs/ext：应用配置文件目录；包含application.yml、logback.xml、license.lic等配置文件 /opt/pamirs/nginx/vhost：Nginx配置文件目录 /opt/pamirs/logs：后端服务日志目录 /opt/mq/conf/broker.conf：RocketMQ的broker配置文件 /opt/pamirs/outlib：非设计器内置包的外部加载目录（外部库），可以添加任何jar包集成到设计器中。 /opt/pamirs/dist：前端服务目录 /opt/pamirs/static：前端静态文件目录；LOCAL类型的OSS上传和下载目录； docker run启动常用参数 -e：指定环境变量 -p：指定端口映射 -v：指定挂载目录（挂载虚拟卷） docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG…] docker compose启动常用配置 services: container: image: $IMAGE container_name: $CONTAINER_NAME restart: always # docker run -e environment: KEY1: VALUE1 KEY2: VALUE2 … # docker run -p ports: – $machinePort1:$containerPort1 – $machinePort2:$containerPort2 … # docker run -v volumes: – $machinePath1:$containerPath1 – $machinePath2:$containerPath2 … docker compose常用命令 # 使用docker-compose.yaml启动 docker compose up -d # 使用docker-compose.yaml停止并删除容器 docker compose down -v # 指定配置文件启动 docker compose -f config.yaml up -d # 指定配置文件停止并删除容器 docker compose -f config.yaml down -v JAR包方式启动 下载Oinone专属启动器 oinone-boot-starter.zip 启动命令变化 # 原命令 java -jar boot.jar # 变更后命令 boot-starter java -jar boot.jar PS：更多命令可查看后端无代码设计器Jar包启动方法

  张博昊

  2024年11月4日

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  如何扩展自有的文件存储系统

  介绍 数式Oinone默认提供了阿里云、腾讯云、华为云、又拍云、Minio和本地文件存储这几种文件存储系统，如果我们有其他的文件存储系统需要对接，或者是扩展现有的文件系统，可以通过SPI继承AbstractFileClient注册新的文件存储系统。 代码示例 这里以扩展自有的本地文件系统为例 继承了内置的本地文件存储LocalFileClient，将其中上传文件的方法重写 package pro.shushi.pamirs.demo.core.file; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import org.springframework.web.multipart.support.StandardMultipartHttpServletRequest; import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.cdn.client.LocalFileClient; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spi.SPI; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; @Slf4j @Component // 注册新的文件存储系统类型 @SPI.Service(DemoLocalFileClient.TYPE) @RestController @RequestMapping("/demo_file") public class DemoLocalFileClient extends LocalFileClient { public static final String TYPE = "DEMO_LOCAL"; @Override public CdnFileForm getFormData(String fileName) { CdnConfig cdnConfig = getCdnConfig(); CdnFileForm fileForm = new CdnFileForm(); String uniqueFileName = Spider.getDefaultExtension(CdnFileNameApi.class).getNewFilename(fileName); String fileKey = getFileKey(cdnConfig.getMainDir(), uniqueFileName); //前端获取uploadUrl,上传文件到该地址 fileForm.setUploadUrl(cdnConfig.getUploadUrl() + "/demo_file/upload"); //上传后,前端将downloadUrl返回给后端 fileForm.setDownloadUrl(getDownloadUrl(fileKey)); fileForm.setFileName(uniqueFileName); Map<String, Object> formDataJson = new HashMap<>(); formDataJson.put("uniqueFileName", uniqueFileName); formDataJson.put("key", fileKey); fileForm.setFormDataJson(JSON.toJSONString(formDataJson)); return fileForm; } @ResponseBody @RequestMapping(value = "/upload", produces = "multipart/form-data;charset=UTF-8",method = RequestMethod.POST) public String uploadFileToLocal(HttpServletRequest request) { MultipartFile file = ((StandardMultipartHttpServletRequest) request).getFile("file"); // 例如可以根据file文件类型判断哪些文件是否可以上传 return super.uploadFileToLocal(request); } } 在application.yml内配置 cdn: oss: name: 本地文件系统 # 这里的type与代码中定义的文件存储系统类型对应 type: DEMO_LOCAL bucket: pamirs uploadUrl: http://127.0.0.1:8190 downloadUrl: http://127.0.0.1:6800 validTime: 3600000 timeout: 600000 active: true referer: localFolderUrl: /Users/demo/workspace/static

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  2024年10月24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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  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

  望闲

  2024年2月2日

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  DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

  概述和使用场景 DsHintApi ，强制指定数据源， BatchSizeHintApi ，强制指定查询批量数量 API定义 DsHintApi public static DsHintApi model(String model/**模型编码*/) { // 具体实现 } public DsHintApi(Object dsKey/***数据源名称*/) { // 具体实现 } BatchSizeHintApi public static BatchSizeHintApi use(Integer batchSize) { // 具体实现 } 使用示例 1、【注意】代码中使用 try-with-resources语法; 否则可能会出现数据源错乱 2、DsHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会强制使用指定的数据源 // 使用方式1： try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.model(PetItem.MODEL_MODEL)) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 使用方式2： try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.use("数据源名称")) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } 3、BatchSizeHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会按照指定的batchSize进行查询 // 查询指定每次查询500跳 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(500)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 查询指定不分页(batchSize=-1)查询。 请注意，你必须在明确不需要分页查询的情况下使用；如果数据量超大不分页可能会卡死。默认不指定分页数的情况下下平台会进行分页查询 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(-1)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); }

  望闲

  2024年5月18日

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