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 $(scutil --get LocalHostName)
- 重启应用
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【DM】后端部署使用Dameng数据库（达梦）
达梦数据库配置 驱动配置 达梦数据库的服务端版本和驱动版本需要匹配，建议使用服务端安装时提供的jdbc驱动，不要使用官方maven仓库中的驱动。 报错 表 xx 中不能同时包含聚集 KEY 和大字段，建表的时候就指定非聚集主键。SELECT * FROM V$DM_INI WHERE PARA_NAME = ‘PK_WITH_CLUSTER’;SP_SET_PARA_VALUE(1,’PK_WITH_CLUSTER’,0) Maven配置 DM8（目前maven仓库最新版本） <dm.version>8.1.2.192</dm.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>DmJdbcDriver18</artifactId> <version>${dm.version}</version> </dependency> PS: 8.1.3.12版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用，本文包含该版本相关内容。 Maven配置 DM7 <dm7.version>7.6.1.120</dm7.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>Dm7JdbcDriver18</artifactId> <version>${dm7.version}</version> </dependency> PS: 7.6.1.120版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用，本文包含该版本相关内容。 离线驱动下载 Dm7JdbcDriver18-7.6.1.120.jarDmJdbcDriver18-8.1.3.12.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: dm.jdbc.driver.DmDriver # url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.OracleValidConnectionChecker validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL 连接url配置 点击查看官方文档：DM JDBC 编程指南 连接串1 jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS：schema参数在低版本驱动区分大小写，高版本驱动不再区分大小写，为了避免错误，统一使用全大写。columnNameUpperCase参数与官方介绍不一致，为了避免错误，需要显式指定。 连接串2 jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS：可能是未来更高版本中使用的连接串形式。 达梦数据库在不同驱动版本下需要使用不同的连接串进行处理，具体可参考下表：（使用错误的连接串将无法正常启动） Dm7JdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 7.6.0.165 2019.06.04 1 否 是 否 不支持LocalDateTime类型 7.6.1.120（建议） 2022.09.14 1 是 是 是 – DmJdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 8.1.2.192 2023.01.12 1 是 否 是 – 8.1.3.12（建议） 2023.04.17 2 是 否 是 – 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: DM version: 8 majorVersion: 8 pamirs: type: DM version: 8 majorVersion: 8 数据库版本 type version majorVersion 7-20220916 DM 7 20220916 8-20230418 DM 8 8 schedule方言配置 pamirs: event: schedule: dialect: type: DM version: 8 majorVersion: 8 type version majorVersion…
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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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低无一体使用 (后端) 低无一体应用 打开低无一体应用。 选择应用模块 在选择模块选择框中，下拉选择需要使用低无一体的应用模块。 生成SDK 点击生成SDK, 生成当前选择应用模块的低无一体SDK。 点击之后的系统消息 提示"生成SDK成功"，表示操作完成。 生成扩展工程 点击下载扩展工程模板, 生成当前选择应用模块的低无一体SDK。 点击之后的系统消息 提示"下载扩展工程模板成功"，表示操作完成。 之后刷新页面 下载扩展工程 使用系统消息中的链接或者详情页中的下载地址下载扩展工程 扩展工程结构概览 自定义Action示例 import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.oinone.stand.testExt.model.Model0000000001; 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.api.dto.condition.Pagination; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.wrapper.IWrapper; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; /** * Model0000000001Action * * @author yakir on 2025/01/20 14:59. */ @Component @Model.model(Model0000000001.MODEL_MODEL) public class Model0000000001Action { @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<Model0000000001> queryPage(Pagination<Model0000000001> page, IWrapper<Model0000000001> queryWrapper) { return new Model0000000001().queryPage(page, queryWrapper); } @Action(displayName = "sayHello") @Action.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public Model0000000001 sayHello(Model0000000001 query) { query.setName(query.getName() + System.currentTimeMillis()); return query; } } 注意事项 ⚠️⚠️⚠️ Oinone底层依赖版本与设计器和业务应用一致 (参考 版本更新日志 ) 扩展工程如需独立启动, 手动修改application.yml中安装模块和pom.xml中模块jar的依赖配置
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工作流引入流程概览与流程监控
流程概览依赖说明 使用 流程概览 功能前，需要在项目中引入 pamirs-workflow-datavi-core、 pamirs-data-visualization-core依赖，并启动datavi模块： <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-datavi-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization-core</artifactId> </dependency> 警告： 在 oinone 平台启用「流程概览」能力时，应用启动模块一旦引入 pamirs-workflow-api/core，必须同时引入 pamirs-workflow-datavi-api/core。在多启动模块架构下，严禁出现仅部分启动模块引入 pamirs-workflow-core 而未引入 pamirs-workflow-datavi-core 的情况，否则将导致流程概览相关元数据计算异常，出现删表等情况。 流程概览配置项 流程概览页面内置缓存机制，可通过配置项调整缓存刷新周期及图表展示的数据条数： pamirs: workflow: dashboard: cache-time: 10 # 流程概览缓存刷新时间（单位：分钟），默认 10 分钟 page-size: 10 # 流程运行分析中 4 个图表的展示数量，默认查询前 10 条数据 统计指标说明 引入 pamirs-workflow-datavi-core 依赖后，系统会按照以下规则进行数据同步： 当日数据同步：每小时同步一次当日数据； 昨日数据同步：次日凌晨同步前一日数据。 由于在引入依赖后才会开始执行数据同步，统计指标页提供了「同步」按钮，可用于对历史数据进行补采。即使不执行历史同步，也不会影响核心业务流程，仅会影响统计数据和图表的展示效果。 统计指标数据主要用于 支撑 流程概览 和 流程监控 中的统计图表展示； 为数据分析与可视化提供基础数据。 上述统计数据对工作流的审批、流转等核心业务无任何影响。如有需要，也可以基于流程监控的数据，配合数据可视化设计器，自定义构建符合业务需求的展示页面。
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如何选择适合的模型类型？
介绍 通过Oinone 7天从入门到精通的模型的类型章节我们可以知道模型有抽象模型、存储模型、代理模型、传输模型这四种。但是在在定义模型的时候我们可能不知道该如何选择类型，下面结合业务场景为大家讲解几种模型的典型使用场景。 抽象模型 抽象模型往往是提供公共能力和字段的模型，它本身不会直接用于构建协议和基础设施（如表结构等）。 场景：猫、鸟都继承自动物这个抽象模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.sys.Base; import pro.shushi.pamirs.meta.base.IdModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Base @Model.model(AbstractAnimal.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = "动物") public abstract class AbstractAnimal extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "demo.AbstractAnimal"; @Field.String @Field(displayName = "名称") private String name; @Field.String @Field(displayName = "颜色") private String color; } package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(Cat.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "猫") public class Cat extends AbstractAnimal { private static final long serialVersionUID = -5104390780952634397L; public static final String MODEL_MODEL = "demo.Cat"; @Field.Integer @Field(displayName = "尾巴长度") private Integer tailLength; } package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(Bird.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "鸟") public class Bird extends AbstractAnimal { private static final long serialVersionUID = -5144390780952634397L; public static final String MODEL_MODEL = "demo.Bird"; @Field.Integer @Field(displayName = "翼展宽度") private Integer wingSpanWidth; } 存储模型 存储模型用于定义数据表结构和数据的增删改查（数据管理器）功能，是直接与连接器进行交互的数据容器。 场景：存储模型对应传统开发模式中的数据表，上面例子中的Cat和Birdd都属于传输模型，由于模型定义的注解@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.STORE)默认值就是存储模型，所以一般不用手动指定 代理模型 代理模型是用于代理存储模型的数据管理器能力，同时又可以扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。 场景一：隔离数据权限 场景二：增强列表的搜索项 场景三：导入导出的时候增加其他特殊信息 场景四：重写下拉组件的查询逻辑做数据过滤 传输模型 传输模型不会在数据库生成的表，只是作为数据的传输使用，跟传统开发模式中的DTO有一点相似。 场景一：批量处理数据 场景二：处理一些跟数据表无关的操作，如：清理指定业务的缓存、查看一些系统监控信息，可以根据业务信息建立对应的传输模型，在传输模型上创建action动作 场景三：通过传输模型完成复杂页面数据传输
