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 $(scutil --get LocalHostName)
- 重启应用
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引入搜索(增强模型Channel)常见问题解决办法
总体描述 引入Oinone的搜索（即Channel模块）后，因错误的配置、缺少配置或者少引入一些Jar包，会出现一些报错。 问题1：启动报类JCTree找不到 具体现象 启动过程可能会出现报错：java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/tools/javac/tree/JCTree$JCExpression 产生原因 引入Channel模块后，启动过程中会扫描Class包找寻Enhance的注解，Pamirs底层有使用到jdk的tools中的类， com/sun/tools/javac/tree/JCTree$JCExpression 特定版本的jdk可能会缺少tools.jar导致启动失败 具体报错 at org.springframework.boot.loader.Launcher.launch(Launcher.java:107) [pamirs-venus-boot.jar:na] at org.springframework.boot.loader.Launcher.launch(Launcher.java:58) [pamirs-venus-boot.jar:na] at org.springframework.boot.loader.JarLauncher.main(JarLauncher.java:88) [pamirs-venus-boot.jar:na] Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/tools/javac/tree/JCTree$JCExpression at java.util.concurrent.CompletableFuture.reportGet(CompletableFuture.java:357) ~[na:1.8.0_381] at java.util.concurrent.CompletableFuture.get(CompletableFuture.java:1908) ~[na:1.8.0_381] at pro.shushi.pamirs.boot.common.initial.PamirsBootMainInitial.init(PamirsBootMainInitial.java:66) ~[pamirs-boot-api-4.6.10.jar!/:na] at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:1.8.0_381] at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[na:1.8.0_381] at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:1.8.0_381] at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[na:1.8.0_381] at org.springframework.context.event.ApplicationListenerMethodAdapter.doInvoke(ApplicationListenerMethodAdapter.java:305) ~[spring-context-5.2.12.RELEASE.jar!/:5.2.12.RELEASE] … 20 common frames omitted Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/tools/javac/tree/JCTree$JCExpression at java.lang.Class.forName0(Native Method) ~[na:1.8.0_381] at java.lang.Class.forName(Class.java:264) ~[na:1.8.0_381] at pro.shushi.pamirs.meta.util.ClassUtils.getClasses(ClassUtils.java:157) ~[pamirs-meta-model-4.6.8.jar!/:na] at pro.shushi.pamirs.meta.util.ClassUtils.getClassesByPacks(ClassUtils.java:73) ~[pamirs-meta-model-4.6.8.jar!/:na] at pro.shushi.pamirs.channel.core.manager.EnhanceModelScanner.enhanceModel(EnhanceModelScanner.java:51) ~[pamirs-channel-core-4.6.15.jar!/:na] at pro.shushi.pamirs.channel.core.init.ChannelSystemBootAfterInit.init(ChannelSystemBootAfterInit.java:31) 解决办法 方式一【推荐】、配置channel的扫描路径 pamirs: channel: packages: – com.pamirs.ic 方式二、使用Oracle版本的jdk，确保jdk的lib目录，tools.jar有com/sun/tools/javac/tree/JCTree对应的类 问题2：启动报类JsonProvider找不到 具体报错 如果启动报错信息如下： Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: jakarta/json/spi/JsonProvider at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method) ~[na:1.8.0_181] at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:763) ~[na:1.8.0_181] at java.security.SecureClassLoader.defineClass(SecureClassLoader.java:142) ~[na:1.8.0_181] at java.net.URLClassLoader.defineClass(URLClassLoader.java:467) ~[na:1.8.0_181] 产生原因 项目中只引入了pamirs-channel-core，但未引入elasticsearch相关的包 解决办法 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId> <version>8.4.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>jakarta.json</groupId> <artifactId>jakarta.json-api</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> 其他参考： Oinone引入搜索引擎步骤：https://doc.oinone.top/backend/7235.html
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工作流审核撤回/回退/拒绝/同意/反悔钩子使用
目录 1. 流程撤回、拒绝和回退调用自定义函数1.1 工作流【撤销】回调钩子1.2 撤销【回退】回调钩子1.3 工作流【拒绝】回调钩子1.4 工作流【同意】回调钩子1.4 工作流【反悔】回调钩子1.4 回调钩子在业务系统中的调用示例2. 自定义审批方式、自定义审批节点名称 1.流程撤回、拒绝和回退调用自定义函数 1.1工作流【撤销】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：当流程实例被撤销时调用入口：pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.impl.WorkflowInstanceServiceImpl#undoInstance /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型、 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据，数据的JsonString * @return */ @Function public XXX recall(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.2撤销【回退】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行回退操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ApprovalFallbackOperatorService /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据，数据的JsonString * @return */ @Function public XXX fallBack(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.3工作流【拒绝】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行拒绝操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ApprovalFallbackOperatorService /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据，数据的JsonString * @return */ @Function public XXX reject(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.4 工作流【同意】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行同意操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.util.ArtificialTaskUtils @Function(summary = "发起的审批同意时会自动调用此方法") @Function.Advanced(displayName = "审批同意") public Teacher agree(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 // WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new Teacher(); } 1.4 工作流【反悔】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行反悔操作时使用场景：流程待办进行反悔操作时，需要额外更改其他的业务数据逻辑时可用该回调钩子。 注意：该函数的namespace需要设置为流程触发模型。 调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ArtificialRetractOperatorService @Function @Function.fun(WorkflowBizCallConstants.retract) public void retract(WorkflowUserTask workflowUserTask) { // 获取流程实例 workflowUserTask.fieldQuery(WorkflowUserTask::getInstance); WorkflowInstance instance = workflowUserTask.getInstance(); // 获取用户任务实例 WorkflowUserInstance userInstance = new WorkflowUserInstance() .setId(workflowUserTask.getWorkflowUserInstanceId()) .queryById(); // 反悔的用户id…
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函数之触发与定时配置和示例
异步任务总体介绍 函数的触发和定时在很多场景中会用到，也是一个oinone的基础能力。比如我们的流程产品中在定义流程触发时就会让用户选择模型触发还是时间触发，就是用到了函数的触发与定时能力。 触发任务TriggerTaskAction 触发任务的创建，使用sql-record模块监听mysql的binlog事件，通过rocketmq发送变更数据消息，收到MQ消息后，创建TriggerAutoTask。 触发任务的执行，使用TBSchedule拉取触发任务后，执行相应函数。 项目中引入依赖 1、项目的API工程引入依赖pamirs-core-trigger模块 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> 2、DemoModule在模块依赖定义中增加@Module(dependencies={TriggerModule.MODULE_MODULE}) @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE, UserModule.MODULE_MODULE, TriggerModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(PetShopProxy.MODEL_MODEL) public class DemoModule implements PamirsModule { ……其他代码 } 3、项目的boot工程引入依赖 <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> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> yml文件修改（applcation-xxx.yml） a. 修改pamris.event.enabled和pamris.event.schedule.enabled为trueb. pamirs_boot_modules增加启动模块:trigger、sql_record pamirs: record: sql: #改成自己路径 store: /opt/pamirs/logs … event: enabled: true schedule: enabled: true rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876 boot: init: true sync: true modules: – base -…… – trigger – sql_record -…… 新建触发任务 新建PetTalentTrigger类，当PetTalent模型的数据记录被新建时触发系统做一些事情 package pro.shushi.pamirs.demo.core.trigger; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.Trigger; import pro.shushi.pamirs.trigger.enmu.TriggerConditionEnum; @Fun(PetTalent.MODEL_MODEL) @Slf4j public class PetTalentTrigger { @Function @Trigger(displayName = “PetTalent创建时触发”,name = “PetTalent#Trigger#onCreate”,condition = TriggerConditionEnum.ON_CREATE) public PetTalent onCreate(PetTalent data){ log.info(data.getName() + “，被创建”); //可以增加逻辑 return data; } } 定时任务 定时任务是一种非常常见的模式，这里就不介绍概念了，直接进入示例环节 新建PetTalentAutoTask实现ScheduleAction getInterfaceName()需要跟taskAction.setExecuteNamespace定义保持一致，都是函数的命名空间 taskAction.setExecuteFun("execute");跟执行函数名“execute”一致 TaskType需配置为CYCLE_SCHEDULE_NO_TRANSACTION_TASK，把定时任务的schedule线程分开，要不然有一个时间长的任务会导致普通异步或触发任务全部延时。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.task; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.TimeUnitEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.fun.FunctionDefinition; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.api.ScheduleAction; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.common.Result; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.domain.ScheduleItem; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.eunmeration.TaskType; import pro.shushi.pamirs.trigger.enmu.TriggerTimeAnchorEnum; import pro.shushi.pamirs.trigger.model.ScheduleTaskAction; import pro.shushi.pamirs.trigger.service.ScheduleTaskActionService; @Slf4j @Component @Fun(PetTalent.MODEL_MODEL) public class PetTalentAutoTask implements…
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框架之MessageHub(信息提示)
框架之信息概述 后端除了可以返回错误信息以外，还可以返回调试、告警、成功、信息等级别的信息给前端。但是默认情况下前端只提示错误信息，可以通过前端的统一配置放开提示级别，有点类似后端的日志级别。 框架之MessageHub 在oinone平台中，我们怎么做到友好的错误提示呢？接下来介绍我们的MessageHub，它为自定义错误提示提供无限的可能。 何时使用 错误提示是用户体验中特别重要的组成部分，大部分的错误体现在整页级别，字段级别，按钮级别。友好的错误提示应该是怎么样的呢？我们假设他是这样的 与用户操作精密契合 当字段输入异常时，错误展示在错误框底部 按钮触发服务时异常，错误展示在按钮底部 区分不同的类型 错误 成功 警告 提示 调试 简洁易懂的错误信息 不同信息类型的举例 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatItem; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Action; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.common.Message; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ActionContextTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.InformationLevelEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ViewTypeEnum; @Model.model(PetType.MODEL_MODEL) @Component public class PetTypeAction { @Action(displayName = "消息",bindingType = ViewTypeEnum.TABLE,contextType = ActionContextTypeEnum.CONTEXT_FREE) public PetType message(PetType data){ PamirsSession.getMessageHub().info("info1"); PamirsSession.getMessageHub().info("info2"); PamirsSession.getMessageHub().error("error1"); PamirsSession.getMessageHub().error("error2"); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("success1").setLevel(InformationLevelEnum.SUCCESS)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("success2").setLevel(InformationLevelEnum.SUCCESS)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("debug1").setLevel(InformationLevelEnum.DEBUG)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("debug2").setLevel(InformationLevelEnum.DEBUG)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("warn1").setLevel(InformationLevelEnum.WARN)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("warn2").setLevel(InformationLevelEnum.WARN)); return data; } } 查询运行返回和效果 1）系统提示的返回结果 2）系统提示示例效果
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【OceanBase】后端部署使用 OceanBase 数据库（海扬/OB）
OceanBase 数据库配置 驱动配置 Maven配置（4.2.5.3版本可用） <oceanbase.version>2.4.14</oceanbase.version> <dependency> <groupId>com.oceanbase</groupId> <artifactId>oceanbase-client</artifactId> <version>${oceanbase.version}</version> </dependency> PS: oceanbase 驱动必须使用 2.4.5 版本或以上，低于此版本的驱动无法使用自增ID功能，无法正常启动。点击查看官方JDBC版本发布记录 JDBC连接配置 OceanBase – Oracle 版 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.alipay.oceanbase.jdbc.Driver url: jdbc:oceanbase://10.xxx.xxx.xxx:1001/BASE?useServerPrepStmts=true&useOraclePrepareExecute=true&defaultFetchSize=4096 username: xxxxxx password: xxxxxx validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.OracleValidConnectionChecker validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL OceanBase – MySQL 版 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.alipay.oceanbase.jdbc.Driver url: jdbc:oceanbase://10.xxx.xxx.xxx:1001/base username: xxxxxx password: xxxxxx 连接 URL 配置 点击查看官方JDBC连接配置说明 URL 格式（OceanBase – Oracle 版） jdbc:oceanbase://${host}:${port}/${database}?useServerPrepStmts=true&useOraclePrepareExecute=true&defaultFetchSize=4096 在jdbc连接配置时，useServerPrepStmts=true&useOraclePrepareExecute=true 必须配置，否则自增主键无法正常使用。 defaultFetchSize=4096 意味着在使用服务端预处理时，游标每次获取的结果集行数，驱动默认值为 10，在进行大量数据获取时会出现卡顿的现象，因此推荐使用 4096 作为其结果集大小。过大可能会导致 OOM，过小可能还是会出现卡顿，该值需要按实际情况进行配置。 其他连接参数如需配置，可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置（OceanBase – Oracle 版） PS：OceanBase – MySQL 版无需配置方言，只需修改数据库连接即可正常使用。 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: OceanBase version: 4.2.5.3 major-version: oracle-4.2 pamirs: type: OceanBase version: 4.2.5.3 major-version: oracle-4.2 plus: configuration: jdbc-type-for-null: "NULL" using-model-as-property: true using-statement-handler-dialect: true mapper: batch: collectionCommit default-batch-config: read: 500 write: 100 数据库版本 type version majorVersion 4.2.5.3 OceanBase 4.2.5.3 oracle-4.2 PS：由于方言开发环境为4.2.5.3版本，其他类似版本（4.x）原则上不会出现太大差异，如出现其他版本无法正常支持的，可在文档下方留言。 schedule方言配置 pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true dialect: type: Oracle version: 12.2 major-version: 12c type version majorVersion Oracle 12.2 12c PS：由于 schedule 的方言与 Oracle 数据库并无明显差异，OceanBase 数据库可以直接使用 Oracle 数据库方言。 其他配置（OceanBase – Oracle 版） 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (CAST(SYSTIMESTAMP AS DATE) – TO_DATE('1970-01-01 08:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')) * 8640000000000
