扩展操作日志字段,实现操作日志界面显示自定义字段

注:该功能在pamirs-core 4.3.27 / 4.7.8.12以上版本可用

  1. 在模块依赖里新增DataAuditModule.MODULE_MODULE模块依赖。

    @Module(
           name = DemoModule.MODULE_NAME,
           dependencies = {
                   CommonModule.MODULE_MODULE,
                   DataAuditModule.MODULE_MODULE
           },
           displayName = "****",
           version = "1.0.0"
    )
  2. 继承OperationBody模型,设置需要在操作日志中显示的字段,并重写clone方法,设置自定义字段值。用于在计入日志处传递参数。

    public class MyOperationBody extends OperationBody {
       public MyOperationBody(String operationModel, String operationName) {
           super(operationModel, operationName);
       }
    
       private String itemNames;
    
       public String getItemNames() {
           return itemNames;
       }
    
       public void setItemNames(String itemNames) {
           this.itemNames = itemNames;
       }
    
       @Override
       public OperationBody clone() {
            //设置自定义字段值
           MyOperationBody body = OperationBody.transfer(this, new MyOperationBody(this.getOperationModel(), this.getOperationName()));
           body.setItemNames(this.getItemNames());
           return body;
       }
    }
  3. 继承OperationLog模型,新增需要在操作日志中显示的字段。用于界面展示该自定义字段。

    @Model.model(MyOperationLog.MODEL_MODEL)
    @Model(displayName = "自定义操作日志", labelFields = {"itemNames"})
    public class MyOperationLog extends OperationLog {
    
       public static final String MODEL_MODEL = "operation.MyOperationLog";
    
       @Field(displayName = "新增日志字段")
       @Field.String
       private String itemNames;
    }
  4. 定义一个常量

    public interface OperationLogConstants {
    
    String MY_SCOPE = "MY_SCOPE";
    }
  5. 在计入日志处,构造出MyOperationBody对象,向该对象中设置自定义日志字段。构造OperationLogBuilder对象并设置scope的值,用于跳转自定义服务实现。

    MyOperationBody body = new MyOperationBody(CustomerCompanyUserProxy.MODEL_MODEL, CustomerCompanyUserProxyDataAudit.UPDATE);
    body.setItemNames("新增日志字段");
    OperationLogBuilder builder = OperationLogBuilder.newInstance(body);
    //设置一个scope,用于跳转自定义服务实现.OperationLogConstants.MY_SCOPE是常量,请自行定义
    builder.setScope(OperationLogConstants.MY_SCOPE);
    //记录日志
    builder.record(data.queryByPk(), data);
  6. 实现OperationLogService接口,加上@SPI.Service()注解,并设置常量,一般为类名。定义scope(注意:保持和计入日志处传入的scope值一致),用于计入日志处找到该自定义服务实现。根据逻辑重写父类中方法,便可以扩展操作日志,实现自定义记录了。

    @Slf4j
    @Service
    @SPI.Service("myOperationLogServiceImpl")
    public class MyOperationLogServiceImpl< T extends D > extends OperationLogServiceImpl< T > implements OperationLogService< T >{
    
        //定义scope,用于计入日志处找到该自定义服务实现
        private static final String[] MY_SCOPE = new String[]{OperationLogConstants.MY_SCOPE};
    
        @Override
        public String[] scopes() {
            return MY_SCOPE;
        }
    
        //此方法用于创建操作日志
        @Override
        protected OperationLog createOperationLog(OperationBody body, OperationLogConfig config) {
           MyOperationBody body1 = (MyOperationBody) body;
           return new MyOperationLog().setItemNames(body1.getItemNames())
                   .setLogConfig(config)
                   .setModel(body.getOperationModel())
                   .setOperationName(body.getOperationName())
                   .setRemark(body.getRemark())
                   .setBusinessId(body.getBusinessId())
                   .setBusinessCode(body.getBusinessCode())
                   .setBusinessName(body.getBusinessName())
                   .setPartnerId(body.getPartnerId())
                   .setPartnerCode(body.getPartnerCode())
                   .setExtId(body.getExtId())
                   .setExtName(body.getExtName())
                   .setOperatorId(ObjectHelper.getOrDefault(body.getOperatorId(), PamirsSession.getUserId()))
                   .setOperatorName(ObjectHelper.getOrDefault(body.getOperatorName(), PamirsSession.getUserName()));
       }
    
    }
    

Oinone社区 作者:yexiu原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/14174.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(0)
yexiu的头像yexiu数式员工
上一篇 2024年6月27日 pm12:09
下一篇 2024年6月28日 am10:28

相关推荐

  • Dubbo配置详解

    概述 Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现。 Oinone平台默认使用dubbo-v2.7.22版本,本文以该版本为例进行描述。 基本概念 Dubbo在注册provider/consumer时使用Netty作为RPC调用的核心服务,其具备客户端/服务端(C/S)的基本特性。即:provider作为服务端,consumer作为客户端。 客户端通过服务中心发现有服务可被调用时,将通过服务中心提供的服务端调用信息,连接服务端并发起请求,从而实现远程调用。 服务注册(绑定Host/Port) JAVA程序启动时,需要将provider的信息注册到服务中心,并在当前环境为Netty服务开启Host/Port监听,以实现服务注册功能。 在下文中,我们通过绑定Host/Port表示Netty服务的访问地址,通过注册Host/Port表示客户端的访问地址。 使用yaml配置绑定Host/Port PS:该配置可在多种环境中通用,改变部署方式无需修改此配置。 dubbo: protocol: name: dubbo # host: 0.0.0.0 port: -1 假设当前环境的可用IP为192.168.1.100 以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20880地址,服务注册地址为192.168.1.100:20880 客户端将通过192.168.1.100:20880调用服务端服务 若发生20880端口占用,则自动向后查找可用端口。如20881、20882等等 若当前可用端口为20881,则以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20881地址,服务注册地址为192.168.1.100:20881 使用环境变量配置注册Host/Port 当服务端被放置在容器环境中时,由于容器环境的特殊性,其内部的网络配置相对于宿主机而言是独立的。因此为保证客户端可以正常调用服务端,还需在容器中配置环境变量,以确保客户端可以通过指定的注册Host/Port进行访问。 以下示例为体现无法使用20880端口的情况,将宿主机可访问端口从20880改为20881。 DUBBO_IP_TO_REGISTRY=192.168.1.100 DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20881 假设当前宿主机环境的可用IP为192.168.1.100 以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20881地址,服务注册地址为192.168.1.100:20881 客户端将通过192.168.1.100:20881调用服务端服务 使用docker/docker-compose启动 需添加端口映射,将20881端口映射至宿主机20881端口。(此处容器内的端口发生变化,若需要了解具体原因,可参考题外话章节) docker-run IP=192.168.1.100 docker run -d –name designer-allinone-full \ -e DUBBO_IP_TO_REGISTRY=$IP \ -e DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20881 \ -p 20881:20881 \ docker-compose services: backend: container_name: designer-backend image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0 restart: always environment: DUBBO_IP_TO_REGISTRY: 192.168.1.100 DUBBO_PORT_TO_REGISTRY: 20881 ports: – 20881:20881 # dubbo端口 使用kubernetes启动 工作负载(Deployment) kind: Deployment apiVersion: apps/v1 spec: replicas: 1 template: spec: containers: – name: designer-backend image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0 ports: – name: dubbo containerPort: 20881 protocol: TCP env: – name: DUBBO_IP_TO_REGISTRY value: "192.168.1.100" – name: DUBBO_PORT_TO_REGISTRY value: "20881" 服务(Services) kind: Service apiVersion: v1 spec: type: NodePort ports: – name: dubbo protocol: TCP port: 20881 targetPort: dubbo nodePort: 20881 PS:此处的targetPort为对应Deployment#spec. template.spec.containers.ports.name配置的端口名称。若未配置,可使用20881直接指定对应容器的端口号。 使用kubernetes其他暴露服务方式 在Kubernetes中部署服务,有多种配置方式均可用暴露服务。上述配置仅用于通过Service/NodePort将20881端口暴露至宿主机,其他服务可用通过任意Kubernetes节点IP进行调用。 若其他服务也在Kubernetes中进行部署,则可以通过Service/Service方式进行调用。将DUBBO_IP_TO_REGISTRY配置为${serviceName}.${namespace}即可。 若其他服务无法直接访问Kubernetes的master服务,则可以通过Ingress/Service方式进行调用。将DUBBO_IP_TO_REGISTRY配置为Ingress可解析域名即可。 Dubbo调用链路图解 PS: Consumer的绑定Host/Port是其作为Provider使用的,下面所有图解仅演示单向的调用链路。 名词解释 Provider: 服务提供者(JVM) Physical Machine Provider: 服务提供者所在物理机 Provider Container: 服务提供者所在容器 Kubernetes Service: Kubernetes Service资源类型 Consumer: 服务消费者(JVM) Registration Center: 注册中心;可以是zookeeper、nacos等。 bind: 服务绑定Host/Port到指定ip:port。 registry: 服务注册;注册Host/Port到注册中心的信息。 discovery: 服务发现;注册Host/Port到消费者的信息。 invoke: 服务调用;消费者通过注册中心提供的提供者信息向提供者发起服务调用。 forward: 网络转发;通常在容器环境需要进行必要的网络转发,以使得服务调用可以到达服务提供者。 物理机/物理机调用链路 “` mermaidsequenceDiagram participant p as Provider<br>(bind 0.0.0.0:20880)participant m as Physical Machine Provider<br>(bind 192.168.1.100:20881)participant…

    2024年8月10日
    2.0K00
  • 如何自定义Excel导入功能

    介绍 在平台提供的默认导入功能无法满足业务需求的时候,我们可以自定义导入功能,以满足业务中个性化的需求。 功能示例 下面以导入文件的时候加入发布人的字段作为示例讲解。 继承平台的导入任务模型,加上需要在导入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.ExcelImportTask; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(DemoItemImportTask.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品-Excel导入任务") public class DemoItemImportTask extends ExcelImportTask { public static final String MODEL_MODEL = "demo.DemoItemImportTask"; // 自定义显示的字段 @Field.String @Field(displayName = "发布人") private String publishUserName; } 编写自定义导入弹窗视图的数据初始化方法和导入提交的action package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.base.resource.PamirsFile; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemImportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.action.ExcelImportTaskAction; import pro.shushi.pamirs.file.api.config.FileProperties; 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(DemoItemImportTask.MODEL_MODEL) public class DemoItemExcelImportTaskAction extends ExcelImportTaskAction { public DemoItemExcelImportTaskAction(FileProperties fileProperties, ExcelFileService excelFileService) { super(fileProperties, excelFileService); } @Action(displayName = "导入", contextType = ActionContextTypeEnum.CONTEXT_FREE, bindingType = {ViewTypeEnum.TABLE}) public DemoItemImportTask createImportTask(DemoItemImportTask data) { if (data.getWorkbookDefinitionId() != null) { ExcelWorkbookDefinition workbookDefinition = new ExcelWorkbookDefinition(); workbookDefinition.setId(data.getWorkbookDefinitionId()); data.setWorkbookDefinition(workbookDefinition); } Object fileId = data.get_d().get("fileId"); if (fileId != null) { PamirsFile pamirsFile = new PamirsFile().queryById(Long.valueOf(fileId.toString())); data.setFile(pamirsFile); } super.createImportTask(data); return data; } /** * @param data * @return */ @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public DemoItemImportTask construct(DemoItemImportTask data) { data.construct(); return data; } } 编写导入的单行数据处理逻辑,此处可以拿到导入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,此处演示代码就是将导入后的商品的发布人都设置为自定义导入视图填的发布人信息 package pro.shushi.pamirs.demo.core.excel.extPoint; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemImportTask; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.DemoItemService; import pro.shushi.pamirs.file.api.context.ExcelImportContext; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.AbstractExcelImportDataExtPointImpl; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.ExcelImportDataExtPoint;…

    2023年11月22日
    1.4K00
  • 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,…

    2024年8月21日
    5.8K02
  • 函数之异步执行

    总体介绍 异步任务是非常常见的一种开发模式,它在分布式的开发模式中有很多应用场景如: 高并发场景中,我们一般采用把长流程切短,用异步方式去掉可以异步的非关键功能,缩小主流程响应时间,提升用户体验 异构系统的集成调用,通过异步任务完成解耦与自动重试 分布式系统最终一致性的可选方案 本文将介绍oinone是如何结合Spring+TbSchedule来完成异步任务 构建第一个异步任务 新建PetShopService和PetShopServiceImpl 1、 新建PetShopService定义updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.api.service; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) public interface PetShopService { String FUN_NAMESPACE = "demo.PetShop.PetShopService"; @Function void updatePetShops(List<PetShop> petShops); } 2、PetShopServiceImpl实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.PetShopService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.XAsync; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) @Component public class PetShopServiceImpl implements PetShopService { @Override @Function @XAsync(displayName = "异步批量更新宠物商店",limitRetryNumber = 3,nextRetryTimeValue = 60) public void updatePetShops(List<PetShop> petShops) { new PetShop().updateBatch(petShops); } } a. displayName = "异步批量更新宠物商店",定义异步任务展示名称b. limitRetryNumber = 3,定义任务失败重试次数,,默认:-1不断重试c. nextRetryTimeValue = 60,定义任务失败重试的时间数,默认:3d. nextRetryTimeUnit,定义任务失败重试的时间单位,默认:TimeUnitEnum.SECONDe. delayTime,定义任务延迟执行的时间数,默认:0f. delayTimeUnit,定义任务延迟执行的时间单位,默认:TimeUnitEnum.SECOND 修改PetShopBatchUpdateAction调用异步任务 引入PetShopService 修改conform方法,调用petShopService.updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; @Model.model(PetShopBatchUpdate.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopBatchUpdateAction { @Autowired private PetShopService petShopService; @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ List<PetShop> shops = ArgUtils.convert(PetShopProxy.MODEL_MODEL, PetShop.MODEL_MODEL,proxyList); // 调用异步任务 petShopService.updatePetShops(shops); }); return data; } } 不同应用如何隔离执行单元 在schedule跟模块部署一起的时候,多模块独立boot的情况下,需要做必要的配置。如果schedule独立部署则没有必要,因为全部走远程,不存在类找不到的问题 通过配置pamirs.zookeeper.rootPath,确保两组机器都能覆盖所有任务分片,这样不会漏数据 通过pamirs.event.schedule.ownSign来隔离。确保两组机器只取各自产生的数据,这样不会重复执行数据 pamirs: zookeeper: zkConnectString: 127.0.0.1:2181 zkSessionTimeout: 60000 rootPath: /demo event: enabled: true schedule: enabled: true ownSign: demo rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876

    2024年5月25日
    1.4K00
  • Oinone环境保护(v5.2.3以上)

    概述 Oinone平台为合作伙伴提供了环境保护功能,以确保在一套环境可以在较为安全前提下修改配置文件,启动多个JVM等部署操作。 本章内容主要介绍与环境保护功能相关的启动参数。 名词解释 本地开发环境:开发人员在本地启动业务工程的环境 公共环境:包含设计器镜像和业务工程的环境 环境保护参数介绍 【注意】参数是加在程序实参 (Program arguments)上,通常可能错误的加在Active Profiles上了 -PenvProtected=${value} 是否启用环境保护,默认为true。 环境保护是通过与最近一次保存在数据库的base_platform_environment表中数据进行比对,并根据每个参数的配置特性进行判断,在启动时将有错误的内容打印在启动日志中,以便于开发者进行问题排查。 除此之外,环境保护功能还提供了一些生产配置的优化建议,开发者可以在启动时关注这些日志,从而对生产环境的配置进行调优。 -PsaveEnvironments=${value} 是否将此次启动的环境参数保存到数据库,默认为true。 在某些特殊情况下,为了避免公共环境中的保护参数发生不必要的变化,我们可以选择不保存此次启动时的配置参数到数据库中,这样就不会影响其他JVM启动时发生校验失败而无法启动的问题。 -PstrictProtected=${value} 是否使用严格校验模式,默认为false 通常我们建议在公共环境启用严格校验模式,这样可以最大程度的保护公共环境的元数据不受其他环境干扰。 PS:在启用严格校验模式时,需避免内外网使用不同连接地址的场景。如无法避免,则无法启用严格校验模式。 常见问题 需要迁移数据库,并更换了数据库连接地址该如何操作? 将原有数据库迁移到新数据库。 修改配置文件中数据库的连接地址。 在启动脚本中增加-PenvProtected=false关闭环境保护。 启动JVM服务可以看到有错误的日志提示,但不会中断本次启动。 移除启动脚本中的-PenvProtected=false或将值改为true,下次启动时将继续进行环境保护检查。 可查看数据库中base_platform_environment表中对应数据库连接配置已发生修改,此时若其他JVM在启动前未正确修改,则无法启动。 本地开发时需要修改Redis连接地址到本地,但希望不影响公共环境的使用该如何操作? PS:由于Redis中的元数据缓存是根据数据库差量进行同步的,此操作会导致公共环境在启动时无法正确刷新Redis中的元数据缓存,需要配合pamirs.distribution.session.allMetaRefresh参数进行操作。如无特殊必要,我们不建议使用该形式进行协同开发,多次修改配置会导致出错的概率增加。 本地环境首次启动时,除了修改Redis相关配置外,还需要配置pamirs.distribution.session.allMetaRefresh=true,将本地新连接的Redis进行初始化。 在本地启动时,增加-PenvProtected=false -PsaveEnvironments=false启动参数,以确保本地启动不会修改公共环境的配置,并且可以正常通过环境保护检测。 本地环境成功启动并正常开发功能后,需要发布到公共环境进行测试时,需要先修改公共环境中业务工程配置pamirs.distribution.session.allMetaRefresh=true后,再启动业务工程。 启动一次业务工程后,将配置还原为pamirs.distribution.session.allMetaRefresh=false。

    2024年10月21日
    1.5K00

Leave a Reply

登录后才能评论