Oinone协同开发使用手册

概述

Oinone平台为开发人员提供了本地环境 - 测试环境之间的协同开发模式,可以使得开发人员在本地环境中设计的模型、函数等元数据实时被测试环境使用并设计。开发人员开发完成对应页面和功能后,可以部署至测试环境直接进行测试。

本篇文章将详细介绍协同开发模式在实际开发中的应用及相关内容。

名词解释

  • 本地环境: 开发人员的本地启动环境
  • 测试环境: 在测试服务器上部署的业务测试环境,业务工程服务设计器服务共用中间件
  • 业务工程服务:在测试服务器上部署的业务工程
  • 设计器服务: 在测试服务器上部署的设计器镜像
  • 一套环境:以测试环境为例,业务工程服务设计器服务共同组成一套环境
  • 生产环境: 在生产服务器上部署的业务生产环境

环境准备

  1. 部署了一个可用的设计器服务,并能正常访问。(需参照下文启动设计器环境内容进行相应修改)
  2. 准备一个用于开发的java工程。
  3. 准备一个用于部署测试环境的服务器。

协同参数介绍

用于测试环境的参数

-PmetaProtected=${value}

启用元数据保护,只有配置相同启动参数的服务才允许对元数据进行更新。通常该命令用于设计器服务业务工程服务,并且两个环境需使用相同的元数据保护标记(value)进行启动。本地环境不使用该命令,以防止本地环境在协同开发时意外修改测试环境元数据,导致元数据混乱。

用法

java -jar boot.jar -PmetaProtected=pamirs

用于本地环境的配置

  • 使用命令配置ownSign(推荐)
java -jar boot.jar --pamirs.distribution.session.ownSign=demo
  • 使用yaml配置ownSign
pamirs:
  distribution:
    session:
      allMetaRefresh: false # 启用元数据全量刷新(备用配置,如遇元数据错误或混乱,启用该配置可进行恢复,使用一次后关闭即可)
      ownSign: demo # 协同开发元数据隔离标记,用于区分不同开发人员的本地环境,其他环境不允许使用

启动设计器环境

docker-run启动

-e PROGRAM_ARGS=-PmetaProtected=pamirs

docker-compose启动

services:
  backend:
    container_name: designer-backend
    image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0
    restart: always
    environment:
      # 指定spring.profiles.active
      ARG_ENV: dev
      # 指定-Plifecycle
      ARG_LIFECYCLE: INSTALL
      # jvm参数
      JVM_OPTIONS: ""
      # 程序参数
      PROGRAM_ARGS: "-PmetaProtected=pamirs"

PS: java [JVM_OPTIONS?] -jar boot.jar [PROGRAM_ARGS?]

开发流程示例图

Oinone协同开发使用手册

具体使用步骤详见协同开发支持

Oinone社区 作者:张博昊原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/14878.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)
张博昊的头像张博昊数式管理员
上一篇 2024年7月23日 pm5:41
下一篇 2024年7月24日 pm1:49

相关推荐

  • 项目中工作流引入和流程触发

    目录 1. 使用工作流需要依赖的包和设置2. 触发方式2.1 自动触发方式2.2 触发方式 1.使用工作流需要依赖的包和设置 1.1 工作流需要依赖的模块 需在pom.xml中增加workflow、sql-record和trigger相关模块的依赖 workflow:工作流运行核心模块 sql-record:监听流程发布以后对应模型的增删改监听 trigger:异步任务调度模块 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-api</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <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> 在application.yml中增加对应模块的依赖以及sql-record路径以及其他相关设置 pamirs: … record: sql: #改成自己路径 store: /opt/pamirs/logs … boot: init: true sync: true modules: … – sql_record – trigger – workflow … sharding: define: data-sources: ds: pamirs models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 event: enabled: true schedule: enabled: true # ownSign区分不同应用 ownSign: demo rocket-mq: # enabled 为 false情况不用配置 namesrv-addr: 192.168.6.2:19876 trigger: auto-trigger: true 2.触发方式 2.1自动触发方式 在流程设计器中设置触发方式,如果设置了代码触发方式则不会自动触发 2.2代码调用方式触发 2.2.1.再流程设计器中触发设置中,设置为是否人工触发设置为是 2.2.2.查询数据库获取该流程的编码 2.2.3.在代码中调用 /** * 触发⼯作流实例 */ private Boolean startWorkflow(WorkflowD workflowD, IdModel modelData) { WorkflowDefinition workflowDefinition = new WorkflowDefinition().queryOneByWrapper( Pops.<WorkflowDefinition>lambdaQuery() .from(WorkflowDefinition.MODEL_MODEL) .eq(WorkflowDefinition::getWorkflowCode, workflowD.getCode()) .eq(WorkflowDefinition::getActive, 1) ); if (null == workflowDefinition) { // 流程没有运⾏实例 return Boolean.FALSE; } String model = Models.api().getModel(modelData); //⼯作流上下⽂ WorkflowDataContext wdc = new WorkflowDataContext(); wdc.setDataType(WorkflowVariationTypeEnum.ADD); wdc.setModel(model); wdc.setWorkflowDefinitionDefinition(workflowDefinition.parseContent()); wdc.setWorkflowDefinition(workflowDefinition); wdc.setWorkflowDefinitionId(workflowDefinition.getId()); IdModel copyData = KryoUtils.get().copy(modelData); // ⼿动触发创建的动作流,将操作⼈设置为当前⽤户,作为流程的发起⼈ copyData.setCreateUid(PamirsSession.getUserId()); copyData.setWriteUid(PamirsSession.getUserId()); String jsonData = JsonUtils.toJSONString(copyData.get_d()); //触发⼯作流 新增时触发-onCreateManual 更新时触发-onUpdateManual Fun.run(WorkflowModelTriggerFunction.FUN_NAMESPACE, "onCreateManual", wdc, msgId, jsonData); return Boolean.TRUE; }

    2023年11月7日
    1.6K00
  • 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); }

    2024年5月18日
    1.6K00
  • Oinone引入搜索引擎(增强模型)

    场景描述 在碰到大数据量并且需要全文检索的场景,我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景,其背后也是整合了ElasticSearch; 使用前你应该 了解ElasticSearch,包括不限于:Index(索引)、分词、Node(节点)、Document(文档)、Shards(分片) & Replicas(副本)。参考官方网站:https://www.elastic.co/cn/ 有一个可用的ElasticSearch环境(本地项目能引用到) 前置约束 增强模型增量依赖数据变更实时消息,因此确保项目的event是开启的,mq配置正确。 项目引入搜索步骤 1、boot工程加入相关依赖包 boot工程需要指定ES客户端包版本,不指定版本会隐性依赖顶层spring-boot依赖管理指定的低版本 boot工程加入pamris-channel的工程依赖 <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> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel-core</artifactId> </dependency> 2、api工程加入相关依赖包 在XXX-api中增加入pamirs-channel-api的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel-api</artifactId> </dependency> 3、yml文件配置 在pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加channel,即在启动模块中增加channel模块。同时注意es的配置,是否跟es的服务一致 pamirs: record: sql: #改成自己本地路径(或服务器路径) store: /Users/oinone/record boot: modules: – channel ## 确保也安装了sql_record – sql_record channel: packages: # 增强模型扫描包配置 – com.xxx.xxx elastic: url: 127.0.0.1:9200 4、项目的模块增加模块依赖 XXXModule增加对ChannelModule的依赖 @Module(dependencies = {ChannelModule.MODULE_MODULE}) 5、增加增强模型(举例) package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Model(displayName = "测试EnhanceModel") @Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL}) @Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN) public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance"; } 6、重启系统看效果 1、进入【传输增强模型】应用,访问增强模型列表我们会发现一条记录,并点击【全量同步】初始化ES,并全量dump数据 2、再次回到Demo应用,进入增强模型页面,可以正常访问并进增删改查操作 个性化dump逻辑 通常dump逻辑是有个性化需求,那么我们可以重写模型的synchronize方法,函数重写特性在“面向对象-继承与多态”部分中已经有详细介绍。 重写ShardingModelEnhance模型的synchronize方法 重写后,如果针对老数据记录需要把新增的字段都自动填充,可以进入【传输增强模型】应用,访问增强模型列表,找到对应的记录并点击【全量同步】 package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; import java.util.List; @Model(displayName = "测试EnhanceModel") @Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL}) @Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN) public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance"; @Field(displayName = "nick") private String nick;…

    2024年5月14日
    2.2K00
  • 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 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” ) 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; } } 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; } 定义一个常量 public interface OperationLogConstants { String MY_SCOPE = “MY_SCOPE”; } 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); 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)…

    2024年6月27日 后端
    1.4K00
  • 使用Mapper方式进行联表查询

    有些业务场景需要查询两张表的数据,这时候就需要用到联表查询。下面将介绍两种方式进行联表查询。 场景:A模型页面,查询条件中包含B模型字段 模型A @Model.model(YesOne.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "YesOne", summary = "YesOne") public class YesOne extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "top.YesOne"; @Field.Integer @Field(displayName = "YesId") private Long yesId; @Field.String @Field(displayName = "名字") private String name; @Field.String @Field(displayName = "科目名字") private String professionalName; @Field(displayName = "关联YesTwo") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"yesId"},referenceFields = {"id"}) private YesTwo yesTwo; } 模型B @Model.model(YesTwo.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "YesTwo", summary = "YesTwo") public class YesTwo extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "top.YesTwo"; @Field.Integer @Field(displayName = "科目id") private Long professionalId; @Field.String @Field(displayName = "科目名字") private String professionalName; } 1. 使用in的方式查询 通过B模型的查询条件查询出符合条件的所有数据ID,再根据这个ID去A模型里面查询出所需的数据。 @Function.Advanced(displayName = "查询列表", type = FunctionTypeEnum.QUERY, category = FunctionCategoryEnum.QUERY_PAGE, managed = true) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.LOCAL, FunctionOpenEnum.REMOTE, FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<YesOne> queryPage(Pagination<YesOne> page, IWrapper<YesOne> queryWrapper) { String professionalName = (String) queryWrapper.getQueryData().get("professionalName"); if (StringUtils.isNotBlank(professionalName)) { List<Long> yesTwoId = new YesTwo().queryList(Pops.<YesTwo>lambdaQuery() .from(YesTwo.MODEL_MODEL) .eq(YesTwo::getProfessionalName, professionalName)) .stream().map(YesTwo::getId) .collect(Collectors.toList()); LambdaQueryWrapper<YesOne> wq = Pops.<YesOne>lambdaQuery().from(YesOne.MODEL_MODEL); if (CollectionUtils.isNotEmpty(yesTwoId)) { wq.in(YesOne::getYesId, yesTwoId); } return new YesOne().queryPage(page, wq); } return new YesOne().queryPage(page, queryWrapper); } 2. 使用mapper的方式查询 利用sql的方式去直接查询出结果。使用联表查询的方式查询 @Autowired private YesOneQueryMapper yesOneQueryMapper; @Function.Advanced(displayName = "查询列表", type = FunctionTypeEnum.QUERY, category = FunctionCategoryEnum.QUERY_PAGE, managed = true) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.LOCAL,…

    2024年9月27日
    1.3K00

Leave a Reply

登录后才能评论