JSON转换工具类
- JSON转对象
pro.shushi.pamirs.meta.util.JsonUtils
- JSON转模型
pro.shushi.pamirs.framework.orm.json.PamirsDataUtils
Oinone社区 作者:oinone原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/17.html
访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验
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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;…
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。
目录 工程结构篇 协议篇 GraphQL请求:后端接口实现逻辑解析 基本功能及配置篇 Dubbo Dubbo配置详解 Nacos Oinone项目引入Nacos作为注册中心 Oinone项目引入Nacos作为配置中心 Nacos做为注册中心调用其他系统的SpringCloud服务 OSS OSS(CDN)配置和文件系统的一些操作 MINIO无公网访问地址下OSS的配置 Trigger/Async/Schedule 函数之触发与定时配置和示例 函数之异步执行 Excel导入/导出(file) Excel批量导入 【Excel导入/导出】多Sheet导入导出示例 如何自定义Excel导入功能 如何自定义Excel导出功能 Excel导入导出模板翻译 Expression(表达式) 扩展内置函数表达式 ShardingJDBC(分库分表) 分库分表与自定义分表规则 Elasticsearch(ES) Oinone引入搜索引擎(增强模型) 引入搜索(增强模型Channel)常见问题解决办法 数据库方言配置(Dialect) 【DM】后端部署使用Dameng数据库(达梦) 【PostgreSQL】后端部署使用PostgreSQL数据库(PGSQL) 【OpenGauss】后端部署使用OpenGauss数据库(高斯) 【MSSQL】后端部署使用MSSQL数据库(SQLServer) 【KDB】后端部署使用Kingbase数据库(人大金仓/电科金仓) 【Oracle】后端部署使用Oracle数据库 【OceanBase】后端部署使用 OceanBase 数据库(海扬/OB) 其他功能使用文档 框架之MessageHub(信息提示) DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量) IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用 查询时自定义排序字段和排序规则 如何在代码中使用自增ID和获取序列 非存储字段搜索,适应灵活的搜索场景 如何使用位运算的数据字典 全局首页及应用首页配置方法(homepage) 如何增加用户中心的菜单 自定义RSQL占位符(placeholder)及在权限中使用 Function、Action函数使用规范 特定场景解决方案 Oinone连接外部数据源方案 如何自定义SQL(Mapper)语句 工程部署 后端部署 Oinone平台部署及依赖说明 v4.7 v5.0 v5.1 v5.3 v6.2 Oinone License 许可证使用常见问题 后端无代码设计器Jar包启动方法 Oinone环境保护(v5.2.3以上) 设计器部署 Oinone设计器部署参数说明 Oinone离线部署设计器镜像 Oinone离线部署设计器JAR包 Docker部署常见问题 其他环境部署 东方通Web和Tomcat部署Oinone项目 可视化调试工具 Oinone平台可视化调试工具 协同开发 Oinone协同开发使用手册 工作流 项目中工作流引入和流程触发 【工作流】流程扩展自定义函数示例代码汇总 工作流-流程代办等页面自定义 工作流审核撤回/回退/拒绝钩子使用 如何添加工作流运行时依赖(前后端) 数据可视化运行时 如何添加数据可视化运行时依赖 界面设计器 如何实现页面间的跳转 界面设计器的导入导出 流程设计器 流程设计器的导入导出 数据可视化 数据可视化-项目中如何引用图表、报表、大屏 数据可视化中图表的低无一体 数据可视化-如何自定义查询数据方法 数据可视化的导入导出 其他 EIP开放接口使用MD5验签发起请求(v5.x) 缓存连接由Jedis切换为Lettuce Oinone登录扩展:对接SSO QA 导入设计数据时dubbo超时导入失败
场景描述 在实际业务场景中,存在复杂SQL的情况,具体表现为: 单表单SQL满足不了的情况下 有复杂的Join关系或者子查询 复杂SQL的逻辑通过程序逻辑难以实现或实现代价较大 在此情况下,通过原生的mybatis/mybatis-plus, 自定义Mapper的方式实现业务功能 1、编写所需的Mapper SQL Mapper写法无限制,与使用原生的mybaits/mybaits-plus用法一样; Mapper(DAO)和SQL可以写在一个文件中,也分开写在两个文件中。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.map; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import org.apache.ibatis.annotations.Param; import org.apache.ibatis.annotations.Select; import java.util.List; import java.util.Map; @Mapper public interface DemoItemMapper { @Select("<script>select sum(item_price) as itemPrice,sum(inventory_quantity) as inventoryQuantity,categoryId from ${demoItemTable} as core_demo_item ${where} group by category_id</script>") List<Map<String, Object>> groupByCategoryId(@Param("demoItemTable") String pamirsUserTable, @Param("where") String where); } 2.调用mapper 调用Mapper代码示例 package pro.shushi.pamirs.demo.core.map; import com.google.api.client.util.Lists; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.api.datasource.DsHintApi; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.convert.DataConverter; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spring.BeanDefinitionUtils; import java.util.List; import java.util.Map; @Component public class DemoItemDAO { public List<DemoItem> customSqlDemoItem(){ try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL)) { String demoItemTable = PamirsSession.getContext().getModelCache().get(DemoItem.MODEL_MODEL).getTable(); DemoItemMapper demoItemMapper = BeanDefinitionUtils.getBean(DemoItemMapper.class); String where = " where status = 'ACTIVE'"; List<Map<String, Object>> dataList = demoItemMapper.groupByCategoryId(demoItemTable,where); DataConverter persistenceDataConverter = BeanDefinitionUtils.getBean(DataConverter.class); return persistenceDataConverter.out(DemoItem.MODEL_MODEL, dataList); } return Lists.newArrayList(); } } 调用Mapper一些说明 启动类需要配置扫描包MapperScan @MapperScan(value = "pro.shushi", annotationClass = Mapper.class) @SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class, FreeMarkerAutoConfiguration.class}) public class DemoApplication { 调用Mapper接口的时候,需要指定数据源;即上述示例代码中的 DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL), 实际代码中使用 try-with-resources语法。 从Mapper返回的结果中获取数据 如果SQL Mapper中已定义了resultMap,调用Mapper(DAO)返回的就是Java对象 如果Mapper返回的是Map<String, Object>,则通过 DataConverter.out进行转化,参考上面的示例 其他参考:Oinone连接外部数据源方案:https://doc.oinone.top/backend/4562.html
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 =…