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
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问题描述 在本地启动导入设计数据的工程时,会出现dubbo调用超时导致设计数据无法完整导入的问题。 org.apache.dubbo.remoting.TimeoutException 产生原因 pom中的包依赖出现问题,导致没有使用正确的远程服务。 本地可能出现的异常报错堆栈信息如下: xception in thread "fixed-1-thread-10" PamirsException level: ERROR, code: 10100025, type: SYSTEM_ERROR, msg: 函数执行错误, extra:, extend: null at pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException$Builder.errThrow(PamirsException.java:190) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.fun.manage.ManagementAspect.around(ManagementAspect.java:118) at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor498.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.springframework.aop.aspectj.AbstractAspectJAdvice.invokeAdviceMethodWithGivenArgs(AbstractAspectJAdvice.java:644) at org.springframework.aop.aspectj.AbstractAspectJAdvice.invokeAdviceMethod(AbstractAspectJAdvice.java:633) at org.springframework.aop.aspectj.AspectJAroundAdvice.invoke(AspectJAroundAdvice.java:70) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:175) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:749) at org.springframework.aop.interceptor.ExposeInvocationInterceptor.invoke(ExposeInvocationInterceptor.java:95) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:749) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:691) at pro.shushi.pamirs.framework.orm.DefaultWriteApi$$EnhancerBySpringCGLIB$$b4cea2b4.createOrUpdateBatchWithResult(<generated>) at pro.shushi.pamirs.meta.base.manager.data.OriginDataManager.createOrUpdateBatchWithResult(OriginDataManager.java:161) at pro.shushi.pamirs.meta.base.manager.data.OriginDataManager.createOrUpdateBatch(OriginDataManager.java:152) at pro.shushi.pamirs.ui.designer.service.installer.UiDesignerInstaller.lambda$install$0(UiDesignerInstaller.java:42) at pro.shushi.pamirs.core.common.function.AroundRunnable.run(AroundRunnable.java:26) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) Caused by: org.apache.dubbo.rpc.RpcException: Failed to invoke the method createOrUpdateBatchWithResult in the service org.apache.dubbo.rpc.service.GenericService. Tried 1 times of the providers [192.168.0.123:20880] (1/1) from the registry 127.0.0.1:2181 on the consumer 192.168.0.123 using the dubbo version 2.7.22. Last error is: Invoke remote method timeout. method: $invoke, provider: dubbo://192.168.0.123:20880/ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi?anyhost=true&application=pamirs-demo&application.version=1.0.0&check=false&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=true&group=pamirs&interface=ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi&metadata-type=remote&methods=*&payload=104857600&pid=69748&qos.enable=false®ister.ip=192.168.0.123&release=2.7.15&remote.application=pamirs-test&retries=0&serialization=pamirs&service.name=ServiceBean:pamirs/ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi:1.0.0&side=consumer&sticky=false&timeout=5000×tamp=1701136088893&version=1.0.0, cause: org.apache.dubbo.remoting.TimeoutException: Waiting server-side response timeout by scan timer. start time: 2023-11-28 10:23:05.835, end time: 2023-11-28 10:23:10.856, client elapsed: 695 ms, server elapsed: 4326 ms, timeout: 5000 ms, request: Request [id=0, version=2.0.2, twoway=true, event=false, broken=false, data=null], channel: /192.168.0.123:49449 -> /192.168.0.123:20880 at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverClusterInvoker.doInvoke(FailoverClusterInvoker.java:110) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.AbstractClusterInvoker.invoke(AbstractClusterInvoker.java:265) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.interceptor.ClusterInterceptor.intercept(ClusterInterceptor.java:47) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.AbstractCluster$InterceptorInvokerNode.invoke(AbstractCluster.java:92) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.MockClusterInvoker.invoke(MockClusterInvoker.java:98) at org.apache.dubbo.registry.client.migration.MigrationInvoker.invoke(MigrationInvoker.java:170) at org.apache.dubbo.rpc.proxy.InvokerInvocationHandler.invoke(InvokerInvocationHandler.java:96) at org.apache.dubbo.common.bytecode.proxy0.$invoke(proxy0.java) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.distribution.computer.RemoteComputer.compute(RemoteComputer.java:124) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.FunEngine.run(FunEngine.java:80) at pro.shushi.pamirs.distribution.faas.remote.spi.service.RemoteFunctionHelper.run(RemoteFunctionHelper.java:68) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.fun.manage.ManagementAspect.around(ManagementAspect.java:109) … 20 more Caused…
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…
工作流用户待办过滤站内信 全局过滤 启动工程application.yml中配置: pamirs: workflow: notify: false 个性化过滤 实现pro.shushi.pamirs.workflow.app.api.service.WorkflowMailFilterApi接口 返回true表示需要发送站内信 返回false表示不需要发送站内信 示例: import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import pro.shushi.pamirs.message.model.PamirsMessage; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; import pro.shushi.pamirs.workflow.app.api.model.WorkflowUserTask; import pro.shushi.pamirs.workflow.app.api.service.WorkflowMailFilterApi; /** * MyWorkflowMailFilterImpl * * @author yakir on 2025/02/24 16:28. */ @Fun(WorkflowMailFilterApi.FUN_NAMESPACE) public class MyWorkflowMailFilterImpl implements WorkflowMailFilterApi { @Override @Function public Boolean filter(WorkflowUserTask workflowUserTask, PamirsUser user, PamirsMessage message) { // 按用户待办过滤 workflowUserTask if (10000L == workflowUserTask.getInitiatorUid()){ return true; } // 按用户过滤 user if (1000L == user.getId()){ return true; } // 按站内信消息过滤 message if (StringUtils.contains(message.getBody(), "你好")) { return true; } return false; } }
概述 Oinone提供两种设计器部署方式,合作伙伴可以自行选择适合自己的部署方式。 Docker配置参数 环境变量 ARG_ENV:指定spring.profiles.active(默认:dev) ARG_LIFECYCLE:指定-Plifecycle(默认:INSTALL) JVM_OPTIONS:jvm参数 PROGRAM_ARGS:程序参数 JVM_OPTIONS和PROGRAM_ARGS参数说明 java [JVM_OPTIONS?] -jar boot.jar [PROGRAM_ARGS?] 端口说明 PS:以下为目前设计器镜像的全部端口,不同类型镜像的端口由于内置服务不同,使用的端口数量不同,但端口号是完全一致的。 80:前端服务端口(设计器访问入口) 8091:后端服务端口 8093:后端EIP服务端口 20880:Dubbo端口 3306:内置MySQL端口 2181:内置Zookeeper端口 6379:内置Redis端口 9876/10991:内置RocketMQ端口 9999:内置本地OSS默认端口 挂载目录说明(挂载虚拟卷) /opt/pamirs为镜像的工作目录,所有挂载目录均在该目录下。 /opt/pamirs/ext:应用配置文件目录;包含application.yml、logback.xml、license.lic等配置文件 /opt/pamirs/nginx/vhost:Nginx配置文件目录 /opt/pamirs/logs:后端服务日志目录 /opt/mq/conf/broker.conf:RocketMQ的broker配置文件 /opt/pamirs/outlib:非设计器内置包的外部加载目录(外部库),可以添加任何jar包集成到设计器中。 /opt/pamirs/dist:前端服务目录 /opt/pamirs/static:前端静态文件目录;LOCAL类型的OSS上传和下载目录; docker run启动常用参数 -e:指定环境变量 -p:指定端口映射 -v:指定挂载目录(挂载虚拟卷) docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG…] docker compose启动常用配置 services: container: image: $IMAGE container_name: $CONTAINER_NAME restart: always # docker run -e environment: KEY1: VALUE1 KEY2: VALUE2 … # docker run -p ports: – $machinePort1:$containerPort1 – $machinePort2:$containerPort2 … # docker run -v volumes: – $machinePath1:$containerPath1 – $machinePath2:$containerPath2 … docker compose常用命令 # 使用docker-compose.yaml启动 docker compose up -d # 使用docker-compose.yaml停止并删除容器 docker compose down -v # 指定配置文件启动 docker compose -f config.yaml up -d # 指定配置文件停止并删除容器 docker compose -f config.yaml down -v JAR包方式启动 下载Oinone专属启动器 oinone-boot-starter.zip 启动命令变化 # 原命令 java -jar boot.jar # 变更后命令 boot-starter java -jar boot.jar PS:更多命令可查看后端无代码设计器Jar包启动方法
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,业务工程服务和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,业务工程服务和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 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) 准备一个用于开发的java工程。 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和业务工程服务,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 具体使用步骤详见协同开发支持