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• Oinone 源码分析

  Oinone协同开发源码分析

  前提 源码分析版本是 5.1.x版本 什么是协同开发模式 协同开发模式解决的是不同开发，在开发同一个模型时，不会相互影响，也不会影响到测试环境详见：Oinone协同开发使用手册 协同开发原理 在协同模式下，本地开发的元数据，配置pamirs.data.distribution.session.ownSign参数后，元数据前缀加ownSign值，然后只存在redis缓存，不落库。其它环境无法直接访问到该数据。测试环境，或其它环境访问，需要在url上加ownSign等于设置的，则读redis数据时，除了加载通用数据，也会合并ownSign前缀的redis数据，显示出来 注意事项 协同开发仅支持界面设计器，其他设计器均不支持 不支持权限配置 不支持工作流触发 版本支持 完整支持5.1.0及以上 功能详解 启动时操作 做元数据保护检查 配置ownSign,则key拼接为 ownSign + ‘:’ + key 清除掉ownSign的redis缓存数据；非ownSign不用清理 计算差量数据 有差量数据，放入ownSign标识数据，并清理本地标识 dubbo注册服务，group拼接group + ownSign 后进行注册 读取时操作 读本地 组装key: ownSign + ‘:’ + key 本地缓存有数据，更新缓存本地数据，返回 本地没有数据，读redis，并插入本地缓存 读远程 dubbo注册消费者，group拼接group + ownSign 后进行泛化调用 元数据保护检查 开启数据保护模式，在启动参数里加-PmetaProtected=pamirs 会在启动时，往redis里写入数据 private static final String META_PROTECTED_KEY = “pamirs:check:meta-protected”; private void writeMetaProtected(String metaProtected) { stringRedisTemplate.opsForValue().set(META_PROTECTED_KEY, metaProtected); } 如果同时又设置 pamirs.data.distribution.session.ownSign则会报错 在使用元数据保护模式下，不允许设置 [pamirs.distribution.session.ownSign] 处理逻辑如下 看redis是否启用保护标识的值 获取pamirs.distribution.session.ownSign配置 没有启动参数 且redis没有值，则retrun 如果有启动参数且配置了ownSign，报错 在使用元数据保护模式下，不允许设置 [pamirs.distribution.session.ownSign] 如果有启动参数且 redis没有值或启动参数设置 -P metaForceProtected，则写入redis 如果有启动参数, 且启动参数跟redis值不同，则报错[公共环境开启了元数据保护模式，本地开发环境需配置[pamirs.distribution.session.ownSign]] 如果没有启动参数且redis有值，但没有配置ownSign 报错[公共环境开启了元数据保护模式，本地开发环境需配置[pamirs.distribution.session.ownSign]] 核心代码如下MetadataProtectedChecker public void process(AppLifecycleCommand command, Set<String> runModules, List<ModuleDefinition> installModules, List<ModuleDefinition> upgradeModules, List<ModuleDefinition> reloadModules) { String currentMetaProtected = stringRedisTemplate.opsForValue().get(META_PROTECTED_KEY); String metaProtected = getMetaProtected(); boolean hasCurrentMetaProtected = StringUtils.isNotBlank(currentMetaProtected); boolean hasMetaProtected = StringUtils.isNotBlank(metaProtected); if (!hasCurrentMetaProtected && !hasMetaProtected) { return; } if (hasMetaProtected) { if (Spider.getDefaultExtension(SessionFillOwnSignApi.class).handleOwnSign()) { // 如果有启动参数且配置了ownSign throw new UnsupportedOperationException(“在使用元数据保护模式下，不允许设置 [pamirs.distribution.session.ownSign]”); } if (!hasCurrentMetaProtected || isForceProtected()) { writeMetaProtected(metaProtected); } else if (!metaProtected.equals(currentMetaProtected)) { // 如果有启动参数, 且启动参数跟redis值不同 throw unsupportedLocalOperation(); } } else { if (Spider.getDefaultExtension(SessionFillOwnSignApi.class).handleOwnSign()) { return; } // 没有启动参数且redis有值，但没有配置ownSign 报错 throw unsupportedLocalOperation(); } } 取ownSign方式 看header是否有ownSign这个标识 header没有，则从配置里取，并放到header里 ownSign的获取核心代码 CdDistributionSessionFillOwnSignApi @Override public String getCdOwnSign() { String cdOwnSign = null; // 看header是否有ownSign这个标识…

  oinone

  2024年9月12日

  2.6K000
• 后端

  分库分表与自定义分表规则

  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 =…

  望闲

  2024年5月11日

  1.9K000
• 后端

  导出导入翻译

  http://168.138.179.151/pamirs/file 导出翻译项： mutation { excelExportTaskMutation { createExportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } } ) { name } } } { "path": "/file", "lang": "en-US" } 导入翻译项： mutation { excelImportTaskMutation { createImportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } file: { url: "https://minio.oinone.top/pamirs/upload/zbh/test/2024/06/03/导出国际化配置模板_1717390304285_1717391684633.xlsx" } } ) { name } } } PS：导入自行修改url进行导入

  冯, 天宇

  2024年6月28日

  2.5K000
• 代码实践

  IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用

  条件更新updateByWrapper 通常我们在更新的时候new一个对象出来在去更新，减少更新的字段 Integer update = new DemoUser().updateByWrapper(new DemoUser().setFirstLogin(Boolean.FALSE), Pops.<DemoUser>lambdaUpdate().from(DemoUser.MODEL_MODEL).eq(IdModel::getId, userId) 使用基础模型的updateById方法更新指定字段的方法： new 一下update对象出来，更新这个对象。 WorkflowUserTask userTaskUp = new WorkflowUserTask(); userTaskUp.setId(userTask.getId()); userTaskUp.setNodeContext(json); userTaskUp.updateById(); 条件删除updateByWrapper public List<T> delete(List<T> data) { List<Long> petTypeIdList = new ArrayList(); for(T item:data){ petTypeIdList.add(item.getId()); } Models.data().deleteByWrapper(Pops.<PetType>lambdaQuery().from(PetType.MODEL_MODEL).in(PetType::getId,petTypeIdList)); return data; } 构造条件查询数据 示例1： LambdaQueryWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { LambdaQueryWrapper<PetShop> query = Pops.<PetShop>lambdaQuery(); query.from(PetShop.MODEL_MODEL); query.setSortable(Boolean.FALSE); query.orderBy(true, true, PetShop::getId); List<PetShop> petShops2 = new PetShop().queryList(query); System.out.printf(petShops2.size() + ""); } 示例2： IWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { IWrapper<PetShop> wrapper = Pops.<PetShop>lambdaQuery() .from(PetShop.MODEL_MODEL).eq(PetShop::getId,1L); List<PetShop> petShops4 = new PetShop().queryList(wrapper); System.out.printf(petShops4.size() + ""); } 示例3： QueryWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { //使用Lambda获取字段名，防止后面改字段名漏改 String nameField = LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getName); //使用Lambda获取Clumon名，防止后面改字段名漏改 String nameColumn = PStringUtils.fieldName2Column(nameField); QueryWrapper<PetShop> wrapper2 = new QueryWrapper<PetShop>().from(PetShop.MODEL_MODEL) .eq(nameColumn, "test"); List<PetShop> petShops5 = new PetShop().queryList(wrapper2); System.out.printf(petShops5.size() + ""); } IWrapper转为LambdaQueryWrapper @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetShopProxy> queryPage(Pagination<PetShopProxy> page, IWrapper<PetShopProxy> queryWrapper) { LambdaQueryWrapper<PetShopProxy> wrapper = ((QueryWrapper<PetShopProxy>) queryWrapper).lambda(); // 非存储字段从QueryData中获取 Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); if (null != queryData && !queryData.isEmpty()) { String codes = (String) queryData.get("codes"); if (org.apache.commons.lang3.StringUtils.isNotBlank(codes)) { wrapper.in(PetShopProxy::getCode, codes.split(",")); } } return new PetShopProxy().queryPage(page, wrapper); }

  望闲

  2024年5月25日

  3.1K002
• 后端

  Excel导入扩展点-整体导入（批量导入）

  1、【导入】在有些场景，需要获取Excel导入的整体数据，进行批量的操作或者校验 可以通过实现导入扩展点的方式实现，入参data是导入Excel的数据列表；业务可以根据实际情况进行数据校验 1）Excel模板定义，需要设置setEachImport(false) 2）导入扩展点API定义 pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.ExcelImportDataExtPoint#importData 3）示例代码参考： pro.shushi.pamirs.translate.extpoint.ResourceTranslationImportExtPoint#importData @Slf4j @Component @Ext(ExcelImportTask.class) public class ResourceTranslationImportExtPoint extends AbstractExcelImportDataExtPointImpl<List<ResourceTranslationItem>> { @Override //TODO 表达式，可以自定义，比如可以支持1个模型的多个【导入名称】的不同模板 @ExtPoint.Implement(expression = "importContext.definitionContext.model==\"" + ResourceTranslation.MODEL_MODEL + "\"") public Boolean importData(ExcelImportContext importContext, List<ResourceTranslationItem> dataList) { //TODO dataList就是excel导入那个sheet的所有内容 return true; } } 2、【导入】逐行导入的时候做事务控制 在模板中定义中增加事务的定义，并设置异常后回滚。参加示例代码： excel模板定义 @Component public class DemoItemImportTemplate implements ExcelTemplateInit { public static final String TEMPLATE_NAME = "商品导入模板"; @Override public List<ExcelWorkbookDefinition> generator() { //定义事务(导入处理中，只操作单个表的不需要事务定义。) //是否定义事务根据实际业务逻辑确定。比如：有些场景在导入前需要删除数据后在进行导入就需要定义事务 InitializationUtil.addTxConfig(DemoItem.MODEL_MODEL, ExcelDefinitionContext.EXCEL_TX_CONFIG_PREFIX + TEMPLATE_NAME); return Collections.singletonList( ExcelHelper.fixedHeader(DemoItem.MODEL_MODEL, TEMPLATE_NAME) .setType(ExcelTemplateTypeEnum.IMPORT) .createSheet("商品导入-sheet1") .createBlock(DemoItem.MODEL_MODEL) .addUnique(DemoItem.MODEL_MODEL,"name") .addColumn("name","名称") .addColumn("description","描述") .addColumn("itemPrice","单价") .addColumn("inventoryQuantity","库存") .build().setEachImport(true) //TODO 设置异常后回滚的标识，这个地方会回滚事务 .setHasErrorRollback(true) .setExcelImportMode(ExcelImportModeEnum.SINGLE_MODEL) ); } } 导入逻辑处理 @Slf4j @Component @Ext(ExcelImportTask.class) public class DemoItemImportExtPoint extends AbstractExcelImportDataExtPointImpl<DemoItem> implements ExcelImportDataExtPoint<DemoItem> { @Autowired private DemoItemService demoItemService; @Override @ExtPoint.Implement(expression = "importContext.definitionContext.model == \"" + DemoItem.MODEL_MODEL + "\"") public Boolean importData(ExcelImportContext importContext, DemoItem data) { ExcelImportTask importTask = importContext.getImportTask(); try { DemoItemImportTask hrExcelImportTask = new DemoItemImportTask().queryById(importTask.getId()); String publishUserName = Optional.ofNullable(hrExcelImportTask).map(DemoItemImportTask::getPublishUserName).orElse(null); data.setPublishUserName(publishUserName); demoItemService.create(data); } catch(PamirsException e) { log.error("导入异常", e); } catch (Exception e) { log.error("导入异常", e); } return Boolean.TRUE; } }

  望闲

  2023年12月7日

  2.2K000