相关推荐

• 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
• 代码实践

  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;…

  望闲

  2024年5月14日

  3.0K000
• 后端

  如何自定义Excel导出功能

  介绍 在平台提供的默认导出功能无法满足业务需求的时候，我们可以自定义导出功能，以满足业务中个性化的需求。 功能示例 继承平台的导出任务模型，加上需要在导出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.ExcelExportTask; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(DemoItemExportTask.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品-Excel导出任务") public class DemoItemExportTask extends ExcelExportTask { public static final String MODEL_MODEL = "demo.DemoItemExportTask"; // 自定义显示的字段 @Field.String @Field(displayName = "发布人") private String publishUserName; } 编写自定义导出弹窗视图的数据初始化方法和导出提交的action package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemExportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.action.ExcelExportTaskAction; 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(DemoItemExportTask.MODEL_MODEL) public class DemoItemExcelExportTaskAction extends ExcelExportTaskAction { public DemoItemExcelExportTaskAction(ExcelFileService excelFileService) { super(excelFileService); } @Action(displayName = "导出", contextType = ActionContextTypeEnum.CONTEXT_FREE, bindingType = {ViewTypeEnum.TABLE}) public DemoItemExportTask createExportTask(DemoItemExportTask data) { if (data.getWorkbookDefinitionId() != null) { ExcelWorkbookDefinition workbookDefinition = new ExcelWorkbookDefinition(); workbookDefinition.setId(data.getWorkbookDefinitionId()); data.setWorkbookDefinition(workbookDefinition); } super.createExportTask(data); return data; } /** * @param data * @return */ @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public DemoItemExportTask construct(DemoItemExportTask data) { data.construct(); return data; } } 编写导出的数据处理逻辑，此处可以拿到导出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 package pro.shushi.pamirs.demo.core.excel.extPoint; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemExportTask; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemImportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.context.ExcelDefinitionContext; import pro.shushi.pamirs.file.api.enmu.ExcelTemplateTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.ExcelExportFetchDataExtPoint; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.impl.ExcelExportSameQueryPageTemplate; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelExportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelWorkbookDefinition; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelHelper; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelTemplateInit; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import java.util.Collections; import java.util.List; @Component public class DemoItemExportExtPoint extends ExcelExportSameQueryPageTemplate implements ExcelTemplateInit , ExcelExportFetchDataExtPoint…

  nation

  2024年1月3日

  1.6K000
• 后端

  EIP开放接口使用MD5验签发起请求（v5.x）

  验签工具类 PS：该验签方法仅在pamirs-core的5.0.16版本以上可正常使用 public class EipSignUtils { public static final String SIGN_METHOD_MD5 = "md5"; private static final String SIGN_METHOD_HMAC = "hmac"; private static final String SECRET_KEY_ALGORITHM = "HmacMD5"; private static final String MESSAGE_DIGEST_MD5 = "MD5"; public static String signTopRequest(Map<String, String> params, String secret, String signMethod) throws IOException { // 第一步：检查参数是否已经排序 String[] keys = params.keySet().toArray(new String[0]); Arrays.sort(keys); // 第二步：把所有参数名和参数值串在一起 StringBuilder query = new StringBuilder(); if (SIGN_METHOD_MD5.equals(signMethod)) { query.append(secret); } for (String key : keys) { String value = params.get(key); if (StringUtils.isNoneBlank(key, value)) { query.append(key).append(value); } } // 第三步：使用MD5/HMAC加密 byte[] bytes; if (SIGN_METHOD_HMAC.equals(signMethod)) { bytes = encryptHMAC(query.toString(), secret); } else { query.append(secret); bytes = encryptMD5(query.toString()); } // 第四步：把二进制转化为大写的十六进制(正确签名应该为32大写字符串，此方法需要时使用) return byte2hex(bytes); } private static byte[] encryptHMAC(String data, String secret) throws IOException { byte[] bytes; try { SecretKey secretKey = new SecretKeySpec(secret.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), SECRET_KEY_ALGORITHM); Mac mac = Mac.getInstance(secretKey.getAlgorithm()); mac.init(secretKey); bytes = mac.doFinal(data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } catch (GeneralSecurityException e) { throw new IOException(e.toString(), e); } return bytes; } private static byte[] encryptMD5(String data) throws IOException { return encryptMD5(data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } private static byte[] encryptMD5(byte[] data) throws IOException { try { MessageDigest md = MessageDigest.getInstance(MESSAGE_DIGEST_MD5); return md.digest(data); } catch (NoSuchAlgorithmException e)…

  张博昊

  2024年6月29日

  2.1K000
• Oinone 源码分析

  Oinone远程调用链路源码分析

  前提 源码分析版本是 5.1.x版本 概要 在服务启动时，获取注解REMOTE的函数，通过dubbo的泛化调用发布。在调用函数时，通过dubbo泛化调用获取结果。 注册服务者 在spring 启动方法installOrLoad中初始化 寻找定义REMOTE的方法 组装dubbo的服务配置 组装服务对象实现引用，内容如下，用于注册 调用前置处理 放信息到SessionApi 函数调用链追踪，放到本地TransmittableThreadLocal 从redis中获取到的数据进行反序列化并存在到本地的线程里 Trace信息，放一份在sessionApi中 和ThreadLocal 调用函数执行 返回数据转成特定格式 通过线程组调用dubbo的ServiceConfig.export 服务发布 时序图 源码分析 根据条件判断，确定向dubbo进行服务发布RemoteServiceLoader public void publishService(List<FunctionDefinition> functionList,Map<String,Runnable> isPublished) { // 因为泛化接口只能控制到namespace，控制粒度不能到fun级别，这里进行去重处理 Map<String, Function> genericNamespaceMap = new HashMap<>(); for (FunctionDefinition functionDefinition : functionList) { Function function = new Function(functionDefinition) try { //定义REMOTE, 才给予远程调用 if (FunctionOpenEnum.REMOTE.in(function.getOpen()) && !ClassUtils.isInterface(function.getClazz())) { genericNamespaceMap.putIfAbsent(RegistryUtils.getRegistryInterface(function), function); } } catch (PamirsException e) { } } // 发布远程服务 for (String namespace : genericNamespaceMap.keySet()) { Function function = genericNamespaceMap.get(namespace); if(isPublished.get(RegistryUtils.getRegistryInterface(function)) == null){ // 发布，注册远程函数服务，底层使用dubbo的泛化调用 Runnable registryTask = () -> remoteRegistry.registryService(function); isPublished.put(RegistryUtils.getRegistryInterface(function),registryTask); }else{ } } } 构造ServiceConfig方法，设置成泛化调用，进行发布export()DefaultRemoteRegistryComponent public void registryGenericService(String interfaceName, List<MethodConfig> methods, String group, String version, Integer timeout, Integer retries) { …. try { ServiceConfig<GenericService> service = new ServiceConfig<>(); // 服务接口名 service.setInterface(interfaceName); // 服务对象实现引用 service.setRef(genericService(interfaceName)); if (null != methods) { service.setMethods(methods); } // 声明为泛化接口 service.setGeneric(Boolean.TRUE.toString()); // 基础元数据 constructService(group, version, timeout, retries, service); service.export(); } catch (Exception e) { ….. } } // 服务对象实现引用 private GenericService genericService(String interfaceName) { return (method, parameterTypes, args) -> { PamirsSession.clear(); Function function = Objects.requireNonNull(PamirsSession.getContext()).getFunction(RegistryUtils.getFunctionNamespace(method), RegistryUtils.getFunctionFun(method)); if (log.isDebugEnabled()) { log.debug("interfaceName: " + interfaceName + ",…

  oinone

  2024年9月4日

  2.0K000