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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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;…
场景举例 日常有很多项目,数据库中都有表示“多选状态标识”的字段。在这里用我们项目中的一个例子进行说明一下: 示例一: 表示某个商家是否支持多种会员卡打折(如有金卡、银卡、其他卡等),项目中的以往的做法是:在每条商家记录中为每种会员卡建立一个标志位字段。如图: 用多字段来表示“多选标识”存在一定的缺点:首先这种设置方式很明显不符合数据库设计第一范式,增加了数据冗余和存储空间。再者,当业务发生变化时,不利于灵活调整。比如,增加了一种新的会员卡类型时,需要在数据表中增加一个新的字段,以适应需求的变化。 – 改进设计:标签位flag设计二进制的“位”本来就有表示状态的作用。可以用各个位来分别表示不同种类的会员卡打折支持:这样,“MEMBERCARD”字段仍采用整型。当某个商家支持金卡打折时,则保存“1(0001)”,支持银卡时,则保存“2(0010)”,两种都支持,则保存“3(0011)”。其他类似。表结构如图: 我们在编写SQL语句时,只需要通过“位”的与运算,就能简单的查询出想要数据。通过这样的处理方式既节省存储空间,查询时又简单方便。 //查询支持金卡打折的商家信息: select * from factory where MEMBERCARD & b'0001'; // 或者: select * from factory where MEMBERCARD & 1; // 查询支持银卡打折的商家信息: select * from factory where MEMBERCARD & b'0010'; // 或者: select * from factory where MEMBERCARD & 2; 二进制( 位运算)枚举 可以通过@Dict注解设置数据字典的bit属性或者实现BitEnum接口来标识该枚举值为2的次幂。二进制枚举最大的区别在于值的序列化和反序列化方式是不一样的。 位运算的枚举定义示例 import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BitEnum; @Dict(dictionary = ClientTypeEnum.DICTIONARY, displayName = "客户端类型枚举", summary = "客户端类型枚举") public enum ClientTypeEnum implements BitEnum { PC(1L, "PC端", "PC端"), MOBILE(1L << 1, "移动端", "移动端"), ; public static final String DICTIONARY = "base.ClientTypeEnum"; private final Long value; private final String displayName; private final String help; ClientTypeEnum(Long value, String displayName, String help) { this.value = value; this.displayName = displayName; this.help = help; } @Override public Long value() { return value; } @Override public String displayName() { return displayName; } @Override public String help() { return help; } } 使用方法示例 API: addTo 和 removeFrom List<ClientTypeEnum> clientTypes = module.getClientTypes(); // addTo ClientTypeEnum.PC.addTo(clientTypes); // removeFrom ClientTypeEnum.PC.removeFrom(clientTypes); 在查询条件中的使用 List<Menu> moduleMenus = new Menu().queryListByWrapper(menuPage, LoaderUtils.authQuery(wrapper).eq(Menu::getClientTypes, ClientTypeEnum.PC));
Jedis和Lettuce的区别 Jedis是同步的,不支持异步,Jedis客户端实例不是线程安全的,需要每个线程一个Jedis实例,所以一般通过连接池来使用Jedis; Lettuce是基于Netty框架的事件驱动的Redis客户端,其方法调用是异步的,Lettuce的API也是线程安全的,所以多个线程可以操作单个Lettuce连接来完成各种操作,同时Lettuce也支持连接池; Jedis切换Lettuce 依赖修改boot启动工程pom.xml改动 properties <lettuce.version>5.3.6.RELEASE</lettuce.version> <commons-pool2.version>2.8.1</commons-pool2.version> dependencies <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId> <artifactId>pamirs-connectors-data-api</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>io.lettuce</groupId> <artifactId>lettuce-core</artifactId> <version>${lettuce.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <version>${commons-pool2.version}</version> </dependency> 配置修改application.yml配置修改 spring: redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 prefix: pamirs timeout: 2000 # 可选 password: xxxxx # 可选 # cluster: # nodes: # – 127.0.0.1:6379 # timeout: 2000 # max-redirects: 7 lettuce: pool: enable: true max-idle: 16 min-idle: 1 max-active: 16 max-wait: 2000
前言 虽然oinone框架减少了很多的代码,但是低代码部分的代码质量也需要高度关注,不管是写的代码bug多,或者说被吐槽代码不行,还是说写的代码经常被重构,核心点还是没有代码规范的意识和技巧,下面摘录了一些常见的规范要求,去提高后端的代码质量,代码质量提高后,自然效率也会提升。 常见代码规范 **1、规范命名** 命名是写代码中最频繁的操作,比如类、属性、方法、参数等。好的名字应当能遵循以下几点: **见名知意** 比如需要定义一个变量需要来计数 int i = 0; 名称 i 没有任何的实际意义,没有体现出数量的意思,所以我们应当指明数量的名称 int count = 0; **能够读的出来** 如下代码: private String sfzh; private String dhhm; 这些变量的名称,根本读不出来,更别说实际意义了。 所以我们可以使用正确的可以读出来的英文来命名 private String idCardNo; private String phone; **2、规范代码格式** 好的代码格式能够让人感觉看起来代码更加舒适。 好的代码格式应当遵守以下几点: 合适的空格 代码对齐,比如大括号要对齐 及时换行,一行不要写太多代码 好在现在开发工具支持一键格式化,可以帮助美化代码格式,大家统一使用idea的规范即可。 **3、写好代码注释** 在《代码整洁之道》这本书中作者提到了一个观点,注释的恰当用法是用来弥补我们在用代码表达意图时的失败。换句话说,当无法通过读代码来了解代码所表达的意思的时候,就需要用注释来说明。 书的作者之所以这么说,是因为作者觉得随着时间的推移,代码可能会变动,如果不及时更新注释,那么注释就容易产生误导,偏离代码的实际意义。而不及时更新注释的原因是,程序员不喜欢写注释。😒 但是这不意味着可以不写注释,当通过代码如果无法表达意思的时候,就需要注释,比如如下代码: for (Integer id : ids) { if (id == 0) { continue; } //做其他事 } 为什么 id == 0 需要跳过,代码是无法看出来了,就需要注释了。 好的注释应当满足一下几点: 解释代码的意图,说明为什么这么写,用来做什么 对参数和返回值注释,入参代表什么,出参代表什么 有警示作用,比如说入参不能为空,或者代码是不是有坑 当代码还未完成时可以使用 todo 注释来标记 代码review发现漏洞时 可以使用 fixme 注释来标记 **4、try catch 内部代码抽成一个方法** try catch代码有时会干扰我们阅读核心的代码逻辑,这时就可以把try catch内部主逻辑抽离成一个单独的方法 如下图是Eureka服务端源码中服务下线的实现中的一段代码 整个方法非常长,try中代码是真正的服务下线的代码实现,finally可以保证读锁最终一定可以释放。 所以这段代码其实就可以对核心的逻辑进行抽取。 protected boolean internalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { try { read.lock(); doInternalCancel(appName, id, isReplication); } finally { read.unlock(); } // 剩余代码 } private boolean doInternalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { //真正处理下线的逻辑 } **5、方法别太长** 方法别太长就是字面的意思。一旦代码太长,给人的第一眼感觉就很复杂,让人不想读下去; 同时方法太长的代码可能读起来容易让人摸不着头脑,不知道哪一些代码是同一个业务的功能。 比如代码中有那种2000+行大类,各种if else判断,光理清代码思路就需要用很久时间。🤷🏻♀️ 所以一旦方法过长,可以尝试将相同业务功能的代码单独抽取一个方法,最后在主方法中调用即可。 **6、抽取重复代码** 当一份代码重复出现在程序的多处地方,就会造成程序又臭又长,当这份代码的结构要修改时,每一处出现这份代码的地方都得修改,导致程序的扩展性很差。 所以一般遇到这种情况,可以抽取成一个工具类,还可以抽成一个公共的父类。 **7、多用return** 在有时我们平时写代码的情况可能会出现if条件套if的情况,当if条件过多的时候可能会出现如下情况: if (条件1) { if (条件2) { if (条件3) { if (条件4) { if (条件5) { System.out.println("11111"); } } } } } 面对这种情况,可以换种思路,使用return来优化 if (!条件1) { return; } if (!条件2) { return; } if (!条件3) { return; } if (!条件4) { return; } if (!条件5) { return; } System.out.println("11111"); 这样优化就感觉看起来更加直观 **8、if条件表达式不要太复杂**…
在 Oinone(开源低代码 / 企业应用开发平台) 里,Action 和 Function 都是“可被调用的逻辑单元”,但它们的定位和使用场景不同。可以简单理解为: Function = 纯逻辑函数(偏后端能力) Action = 面向业务操作的动作(偏应用行为 / UI触发) 下面给你详细对比一下。 1️⃣ Function:函数(逻辑能力) Function 更像是一个 可复用的服务方法。 特点 通常是 纯逻辑处理 不直接绑定 UI 可以被 Action / Service / 其他 Function 调用 用来封装 业务计算或工具逻辑 常见用途 比如: 价格计算 数据校验 数据转换 调用第三方 API 复杂业务规则 示例 @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public TradeOrder computePrice(TradeOrder data) { return data; } 用途: 订单金额计算逻辑 然后可能被多个地方调用: Action -> 调用 Function Service -> 调用 Function Workflow -> 调用 Function 📌 核心:可复用业务逻辑 2️⃣ Action:动作(业务操作) Action 是一个 业务动作,通常是 用户触发的行为。 特点 通常绑定 UI 可以在 按钮 / 菜单 / API / 工作流 中触发 通常操作 模型数据 可以调用 Function 常见用途 例如: 创建订单 提交审批 发布文章 批量删除 导入数据 示例 @Action public void submitOrder(Order order){ order.setStatus("SUBMITTED"); } UI 可能是: 订单详情页 [提交订单] 按钮 点击按钮 → 调用 Action。 📌 核心:业务行为入口 3️⃣ 核心区别总结 维度 Action Function 定位 业务动作 逻辑函数 是否绑定 UI 通常是 否 是否直接给用户操作 是 否 是否可复用 一般 很高 是否操作模型 常见 不一定 调用关系 可调用 Function 不调用 Action 4️⃣ 调用关系(典型架构) 通常推荐的结构: UI按钮 ↓ Action(业务入口) ↓ Function(业务逻辑) ↓ DAO / Repository 例如: 提交订单按钮 ↓ submitOrderAction ↓ checkInventoryFunction calcPriceFunction createOrderFunction 这样: Action 只负责 流程 Function 负责 逻辑 代码会更清晰。 5️⃣…