【后端】项目开发后端知识要点地图

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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

  1.8K000
• 后端

  项目中工作流引入和流程触发

  目录 1. 使用工作流需要依赖的包和设置2. 触发方式2.1 自动触发方式2.2 触发方式 1.使用工作流需要依赖的包和设置 1.1 工作流需要依赖的模块 需在pom.xml中增加workflow、sql-record和trigger相关模块的依赖 workflow：工作流运行核心模块 sql-record：监听流程发布以后对应模型的增删改监听 trigger：异步任务调度模块 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-api</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-bridge-tbschedule</artifactId> </dependency> 在application.yml中增加对应模块的依赖以及sql-record路径以及其他相关设置 pamirs: … record: sql: #改成自己路径 store: /opt/pamirs/logs … boot: init: true sync: true modules: … – sql_record – trigger – workflow … sharding: define: data-sources: ds: pamirs models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 event: enabled: true schedule: enabled: true # ownSign区分不同应用 ownSign: demo rocket-mq: # enabled 为 false情况不用配置 namesrv-addr: 192.168.6.2:19876 trigger: auto-trigger: true 2.触发方式 2.1自动触发方式 在流程设计器中设置触发方式，如果设置了代码触发方式则不会自动触发 2.2代码调用方式触发 2.2.1.再流程设计器中触发设置中，设置为是否人工触发设置为是 2.2.2.查询数据库获取该流程的编码 2.2.3.在代码中调用 /** * 触发⼯作流实例 */ private Boolean startWorkflow(WorkflowD workflowD, IdModel modelData) { WorkflowDefinition workflowDefinition = new WorkflowDefinition().queryOneByWrapper( Pops.<WorkflowDefinition>lambdaQuery() .from(WorkflowDefinition.MODEL_MODEL) .eq(WorkflowDefinition::getWorkflowCode, workflowD.getCode()) .eq(WorkflowDefinition::getActive, 1) ); if (null == workflowDefinition) { // 流程没有运⾏实例 return Boolean.FALSE; } String model = Models.api().getModel(modelData); //⼯作流上下⽂ WorkflowDataContext wdc = new WorkflowDataContext(); wdc.setDataType(WorkflowVariationTypeEnum.ADD); wdc.setModel(model); wdc.setWorkflowDefinitionDefinition(workflowDefinition.parseContent()); wdc.setWorkflowDefinition(workflowDefinition); wdc.setWorkflowDefinitionId(workflowDefinition.getId()); IdModel copyData = KryoUtils.get().copy(modelData); // ⼿动触发创建的动作流,将操作⼈设置为当前⽤户,作为流程的发起⼈ copyData.setCreateUid(PamirsSession.getUserId()); copyData.setWriteUid(PamirsSession.getUserId()); String jsonData = JsonUtils.toJSONString(copyData.get_d()); //触发⼯作流 新增时触发-onCreateManual 更新时触发-onUpdateManual Fun.run(WorkflowModelTriggerFunction.FUN_NAMESPACE, "onCreateManual", wdc, msgId, jsonData); return Boolean.TRUE; }

  数式-海波

  2023年11月7日

  1.7K003
• 后端

  模型字段之序列化方式

  本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式，包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 字段序列化方式说明 序列化方式 说明 备注 JSON JSON序列化 主要用于模型相关类型字段的序列化，是@Field.serialize默认选项 DOT 点拼接集合元素 COMMA 逗号拼接集合元素 BIT 按位与，2次幂数求和 非@Field.serialize可选项列表，用于二进制枚举序列化不需要配置，由oinone自动推断 字段序列化方式举例 1、给模型PetItemDetail 增加两个字段：petItemDetails类型为List 和 tags类型为List，并设置为不同的序列化方式，petItemDetails为JSON（缺省就是JSON，可不配），tags为COMMA。2、同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)")，防止序列化后存储过长。 @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<String> tags; } 字段序列化注意点 必须使用Field#store属性将字段存储设置为NullableBoolEnum.TRUE。 使用Field#serialize属性指定序列化方式，默认为JSON。 如把PetItemDetail设置为存储模型，须在PetItem的petItemDetails字段上使用Field.Relation#store属性将关联关系存储设置为false。不然会同时存储petItemDetails字段和对应的PetItemDetail表记录 注册自己的序列化器 注册自己的序列化器（实现pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.serialize.Serializer接口）， 如oinone的DOT的序列化方式，用type()方法返回值做匹配，serialize和deserialize分别对应序列化和反序列化方法。 package pro.shushi.pamirs.framework.compute.serialize; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.serialize.Serializer; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.CharacterConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.SerializeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.util.TypeUtils; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; /** * 点表达式序列生成处理器实现 * @author shushi@shushi.pro * @version 1.0.0 */ @SuppressWarnings("rawtypes") @Slf4j @Component public class DotSerializeProcessor implements Serializer<Object, String> { @Override public String serialize(String ltype, Object value) { if (null == value) { return null; } if (List.class.isAssignableFrom(value.getClass())) { return StringUtils.join((List) value, CharacterConstants.SEPARATOR_DOT); } else { return StringUtils.join(Collections.singletonList(value), CharacterConstants.SEPARATOR_DOT); } } @SuppressWarnings("unchecked") @Override public Object deserialize(String ltype, String ltypeT, String value,…

  望闲

  2024年5月24日

  1.9K000
• Oinone 源码分析

  Oinone请求路由源码分析

  通过源码分析，从页面发起请求，如果通过graphQL传输到具体action的链路，并且在这之间做了哪些隐式处理分析源码版本5.1.x 请求流程大致如下： 拦截所有指定的请求 组装成graphQL请求信息 调用graphQL执行 通过hook拦截先执行 RsqlDecodeHook：rsql解密 UserHook： 获取用户信息, 通过cookies获取用户ID，再查表获取用户信息，放到本地Local线程里 RoleHook： 角色Hook FunctionPermissionHook： 函数权限Hook ,跳过权限拦截的实现放在这一层，对应的配置 pamirs: auth: fun-filter: – namespace: user.PamirsUserTransient fun: login #登录 – namespace: top.PetShop fun: action DataPermissionHook： 数据权限hook PlaceHolderHook：占位符转化替换hook RsqlParseHook： 解释Rsql hook SingletonModelUpdateHookBefore 执行post具体内容 通过hook拦截后执行 QueryPageHook4TreeAfter： 树形Parent查询优化 FieldPermissionHook： 字段权限Hook UserQueryPageHookAfter UserQueryOneHookAfter 封装执行结果信息返回 时序图 核心源码解析 拦截所有指定的请求 /pamirs/模块名RequestController @RequestMapping( value = "/pamirs/{moduleName:^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]+[a-zA-Z0-9]$}", method = RequestMethod.POST ) public String pamirsPost(@PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestBody PamirsClientRequestParam gql, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { } DefaultRequestExecutor 构建graph请求信息，并调用graph请求 () -> execute(GraphQL::execute, param), param private <T> T execute(BiFunction<GraphQL, ExecutionInput, T> executor, PamirsRequestParam param) { // 获取GraphQL请求信息，包含grapsh schema GraphQL graphQL = buildGraphQL(param); … ExecutionInput executionInput = ExecutionInput.newExecutionInput() .query(param.getQuery()) .variables(param.getVariables().getVariables()) .dataLoaderRegistry(Spider.getDefaultExtension(DataLoaderRegistryApi.class).dataLoader()) .build(); … // 调用 GraphQL的方法execute 执行 T result = executor.apply(graphQL, executionInput); … return result; } QueryAndMutationBinder 绑定graphQL读取写入操作 public static DataFetcher<?> dataFetcher(Function function, ModelConfig modelConfig) { if (isAsync()) { if (FunctionTypeEnum.QUERY.in(function.getType())) { return AsyncDataFetcher.async(dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment), ExecutorServiceApi.getExecutorService()); } else { return dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment); } } else { return dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment); } } private static Object dataFetcherAction(Function function, ModelConfig modelConfig, DataFetchingEnvironment environment) { try { SessionExtendUtils.tagMainRequest(); // 使用共享的请求和响应对象 return Spider.getDefaultExtension(ActionBinderApi.class) .action(modelConfig,…

  oinone

  2024年8月21日

  5.9K021
• 代码实践

  如何使用位运算的数据字典

  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));

  nation

  2023年11月24日

  1.9K000