Oinone请求调用链路

Oinone请求调用链路

请求格式与简单流程

在Oinone中请求数据存储在请求体中,以GQL的方式进行表示,也就是GQL格式的请求。

当我们发送一个GQL格式的请求,后端会对GQL进行解析,确定想要执行的方法,并对这个方法执行过程中所用到的模型进行构建,最后返回响应。

  • 请求
# 请求路径 pamirs/base
http://127.0.0.1:8090/pamirs/base

# 请求体内容
query{  
  petShopProxyBQuery{  
    sayHello(shop:{shopName:"cpc"}){
        shopName
    }
  }   
} 
  • 解析
# 简单理解
query 操作类型
petShopProxyBQuery 模块名称 + Query
sayHello 方法 fun
sayHello() 可以传入参数,参数名为 shop
shopName 需要得到的值
  • 响应
# data中的内容
"data": {
    "petShopQuery": {
        "hello": {
                "shopName": "cpc"
        }
    }
}

具体流程

Oinone是基于SpringBoot的,在Controller中处理请求

会接收所有以 /pamirs 开始的POST请求,/pamirs/后携带的是模块名

@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) {
        ........
}

整体脉络

Oinone请求调用链路
第四步执行中有两大重要的步骤,一步是动态构建GQL,一步是执行请求。

动态构建GQL

Oinone请求调用链路

请求执行

Oinone请求调用链路

Oinone社区 作者:oinone原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/19664.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

Like (1)
oinone's avataroinone
Previous 2024年11月27日 pm11:31
Next 2024年12月2日 pm7:50

相关推荐

  • Oinone连接外部数据源方案

    场景描述 在实际业务场景中,有是有这样的需求:链接外部数据进行数据的获取;通常的做法:1、【推荐】通过集成平台的数据连接器,链接外部数据源进行数据操作;2、项目代码中链接数据源,即通过程序代码操作外部数据源的数据; 本篇文章只介绍通过程序代码操作外部数据源的方式. 整体方案 Oinone管理外部数据源,即yml中配置外部数据源; 后端通过Mapper的方式进行数据操作(增/删/查/改); 调用Mapper接口的时候,指定到外部数据源; 详细步骤 1、数据源配置(application.yml), 与正常的数据源配置一样 out_ds_name(外部数据源别名): driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # local环境配置调整 url: jdbc:mysql://ip(host):端口/数据库Schema?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true username: 用户名 password: 命名 initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 2、外部数据源其他配置外部数据源限制创建表结构的执行,可以通过配置指定【不创建DB,不创建数据表】 persistence: global: auto-create-database: true auto-create-table: true ds: out_ds_name(外部数据源别名): # 不创建DB auto-create-database: false # 不创建数据表 auto-create-table: false 3、后端写Mapper SQL Mapper跟使用原生mybaits/mybaits-plus写法一样,无特殊限制; Mapper和SQL写到一起,或者分开两个文件都可以 4、Mapper被Service或者Action调用1)启动的Application中@MapperScan需要扫描到对应的包。2)调用是与普通bean一样(即调用方式跟传统的方式样),唯一的区别就是加上DsHintApi,即指定Mapper所使用的数据源。 @Autowired private ScheduleItemMapper scheduleItemMapper; public saveData(Object data) { ScheduleQuery scheduleQuery = new ScheduleQuery(); //scheduleQuery.setActionName(); try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.use(“外部数据源名称”)) { List<ScheduleItem> scheduleItems = scheduleItemMapper.selectListForSerial(scheduleQuery); // 具体业务逻辑 } } 其他参考:如何自定义sql语句:https://doc.oinone.top/backend/4759.html

    2024年5月17日
    2.1K00
  • 重写QueryPage时,增加额外的条件

    在需要对QueryPage增加额外的查询条件,比如DemoItem增加只展示创建人为当前用户的数据 @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY, displayName = "查询列表") @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.LOCAL, FunctionOpenEnum.REMOTE, FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<DemoItem> queryPage(Pagination<DemoItem> page, IWrapper<DemoItem> queryWrapper) { LambdaQueryWrapper<DemoItem> qw = ((QueryWrapper<DemoItem>) queryWrapper).lambda(); qw.eq(DemoItem::getCreateUid, PamirsSession.getUserId()); return demoItemService.queryPage(page, qw); }

    2023年11月1日
    1.0K00
  • 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;…

    2024年5月14日
    2.4K00
  • Oinone环境保护(v5.2.3以上)

    概述 Oinone平台为合作伙伴提供了环境保护功能,以确保在一套环境可以在较为安全前提下修改配置文件,启动多个JVM等部署操作。 本章内容主要介绍与环境保护功能相关的启动参数。 名词解释 本地开发环境:开发人员在本地启动业务工程的环境 公共环境:包含设计器镜像和业务工程的环境 环境保护参数介绍 【注意】参数是加在程序实参 (Program arguments)上,通常可能错误的加在Active Profiles上了 -PenvProtected=${value} 是否启用环境保护,默认为true。 环境保护是通过与最近一次保存在数据库的base_platform_environment表中数据进行比对,并根据每个参数的配置特性进行判断,在启动时将有错误的内容打印在启动日志中,以便于开发者进行问题排查。 除此之外,环境保护功能还提供了一些生产配置的优化建议,开发者可以在启动时关注这些日志,从而对生产环境的配置进行调优。 -PsaveEnvironments=${value} 是否将此次启动的环境参数保存到数据库,默认为true。 在某些特殊情况下,为了避免公共环境中的保护参数发生不必要的变化,我们可以选择不保存此次启动时的配置参数到数据库中,这样就不会影响其他JVM启动时发生校验失败而无法启动的问题。 -PstrictProtected=${value} 是否使用严格校验模式,默认为false 通常我们建议在公共环境启用严格校验模式,这样可以最大程度的保护公共环境的元数据不受其他环境干扰。 PS:在启用严格校验模式时,需避免内外网使用不同连接地址的场景。如无法避免,则无法启用严格校验模式。 常见问题 需要迁移数据库,并更换了数据库连接地址该如何操作? 将原有数据库迁移到新数据库。 修改配置文件中数据库的连接地址。 在启动脚本中增加-PenvProtected=false关闭环境保护。 启动JVM服务可以看到有错误的日志提示,但不会中断本次启动。 移除启动脚本中的-PenvProtected=false或将值改为true,下次启动时将继续进行环境保护检查。 可查看数据库中base_platform_environment表中对应数据库连接配置已发生修改,此时若其他JVM在启动前未正确修改,则无法启动。 本地开发时需要修改Redis连接地址到本地,但希望不影响公共环境的使用该如何操作? PS:由于Redis中的元数据缓存是根据数据库差量进行同步的,此操作会导致公共环境在启动时无法正确刷新Redis中的元数据缓存,需要配合pamirs.distribution.session.allMetaRefresh参数进行操作。如无特殊必要,我们不建议使用该形式进行协同开发,多次修改配置会导致出错的概率增加。 本地环境首次启动时,除了修改Redis相关配置外,还需要配置pamirs.distribution.session.allMetaRefresh=true,将本地新连接的Redis进行初始化。 在本地启动时,增加-PenvProtected=false -PsaveEnvironments=false启动参数,以确保本地启动不会修改公共环境的配置,并且可以正常通过环境保护检测。 本地环境成功启动并正常开发功能后,需要发布到公共环境进行测试时,需要先修改公共环境中业务工程配置pamirs.distribution.session.allMetaRefresh=true后,再启动业务工程。 启动一次业务工程后,将配置还原为pamirs.distribution.session.allMetaRefresh=false。

    2024年10月21日
    1.8K00
  • 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 =…

    2024年5月11日
    1.7K00

Leave a Reply

Please Login to Comment