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

(1)
oinone的头像oinone
上一篇 2024年11月27日 pm11:31
下一篇 2024年12月2日 pm7:50

相关推荐

  • 如何选择适合的模型类型?

    介绍 通过Oinone 7天从入门到精通的模型的类型章节我们可以知道模型有抽象模型、存储模型、代理模型、传输模型这四种。但是在在定义模型的时候我们可能不知道该如何选择类型,下面结合业务场景为大家讲解几种模型的典型使用场景。 抽象模型 抽象模型往往是提供公共能力和字段的模型,它本身不会直接用于构建协议和基础设施(如表结构等)。 场景:猫、鸟都继承自动物这个抽象模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.sys.Base; import pro.shushi.pamirs.meta.base.IdModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Base @Model.model(AbstractAnimal.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = "动物") public abstract class AbstractAnimal extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "demo.AbstractAnimal"; @Field.String @Field(displayName = "名称") private String name; @Field.String @Field(displayName = "颜色") private String color; } package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(Cat.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "猫") public class Cat extends AbstractAnimal { private static final long serialVersionUID = -5104390780952634397L; public static final String MODEL_MODEL = "demo.Cat"; @Field.Integer @Field(displayName = "尾巴长度") private Integer tailLength; } package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(Bird.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "鸟") public class Bird extends AbstractAnimal { private static final long serialVersionUID = -5144390780952634397L; public static final String MODEL_MODEL = "demo.Bird"; @Field.Integer @Field(displayName = "翼展宽度") private Integer wingSpanWidth; } 存储模型 存储模型用于定义数据表结构和数据的增删改查(数据管理器)功能,是直接与连接器进行交互的数据容器。 场景:存储模型对应传统开发模式中的数据表,上面例子中的Cat和Birdd都属于传输模型,由于模型定义的注解@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.STORE)默认值就是存储模型,所以一般不用手动指定 代理模型 代理模型是用于代理存储模型的数据管理器能力,同时又可以扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。 场景一:隔离数据权限 场景二:增强列表的搜索项 场景三:导入导出的时候增加其他特殊信息 场景四:重写下拉组件的查询逻辑做数据过滤 传输模型 传输模型不会在数据库生成的表,只是作为数据的传输使用,跟传统开发模式中的DTO有一点相似。 场景一:批量处理数据 场景二:处理一些跟数据表无关的操作,如:清理指定业务的缓存、查看一些系统监控信息,可以根据业务信息建立对应的传输模型,在传输模型上创建action动作 场景三:通过传输模型完成复杂页面数据传输

    2024年4月7日
    1.4K00
  • 【KDB】后端部署使用Kingbase数据库(人大金仓/电科金仓)

    KDB数据库配置 驱动配置 Maven配置 点击查看官方驱动说明 PS:官方驱动说明中的9.0.0版本目前并未推送至公共仓库,因此使用8.6.0版本替代。 <kdb.version>8.6.0</kdb.version> <dependency> <groupId>cn.com.kingbase</groupId> <artifactId>kingbase8</artifactId> <version>${kdb.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 kingbase8-8.6.0.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.kingbase8.Driver url: jdbc:kingbase8://127.0.0.1:4321/pamirs?currentSchema=base&autosave=always&cleanupSavepoints=true username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.PGValidConnectionChecker PS:validConnectionCheckerClassName配置非常重要,连接存活检查是连接池可以保持连接的重要配置。Druid连接池可以自动识别大多数的数据库类型,由于jdbc:kingbase8协议属于非内置识别的类型,因此需要手动配置。 连接url配置 点击查看官方JDBC连接配置说明 url格式 jdbc:kingbase8://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema}&autosave=always&cleanupSavepoints=true 在jdbc连接配置时,${database}和${schema}必须配置,不可缺省。autosave=always、cleanupSavepoints=true属于必须配置的事务参数,否则事务回滚行为与其他数据库不一致,会导致部分操作失败。 其他连接参数如需配置,可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 pamirs: type: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 数据库版本 type version majorVersion V009R001C001B0030 KDB 9 V009R001C001B0030 V008R006C008B0020 KDB 9 V009R001C001B0030 PS:由于方言开发环境为V009R001C001B0030版本,其他类似版本原则上不会出现太大差异,如出现其他版本无法正常支持的,可在文档下方留言。 schedule方言配置 pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true dialect: type: PostgreSQL version: 14 major-version: 14.3 type version majorVersion PostgreSQL 14 14.3 PS:由于schedule的方言与PostgreSQL数据库并无明显差异,Kingbase数据库可以直接使用PostgreSQL数据库方言。 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (EXTRACT(epoch FROM CURRENT_TIMESTAMP) * 1000000 + EXTRACT(MICROSECONDS FROM CURRENT_TIMESTAMP))::bigint KDB数据库关键参数检查 PS:以下参数为Oinone平台接入KDB时使用的数据库参数,参数不一致时可尝试启动。 数据库模式 推荐配置:DB_MODE=oracle 数据库安装/初始化时配置 是否大小写敏感 推荐配置:enable_ci=off 是否启用语句级回滚 推荐配置:ora_statement_level_rollback = off show ora_statement_level_rollback; set ora_statement_level_rollback=off; 此参数在Oinone平台接入时使用的版本中未体现出应有的效果。从官方提供的文档来看,此参数与数据库连接串上的autosave=always&cleanupSavepoints=true配置结果应该是一致的,由于此参数配置无效,因此在数据库连接串上必须指定这两个参数。 Oinone平台在最初开发时使用的是基于mysql数据库的事务特性,即不支持语句级回滚的事务行为。因此,为了保证Oinone平台功能正常,需要使得事务行为保持一致。 如不一致,则可能出现某些功能无法正常使用的情况。如:流程设计器首次发布定时触发的工作流时会出现报错;导入/导出任务出现异常无法正常更新任务状态等。 是否将空字符串视为NULL 推荐配置:ora_input_emptystr_isnull = off show ora_input_emptystr_isnull; set ora_input_emptystr_isnull=off; KDB数据库用户初始化及授权 — init root user (user name can be modified by oneself) CREATE USER root WITH PASSWORD 'password'; — if using automatic database and schema creation, this is…

    2024年10月29日
    1.3K00
  • 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,…

    2024年8月21日
    5.5K02
  • 如何通过自定义支持excel导出的动态表头

    介绍 本文需要阅读过前置文档如何自定义Excel导出功能,动态表头的功能在前置文档的基础上做的进一步扩展,本文未提到的部分都参考这个前置文档。 在日常的业务开发中,我们在导出的场景会遇到需要设置动态表头的场景,比如统计商品在最近1个月的销量,固定表头列为商品的名称等基础信息,动态表头列为最近一个月的日期,在导出的时候设置每个日期的销量,本文将通过此业务场景提供示例代码。 1.自定义导出任务模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelExportTask; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(DemoItemDynamicExcelExportTask.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品-Excel动态表头导出任务") public class DemoItemDynamicExcelExportTask extends ExcelExportTask { public static final String MODEL_MODEL = "demo.DemoItemDynamicExcelExportTask"; } 2.自定义导出任务处理数据的扩展点 package pro.shushi.pamirs.demo.core.excel.exportdemo.extPoint; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.core.common.FetchUtil; import pro.shushi.pamirs.core.common.cache.MemoryIterableSearchCache; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.file.api.config.FileConstant; import pro.shushi.pamirs.file.api.context.ExcelDefinitionContext; import pro.shushi.pamirs.file.api.enmu.ExcelTemplateTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.file.api.entity.EasyExcelCellDefinition; 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.ExcelFixedHeadHelper; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelHelper; import pro.shushi.pamirs.file.api.util.ExcelTemplateInit; import pro.shushi.pamirs.framework.common.entry.TreeNode; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import pro.shushi.pamirs.meta.api.CommonApiFactory; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.ReadApi; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.systems.relation.RelationReadApi; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.config.ModelConfig; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.config.ModelFieldConfig; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.TtypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.util.FieldUtils; import java.util.*; @Component public class DemoItemDynamicExportExtPoint extends ExcelExportSameQueryPageTemplate<DemoItem> implements ExcelTemplateInit { public static final String TEMPLATE_NAME ="商品动态导出"; @Override public List<ExcelWorkbookDefinition> generator() { ExcelFixedHeadHelper excelFixedHeadHelper = ExcelHelper.fixedHeader(DemoItem.MODEL_MODEL,TEMPLATE_NAME) .createBlock(TEMPLATE_NAME, DemoItem.MODEL_MODEL) .setType(ExcelTemplateTypeEnum.EXPORT); return Collections.singletonList(excelFixedHeadHelper.build()); } public static void buildHeader(ExcelFixedHeadHelper excelFixedHeadHelper) { excelFixedHeadHelper.addColumn("name","名称") .addColumn("cateName","类目") .addColumn("searchFrom","搜索来源") .addColumn("description","描述") .addColumn("itemPrice","单价") .addColumn("inventoryQuantity","库存"); } @Override @ExtPoint.Implement(expression = "context.model == \"" + DemoItem.MODEL_MODEL+"\" && context.name == \"" +TEMPLATE_NAME+"\"" ) public List<Object> fetchExportData(ExcelExportTask exportTask, ExcelDefinitionContext context) { List<Object> result = super.fetchExportData(exportTask,context); Object block = result.get(0); if (block instanceof ArrayList) { ((List<Object>) block).forEach(o -> { if (o instanceof DemoItem) { DemoItem item = (DemoItem) o; // TODO 设置动态表头部分字段的值 item.get_d().put("2024-09-10", "1111"); item.get_d().put("2024-09-11", "2222"); }…

    2024年9月11日
    3.3K00
  • 【MSSQL】后端部署使用MSSQL数据库(SQLServer)

    MSSQL数据库配置 驱动配置 Maven配置(2017版本可用) <mssql.version>9.4.0.jre8</mssql.version> <dependency> <groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId> <artifactId>mssql-jdbc</artifactId> <version>${mssql.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 mssql-jdbc-7.4.1.jre8.jarmssql-jdbc-9.4.0.jre8.jarmssql-jdbc-12.2.0.jre8.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver url: jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=base username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 连接url配置 暂无官方资料 url格式 jdbc:sqlserver://${host}:${port};DatabaseName=${database} 在jdbc连接配置时,${database}必须配置,不可缺省。 其他连接参数如需配置,可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: MSSQL version: 2017 major-version: 2017 pamirs: type: MSSQL version: 2017 major-version: 2017 数据库版本 type version majorVersion 2017 MSSQL 2017 2017 PS:由于方言开发环境为2017版本,其他类似版本原则上不会出现太大差异,如出现其他版本无法正常支持的,可在文档下方留言。 schedule方言配置 pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true dialect: type: MSSQL version: 2017 major-version: 2017 type version majorVersion MSSQL 2017 2017 PS:由于schedule的方言在多个版本中并无明显差异,目前仅提供一种方言配置。 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: CAST(DATEDIFF(S, CAST('1970-01-01 00:00:00' AS DATETIME), GETUTCDATE()) AS BIGINT) * 1000000 + DATEPART(NS, SYSUTCDATETIME()) / 100 MSSQL数据库用户初始化及授权 — init root user (user name can be modified by oneself) CREATE LOGIN [root] WITH PASSWORD = 'password'; — if using mssql database, this authorization is required. ALTER SERVER ROLE [sysadmin] ADD MEMBER [root];

    2024年10月18日
    1.0K00

Leave a Reply

登录后才能评论