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

  • 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
    1.9K00
  • 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…

    2024年9月12日
    2.6K00
  • 如何扩展自有的文件存储系统

    介绍 数式Oinone默认提供了阿里云、腾讯云、华为云、又拍云、Minio和本地文件存储这几种文件存储系统,如果我们有其他的文件存储系统需要对接,或者是扩展现有的文件系统,可以通过SPI继承AbstractFileClient注册新的文件存储系统。 代码示例 这里以扩展自有的本地文件系统为例 继承了内置的本地文件存储LocalFileClient,将其中上传文件的方法重写 package pro.shushi.pamirs.demo.core.file; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod; import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.multipart.MultipartFile; import org.springframework.web.multipart.support.StandardMultipartHttpServletRequest; import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.cdn.client.LocalFileClient; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spi.SPI; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; @Slf4j @Component // 注册新的文件存储系统类型 @SPI.Service(DemoLocalFileClient.TYPE) @RestController @RequestMapping("/demo_file") public class DemoLocalFileClient extends LocalFileClient { public static final String TYPE = "DEMO_LOCAL"; @Override public CdnFileForm getFormData(String fileName) { CdnConfig cdnConfig = getCdnConfig(); CdnFileForm fileForm = new CdnFileForm(); String uniqueFileName = Spider.getDefaultExtension(CdnFileNameApi.class).getNewFilename(fileName); String fileKey = getFileKey(cdnConfig.getMainDir(), uniqueFileName); //前端获取uploadUrl,上传文件到该地址 fileForm.setUploadUrl(cdnConfig.getUploadUrl() + "/demo_file/upload"); //上传后,前端将downloadUrl返回给后端 fileForm.setDownloadUrl(getDownloadUrl(fileKey)); fileForm.setFileName(uniqueFileName); Map<String, Object> formDataJson = new HashMap<>(); formDataJson.put("uniqueFileName", uniqueFileName); formDataJson.put("key", fileKey); fileForm.setFormDataJson(JSON.toJSONString(formDataJson)); return fileForm; } @ResponseBody @RequestMapping(value = "/upload", produces = "multipart/form-data;charset=UTF-8",method = RequestMethod.POST) public String uploadFileToLocal(HttpServletRequest request) { MultipartFile file = ((StandardMultipartHttpServletRequest) request).getFile("file"); // 例如可以根据file文件类型判断哪些文件是否可以上传 return super.uploadFileToLocal(request); } } 在application.yml内配置 cdn: oss: name: 本地文件系统 # 这里的type与代码中定义的文件存储系统类型对应 type: DEMO_LOCAL bucket: pamirs uploadUrl: http://127.0.0.1:8190 downloadUrl: http://127.0.0.1:6800 validTime: 3600000 timeout: 600000 active: true referer: localFolderUrl: /Users/demo/workspace/static

    2024年10月24日
    1.1K00
  • 导出导入翻译

    http://168.138.179.151/pamirs/file 导出翻译项: mutation { excelExportTaskMutation { createExportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } } ) { name } } } { "path": "/file", "lang": "en-US" } 导入翻译项: mutation { excelImportTaskMutation { createImportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } file: { url: "https://minio.oinone.top/pamirs/upload/zbh/test/2024/06/03/导出国际化配置模板_1717390304285_1717391684633.xlsx" } } ) { name } } } PS:导入自行修改url进行导入

    2024年6月28日
    2.6K00
  • 【DM】后端部署使用Dameng数据库(达梦)

    达梦数据库配置 驱动配置 达梦数据库的服务端版本和驱动版本需要匹配,建议使用服务端安装时提供的jdbc驱动,不要使用官方maven仓库中的驱动。 报错 表 xx 中不能同时包含聚集 KEY 和大字段,建表的时候就指定非聚集主键。SELECT * FROM V$DM_INI WHERE PARA_NAME = ‘PK_WITH_CLUSTER’;SP_SET_PARA_VALUE(1,’PK_WITH_CLUSTER’,0) Maven配置 DM8(目前maven仓库最新版本) <dm.version>8.1.2.192</dm.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>DmJdbcDriver18</artifactId> <version>${dm.version}</version> </dependency> PS: 8.1.3.12版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用,本文包含该版本相关内容。 Maven配置 DM7 <dm7.version>7.6.1.120</dm7.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>Dm7JdbcDriver18</artifactId> <version>${dm7.version}</version> </dependency> PS: 7.6.1.120版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用,本文包含该版本相关内容。 离线驱动下载 Dm7JdbcDriver18-7.6.1.120.jarDmJdbcDriver18-8.1.3.12.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: dm.jdbc.driver.DmDriver # url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql 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.OracleValidConnectionChecker validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL 连接url配置 点击查看官方文档:DM JDBC 编程指南 连接串1 jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS:schema参数在低版本驱动区分大小写,高版本驱动不再区分大小写,为了避免错误,统一使用全大写。columnNameUpperCase参数与官方介绍不一致,为了避免错误,需要显式指定。 连接串2 jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS:可能是未来更高版本中使用的连接串形式。 达梦数据库在不同驱动版本下需要使用不同的连接串进行处理,具体可参考下表:(使用错误的连接串将无法正常启动) Dm7JdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 7.6.0.165 2019.06.04 1 否 是 否 不支持LocalDateTime类型 7.6.1.120(建议) 2022.09.14 1 是 是 是 – DmJdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 8.1.2.192 2023.01.12 1 是 否 是 – 8.1.3.12(建议) 2023.04.17 2 是 否 是 – 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: DM version: 8 majorVersion: 8 pamirs: type: DM version: 8 majorVersion: 8 数据库版本 type version majorVersion 7-20220916 DM 7 20220916 8-20230418 DM 8 8 schedule方言配置 pamirs: event: schedule: dialect: type: DM version: 8 majorVersion: 8 type version majorVersion…

    2023年11月1日
    15.7K00

Leave a Reply

Please Login to Comment