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

  • 工作流引入流程概览与流程监控

    流程概览依赖说明 使用 流程概览 功能前,需要在项目中引入 pamirs-workflow-datavi-core、 pamirs-data-visualization-core依赖,并启动datavi模块: <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-datavi-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization-core</artifactId> </dependency> 警告: 在 oinone 平台启用「流程概览」能力时,应用启动模块一旦引入 pamirs-workflow-api/core,必须同时引入 pamirs-workflow-datavi-api/core。在多启动模块架构下,严禁出现仅部分启动模块引入 pamirs-workflow-core 而未引入 pamirs-workflow-datavi-core 的情况,否则将导致流程概览相关元数据计算异常,出现删表等情况。 流程概览配置项 流程概览页面内置缓存机制,可通过配置项调整缓存刷新周期及图表展示的数据条数: pamirs: workflow: dashboard: cache-time: 10 # 流程概览缓存刷新时间(单位:分钟),默认 10 分钟 page-size: 10 # 流程运行分析中 4 个图表的展示数量,默认查询前 10 条数据 统计指标说明 引入 pamirs-workflow-datavi-core 依赖后,系统会按照以下规则进行数据同步: 当日数据同步:每小时同步一次当日数据; 昨日数据同步:次日凌晨同步前一日数据。 由于在引入依赖后才会开始执行数据同步,统计指标页提供了「同步」按钮,可用于对历史数据进行补采。即使不执行历史同步,也不会影响核心业务流程,仅会影响统计数据和图表的展示效果。 统计指标数据主要用于 支撑 流程概览 和 流程监控 中的统计图表展示; 为数据分析与可视化提供基础数据。 上述统计数据对工作流的审批、流转等核心业务无任何影响。如有需要,也可以基于流程监控的数据,配合数据可视化设计器,自定义构建符合业务需求的展示页面。

    2025年11月17日
    49800
  • Oinone设计器部署参数说明

    概述 Oinone提供两种设计器部署方式,合作伙伴可以自行选择适合自己的部署方式。 Docker配置参数 环境变量 ARG_ENV:指定spring.profiles.active(默认:dev) ARG_LIFECYCLE:指定-Plifecycle(默认:INSTALL) JVM_OPTIONS:jvm参数 PROGRAM_ARGS:程序参数 JVM_OPTIONS和PROGRAM_ARGS参数说明 java [JVM_OPTIONS?] -jar boot.jar [PROGRAM_ARGS?] 端口说明 PS:以下为目前设计器镜像的全部端口,不同类型镜像的端口由于内置服务不同,使用的端口数量不同,但端口号是完全一致的。 80:前端服务端口(设计器访问入口) 8091:后端服务端口 8093:后端EIP服务端口 20880:Dubbo端口 3306:内置MySQL端口 2181:内置Zookeeper端口 6379:内置Redis端口 9876/10991:内置RocketMQ端口 9999:内置本地OSS默认端口 挂载目录说明(挂载虚拟卷) /opt/pamirs为镜像的工作目录,所有挂载目录均在该目录下。 /opt/pamirs/ext:应用配置文件目录;包含application.yml、logback.xml、license.lic等配置文件 /opt/pamirs/nginx/vhost:Nginx配置文件目录 /opt/pamirs/logs:后端服务日志目录 /opt/mq/conf/broker.conf:RocketMQ的broker配置文件 /opt/pamirs/outlib:非设计器内置包的外部加载目录(外部库),可以添加任何jar包集成到设计器中。 /opt/pamirs/dist:前端服务目录 /opt/pamirs/static:前端静态文件目录;LOCAL类型的OSS上传和下载目录; docker run启动常用参数 -e:指定环境变量 -p:指定端口映射 -v:指定挂载目录(挂载虚拟卷) docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG…] docker compose启动常用配置 services: container: image: $IMAGE container_name: $CONTAINER_NAME restart: always # docker run -e environment: KEY1: VALUE1 KEY2: VALUE2 … # docker run -p ports: – $machinePort1:$containerPort1 – $machinePort2:$containerPort2 … # docker run -v volumes: – $machinePath1:$containerPath1 – $machinePath2:$containerPath2 … docker compose常用命令 # 使用docker-compose.yaml启动 docker compose up -d # 使用docker-compose.yaml停止并删除容器 docker compose down -v # 指定配置文件启动 docker compose -f config.yaml up -d # 指定配置文件停止并删除容器 docker compose -f config.yaml down -v JAR包方式启动 下载Oinone专属启动器 oinone-boot-starter.zip 启动命令变化 # 原命令 java -jar boot.jar # 变更后命令 boot-starter java -jar boot.jar PS:更多命令可查看后端无代码设计器Jar包启动方法

    2024年11月4日
    1.7K00
  • Excel导入导出模板翻译

    导出翻译项 与翻译的导出全部翻译项类似,只是该操作目前没有加入到页面交互中,需要通过工具发起后端服务请求,拿到导入导出翻译Excel模版,添加模版翻译项。(查看路径:文件–导出任务) mutation { excelExportTaskMutation { createExportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } } ) { name } } } variables: { "path": "/file", "lang": "en-US" } 参数说明:(不在以下说明范围内的参数无需修改) variables.lang参数:用于指定翻译项的目标语言编码,与【资源】-【语言】中的编码一致。 导入翻译项 mutation { excelImportTaskMutation { createImportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } file: { url: "翻译项URL链接" } } ) { name } } } variables: { "path": "/file" } 参数说明: 将翻译项URL链接改为实际可访问的文件链接即可,可通过页面中任意文件上传的组件获取。

    2024年12月5日
    1.4K00
  • 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
  • DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

    概述和使用场景 DsHintApi ,强制指定数据源, BatchSizeHintApi ,强制指定查询批量数量 API定义 DsHintApi public static DsHintApi model(String model/**模型编码*/) { // 具体实现 } public DsHintApi(Object dsKey/***数据源名称*/) { // 具体实现 } BatchSizeHintApi public static BatchSizeHintApi use(Integer batchSize) { // 具体实现 } 使用示例 1、【注意】代码中使用 try-with-resources语法; 否则可能会出现数据源错乱 2、DsHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会强制使用指定的数据源 // 使用方式1: try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.model(PetItem.MODEL_MODEL)) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 使用方式2: try (DsHintApi dsHintApi = DsHintApi.use("数据源名称")) { List<PetItem> items = demoItemDAO.customSqlDemoItem(); PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } 3、BatchSizeHintApi使用示例包裹在try里面的所有查询都会按照指定的batchSize进行查询 // 查询指定每次查询500跳 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(500)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); } // 查询指定不分页(batchSize=-1)查询。 请注意,你必须在明确不需要分页查询的情况下使用;如果数据量超大不分页可能会卡死。默认不指定分页数的情况下下平台会进行分页查询 try (BatchSizeHintApi batchSizeHintApi = BatchSizeHintApi.use(-1)) { PetShopProxy data2 = data.queryById(); data2.fieldQuery(PetShopProxy::getPetTalents); }

    2024年5月18日
    1.8K00

Leave a Reply

Please Login to Comment