相关推荐

• 代码实践

  后端：如何自定义表达式实现特殊需求？扩展内置函数表达式

  平台提供了很多的表达式，如果这些表达式不满足场景？那我们应该如何新增表达式去满足项目的需求？目前平台支持的表达式内置函数，参考 1. 扩展表达式的场景 注解@Validation的rule字段支持配置表达式校验如果需要判断入参List类型字段中的某一个参数进行NULL校验，发现平台的内置函数不支持该场景的配置，这里就可以通过平台的机制，对内置函数进行扩展。 常见的一些代码场景，如下： package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; ……引用类 @Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopProxyAction extends DataStatusBehavior<PetShopProxy> { @Override protected PetShopProxy fetchData(PetShopProxy data) { return data.queryById(); } @Validation(ruleWithTips = { @Validation.Rule(value = "!IS_BLANK(data.code)", error = "编码为必填项"), @Validation.Rule(value = "LEN(data.name) < 128", error = "名称过长，不能超过128位"), }) @Action(displayName = "启用") @Action.Advanced(invisible="!(activeRecord.code !== undefined && !IS_BLANK(activeRecord.code))") public PetShopProxy dataStatusEnable(PetShopProxy data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } ……其他代码 } 2. 新建一个自定义表达式的函数 校验入参如果是个集合对象的情况下，单个对象的某个字段如果为空，返回false的函数。 例子：新建一个CustomCollectionFunctions类 package xxx.xxx.xxx; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.util.FieldUtils; import java.util.List; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.COLLECTION; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionLanguageEnum.JAVA; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.LOCAL; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionSceneEnum.EXPRESSION; /** * 自定义内置函数 */ @Fun(NamespaceConstants.expression) @Component public class CustomCollectionFunctions { /** * LIST_FIELD_NULL 就是我们自定义的表达式，不能与已经存在的表达式重复！！！ * * @param list * @param field * @return */ @Function.Advanced( displayName = "校验集成的参数是否为null", language = JAVA, builtin = true, category = COLLECTION ) @Function.fun("LIST_FIELD_NULL") @Function(name = "LIST_FIELD_NULL", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: LIST_FIELD_NULL(list,field)，函数说明: 传入一个对象集合，校验集合的字段是否为空" ) public Boolean listFieldNull(List list, String field) { if (null == list) { return false; } if (CollectionUtils.isEmpty(list)) { return false; } for (Object data : list) { Object value =…

  oinone

  2024年5月30日

  4.2K000
• 代码实践

  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

  nation

  2024年4月7日

  1.9K002
• 后端

  平台配置日志输出和推送到APM与LogStash

  场景描述 目前设计器镜像启动后日志文件为out.log，是启动脚本中定向输出了(>>)out.log文件。实际项目可能： 日志输出到特定目录的特定文件名中 指定以日志保留策略(单个文件大小和文件保留个数) 日志输出到APM工具中(如skywalking) 日志推送到LogStash 日志自定义输出 不定向输出，采用自己配置的方式，与标准的SpringBoot工程配置日志一样。两种方式（都是Spring提供的方式）： 方式一 bootstrap.yml 里面可以按profiles指定logback的配置文件，具体文件名和文件输入在logback里面进行配置，跟通用的logback配置一致. 例如： logging: config: classpath:logback-pre.xml 方式二 resources的根目录，直接配置 logback-spring.xml， 启动会自动加载。 日志自定义场景 配置日志推送到LogStash <!–配置日志推送到LogStash–> <contextListener class="pro.shushi.pamirs.demo.core.config.DemoLogbackFiledConfig"/> <appender name="LogStash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender"> <destination>127.0.0.1:4560</destination> <!– encoder必须配置,有多种可选 –> <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"> <!– SkyWalking插件, log加tid–> <provider class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.logstash.TraceIdJsonProvider" /> <!–在生成的json中会加这些字段–> <customFields> {"app.name":"pamirs-demo", "app.type":"Microservice", "platform":"pamirs", "env":"dev"} </customFields> <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone> <writeVersionAsInteger>true</writeVersionAsInteger> <providers> <pattern> <pattern> <!–动态的变量–> { "ip": "%{ip}", "server.name": "%{server.name}", "logger_name": "%logger" } </pattern> </pattern> </providers> </encoder> </appender> skywalking的日志rpc上传 <!– skywalking的日志rpc上传 –> <appender name="SkyWalkingLogs" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender"> <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder"> <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout"> <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern> </layout> </encoder> </appender> 完整的代码示例 Logback自定义字段 package pro.shushi.pamirs.demo.core.config; import ch.qos.logback.classic.Level; import ch.qos.logback.classic.Logger; import ch.qos.logback.classic.LoggerContext; import ch.qos.logback.classic.spi.LoggerContextListener; import ch.qos.logback.core.Context; import ch.qos.logback.core.spi.ContextAwareBase; import ch.qos.logback.core.spi.LifeCycle; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; /** * Logback自定义字段 * * @author wx@shushi.pro * @date 2024/4/17 */ public class DemoLogbackFiledConfig extends ContextAwareBase implements LoggerContextListener, LifeCycle { private boolean started = false; @Override public boolean isResetResistant() { return false; } @Override public void onStart(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onReset(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onStop(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onLevelChange(Logger logger, Level level) { } @Override public void start() { if (started) { return; } Context context = getContext();…

  望闲

  2024年5月18日

  2.0K000
• 后端

  【PostgreSQL】后端部署使用PostgreSQL数据库

  PostgreSQL数据库配置 驱动配置 Maven配置（14.3版本可用） <postgresql.version>42.6.0</postgresql.version> <dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>postgresql</artifactId> <version>${postgresql.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 postgresql-42.2.18.jarpostgresql-42.6.0.jarpostgresql-42.7.3.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: org.postgresql.Driver url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/pamirs?currentSchema=base username: xxxxxx password: xxxxxx 连接url配置 暂无官方资料 url格式 jdbc:postgresql://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema} 在jdbc连接配置时，${database}和${schema}必须完整配置，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: PostgreSQL version: 14 major-version: 14.3 pamirs: type: PostgreSQL version: 14 major-version: 14.3 数据库版本 type version majorVersion 14.x PostgreSQL 14 14.3 PS：由于方言开发环境为14.3版本，其他类似版本（14.x）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: (EXTRACT(epoch FROM CURRENT_TIMESTAMP) * 1000000 + EXTRACT(MICROSECONDS FROM CURRENT_TIMESTAMP))::bigint PostgreSQL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 very important. ALTER USER root CREATEDB; SELECT * FROM pg_roles; — if using postgres database, this authorization is required. GRANT CREATE ON DATABASE postgres TO root;

  oinone

  2023年11月1日

  2.3K002
• 后端

  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。

  张博昊

  2024年12月5日

  1.8K000