环境运行时Jar版本控制
为了避免基于低代码定义产生的元数据错乱。因此产生了运行时Jar版本检查功能。
如果当前运行时依赖的Ja版本低于已安装版本，启动时会有如下类似信息提示：
依赖Jar版本-PgoBack=true 强制覆盖安装当前运行时版本
java -jar 方式
java -jar xxx.jar -PgoBack=true [其他参数]mvn spring-boot run 方式
mvn clean compile spring-boot:run -Dspring-boot.run.arguments="-PgoBack=true [其他参数]"Oinone社区 作者：yakir原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/backend/20619.html
访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验
总体介绍 异步任务是非常常见的一种开发模式，它在分布式的开发模式中有很多应用场景如： 高并发场景中，我们一般采用把长流程切短，用异步方式去掉可以异步的非关键功能，缩小主流程响应时间，提升用户体验 异构系统的集成调用，通过异步任务完成解耦与自动重试 分布式系统最终一致性的可选方案 本文将介绍oinone是如何结合Spring+TbSchedule来完成异步任务 构建第一个异步任务 新建PetShopService和PetShopServiceImpl 1、 新建PetShopService定义updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.api.service; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) public interface PetShopService { String FUN_NAMESPACE = "demo.PetShop.PetShopService"; @Function void updatePetShops(List<PetShop> petShops); } 2、PetShopServiceImpl实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.PetShopService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.XAsync; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) @Component public class PetShopServiceImpl implements PetShopService { @Override @Function @XAsync(displayName = "异步批量更新宠物商店",limitRetryNumber = 3,nextRetryTimeValue = 60) public void updatePetShops(List<PetShop> petShops) { new PetShop().updateBatch(petShops); } } a. displayName = "异步批量更新宠物商店"，定义异步任务展示名称b. limitRetryNumber = 3，定义任务失败重试次数，，默认：-1不断重试c. nextRetryTimeValue = 60，定义任务失败重试的时间数，默认：3d. nextRetryTimeUnit，定义任务失败重试的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECONDe. delayTime，定义任务延迟执行的时间数，默认：0f. delayTimeUnit，定义任务延迟执行的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECOND 修改PetShopBatchUpdateAction调用异步任务 引入PetShopService 修改conform方法，调用petShopService.updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; @Model.model(PetShopBatchUpdate.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopBatchUpdateAction { @Autowired private PetShopService petShopService; @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ List<PetShop> shops = ArgUtils.convert(PetShopProxy.MODEL_MODEL, PetShop.MODEL_MODEL,proxyList); // 调用异步任务 petShopService.updatePetShops(shops); }); return data; } } 不同应用如何隔离执行单元 在schedule跟模块部署一起的时候，多模块独立boot的情况下，需要做必要的配置。如果schedule独立部署则没有必要，因为全部走远程，不存在类找不到的问题 通过配置pamirs.zookeeper.rootPath，确保两组机器都能覆盖所有任务分片，这样不会漏数据 通过pamirs.event.schedule.ownSign来隔离。确保两组机器只取各自产生的数据，这样不会重复执行数据 pamirs: zookeeper: zkConnectString: 127.0.0.1:2181 zkSessionTimeout: 60000 rootPath: /demo event: enabled: true schedule: enabled: true ownSign: demo rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876
指定字段排序 平台默认排序字段，参考IdModel，按创建时间和ID倒序(ordering = "createDate DESC, id DESC") 方法1：模型指定排序 模型定义增加排序字段。@Model.Advanced(ordering = "xxxxx DESC, yyyy DESC") @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物店铺",summary="宠物店铺",labelFields ={"shopName"}) @Model.Code(sequence = "DATE_ORDERLY_SEQ",prefix = "P",size=6,step=1,initial = 10000,format = "yyyyMMdd") @Model.Advanced(ordering = "createDate DESC") public class PetShop extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShop"; // ………… } 方法2：Page查询中可以自定排序规则 API参考 pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.condition.Pagination#orderBy public <G, R> Pagination<T> orderBy(SortDirectionEnum direction, Getter<G, R> getter) { if (null == getSort()) { setSort(new Sort()); } getSort().addOrder(direction, getter); return this; } 具体示例 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetShop> queryPage(Pagination<PetShop> page, IWrapper<PetShop> queryWrapper){ page.orderBy(SortDirectionEnum.DESC, PetShop::getCreateDate); page = new PetShop().queryPage(page, queryWrapper); return page; } 方法3：查询的wapper中指定 API参考：pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.sql.AbstractWrapper#orderBy @Override public Children orderBy(boolean condition, boolean isAsc, R… columns) { if (ArrayUtils.isEmpty(columns)) { return typedThis; } SqlKeyword mode = isAsc ? ASC : DESC; for (R column : columns) { doIt(condition, ORDER_BY, columnToString(column), mode); } return typedThis; } 具体示例 public List<PetShop> queryList(String name) { List<PetShop> petShops = Models.origin().queryListByWrapper( Pops.<PetShop>lambdaQuery().from(PetShop.MODEL_MODEL) .orderBy(true, true, PetShop::getCreateDate) .orderBy(true, true, PetShop::getId) .like(PetShop::getShopName, name)); return petShops; } 设置查询不排序 方法1：关闭平台默认排序字段，设置模型的ordering，改成：ordering = "1=1" 模型定义增加排序字段。@Model.Advanced(ordering = "1=1") @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物店铺",summary="宠物店铺",labelFields ={"shopName"}) @Model.Code(sequence = "DATE_ORDERLY_SEQ",prefix = "P",size=6,step=1,initial = 10000,format = "yyyyMMdd") @Model.Advanced(ordering =…
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 =…
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;…
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
