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
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一、背景与问题 Oinone 的树形下拉组件（TreeSelect）和树视图（Tree）在查询数据时，最终调用的是树节点所配置模型的数据管理器函数： 树接口 调用的数据管理器函数 场景 fetchAll queryListByWrapper 一次性全量加载 fetchChildren queryPage 按层级懒加载（默认） queryKeywords4Tree queryListByWrapper 关键字搜索 reverselyQuery queryListByWrapper 已选数据回填 官方文档原文：「所有树查询接口都会调用模型对应的数据管理器函数，可以通过重写的方式修改其查询结果。」 直接覆写的风险 如果直接在原模型（如 business.PamirsDepartment）上覆写 queryPage： // ⚠️ 危险写法：会影响所有使用 PamirsDepartment.queryPage 的场景 @Component @Model.model(PamirsDepartment.MODEL_MODEL) public class DeptQueryAction { @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY, category = FunctionCategoryEnum.QUERY_PAGE) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.LOCAL, FunctionOpenEnum.REMOTE, FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PamirsDepartment> queryPage(Pagination<PamirsDepartment> page, IWrapper<PamirsDepartment> queryWrapper) { // 追加过滤条件… return new PamirsDepartment().queryPage(page, queryWrapper); } } 该覆写会全局生效——不仅是树形下拉，所有调用 PamirsDepartment 的 queryPage 的地方（组织架构页面、人员管理列表、权限分配、框架内部关联查询等）都会受到影响，容易引发难以排查的副作用。 二、推荐方案：代理模型（PROXY）隔离 核心思路 创建一个继承原模型的代理模型（ModelTypeEnum.PROXY），拥有独立的模型命名空间 在代理模型中重新声明自关联字段（如 parent），将关联目标指向代理模型自身 在代理模型的 Action 中覆写数据管理器函数，追加树形场景专属的过滤逻辑 树形下拉的视图 DSL 中，<node> 的 model 指向代理模型 代理模型与原模型共享同一张数据表，但函数注册在各自独立的命名空间下，互不干扰。 框架官方示例 Oinone 框架自身就采用了这一模式：ResourceRegionProxyModel 继承 ResourceRegion，用于地区页面的代理展示，其扩展点 ResourceRegionProxyModelExtPoint 中的 queryPageAfter 只影响代理模型自身的查询。 三、完整实现步骤（以 PamirsDepartment 为例） 场景假设 业务需求：某个表单页面的「部门」树形下拉只需要展示当前公司（companyCode == 当前用户公司）且启用状态（dataStatus == ENABLED）的部门，而系统中其他使用 PamirsDepartment 的地方（组织架构、权限管理等）不受影响。 步骤 1：定义代理模型 package com.example.demo.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.business.api.model.PamirsDepartment; import java.util.List; /** * 部门树形下拉专用代理模型 * <p> * 继承 PamirsDepartment，共享同一张数据表， * 但拥有独立的函数命名空间，覆写 queryPage 不影响原模型。 */ @Model.model(DeptTreeProxy.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY) @Model(displayName = "部门(树选择)", labelFields = "name") public class DeptTreeProxy extends PamirsDepartment { public static final String MODEL_MODEL = "demo.DeptTreeProxy"; /** * 【必须重新声明】上级部门（自关联字段） * <p> * 基类 PamirsDepartment 中 parent 的类型是 PamirsDepartment， * 代理模型必须将其覆盖为指向自身（DeptTreeProxy）， * 否则设计器/树组件无法在代理模型命名空间内构成完整的自关联关系， * 导致树形下拉无法正确展开层级。 */ @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"parentCode"}, referenceFields = {"code"}) @Field(displayName = "上级部门")…
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]$}", method = RequestMethod.POST ) public String pamirsPost(@PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestBody PamirsClientRequestParam gql, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { …….. } 整体脉络 第四步执行中有两大重要的步骤，一步是动态构建GQL，一步是执行请求。 动态构建GQL 请求执行
总体介绍 Oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案，要先具备一些Sharding-JDBC的知识。[Sharding-JDBC]https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 做分库分表前，大家要有一个明确注意的点就是分表字段（也叫均衡字段）的选择，它是非常重要的，与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后，甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的，不然效率只会更低。 分表字段不允许更新，所以代码里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 1）指定模型对应数据源 pamirs: framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 2）分库分表规则配置 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ，以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${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 =…
Oinone项目引入Nacos作为注册中心，调用外部的SpringCloud服务 Nacos可以做为注册中心，提供给Dubbo和SpringCloud等微服务框架使用。 目前Oinone的底层使用的是Dubbo进行微服务的默认协议调用，但是我们项目如果存在需要调用其他系统提供的SpringCloud服务，Oinone其实并没有限制大家去这么写代码。 可以参考Nacos或SpringCloud的官方文档，只要不存在Jar包冲突等场景，很多的扩展其实大家都可以使用。 注意！！！Nacos、SpringCloud、SpringCloudAlibaba是有依赖版本严格要求的：点击查看 具体示例： 一、项目中增加依赖 主pom引入兼容的版本： <dependencyManagement> <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId> <version>2.2.7.RELEASE</version> <!– 目前兼容的版本 –> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencyManagement> 使用模块的pom引入依赖： <dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId> </dependency> 二、 配置 application.yml spring: cloud: nacos: discovery: server-addr: localhost:8848 username: nacos password: nacos 三、启动类添加注解 @EnableDiscoveryClient @EnableFeignClients public class NacosConsumerApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(NacosConsumerApplication.class, args); } } 四、验证 创建 Feign Client 接口 import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; @FeignClient(name = "nacos-demo") // 指定目标服务的名称 public interface ProviderClient { @GetMapping("/hello") String hello(); } 创建 Controller 调用 Feign Client @RestController public class ConsumerController { private final ProviderClient providerClient; public ConsumerController(ProviderClient providerClient) { this.providerClient = providerClient; } @GetMapping("/hello") public String hello() { return providerClient.hello(); } } 在浏览器中访问 http://localhost:8082/hello你应该会看到服务提供者返回的响应。
业务场景 公司给员工对哪些模块有访问权限，这个时候就需要在员工访问模块表的时候做数据过滤， 解决方案 我们可以通过平台提供的数据过滤占位符解决这个问题，新建一条数据行权限，过滤语句条件是占位符，再编写占位符的解析逻辑 1.初始化权限基础数据 package pro.shushi.pamirs.demo.core.init; import com.google.common.collect.Lists; import org.springframework.core.annotation.Order; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.auth.api.constants.AuthConstants; import pro.shushi.pamirs.auth.api.enmu.AuthGroupTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.auth.api.enmu.PermissionDataSourceEnum; import pro.shushi.pamirs.auth.api.enmu.PermissionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.auth.api.model.AuthGroup; import pro.shushi.pamirs.auth.api.model.AuthRole; import pro.shushi.pamirs.auth.api.model.ResourcePermission; import pro.shushi.pamirs.boot.base.model.UeModule; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCommand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.InstallDataInit; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.UpgradeDataInit; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.core.placeholder.EmployeeModulePlaceholder; import pro.shushi.pamirs.framework.common.utils.ObjectUtils; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.module.ModuleDefinition; import java.util.Collections; import java.util.List; @Slf4j @Component @Order(0) public class DemoModuleBizInit implements InstallDataInit, UpgradeDataInit { @Override public List<String> modules() { return Collections.singletonList(DemoModule.MODULE_MODULE); } @Override public int priority() { return 0; } @Override public boolean init(AppLifecycleCommand command, String version) { this.initAuth(); return true; } @Override public boolean upgrade(AppLifecycleCommand command, String version, String existVersion) { this.initAuth(); return true; } private void initAuth() { AuthGroup authGroup = new AuthGroup(); authGroup.setName("测试权限组") .setDisplayName("测试权限组") .setType(AuthGroupTypeEnum.RUNTIME) .setActive(true); authGroup.createOrUpdate(); AuthRole authRole = new AuthRole(); authRole.setCode("TEST_ROLE_1") .setName("测试角色") .setRoleTypeCode(AuthConstants.ROLE_SYSTEM_TYPE_CODE) .setPermissionDataSource(PermissionDataSourceEnum.CUSTOM) .setActive(true); authRole.createOrUpdate(); authRole.setGroups(Lists.newArrayList(authGroup)); authRole.fieldSave(AuthRole::getGroups); ResourcePermission authPermission = new ResourcePermission(); authPermission.setName("测试模块权限过滤") .setDomainExp(EmployeeModulePlaceholder.PLACEHOLDER) .setModel(ModuleDefinition.MODEL_MODEL) .setPermRead(true) .setPermRun(true) .setPermissionType(PermissionTypeEnum.ROW) .setPermissionDataSource(PermissionDataSourceEnum.CUSTOM) .setCanShow(true) .setActive(true); ResourcePermission authPermission2 = ObjectUtils.clone(authPermission); authPermission2.setName("测试ue模块权限过滤").setModel(UeModule.MODEL_MODEL); authGroup.setPermissions(Lists.newArrayList(authPermission, authPermission2)); authGroup.fieldSave(AuthGroup::getPermissions); } } 这里演示的module表比较特殊，需要同时设置ModuleDefinition和UeModule这2个模型做数据过滤 2.编写占位符拦截替换逻辑 package pro.shushi.pamirs.demo.core.placeholder; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.user.api.AbstractPlaceHolderParser; @Component public class EmployeeModulePlaceholder extends AbstractPlaceHolderParser { public static final String PLACEHOLDER = "${employeeModulePlaceholder}"; protected String value() { // TODO…
