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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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
前言 虽然oinone框架减少了很多的代码，但是低代码部分的代码质量也需要高度关注，不管是写的代码bug多，或者说被吐槽代码不行，还是说写的代码经常被重构，核心点还是没有代码规范的意识和技巧，下面摘录了一些常见的规范要求，去提高后端的代码质量，代码质量提高后，自然效率也会提升。 常见代码规范 **1、规范命名** 命名是写代码中最频繁的操作，比如类、属性、方法、参数等。好的名字应当能遵循以下几点： **见名知意** 比如需要定义一个变量需要来计数 int i = 0; 名称 i 没有任何的实际意义，没有体现出数量的意思，所以我们应当指明数量的名称 int count = 0; **能够读的出来** 如下代码： private String sfzh; private String dhhm; 这些变量的名称，根本读不出来，更别说实际意义了。 所以我们可以使用正确的可以读出来的英文来命名 private String idCardNo; private String phone; **2、规范代码格式** 好的代码格式能够让人感觉看起来代码更加舒适。 好的代码格式应当遵守以下几点： 合适的空格 代码对齐，比如大括号要对齐 及时换行，一行不要写太多代码 好在现在开发工具支持一键格式化，可以帮助美化代码格式，大家统一使用idea的规范即可。 **3、写好代码注释** 在《代码整洁之道》这本书中作者提到了一个观点，注释的恰当用法是用来弥补我们在用代码表达意图时的失败。换句话说，当无法通过读代码来了解代码所表达的意思的时候，就需要用注释来说明。 书的作者之所以这么说，是因为作者觉得随着时间的推移，代码可能会变动，如果不及时更新注释，那么注释就容易产生误导，偏离代码的实际意义。而不及时更新注释的原因是，程序员不喜欢写注释。😒 但是这不意味着可以不写注释，当通过代码如果无法表达意思的时候，就需要注释，比如如下代码： for (Integer id : ids) { if (id == 0) { continue; } //做其他事 } 为什么 id == 0 需要跳过，代码是无法看出来了，就需要注释了。 好的注释应当满足一下几点： 解释代码的意图，说明为什么这么写，用来做什么 对参数和返回值注释，入参代表什么，出参代表什么 有警示作用，比如说入参不能为空，或者代码是不是有坑 当代码还未完成时可以使用 todo 注释来标记 代码review发现漏洞时 可以使用 fixme 注释来标记 **4、try catch 内部代码抽成一个方法** try catch代码有时会干扰我们阅读核心的代码逻辑，这时就可以把try catch内部主逻辑抽离成一个单独的方法 如下图是Eureka服务端源码中服务下线的实现中的一段代码 整个方法非常长，try中代码是真正的服务下线的代码实现，finally可以保证读锁最终一定可以释放。 所以这段代码其实就可以对核心的逻辑进行抽取。 protected boolean internalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { try { read.lock(); doInternalCancel(appName, id, isReplication); } finally { read.unlock(); } // 剩余代码 } private boolean doInternalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { //真正处理下线的逻辑 } **5、方法别太长** 方法别太长就是字面的意思。一旦代码太长，给人的第一眼感觉就很复杂，让人不想读下去； 同时方法太长的代码可能读起来容易让人摸不着头脑，不知道哪一些代码是同一个业务的功能。 比如代码中有那种2000+行大类，各种if else判断，光理清代码思路就需要用很久时间。🤷🏻♀️ 所以一旦方法过长，可以尝试将相同业务功能的代码单独抽取一个方法，最后在主方法中调用即可。 **6、抽取重复代码** 当一份代码重复出现在程序的多处地方，就会造成程序又臭又长，当这份代码的结构要修改时，每一处出现这份代码的地方都得修改，导致程序的扩展性很差。 所以一般遇到这种情况，可以抽取成一个工具类，还可以抽成一个公共的父类。 **7、多用return** 在有时我们平时写代码的情况可能会出现if条件套if的情况，当if条件过多的时候可能会出现如下情况： if (条件1) { if (条件2) { if (条件3) { if (条件4) { if (条件5) { System.out.println("11111"); } } } } } 面对这种情况，可以换种思路，使用return来优化 if (!条件1) { return; } if (!条件2) { return; } if (!条件3) { return; } if (!条件4) { return; } if (!条件5) { return; } System.out.println("11111"); 这样优化就感觉看起来更加直观 **8、if条件表达式不要太复杂**…
项目工程管理 项目工程顶层分层 项目分层设计，划分出 CDM层、 标准业务层 、定制业务层； 沉淀领域业务模型至CDM层； 沉底业内通用功能至标准业务层； 客户定制化功能在定制业务层； 项目内部的层级划分 项目包结构管理及规范 pamirs-demo-api constant【常量的包路径】 enums【枚举类的包路径】 model【该领域核⼼模型的包路径】 pmodel【该领域代理模型的包路径】 tmodel【该领域传输模型的包路径】 service【存放该领域的⾮存储模型如：⽤于传输的临时模型】 utils【工具类】 XXModule【该类是Demo模块的定义】 pamirs-demo-core service【接口实现类】 init【模块初始化⼯作的包路径】 manager 【manager是 service的⼀些公共逻辑，不会定义为独⽴的function的类】 pamirs-demo-view（可选） action【模型对外交互的⾏为的包路径】 项目中模块间依赖 禁止出现api模块依赖core模块的情况，api模块只允许依赖api模块； 根据当前项目结构进行模块划分，避免循环依赖； 规划项目模块 项目阶段，代码开发前，业务架构师需充分的理解需求和蓝图，对系统进行业务域, 功能域的划分；例如：对一个电商系统： 提高系统的可维护性：通过将系统拆分为不同的业务域，每个业务域都有清晰的边界和职责，可以独立开发、测试和维护； 提升开发效率：业务域划分可以使开发团队更加专注于自己负责的业务，减少不必要的沟通和协调，提升开发效率； 促进团队合作：通过业务域划分，每个团队可以负责一个或多个业务域，团队成员之间可以有更高效的合作和协同。 支持系统的扩展和演化：业务域划分可以使系统更加灵活和可扩展。当需要新增一个新的业务功能或调整现有的业务逻辑时，只需要修改对应的业务域，而不需要对整个系统进行改动。 项目文档管理 项目文档管理对于项目的实施,项目进度管理，项目后期维护等都是至关重要的。系统详细的产品文档，测试文档，运维文档，开发文档，项目管理文档等。 协同合作：团队成员可以共享和访问项目文档，促进协同合作和信息共享，避免信息孤岛和重复工作。 知识管理：项目中所获得的知识，对项目的成功和后续的知识积累至关重要。通过良好的文档管理，可以确保项目知识的保存和传承，提高组织的知识管理能力。 问题解决：项目文档中记录了项目的需求、决策、问题和解决方案等信息。当出现问题或需要做决策时，可以通过查阅文档来获取相关信息，加快问题解决的速度，并减少错误和重复。 项目追踪：通过文档管理，可以跟踪项目的进展和状态。可以记录项目的里程碑、任务分配、进度更新等信息，帮助团队了解项目的整体情况，及时发现和解决问题。 知识共享：好的文档管理可以促进知识共享和传播。通过将项目文档进行分类、索引和存档，可以使团队成员更容易找到所需的信息，并从中学习和借鉴经验，提高工作效率和质量。 数据库和事务 多表联合查询 减少需要join的操作出现 用多次查询替代 索引相关 核心业务访问DB的Sql 要命中或者覆盖索引，保存核心业务的响应时间； 控制单表的索引数量，注意联合索引 数据一致性：乐观锁控制，unique�等 事务代码示例 事务相关注意点参考【Oinone如何支持构建分布式项目】：https://doc.oinone.top/kai-fa-shi-jian/5572.html
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 =…
大类 明细 文档链接 平台基础 如何开发Action，理解前后端协议 如何开发Action，理解前后端协议 CDN配置及文件操作相关 OSS(CDN)配置和文件系统的一些操作 MINIO无公网访问地址下OSS的配置 MINIO无公网访问地址下OSS的配置 分库分表与自定义分表规则 分库分表与自定义分表规则 Oinone引入搜索引擎(增强模型) Oinone引入搜索引擎(增强模型) 引入搜索/增强模型Channel)常见问题解决办法 引入搜索(增强模型Channel)常见问题解决办法 框架之MessageHub(信息提示) 框架之MessageHub(信息提示) DsHint和BatchSizeHint的使用 DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(查询批次数量) Oinone连接外部数据源方案 Oinone连接外部数据源方案 如何自定义SQL(Mapper)语句 如何自定义SQL(Mapper)语句 IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用 IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用 如何在代码中使用自增ID、手动方式获取CODE 如何在代码中使用自增ID、手动方式获取CODE 函数之触发与定时配置和示例 函数之触发与定时配置和示例 函数之异步执行 函数之异步执行 查询时自定义排序字段和排序规则 查询时自定义排序字段和排序规则 非存储字段搜索 非存储字段搜索，适应灵活的搜索场景 枚举/二进制枚举/多值枚举 如何使用位运算的数据字典 全局首页及应用首页配置方法（homepage） 全局首页及应用首页配置方法(homepage) 缓存连接由Jedis切换为Lettuce 缓存连接由Jedis切换为Lettuce GraphQL请求：后端接口实现逻辑解析 GraphQL请求：后端接口实现逻辑解析 Nacos支持 Nacos作为注册中心 Oinone项目引入Nacos作为注册中心 Nacos作为配置中心 Oinone项目引入Nacos作为配置中心 Nacos做为注册中心调用SpringCloud服务 Nacos做为注册中心调用SpringCloud服务 分布式相关 如何构建分布式项目 Oinone如何支持构建分布式项目 构建分布式项目一些要点(dubbo日志关闭等) Oinone构建分布式项目一些注意点 信创支持 后端部署使用达梦数据库 【达梦】后端使用达梦数据库 后端部署使用PostgreSQL数据库 【PostgreSQL】后端使用PostgreSQL数据库 后端部署使用OpenGauss数据库 【OpenGauss】后端使用OpenGauss数据库 后端部署使用MSSQL数据库（SQLServer） 【MSSQL】后端部署使用MSSQL数据库（SQLServer） 东方通Web和Tomcat部署Oinone项目 东方通Web和Tomcat部署Oinone项目 常见扩展 如何增加用户中心的菜单 如何增加用户中心的菜单 导入导出 如何批量导入 如何批量导入 如何支持多Excel多个Sheet导入功能 如何支持多Excel多个Sheet导入功能 如何自定义Excel导入功能 如何自定义Excel导入功能 如何自定义Excel导出功能 如何自定义Excel导出功能 如何自定义表达式 如何自定义表达式 登录扩展 对接外部SSO Oinone登录扩展：对接SSO(4.7.8及之后的版本) 自定义占位符 自定义RSQL占位符及在权限中使用 自定义RSQL占位符(placeholder)及在权限中使用 自定义数据权限拦截处理 自定义数据权限拦截处理 设计器公共 后端无代码设计器Jar包启动方法 后端无代码设计器Jar包启动方法 界面设计器 页面跳转时增加跳转参数 页面跳转时增加跳转参数 界面设计器的导入导出 界面设计器的导入导出 流程设计器 项目中工作流引入和流程触发 项目中工作流引入和流程触发 流程扩展自定义函数示例代码汇总 工作流-流程扩展自定义函数示例代码汇总 工作流-流程代办等页面自定义 工作流-流程代办等页面自定义 审核撤回/回退/拒绝钩子使用 工作流审核撤回/回退/拒绝钩子使用 流程设计器的导入导出 流程设计器的导入导出 如何添加工作流运行时依赖 如何添加工作流运行时依赖 数据可视化 项目中图表设计器引入 数据可视化-项目中数据可视化的实现引入 自定义图表模版 数据可视化中图表的低无一体 图表设计器数据获取示例 数据可视化-数据可视化数据获取示例 如何添加数据可视化运行时依赖 如何添加数据可视化运行时依赖 图表设计器的设计数据导入导出 图表设计器的设计数据导入导出
