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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场景描述 在实际业务场景中，有是有这样的需求：链接外部数据进行数据的获取；通常的做法：1、【推荐】通过集成平台的数据连接器，链接外部数据源进行数据操作；2、项目代码中链接数据源，即通过程序代码操作外部数据源的数据； 本篇文章只介绍通过程序代码操作外部数据源的方式. 整体方案 Oinone管理外部数据源，即yml中配置外部数据源； 后端通过Mapper的方式进行数据操作(增/删/查/改)； 调用Mapper接口的时候，指定到外部数据源； 详细步骤 1、数据源配置(application.yml), 与正常的数据源配置一样 out_ds_name(外部数据源别名): driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # local环境配置调整 url: jdbc:mysql://ip(host):端口/数据库Schema?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true username: 用户名 password: 命名 initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 2、外部数据源其他配置外部数据源限制创建表结构的执行，可以通过配置指定【不创建DB，不创建数据表】 persistence: global: auto-create-database: true auto-create-table: true ds: out_ds_name(外部数据源别名): # 不创建DB auto-create-database: false # 不创建数据表 auto-create-table: false 3、后端写Mapper SQL Mapper跟使用原生mybaits/mybaits-plus写法一样，无特殊限制； Mapper和SQL写到一起，或者分开两个文件都可以 4、Mapper被Service或者Action调用1）启动的Application中@MapperScan需要扫描到对应的包。2）调用是与普通bean一样（即调用方式跟传统的方式样），唯一的区别就是加上DsHintApi，即指定Mapper所使用的数据源。 @Autowired private ScheduleItemMapper scheduleItemMapper; public saveData(Object data) { ScheduleQuery scheduleQuery = new ScheduleQuery(); //scheduleQuery.setActionName(); try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.use(“外部数据源名称”)) { List<ScheduleItem> scheduleItems = scheduleItemMapper.selectListForSerial(scheduleQuery); // 具体业务逻辑 } } 其他参考：如何自定义sql语句：https://doc.oinone.top/backend/4759.html
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); }
总体介绍 在共库共Redis的情况下，某些场景存在需要过滤掉特定Hook和扩展点(extpoint)的情况。本文介绍排除掉的配置方法 1. Oinone如何排除特定的Hook 配置： pamirs: framework: hook: excludes: – 排除的扩展点列表 示例： pamirs: framework: hook: excludes: – pro.shushi.pamirs.timezone.hook.TimezoneHookBefore – pro.shushi.pamirs.timezone.hook.TimezoneHookAfter – pro.shushi.pamirs.timezone.hook.TimezoneSessionInitHook – pro.shushi.pamirs.translate.hook.TranslateAfterHook 2. Oinone如何排除特定的扩展点 配置 pamirs: framework: extpoint: excludes: – 排除的扩展点列表 示例： pamirs: framework: extpoint: excludes: – pro.shushi.pamirs.demo.core.extpoint.PetCatTypeExtPoint
HighGo数据库配置 驱动配置 jdbc仓库 https://mvnrepository.com/artifact/com.highgo/HgdbJdbc Maven配置（6.0.1版本可用） <highgo.version>6.0.1.jre8</highgo.version> <dependency> <groupId>com.highgo</groupId> <artifactId>HgdbJdbc</artifactId> <version>${highgo.version}</version> </dependency> JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.highgo.jdbc.Driver url: jdbc:highgo://127.0.0.1:5866/oio_base?currentSchema=base,utl_file username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 连接url配置 官方文档 https://www.highgo.com/document/zh-cn/application/jdbc.html url格式 jdbc:highgo://ip:端口号/数据库名?currentSchema=schema1,schema2 在jdbc连接配置时，${database}和${schema}必须完整配置，不可缺省。 jdbc指定schema时可以在currentSchema后指定多个schema，中间用,分隔，第一个schema为业务库表存放的主schema。 highgo数据库6.0版本里每个数据库默认会带一个utl_file的schema，该模式与文件访问功能有关，需要带在jdbc的schema中，但不能放在第一个。 其他连接参数如需配置，可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 biz_data: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 数据库版本 type version majorVersion 6.0.x HighGo 6 6.0.1 PS：由于方言开发环境为6.0.1版本，其他类似版本（6.0.x）原则上不会出现太大差异，如出现其他版本无法正常支持的，可在文档下方留言。 schedule方言配置 pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true dialect: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (EXTRACT(epoch FROM CURRENT_TIMESTAMP) * 1000000 + EXTRACT(MICROSECONDS FROM CURRENT_TIMESTAMP))::bigint Highgo数据库用户初始化及授权 — init oio_base user (user name can be modified by oneself) CREATE USER oio_base WITH PASSWORD 'Test@12345678'; — if using automatic database and schema creation, this is very important. ALTER USER oio_base CREATEDB; SELECT * FROM pg_roles; — if using highgo database, this authorization is required. GRANT CREATE ON DATABASE highgo TO oio_base;
Jedis和Lettuce的区别 Jedis是同步的，不支持异步，Jedis客户端实例不是线程安全的，需要每个线程一个Jedis实例，所以一般通过连接池来使用Jedis； Lettuce是基于Netty框架的事件驱动的Redis客户端，其方法调用是异步的，Lettuce的API也是线程安全的，所以多个线程可以操作单个Lettuce连接来完成各种操作，同时Lettuce也支持连接池； Jedis切换Lettuce 依赖修改boot启动工程pom.xml改动 properties <lettuce.version>5.3.6.RELEASE</lettuce.version> <commons-pool2.version>2.8.1</commons-pool2.version> dependencies <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId> <artifactId>pamirs-connectors-data-api</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>io.lettuce</groupId> <artifactId>lettuce-core</artifactId> <version>${lettuce.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <version>${commons-pool2.version}</version> </dependency> 配置修改application.yml配置修改 spring: redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 prefix: pamirs timeout: 2000 # 可选 password: xxxxx # 可选 # cluster: # nodes: # – 127.0.0.1:6379 # timeout: 2000 # max-redirects: 7 lettuce: pool: enable: true max-idle: 16 min-idle: 1 max-active: 16 max-wait: 2000
