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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目录 工程结构篇 协议篇 GraphQL请求：后端接口实现逻辑解析 基本功能及配置篇 Dubbo Dubbo配置详解 Nacos Oinone项目引入Nacos作为注册中心 Oinone项目引入Nacos作为配置中心 Nacos做为注册中心调用其他系统的SpringCloud服务 OSS 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 Trigger/Async/Schedule 函数之触发与定时配置和示例 函数之异步执行 Excel导入/导出（file） Excel批量导入 【Excel导入/导出】多Sheet导入导出示例 如何自定义Excel导入功能 如何自定义Excel导出功能 Excel导入导出模板翻译 Expression（表达式） 扩展内置函数表达式 ShardingJDBC（分库分表） 分库分表与自定义分表规则 Elasticsearch（ES） 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 数据库方言配置（Dialect） 【DM】后端部署使用Dameng数据库（达梦） 【PostgreSQL】后端部署使用PostgreSQL数据库（PGSQL） 【OpenGauss】后端部署使用OpenGauss数据库（高斯） 【MSSQL】后端部署使用MSSQL数据库（SQLServer） 【KDB】后端部署使用Kingbase数据库（人大金仓/电科金仓） 【Oracle】后端部署使用Oracle数据库 【OceanBase】后端部署使用 OceanBase 数据库（海扬/OB） 其他功能使用文档 框架之MessageHub(信息提示) DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量) IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用 查询时自定义排序字段和排序规则 如何在代码中使用自增ID和获取序列 非存储字段搜索，适应灵活的搜索场景 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） 如何增加用户中心的菜单 自定义RSQL占位符(placeholder)及在权限中使用 Function、Action函数使用规范 特定场景解决方案 Oinone连接外部数据源方案 如何自定义SQL(Mapper)语句 工程部署 后端部署 Oinone平台部署及依赖说明 v4.7 v5.0 v5.1 v5.3 v6.2 Oinone License 许可证使用常见问题 后端无代码设计器Jar包启动方法 Oinone环境保护（v5.2.3以上） 设计器部署 Oinone设计器部署参数说明 Oinone离线部署设计器镜像 Oinone离线部署设计器JAR包 Docker部署常见问题 其他环境部署 东方通Web和Tomcat部署Oinone项目 可视化调试工具 Oinone平台可视化调试工具 协同开发 Oinone协同开发使用手册 工作流 项目中工作流引入和流程触发 【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 工作流审核撤回/回退/拒绝钩子使用 如何添加工作流运行时依赖（前后端） 数据可视化运行时 如何添加数据可视化运行时依赖 界面设计器 如何实现页面间的跳转 界面设计器的导入导出 流程设计器 流程设计器的导入导出 数据可视化 数据可视化-项目中如何引用图表、报表、大屏 数据可视化中图表的低无一体 数据可视化-如何自定义查询数据方法 数据可视化的导入导出 其他 EIP开放接口使用MD5验签发起请求（v5.x） 缓存连接由Jedis切换为Lettuce Oinone登录扩展：对接SSO QA 导入设计数据时dubbo超时导入失败
流程概览依赖说明 使用 流程概览 功能前，需要在项目中引入 pamirs-workflow-datavi-core、 pamirs-data-visualization-core依赖，并启动datavi模块： <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-datavi-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.data.visualization</groupId> <artifactId>pamirs-data-visualization-core</artifactId> </dependency> 警告： 在 oinone 平台启用「流程概览」能力时，应用启动模块一旦引入 pamirs-workflow-api/core，必须同时引入 pamirs-workflow-datavi-api/core。在多启动模块架构下，严禁出现仅部分启动模块引入 pamirs-workflow-core 而未引入 pamirs-workflow-datavi-core 的情况，否则将导致流程概览相关元数据计算异常，出现删表等情况。 流程概览配置项 流程概览页面内置缓存机制，可通过配置项调整缓存刷新周期及图表展示的数据条数： pamirs: workflow: dashboard: cache-time: 10 # 流程概览缓存刷新时间（单位：分钟），默认 10 分钟 page-size: 10 # 流程运行分析中 4 个图表的展示数量，默认查询前 10 条数据 统计指标说明 引入 pamirs-workflow-datavi-core 依赖后，系统会按照以下规则进行数据同步： 当日数据同步：每小时同步一次当日数据； 昨日数据同步：次日凌晨同步前一日数据。 由于在引入依赖后才会开始执行数据同步，统计指标页提供了「同步」按钮，可用于对历史数据进行补采。即使不执行历史同步，也不会影响核心业务流程，仅会影响统计数据和图表的展示效果。 统计指标数据主要用于 支撑 流程概览 和 流程监控 中的统计图表展示； 为数据分析与可视化提供基础数据。 上述统计数据对工作流的审批、流转等核心业务无任何影响。如有需要，也可以基于流程监控的数据，配合数据可视化设计器，自定义构建符合业务需求的展示页面。
简介 本文将讲解一下如何正确发起GQL请求和GQL工具使用过程中的常见问题。 参数介绍 请求url和请求方法在浏览器的请求标头里面可以查到，保持一致就可以向服务正常发送请求，但还缺少请求体确定请求哪个接口。 每个请求都包括两部分内容：1. Query 2. Variables右键Query和Variables复制值直接拷贝到工具中就可以正常请求了。 注意：如果使用admin账号登录，请求的时候可以不携带Variables参数，因为admin没有权限控制，如果使用其他用户，就必须携带Variables参数，否则会被权限拦截。
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
异步任务总体介绍 函数的触发和定时在很多场景中会用到，也是一个oinone的基础能力。比如我们的流程产品中在定义流程触发时就会让用户选择模型触发还是时间触发，就是用到了函数的触发与定时能力。 触发任务TriggerTaskAction 触发任务的创建，使用sql-record模块监听mysql的binlog事件，通过rocketmq发送变更数据消息，收到MQ消息后，创建TriggerAutoTask。 触发任务的执行，使用TBSchedule拉取触发任务后，执行相应函数。 项目中引入依赖 1、项目的API工程引入依赖pamirs-core-trigger模块 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> 2、DemoModule在模块依赖定义中增加@Module(dependencies={TriggerModule.MODULE_MODULE}) @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE, UserModule.MODULE_MODULE, TriggerModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(PetShopProxy.MODEL_MODEL) public class DemoModule implements PamirsModule { ……其他代码 } 3、项目的boot工程引入依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-bridge-tbschedule</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> yml文件修改（applcation-xxx.yml） a. 修改pamris.event.enabled和pamris.event.schedule.enabled为trueb. pamirs_boot_modules增加启动模块:trigger、sql_record pamirs: record: sql: #改成自己路径 store: /opt/pamirs/logs … event: enabled: true schedule: enabled: true rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876 boot: init: true sync: true modules: – base -…… – trigger – sql_record -…… 新建触发任务 新建PetTalentTrigger类，当PetTalent模型的数据记录被新建时触发系统做一些事情 package pro.shushi.pamirs.demo.core.trigger; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.Trigger; import pro.shushi.pamirs.trigger.enmu.TriggerConditionEnum; @Fun(PetTalent.MODEL_MODEL) @Slf4j public class PetTalentTrigger { @Function @Trigger(displayName = “PetTalent创建时触发”,name = “PetTalent#Trigger#onCreate”,condition = TriggerConditionEnum.ON_CREATE) public PetTalent onCreate(PetTalent data){ log.info(data.getName() + “，被创建”); //可以增加逻辑 return data; } } 定时任务 定时任务是一种非常常见的模式，这里就不介绍概念了，直接进入示例环节 新建PetTalentAutoTask实现ScheduleAction getInterfaceName()需要跟taskAction.setExecuteNamespace定义保持一致，都是函数的命名空间 taskAction.setExecuteFun("execute");跟执行函数名“execute”一致 TaskType需配置为CYCLE_SCHEDULE_NO_TRANSACTION_TASK，把定时任务的schedule线程分开，要不然有一个时间长的任务会导致普通异步或触发任务全部延时。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.task; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.TimeUnitEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.fun.FunctionDefinition; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.api.ScheduleAction; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.common.Result; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.domain.ScheduleItem; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.eunmeration.TaskType; import pro.shushi.pamirs.trigger.enmu.TriggerTimeAnchorEnum; import pro.shushi.pamirs.trigger.model.ScheduleTaskAction; import pro.shushi.pamirs.trigger.service.ScheduleTaskActionService; @Slf4j @Component @Fun(PetTalent.MODEL_MODEL) public class PetTalentAutoTask implements…
