引入搜索(增强模型Channel)常见问题解决办法

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  平台配置日志输出和推送到APM与LogStash

  场景描述 目前设计器镜像启动后日志文件为out.log，是启动脚本中定向输出了(>>)out.log文件。实际项目可能： 日志输出到特定目录的特定文件名中 指定以日志保留策略(单个文件大小和文件保留个数) 日志输出到APM工具中(如skywalking) 日志推送到LogStash 日志自定义输出 不定向输出，采用自己配置的方式，与标准的SpringBoot工程配置日志一样。两种方式（都是Spring提供的方式）： 方式一 bootstrap.yml 里面可以按profiles指定logback的配置文件，具体文件名和文件输入在logback里面进行配置，跟通用的logback配置一致. 例如： logging: config: classpath:logback-pre.xml 方式二 resources的根目录，直接配置 logback-spring.xml， 启动会自动加载。 日志自定义场景 配置日志推送到LogStash <!–配置日志推送到LogStash–> <contextListener class="pro.shushi.pamirs.demo.core.config.DemoLogbackFiledConfig"/> <appender name="LogStash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender"> <destination>127.0.0.1:4560</destination> <!– encoder必须配置,有多种可选 –> <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"> <!– SkyWalking插件, log加tid–> <provider class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.logstash.TraceIdJsonProvider" /> <!–在生成的json中会加这些字段–> <customFields> {"app.name":"pamirs-demo", "app.type":"Microservice", "platform":"pamirs", "env":"dev"} </customFields> <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone> <writeVersionAsInteger>true</writeVersionAsInteger> <providers> <pattern> <pattern> <!–动态的变量–> { "ip": "%{ip}", "server.name": "%{server.name}", "logger_name": "%logger" } </pattern> </pattern> </providers> </encoder> </appender> skywalking的日志rpc上传 <!– skywalking的日志rpc上传 –> <appender name="SkyWalkingLogs" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender"> <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder"> <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout"> <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern> </layout> </encoder> </appender> 完整的代码示例 Logback自定义字段 package pro.shushi.pamirs.demo.core.config; import ch.qos.logback.classic.Level; import ch.qos.logback.classic.Logger; import ch.qos.logback.classic.LoggerContext; import ch.qos.logback.classic.spi.LoggerContextListener; import ch.qos.logback.core.Context; import ch.qos.logback.core.spi.ContextAwareBase; import ch.qos.logback.core.spi.LifeCycle; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; /** * Logback自定义字段 * * @author wx@shushi.pro * @date 2024/4/17 */ public class DemoLogbackFiledConfig extends ContextAwareBase implements LoggerContextListener, LifeCycle { private boolean started = false; @Override public boolean isResetResistant() { return false; } @Override public void onStart(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onReset(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onStop(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onLevelChange(Logger logger, Level level) { } @Override public void start() { if (started) { return; } Context context = getContext();…

  望闲

  2024年5月18日

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  平台提供了很多的表达式，如果这些表达式不满足场景？那我们应该如何新增表达式去满足项目的需求？目前平台支持的表达式内置函数，参考 1. 扩展表达式的场景 注解@Validation的rule字段支持配置表达式校验如果需要判断入参List类型字段中的某一个参数进行NULL校验，发现平台的内置函数不支持该场景的配置，这里就可以通过平台的机制，对内置函数进行扩展。 常见的一些代码场景，如下： package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; ……引用类 @Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopProxyAction extends DataStatusBehavior<PetShopProxy> { @Override protected PetShopProxy fetchData(PetShopProxy data) { return data.queryById(); } @Validation(ruleWithTips = { @Validation.Rule(value = "!IS_BLANK(data.code)", error = "编码为必填项"), @Validation.Rule(value = "LEN(data.name) < 128", error = "名称过长，不能超过128位"), }) @Action(displayName = "启用") @Action.Advanced(invisible="!(activeRecord.code !== undefined && !IS_BLANK(activeRecord.code))") public PetShopProxy dataStatusEnable(PetShopProxy data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } ……其他代码 } 2. 新建一个自定义表达式的函数 校验入参如果是个集合对象的情况下，单个对象的某个字段如果为空，返回false的函数。 例子：新建一个CustomCollectionFunctions类 package xxx.xxx.xxx; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.util.FieldUtils; import java.util.List; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.COLLECTION; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionLanguageEnum.JAVA; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.LOCAL; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionSceneEnum.EXPRESSION; /** * 自定义内置函数 */ @Fun(NamespaceConstants.expression) @Component public class CustomCollectionFunctions { /** * LIST_FIELD_NULL 就是我们自定义的表达式，不能与已经存在的表达式重复！！！ * * @param list * @param field * @return */ @Function.Advanced( displayName = "校验集成的参数是否为null", language = JAVA, builtin = true, category = COLLECTION ) @Function.fun("LIST_FIELD_NULL") @Function(name = "LIST_FIELD_NULL", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: LIST_FIELD_NULL(list,field)，函数说明: 传入一个对象集合，校验集合的字段是否为空" ) public Boolean listFieldNull(List list, String field) { if (null == list) { return false; } if (CollectionUtils.isEmpty(list)) { return false; } for (Object data : list) { Object value =…

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  2024年5月30日

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  望闲

  2024年5月14日

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  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

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  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…

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