引入搜索(增强模型Channel)常见问题解决办法

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  介绍 在业务中我们经常能遇到这种场景，我们的数据是通过调用第三方接口获取的，在业务系统中没有对应的存储模型，但是我们又需要展示这些数据，这时候可以利用传输模型不建表的特性完成这个功能。 定义传输模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.TransientModel; @Model.model(DemoCreateOrder.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "下单页面模型") public class DemoCreateOrder extends TransientModel { public static final String MODEL_MODEL = "demo.DemoCreateOrder"; @Field.Integer @Field(displayName ="下单人uid") private Long userId; } 定义action，由于传输模型用于表现层和应用层之间的数据交互，本身不会存储，没有默认的数据管理器，只有数据构造器，所以需要手动添加所需的queryOne、create、update等方法 注意：传输模型没有数据管理器能力，所以不提供类似queryPage的方法，后续版本考虑支持中 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.DemoCreateOrder; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Action; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.condition.Pagination; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.wrapper.IWrapper; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ViewTypeEnum; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.*; @Component @Model.model(DemoCreateOrder.MODEL_MODEL) public class DemoCreateOrderAction { @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryByEntity) @Function(openLevel = {LOCAL, REMOTE, API}) public DemoCreateOrder queryOne(DemoCreateOrder query) { return query; } @Action.Advanced(name = FunctionConstants.create, managed = true) @Action(displayName = "创建", label = "确定", summary = "添加", bindingType = ViewTypeEnum.FORM) @Function(name = FunctionConstants.create) @Function.fun(FunctionConstants.create) public DemoCreateOrder create(DemoCreateOrder data) { return data; } @Action.Advanced(name = FunctionConstants.update, managed = true) @Action(displayName = "确定", summary = "修改", bindingType = ViewTypeEnum.FORM) @Function(name = FunctionConstants.update) @Function.fun(FunctionConstants.update) public DemoCreateOrder update(DemoCreateOrder data) { return data; } }

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  模型字段之序列化方式

  本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式，包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 字段序列化方式说明 序列化方式 说明 备注 JSON JSON序列化 主要用于模型相关类型字段的序列化，是@Field.serialize默认选项 DOT 点拼接集合元素 COMMA 逗号拼接集合元素 BIT 按位与，2次幂数求和 非@Field.serialize可选项列表，用于二进制枚举序列化不需要配置，由oinone自动推断 字段序列化方式举例 1、给模型PetItemDetail 增加两个字段：petItemDetails类型为List 和 tags类型为List，并设置为不同的序列化方式，petItemDetails为JSON（缺省就是JSON，可不配），tags为COMMA。2、同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)")，防止序列化后存储过长。 @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<String> tags; } 字段序列化注意点 必须使用Field#store属性将字段存储设置为NullableBoolEnum.TRUE。 使用Field#serialize属性指定序列化方式，默认为JSON。 如把PetItemDetail设置为存储模型，须在PetItem的petItemDetails字段上使用Field.Relation#store属性将关联关系存储设置为false。不然会同时存储petItemDetails字段和对应的PetItemDetail表记录 注册自己的序列化器 注册自己的序列化器（实现pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.serialize.Serializer接口）， 如oinone的DOT的序列化方式，用type()方法返回值做匹配，serialize和deserialize分别对应序列化和反序列化方法。 package pro.shushi.pamirs.framework.compute.serialize; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.serialize.Serializer; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.CharacterConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.SerializeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.util.TypeUtils; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; /** * 点表达式序列生成处理器实现 * @author shushi@shushi.pro * @version 1.0.0 */ @SuppressWarnings("rawtypes") @Slf4j @Component public class DotSerializeProcessor implements Serializer<Object, String> { @Override public String serialize(String ltype, Object value) { if (null == value) { return null; } if (List.class.isAssignableFrom(value.getClass())) { return StringUtils.join((List) value, CharacterConstants.SEPARATOR_DOT); } else { return StringUtils.join(Collections.singletonList(value), CharacterConstants.SEPARATOR_DOT); } } @SuppressWarnings("unchecked") @Override public Object deserialize(String ltype, String ltypeT, String value,…

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  如何自定义SQL(Mapper)语句

  场景描述 在实际业务场景中，存在复杂SQL的情况，具体表现为： 单表单SQL满足不了的情况下 有复杂的Join关系或者子查询 复杂SQL的逻辑通过程序逻辑难以实现或实现代价较大 在此情况下，通过原生的mybatis/mybatis-plus, 自定义Mapper的方式实现业务功能 1、编写所需的Mapper SQL Mapper写法无限制，与使用原生的mybaits/mybaits-plus用法一样； Mapper(DAO)和SQL可以写在一个文件中，也分开写在两个文件中。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.map; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import org.apache.ibatis.annotations.Param; import org.apache.ibatis.annotations.Select; import java.util.List; import java.util.Map; @Mapper public interface DemoItemMapper { @Select("<script>select sum(item_price) as itemPrice,sum(inventory_quantity) as inventoryQuantity,categoryId from ${demoItemTable} as core_demo_item ${where} group by category_id</script>") List<Map<String, Object>> groupByCategoryId(@Param("demoItemTable") String pamirsUserTable, @Param("where") String where); } 2.调用mapper 调用Mapper代码示例 package pro.shushi.pamirs.demo.core.map; import com.google.api.client.util.Lists; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.framework.connectors.data.api.datasource.DsHintApi; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.orm.convert.DataConverter; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spring.BeanDefinitionUtils; import java.util.List; import java.util.Map; @Component public class DemoItemDAO { public List<DemoItem> customSqlDemoItem(){ try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL)) { String demoItemTable = PamirsSession.getContext().getModelCache().get(DemoItem.MODEL_MODEL).getTable(); DemoItemMapper demoItemMapper = BeanDefinitionUtils.getBean(DemoItemMapper.class); String where = " where status = 'ACTIVE'"; List<Map<String, Object>> dataList = demoItemMapper.groupByCategoryId(demoItemTable,where); DataConverter persistenceDataConverter = BeanDefinitionUtils.getBean(DataConverter.class); return persistenceDataConverter.out(DemoItem.MODEL_MODEL, dataList); } return Lists.newArrayList(); } } 调用Mapper一些说明 启动类需要配置扫描包MapperScan @MapperScan(value = "pro.shushi", annotationClass = Mapper.class) @SpringBootApplication(exclude = {DataSourceAutoConfiguration.class, FreeMarkerAutoConfiguration.class}) public class DemoApplication { 调用Mapper接口的时候，需要指定数据源；即上述示例代码中的 DsHintApi dsHint = DsHintApi.model(DemoItem.MODEL_MODEL)， 实际代码中使用 try-with-resources语法。 从Mapper返回的结果中获取数据 如果SQL Mapper中已定义了resultMap，调用Mapper(DAO)返回的就是Java对象 如果Mapper返回的是Map<String, Object>，则通过 DataConverter.out进行转化，参考上面的示例 其他参考：Oinone连接外部数据源方案：https://doc.oinone.top/backend/4562.html

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  2023年11月27日

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  概述 Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。 Oinone平台默认使用dubbo-v2.7.22版本，本文以该版本为例进行描述。 基本概念 Dubbo在注册provider/consumer时使用Netty作为RPC调用的核心服务，其具备客户端/服务端（C/S）的基本特性。即：provider作为服务端，consumer作为客户端。 客户端通过服务中心发现有服务可被调用时，将通过服务中心提供的服务端调用信息，连接服务端并发起请求，从而实现远程调用。 服务注册（绑定Host/Port） JAVA程序启动时，需要将provider的信息注册到服务中心，并在当前环境为Netty服务开启Host/Port监听，以实现服务注册功能。 在下文中，我们通过绑定Host/Port表示Netty服务的访问地址，通过注册Host/Port表示客户端的访问地址。 使用yaml配置绑定Host/Port PS：该配置可在多种环境中通用，改变部署方式无需修改此配置。 dubbo: protocol: name: dubbo # host: 0.0.0.0 port: -1 假设当前环境的可用IP为192.168.1.100 以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20880地址，服务注册地址为192.168.1.100:20880 客户端将通过192.168.1.100:20880调用服务端服务 若发生20880端口占用，则自动向后查找可用端口。如20881、20882等等 若当前可用端口为20881，则以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20881地址，服务注册地址为192.168.1.100:20881 使用环境变量配置注册Host/Port 当服务端被放置在容器环境中时，由于容器环境的特殊性，其内部的网络配置相对于宿主机而言是独立的。因此为保证客户端可以正常调用服务端，还需在容器中配置环境变量，以确保客户端可以通过指定的注册Host/Port进行访问。 以下示例为体现无法使用20880端口的情况，将宿主机可访问端口从20880改为20881。 DUBBO_IP_TO_REGISTRY=192.168.1.100 DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20881 假设当前宿主机环境的可用IP为192.168.1.100 以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20881地址，服务注册地址为192.168.1.100:20881 客户端将通过192.168.1.100:20881调用服务端服务 使用docker/docker-compose启动 需添加端口映射，将20881端口映射至宿主机20881端口。（此处容器内的端口发生变化，若需要了解具体原因，可参考题外话章节） docker-run IP=192.168.1.100 docker run -d –name designer-allinone-full \ -e DUBBO_IP_TO_REGISTRY=$IP \ -e DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20881 \ -p 20881:20881 \ docker-compose services: backend: container_name: designer-backend image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0 restart: always environment: DUBBO_IP_TO_REGISTRY: 192.168.1.100 DUBBO_PORT_TO_REGISTRY: 20881 ports: – 20881:20881 # dubbo端口 使用kubernetes启动 工作负载（Deployment） kind: Deployment apiVersion: apps/v1 spec: replicas: 1 template: spec: containers: – name: designer-backend image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0 ports: – name: dubbo containerPort: 20881 protocol: TCP env: – name: DUBBO_IP_TO_REGISTRY value: "192.168.1.100" – name: DUBBO_PORT_TO_REGISTRY value: "20881" 服务（Services） kind: Service apiVersion: v1 spec: type: NodePort ports: – name: dubbo protocol: TCP port: 20881 targetPort: dubbo nodePort: 20881 PS：此处的targetPort为对应Deployment#spec. template.spec.containers.ports.name配置的端口名称。若未配置，可使用20881直接指定对应容器的端口号。 使用kubernetes其他暴露服务方式 在Kubernetes中部署服务，有多种配置方式均可用暴露服务。上述配置仅用于通过Service/NodePort将20881端口暴露至宿主机，其他服务可用通过任意Kubernetes节点IP进行调用。 若其他服务也在Kubernetes中进行部署，则可以通过Service/Service方式进行调用。将DUBBO_IP_TO_REGISTRY配置为${serviceName}.${namespace}即可。 若其他服务无法直接访问Kubernetes的master服务，则可以通过Ingress/Service方式进行调用。将DUBBO_IP_TO_REGISTRY配置为Ingress可解析域名即可。 Dubbo调用链路图解 PS: Consumer的绑定Host/Port是其作为Provider使用的，下面所有图解仅演示单向的调用链路。 名词解释 Provider: 服务提供者（JVM） Physical Machine Provider: 服务提供者所在物理机 Provider Container: 服务提供者所在容器 Kubernetes Service: Kubernetes Service资源类型 Consumer: 服务消费者（JVM） Registration Center: 注册中心；可以是zookeeper、nacos等。 bind: 服务绑定Host/Port到指定ip:port。 registry: 服务注册；注册Host/Port到注册中心的信息。 discovery: 服务发现；注册Host/Port到消费者的信息。 invoke: 服务调用；消费者通过注册中心提供的提供者信息向提供者发起服务调用。 forward: 网络转发；通常在容器环境需要进行必要的网络转发，以使得服务调用可以到达服务提供者。 物理机/物理机调用链路 “` mermaidsequenceDiagram participant p as Provider<br>(bind 0.0.0.0:20880)participant m as Physical Machine Provider<br>(bind 192.168.1.100:20881)participant…

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  Oinone离线部署设计器JAR包

  概述 Oinone平台为合作伙伴提供了多种部署方式，这篇文章将介绍如何在私有云环境部署Oinone平台JAR包。 本文以5.2.6版本为例进行介绍。 部署环境要求 包含全部中间件及设计器服务的环境要求 CPU：8 vCPU 内存（RAM）：16G以上 硬盘（HDD/SSD）：60G以上 仅设计器服务的环境要求 CPU：8 vCPU 内存（RAM）：8G以上 硬盘（HDD/SSD）：40G以上 部署准备 在部署环境创建部署目录 mkdir -p /home/admin/oinone-designer PS：为方便管理，所有Oinone部署所需文件都应该在该目录下存放。 服务器需要安装的中间件 JDK：jdk_1.8_221版本以上 下载地址 MySQL：8.0.26版本以上 下载地址 Redis：5.0.2版本以上 下载地址 安装教程 Zookeeper：3.5.8版本以上 下载地址 安装教程 Nginx：任意版本（推荐使用源码编译安装方式，并开启rewrite、https等功能模块） Linux安装教程 下载地址 使用Docker启动所有中间件 点击下载一键部署所有中间件套件包 middleware-kits.zip 部署清单 下面列举了文章中在本地环境操作结束后的全部文件： 设计器JAR包：pamirs-designer-boot-v5.2-5.2.6.jar 离线部署结构包：oinone-designer-jar-offline.zip 第三方数据库驱动包（非MySQL数据库必须） PS：如需一次性拷贝所有部署文件到部署环境，可以将文档步骤在本地环境执行后，一次性将所有文件进行传输。 在本地环境准备部署文件 下载离线部署结构包 oinone-designer-jar-offline.zip 下载部署JAR包 5.2.6版本发布日志 查看更多版本 找到独立部署所有设计器JAR标题，下面有对应的JAR包提供下载。 例如：https://oinone-jar.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/install/oinone-designer/pamirs-designer-boot-v5.2-5.2.6.jar 后端服务部署 将部署JAR包移动到backend目录下，并重命名为oinone-designer.jar mv pamirs-designer-boot-v5.2-5.2.6.jar backend/oinone-designer.jar PS：该名称为startup.sh脚本的默认值，可根据实际情况自行修改 将Pamirs许可证移动到backend/config目录下，并重命名为license.lic mv oinone-demo_1730163770607.lic backend/config/license.lic 加载非MySQL数据库驱动（按需） 将驱动jar文件移动到backend/lib目录下即可。 以KDB8数据库驱动kingbase8-8.6.0.jar为例 mv kingbase8-8.6.0.jar backend/lib/ PS：backend/lib目录为非设计器内置包的外部加载目录（外部库），可以添加任何jar包集成到设计器中。 修改backend/startup.sh脚本 IP：修改为可被外部访问的IP地址 DB_BASE_：base库相关数据库连接配置 DB_PAMIRS_：pamirs库相关数据库连接配置 REDIS_：Redis相关配置 MQ_NAME_SERVER：RocketMQ的name-server连接地址 ZOOKEEPER_：Zookeeper相关配置 PS：若需要配置方言或其他参数，可直接修改backend/config/application.yml配置文件，变量仅用于简单配置场景 执行startup.sh脚本启动 sh startup.sh 执行完成后会打印三个路径 后端路径：backend root path: /path/to/backend 前端路径：frontend root path: /path/to/frontend Nginx配置路径：nginx services path: /path/to/nginx Nginx配置 在本地nginx服务中找到nginx.conf，并添加Nginx配置路径为加载目录 http { … include /path/to/nginx/*.conf; } 修改结构包中的default.conf第7行root配置为前端路径到dist目录下 server { … root /path/to/frontend/dist; } 修改结构包中的oss.conf第30行alias配置为前端路径到static目录下 server { … location /static { … alias /path/to/frontend/static; } } 访问服务 使用http://127.0.0.1:9090访问服务

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