引入搜索(增强模型Channel)常见问题解决办法

总体描述

引入Oinone的搜索(即Channel模块)后,因错误的配置、缺少配置或者少引入一些Jar包,会出现一些报错。

问题1:启动报类JCTree找不到

具体现象

启动过程可能会出现报错:
java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/tools/javac/tree/JCTree$JCExpression

产生原因

  • 引入Channel模块后,启动过程中会扫描Class包找寻Enhance的注解,Pamirs底层有使用到jdk的tools中的类,
    com/sun/tools/javac/tree/JCTree$JCExpression
  • 特定版本的jdk可能会缺少tools.jar导致启动失败

具体报错

    at org.springframework.boot.loader.Launcher.launch(Launcher.java:107) [pamirs-venus-boot.jar:na]
    at org.springframework.boot.loader.Launcher.launch(Launcher.java:58) [pamirs-venus-boot.jar:na]
    at org.springframework.boot.loader.JarLauncher.main(JarLauncher.java:88) [pamirs-venus-boot.jar:na]
Caused by: java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/tools/javac/tree/JCTree$JCExpression
    at java.util.concurrent.CompletableFuture.reportGet(CompletableFuture.java:357) ~[na:1.8.0_381]
    at java.util.concurrent.CompletableFuture.get(CompletableFuture.java:1908) ~[na:1.8.0_381]
    at pro.shushi.pamirs.boot.common.initial.PamirsBootMainInitial.init(PamirsBootMainInitial.java:66) ~[pamirs-boot-api-4.6.10.jar!/:na]
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) ~[na:1.8.0_381]
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62) ~[na:1.8.0_381]
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) ~[na:1.8.0_381]
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[na:1.8.0_381]
    at org.springframework.context.event.ApplicationListenerMethodAdapter.doInvoke(ApplicationListenerMethodAdapter.java:305) ~[spring-context-5.2.12.RELEASE.jar!/:5.2.12.RELEASE]
    ... 20 common frames omitted
Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: com/sun/tools/javac/tree/JCTree$JCExpression
    at java.lang.Class.forName0(Native Method) ~[na:1.8.0_381]
    at java.lang.Class.forName(Class.java:264) ~[na:1.8.0_381]
    at pro.shushi.pamirs.meta.util.ClassUtils.getClasses(ClassUtils.java:157) ~[pamirs-meta-model-4.6.8.jar!/:na]
    at pro.shushi.pamirs.meta.util.ClassUtils.getClassesByPacks(ClassUtils.java:73) ~[pamirs-meta-model-4.6.8.jar!/:na]
    at pro.shushi.pamirs.channel.core.manager.EnhanceModelScanner.enhanceModel(EnhanceModelScanner.java:51) ~[pamirs-channel-core-4.6.15.jar!/:na]
    at pro.shushi.pamirs.channel.core.init.ChannelSystemBootAfterInit.init(ChannelSystemBootAfterInit.java:31) 

解决办法

  • 方式一【推荐】、配置channel的扫描路径
    pamirs:
    channel:
    packages:
      - com.pamirs.ic
  • 方式二、使用Oracle版本的jdk,确保jdk的lib目录,tools.jar有com/sun/tools/javac/tree/JCTree对应的类

问题2:启动报类JsonProvider找不到

具体报错

如果启动报错信息如下:

Caused by: java.lang.NoClassDefFoundError: jakarta/json/spi/JsonProvider
    at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method) ~[na:1.8.0_181]
    at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:763) ~[na:1.8.0_181]
    at java.security.SecureClassLoader.defineClass(SecureClassLoader.java:142) ~[na:1.8.0_181]
    at java.net.URLClassLoader.defineClass(URLClassLoader.java:467) ~[na:1.8.0_181]

产生原因

  • 项目中只引入了pamirs-channel-core,但未引入elasticsearch相关的包

解决办法

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
    <version>8.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>jakarta.json</groupId>
    <artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>

其他参考:

Oinone引入搜索引擎步骤:https://doc.oinone.top/backend/7235.html

Oinone社区 作者:望闲原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/4513.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(1)
望闲的头像望闲数式管理员
上一篇 2024年5月17日 pm12:20
下一篇 2024年5月17日 pm3:59

相关推荐

  • Oinone离线部署设计器镜像

    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Docker镜像。 本文以5.2.20.1版本为例进行介绍,使用amd64架构的体验镜像进行部署。具体版本号以数式提供的为准 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 一台安装了Docker环境的服务器(私有云环境);以下简称部署环境; 一台安装了Docker环境的电脑(可访问公网);以下简称本地环境; 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: 设计器镜像:oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar 离线部署结构包:oinone-designer-full-standard-offline.zip Oinone许可证:****-trial.lic(实际文件名以Oinone颁发的许可证为准) 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。 在部署环境创建部署目录 mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full/images 检查部署环境服务器架构 确认部署环境是amd64还是arm64架构,若本文提供的查看方式无法正确执行,可自行搜索相关内容进行查看。 使用uname命令查看 uname -a PS:此步骤非常重要,如果部署环境的服务器架构与本地环境的服务器架构不一致,将导致镜像无法正确启动。 在本地环境准备镜像 在Oinone发布版本一览中选择最新版本的发布日志,找到需要部署的镜像版本。 登录Oinone镜像仓库(若已登录,可忽略此步骤) docker login https://harbor.oinone.top # input username # input password 获取Oinone平台镜像 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 保存镜像到.tar文件 docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 若报错`Error response from daemon: reference does not exist`脚本改成下面这个: docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 # docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE…] 上传.tar到部署环境 scp ./oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar admin@127.0.0.1:/home/admin/oinone-full/images/ PS:若无法使用scp方式上传,可根据部署环境的具体情况将镜像文件上传至部署环境的部署目录。 在部署环境加载镜像 加载镜像文件到Docker中 cd /home/admin/oinone-full/images docker load -i oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar 查看镜像是否正确加载 docker images 查看输出内容,对比REPOSITORY、TAG、IMAGE ID与本地环境完全一致即可。 设计器服务部署 为了方便起见,服务器操作文件显得不太方便,因此,我们可以在本地环境将部署脚本准备妥善后,传输到部署环境进行部署结构包(oinone-designer-full-standard-offline.)需上传到要部署的服务器中,后面的操作均在这个目中进行 下载离线部署结构包(以数式发出的为准) oinone-designer-full-standard-offline.zip 将Pamirs许可证移动到config目录下,并重命名为****-trial.lic(实际文件名以Oinone颁发的许可证为准) mv ****-trial.lic config/****-trial.lic 加载非MySQL数据库驱动(按需) 将驱动jar文件移动到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 lib/ PS: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。 修改脚本中的配置 修改启动脚本startup.sh 修改对应的镜像版本号, 将IP从192.168.0.121改成宿主机IP configDir=$(pwd) version=5.1.16 IP=192.168.0.121 修改mq/broker.conf 修改其中brokerIP1的IP从192.168.0.121改成宿主机IP brokerClusterName = DefaultCluster namesrvAddr=127.0.0.1:9876 brokerIP1=192.168.0.121 brokerName = broker-a brokerId = 0 deleteWhen = 04 fileReservedTime = 48 brokerRole = ASYNC_MASTER flushDiskType = ASYNC_FLUSH autoCreateTopicEnable=true listenPort=10991 transactionCheckInterval=1000 #存储使用率阀值,当使用率超过阀值时,将拒绝发送消息请求 diskMaxUsedSpaceRatio=98 #磁盘空间警戒阈值,超过这个值则停止接受消息,默认值90 diskSpaceWarningLevelRatio=99 #强制删除文件阈值,默认85 diskSpaceCleanForciblyRatio=97 执行startup.sh脚本启动 sh startup.sh 访问服务 使用http://127.0.0.1:88访问服务

    2024年11月1日
    1.1K00
  • 工作流引入流程概览与流程监控

    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。

    2025年11月17日
    34600
  • 字段类型之关系描述的特殊场景(常量关联)

    场景概述 【字段类型之关系与引用】一文中已经描述了各种关系字段的常规写法,还有一些特殊场景如:关系映射中存在常量,或者M2M中间表是大于两个字段构成。 场景描述 1、PetTalent模型增加talentType字段2、PetItem与PetTalent的多对多关系增加talentType(达人类型),3、PetItemRelPetTalent中间表维护petItemId、petTalentId以及talentType,PetDogItem和PetCatItem分别重写petTalents字段,关系中增加常量描述。示意图如下: 实际操作步骤 Step1 新增 TalentTypeEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = TalentTypeEnum.DICTIONARY,displayName = "达人类型") public class TalentTypeEnum extends BaseEnum<TalentTypeEnum,Integer> { public static final String DICTIONARY ="demo.TalentTypeEnum"; public final static TalentTypeEnum DOG =create("DOG",1,"狗达人","狗达人"); public final static TalentTypeEnum CAT =create("CAT",2,"猫达人","猫达人"); } Step2 PetTalent模型增加talentType字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.TalentTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物达人",summary="宠物达人",labelFields ={"name"}) public class PetTalent extends AbstractDemoIdModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetTalent"; @Field(displayName = "达人") private String name; @Field(displayName = "达人类型") private TalentTypeEnum talentType; } Step3 修改PetItem的petTalents字段,在关系描述中增加talentType(达人类型) @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = PetItemRelPetTalent.MODEL_MODEL ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step4 PetDogItem增加petTalents字段,重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#1#"}, domain = " talentType == DOG") private List<PetTalent> petTalents; Step5 PetCatItem增加petTalents字段,重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#2#"}, domain = " talentType == CAT") private List<PetTalent> petTalents; Step6 PetCatItem增加petTalents字段,many2one关系示例 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Model.model(PetPet.MODEL_MODEL) @Model(displayName…

    2024年5月25日
    1.8K00
  • docker status exited(255)

    虚拟机异常退出再启动后,docker run 出现错误: 查看所有容器发现确实存在一个容器,status是 exited(255) docker container ls -all 删除这个容器,命令 docker run 容器id docker rm 56e0  

    2024年11月23日
    86400
  • 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,…

    2024年5月24日
    1.8K00

Leave a Reply

登录后才能评论