引入搜索(增强模型Channel)常见问题解决办法

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• 代码实践

  如何在代码中使用自增ID和获取序列

  在使用继承IDModel或CodeModel时，id和code是系统默认自动生成, 默认值规则：ID–>分布式ID； CODE–>根据定义的SequenceConfig规则自动生成。 在特定情况下需要落库前先生成ID或者Code，这些场景下可参照如下代码示例 一、使用自增ID 单个字段设置方式 // 主键字段，可以使用mysql的自增能力 @Field.Integer @Field.PrimaryKey(keyGenerator = KeyGeneratorEnum.AUTO_INCREMENT) @Field.Advanced(batchStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) @Field(displayName = "id", summary = "Id字段，⾃增") private Long id; @Field.Integer @Field(displayName = "自增版本") @Field.Sequence(sequence = "SEQ", initial = 1) private Long version; 全局设置方式 该方式会作用到每一个存储模型的id字段，在application.yml配置文件中修改id的生成规则，查找配置项关键字key-generator，默认为DISTRIBUTION(分布式id)，可修改为 AUTO_INCREMENT(自增id) 二、手动方式获取序列 获取方式示例1 /** * 在特定场景下需要手动生成Id或者code时，可参照这个示例 */ public void manualSetIdCode(){ DemoItem demoItem = new DemoItem(); //手动生成ID和code Object idObj = Spider.getDefaultExtension(IdGenerator.class).generate(PamirsTableInfo.fetchKeyGenerator(DemoItem.MODEL_MODEL)); demoItem.setId(TypeUtils.createLong(idObj)); Object codeObj = CommonApiFactory.getSequenceGenerator().generate("SEQ",DemoItem.MODEL_MODEL); String code = TypeUtils.stringValueOf(codeObj); demoItem.setCode(code); //…… } 获取方式示例2 1、在系统启动的时候初始化SequenceConfig package pro.shushi.pamirs.demo.core.init; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCommand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.extend.MetaDataEditor; import pro.shushi.pamirs.core.common.InitializationUtil; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.core.constant.SeqConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.meta.Meta; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.SequenceEnum; import java.util.Map; /** * DemoMetadataEditor */ @Slf4j @Component public class DemoMetadataEditor implements MetaDataEditor { @Override public void edit(AppLifecycleCommand command, Map<String, Meta> metaMap) { InitializationUtil util = InitializationUtil.get(metaMap, DemoModule.MODULE_MODULE, DemoModule.MODULE_NAME); if (util == null) { log.error("获取初始化序列失败"); return; } bizSequence(util); } private void bizSequence(InitializationUtil util) { util.createSequenceConfig("申请单编码生成", SeqConstants.NABEL_SAMPLE_APPLY_SEQ, SequenceEnum.ORDERLY_SEQ, 8) .setStep(1) .setInitial(80000000L) .setIsRandomStep(false); util.createSequenceConfig("订单编码生成", SeqConstants.NABEL_SAMPLE_ORDER_SEQ_YP, SequenceEnum.ORDERLY_SEQ, 8) .setPrefix("YP") .setStep(1) .setInitial(80000000L) .setIsRandomStep(false); } } 2、在代码中使用序列 public static String getSaleOrderCode() { Object sequence = CommonApiFactory.getSequenceGenerator().generate(SequenceEnum.ORDERLY_SEQ.value(), SeqConstants.NABEL_SAMPLE_STRUCTURE_SEQ); return TypeUtils.stringValueOf(sequence); } public static String getApplyOrderCode(String prefix) { Object sequence = CommonApiFactory.getSequenceGenerator().generate(SequenceEnum.ORDERLY_SEQ.value(), SeqConstants.NABEL_SAMPLE_APPLY_SEQ); return…

  望闲

  2024年5月25日

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  【KDB】后端部署使用Kingbase数据库（人大金仓/电科金仓）

  KDB数据库配置 驱动配置 Maven配置 点击查看官方驱动说明 PS：官方驱动说明中的9.0.0版本目前并未推送至公共仓库，因此使用8.6.0版本替代。 <kdb.version>8.6.0</kdb.version> <dependency> <groupId>cn.com.kingbase</groupId> <artifactId>kingbase8</artifactId> <version>${kdb.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 kingbase8-8.6.0.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.kingbase8.Driver url: jdbc:kingbase8://127.0.0.1:4321/pamirs?currentSchema=base&autosave=always&cleanupSavepoints=true username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.PGValidConnectionChecker PS：validConnectionCheckerClassName配置非常重要，连接存活检查是连接池可以保持连接的重要配置。Druid连接池可以自动识别大多数的数据库类型，由于jdbc:kingbase8协议属于非内置识别的类型，因此需要手动配置。 连接url配置 点击查看官方JDBC连接配置说明 url格式 jdbc:kingbase8://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema}&autosave=always&cleanupSavepoints=true 在jdbc连接配置时，${database}和${schema}必须配置，不可缺省。autosave=always、cleanupSavepoints=true属于必须配置的事务参数，否则事务回滚行为与其他数据库不一致，会导致部分操作失败。 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: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 pamirs: type: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 数据库版本 type version majorVersion V009R001C001B0030 KDB 9 V009R001C001B0030 V008R006C008B0020 KDB 9 V009R001C001B0030 PS：由于方言开发环境为V009R001C001B0030版本，其他类似版本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: PostgreSQL version: 14 major-version: 14.3 type version majorVersion PostgreSQL 14 14.3 PS：由于schedule的方言与PostgreSQL数据库并无明显差异，Kingbase数据库可以直接使用PostgreSQL数据库方言。 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 KDB数据库关键参数检查 PS：以下参数为Oinone平台接入KDB时使用的数据库参数，参数不一致时可尝试启动。 数据库模式 推荐配置：DB_MODE=oracle 数据库安装/初始化时配置 是否大小写敏感 推荐配置：enable_ci=off 是否启用语句级回滚 推荐配置：ora_statement_level_rollback = off show ora_statement_level_rollback; set ora_statement_level_rollback=off; 此参数在Oinone平台接入时使用的版本中未体现出应有的效果。从官方提供的文档来看，此参数与数据库连接串上的autosave=always&cleanupSavepoints=true配置结果应该是一致的，由于此参数配置无效，因此在数据库连接串上必须指定这两个参数。 Oinone平台在最初开发时使用的是基于mysql数据库的事务特性，即不支持语句级回滚的事务行为。因此，为了保证Oinone平台功能正常，需要使得事务行为保持一致。 如不一致，则可能出现某些功能无法正常使用的情况。如：流程设计器首次发布定时触发的工作流时会出现报错；导入/导出任务出现异常无法正常更新任务状态等。 是否将空字符串视为NULL 推荐配置：ora_input_emptystr_isnull = off show ora_input_emptystr_isnull; set ora_input_emptystr_isnull=off; KDB数据库用户初始化及授权 — init root user (user name can be modified by oneself) CREATE USER root WITH PASSWORD 'password'; — if using automatic database and schema creation, this is…

  张博昊

  2024年10月29日

  1.5K000
• 后端

  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  

  无心

  2024年11月23日

  821001
• 后端

  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

  1.6K000
• 后端

  DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

  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); }

  望闲

  2024年5月18日

  1.5K000