相关推荐

• 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

  1.7K000
• 后端

  Excel导入扩展点-整体导入（批量导入）

  1、【导入】在有些场景，需要获取Excel导入的整体数据，进行批量的操作或者校验 可以通过实现导入扩展点的方式实现，入参data是导入Excel的数据列表；业务可以根据实际情况进行数据校验 1）Excel模板定义，需要设置setEachImport(false) 2）导入扩展点API定义 pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.ExcelImportDataExtPoint#importData 3）示例代码参考： pro.shushi.pamirs.translate.extpoint.ResourceTranslationImportExtPoint#importData @Slf4j @Component @Ext(ExcelImportTask.class) public class ResourceTranslationImportExtPoint extends AbstractExcelImportDataExtPointImpl<List<ResourceTranslationItem>> { @Override //TODO 表达式，可以自定义，比如可以支持1个模型的多个【导入名称】的不同模板 @ExtPoint.Implement(expression = "importContext.definitionContext.model==\"" + ResourceTranslation.MODEL_MODEL + "\"") public Boolean importData(ExcelImportContext importContext, List<ResourceTranslationItem> dataList) { //TODO dataList就是excel导入那个sheet的所有内容 return true; } } 2、【导入】逐行导入的时候做事务控制 在模板中定义中增加事务的定义，并设置异常后回滚。参加示例代码： excel模板定义 @Component public class DemoItemImportTemplate implements ExcelTemplateInit { public static final String TEMPLATE_NAME = "商品导入模板"; @Override public List<ExcelWorkbookDefinition> generator() { //定义事务(导入处理中，只操作单个表的不需要事务定义。) //是否定义事务根据实际业务逻辑确定。比如：有些场景在导入前需要删除数据后在进行导入就需要定义事务 InitializationUtil.addTxConfig(DemoItem.MODEL_MODEL, ExcelDefinitionContext.EXCEL_TX_CONFIG_PREFIX + TEMPLATE_NAME); return Collections.singletonList( ExcelHelper.fixedHeader(DemoItem.MODEL_MODEL, TEMPLATE_NAME) .setType(ExcelTemplateTypeEnum.IMPORT) .createSheet("商品导入-sheet1") .createBlock(DemoItem.MODEL_MODEL) .addUnique(DemoItem.MODEL_MODEL,"name") .addColumn("name","名称") .addColumn("description","描述") .addColumn("itemPrice","单价") .addColumn("inventoryQuantity","库存") .build().setEachImport(true) //TODO 设置异常后回滚的标识，这个地方会回滚事务 .setHasErrorRollback(true) .setExcelImportMode(ExcelImportModeEnum.SINGLE_MODEL) ); } } 导入逻辑处理 @Slf4j @Component @Ext(ExcelImportTask.class) public class DemoItemImportExtPoint extends AbstractExcelImportDataExtPointImpl<DemoItem> implements ExcelImportDataExtPoint<DemoItem> { @Autowired private DemoItemService demoItemService; @Override @ExtPoint.Implement(expression = "importContext.definitionContext.model == \"" + DemoItem.MODEL_MODEL + "\"") public Boolean importData(ExcelImportContext importContext, DemoItem data) { ExcelImportTask importTask = importContext.getImportTask(); try { DemoItemImportTask hrExcelImportTask = new DemoItemImportTask().queryById(importTask.getId()); String publishUserName = Optional.ofNullable(hrExcelImportTask).map(DemoItemImportTask::getPublishUserName).orElse(null); data.setPublishUserName(publishUserName); demoItemService.create(data); } catch(PamirsException e) { log.error("导入异常", e); } catch (Exception e) { log.error("导入异常", e); } return Boolean.TRUE; } }

  望闲

  2023年12月7日

  1.7K000
• 代码实践

  IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用

  条件更新updateByWrapper 通常我们在更新的时候new一个对象出来在去更新，减少更新的字段 Integer update = new DemoUser().updateByWrapper(new DemoUser().setFirstLogin(Boolean.FALSE), Pops.<DemoUser>lambdaUpdate().from(DemoUser.MODEL_MODEL).eq(IdModel::getId, userId) 使用基础模型的updateById方法更新指定字段的方法： new 一下update对象出来，更新这个对象。 WorkflowUserTask userTaskUp = new WorkflowUserTask(); userTaskUp.setId(userTask.getId()); userTaskUp.setNodeContext(json); userTaskUp.updateById(); 条件删除updateByWrapper public List<T> delete(List<T> data) { List<Long> petTypeIdList = new ArrayList(); for(T item:data){ petTypeIdList.add(item.getId()); } Models.data().deleteByWrapper(Pops.<PetType>lambdaQuery().from(PetType.MODEL_MODEL).in(PetType::getId,petTypeIdList)); return data; } 构造条件查询数据 示例1： LambdaQueryWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { LambdaQueryWrapper<PetShop> query = Pops.<PetShop>lambdaQuery(); query.from(PetShop.MODEL_MODEL); query.setSortable(Boolean.FALSE); query.orderBy(true, true, PetShop::getId); List<PetShop> petShops2 = new PetShop().queryList(query); System.out.printf(petShops2.size() + ""); } 示例2： IWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { IWrapper<PetShop> wrapper = Pops.<PetShop>lambdaQuery() .from(PetShop.MODEL_MODEL).eq(PetShop::getId,1L); List<PetShop> petShops4 = new PetShop().queryList(wrapper); System.out.printf(petShops4.size() + ""); } 示例3： QueryWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { //使用Lambda获取字段名，防止后面改字段名漏改 String nameField = LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getName); //使用Lambda获取Clumon名，防止后面改字段名漏改 String nameColumn = PStringUtils.fieldName2Column(nameField); QueryWrapper<PetShop> wrapper2 = new QueryWrapper<PetShop>().from(PetShop.MODEL_MODEL) .eq(nameColumn, "test"); List<PetShop> petShops5 = new PetShop().queryList(wrapper2); System.out.printf(petShops5.size() + ""); } IWrapper转为LambdaQueryWrapper @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetShopProxy> queryPage(Pagination<PetShopProxy> page, IWrapper<PetShopProxy> queryWrapper) { LambdaQueryWrapper<PetShopProxy> wrapper = ((QueryWrapper<PetShopProxy>) queryWrapper).lambda(); // 非存储字段从QueryData中获取 Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); if (null != queryData && !queryData.isEmpty()) { String codes = (String) queryData.get("codes"); if (org.apache.commons.lang3.StringUtils.isNotBlank(codes)) { wrapper.in(PetShopProxy::getCode, codes.split(",")); } } return new PetShopProxy().queryPage(page, wrapper); }

  望闲

  2024年5月25日

  2.2K002
• 后端

  【PostgreSQL】后端部署使用PostgreSQL数据库

  PostgreSQL数据库配置 驱动配置 Maven配置（14.3版本可用） <postgresql.version>42.6.0</postgresql.version> <dependency> <groupId>org.postgresql</groupId> <artifactId>postgresql</artifactId> <version>${postgresql.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 postgresql-42.2.18.jarpostgresql-42.6.0.jarpostgresql-42.7.3.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: org.postgresql.Driver url: jdbc:postgresql://127.0.0.1:5432/pamirs?currentSchema=base username: xxxxxx password: xxxxxx 连接url配置 暂无官方资料 url格式 jdbc:postgresql://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema} 在jdbc连接配置时，${database}和${schema}必须完整配置，不可缺省。 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: PostgreSQL version: 14 major-version: 14.3 pamirs: type: PostgreSQL version: 14 major-version: 14.3 数据库版本 type version majorVersion 14.x PostgreSQL 14 14.3 PS：由于方言开发环境为14.3版本，其他类似版本（14.x）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的方言在多个版本中并无明显差异，目前仅提供一种方言配置。 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 PostgreSQL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 very important. ALTER USER root CREATEDB; SELECT * FROM pg_roles; — if using postgres database, this authorization is required. GRANT CREATE ON DATABASE postgres TO root;

  oinone

  2023年11月1日

  1.4K002
• 后端

  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,…

  望闲

  2024年5月24日

  1.9K000