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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

  2.1K000
• 后端

  【DM】后端部署使用Dameng数据库（达梦）

  达梦数据库配置 驱动配置 达梦数据库的服务端版本和驱动版本需要匹配，建议使用服务端安装时提供的jdbc驱动，不要使用官方maven仓库中的驱动。 报错 表 xx 中不能同时包含聚集 KEY 和大字段，建表的时候就指定非聚集主键。SELECT * FROM V$DM_INI WHERE PARA_NAME = ‘PK_WITH_CLUSTER’;SP_SET_PARA_VALUE(1,’PK_WITH_CLUSTER’,0) Maven配置 DM8（目前maven仓库最新版本） <dm.version>8.1.2.192</dm.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>DmJdbcDriver18</artifactId> <version>${dm.version}</version> </dependency> PS: 8.1.3.12版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用，本文包含该版本相关内容。 Maven配置 DM7 <dm7.version>7.6.1.120</dm7.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>Dm7JdbcDriver18</artifactId> <version>${dm7.version}</version> </dependency> PS: 7.6.1.120版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用，本文包含该版本相关内容。 离线驱动下载 Dm7JdbcDriver18-7.6.1.120.jarDmJdbcDriver18-8.1.3.12.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: dm.jdbc.driver.DmDriver # url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql 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.OracleValidConnectionChecker validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL 连接url配置 点击查看官方文档：DM JDBC 编程指南 连接串1 jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS：schema参数在低版本驱动区分大小写，高版本驱动不再区分大小写，为了避免错误，统一使用全大写。columnNameUpperCase参数与官方介绍不一致，为了避免错误，需要显式指定。 连接串2 jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS：可能是未来更高版本中使用的连接串形式。 达梦数据库在不同驱动版本下需要使用不同的连接串进行处理，具体可参考下表：（使用错误的连接串将无法正常启动） Dm7JdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 7.6.0.165 2019.06.04 1 否 是 否 不支持LocalDateTime类型 7.6.1.120（建议） 2022.09.14 1 是 是 是 – DmJdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 8.1.2.192 2023.01.12 1 是 否 是 – 8.1.3.12（建议） 2023.04.17 2 是 否 是 – 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: DM version: 8 majorVersion: 8 pamirs: type: DM version: 8 majorVersion: 8 数据库版本 type version majorVersion 7-20220916 DM 7 20220916 8-20230418 DM 8 8 schedule方言配置 pamirs: event: schedule: dialect: type: DM version: 8 majorVersion: 8 type version majorVersion…

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  2023年11月1日

  14.3K000
• 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
• Oinone 源码分析

  Oinone远程调用链路源码分析

  前提 源码分析版本是 5.1.x版本 概要 在服务启动时，获取注解REMOTE的函数，通过dubbo的泛化调用发布。在调用函数时，通过dubbo泛化调用获取结果。 注册服务者 在spring 启动方法installOrLoad中初始化 寻找定义REMOTE的方法 组装dubbo的服务配置 组装服务对象实现引用，内容如下，用于注册 调用前置处理 放信息到SessionApi 函数调用链追踪，放到本地TransmittableThreadLocal 从redis中获取到的数据进行反序列化并存在到本地的线程里 Trace信息，放一份在sessionApi中 和ThreadLocal 调用函数执行 返回数据转成特定格式 通过线程组调用dubbo的ServiceConfig.export 服务发布 时序图 源码分析 根据条件判断，确定向dubbo进行服务发布RemoteServiceLoader public void publishService(List<FunctionDefinition> functionList,Map<String,Runnable> isPublished) { // 因为泛化接口只能控制到namespace，控制粒度不能到fun级别，这里进行去重处理 Map<String, Function> genericNamespaceMap = new HashMap<>(); for (FunctionDefinition functionDefinition : functionList) { Function function = new Function(functionDefinition) try { //定义REMOTE, 才给予远程调用 if (FunctionOpenEnum.REMOTE.in(function.getOpen()) && !ClassUtils.isInterface(function.getClazz())) { genericNamespaceMap.putIfAbsent(RegistryUtils.getRegistryInterface(function), function); } } catch (PamirsException e) { } } // 发布远程服务 for (String namespace : genericNamespaceMap.keySet()) { Function function = genericNamespaceMap.get(namespace); if(isPublished.get(RegistryUtils.getRegistryInterface(function)) == null){ // 发布，注册远程函数服务，底层使用dubbo的泛化调用 Runnable registryTask = () -> remoteRegistry.registryService(function); isPublished.put(RegistryUtils.getRegistryInterface(function),registryTask); }else{ } } } 构造ServiceConfig方法，设置成泛化调用，进行发布export()DefaultRemoteRegistryComponent public void registryGenericService(String interfaceName, List<MethodConfig> methods, String group, String version, Integer timeout, Integer retries) { …. try { ServiceConfig<GenericService> service = new ServiceConfig<>(); // 服务接口名 service.setInterface(interfaceName); // 服务对象实现引用 service.setRef(genericService(interfaceName)); if (null != methods) { service.setMethods(methods); } // 声明为泛化接口 service.setGeneric(Boolean.TRUE.toString()); // 基础元数据 constructService(group, version, timeout, retries, service); service.export(); } catch (Exception e) { ….. } } // 服务对象实现引用 private GenericService genericService(String interfaceName) { return (method, parameterTypes, args) -> { PamirsSession.clear(); Function function = Objects.requireNonNull(PamirsSession.getContext()).getFunction(RegistryUtils.getFunctionNamespace(method), RegistryUtils.getFunctionFun(method)); if (log.isDebugEnabled()) { log.debug("interfaceName: " + interfaceName + ",…

  oinone

  2024年9月4日

  1.7K000
• 后端

  技术精要：数据导出与固化实用指南

  数据被认为是企业发展和决策的重要资产。随着业务的不断发展和数据量的不断增加，企业通常需要将数据从不同的源头导出，并将其固化到产品中，以便进行进一步的分析、处理和利用。数据导出与固化的过程涉及到数据的提取、清洗、整合和存储，是确保数据长期有效性和可用性的关键步骤。 了解数据导出与固化的流程和方法对于企业具有重要意义。通过有效的数据导出和固化，企业可以更好地管理和利用数据资源，提升决策的准确性和效率，实现业务的持续发展和创新。本次讨论将重点探讨数据导出与固化的流程和关键步骤，帮助参与者深入了解如何将数据从导出到产品中，为企业数据管理和应用提供有力支持。 1. 数据导出与固化：将数据从导出到产品中的流程 1.1. pom依赖： <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.metadata.manager</groupId> <artifactId>pamirs-metadata-manager</artifactId> </dependency> 1.2 将第⼆步下载后的⽂件放⼊项⽬中（注意⽂件放置的位置）。放置⼯程的resources 下⾯。例如： 1.3 项⽬启动过程中，将⽂件中的数据导⼊(通常放在core模型的init包下 ⾯)。⽰例代码： package pro.shushi.pamirs.sys.setting.enmu; import com.google.common.collect.Lists; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCom mand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.LifecycleCompleted AllInit; import pro.shushi.pamirs.boot.common.extend.MetaDataEditor; import pro.shushi.pamirs.core.common.InitializationUtil; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.meta.Meta; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.module.ModuleDefinition; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.DesignerIn stallHelper; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.WidgetInst allHelper; import java.util.List; import java.util.Map; @Slf4j @Component public class DemoAppMetaInstall implements MetaDataEditor, LifecycleCompletedAllInit { @Autowired private ApplicationContext applicationContext; @Override public void edit(AppLifecycleCommand command, Map<String, Meta> metaMap) { if (!doImport()) { return; } log.info("[设计器业务元数据导⼊]"); InitializationUtil bizInitializationUtil = InitializationUtil.get(metaMap, DemoModule.MODULE_MODULE/ ***改成⾃⼰的Module*/, DemoModule.MODULE_NAME/***改成⾃⼰的 Module*/); DesignerInstallHelper.mateInitialization(bizInitializatio nUtil, "install/meta.json"); log.info("[⾃定义组件元数据导⼊]"); // 写法1: 将组件元数据导⼊到⻚⾯设计器. 只有在安装设计器的 服务中执⾏才有效果 WidgetInstallHelper.mateInitialization(metaMap, "install/widget.json"); // 写法2: 与写法1相同效果 InitializationUtil uiInitializationUtil = InitializationUtil.get(metaMap, "ui_designer", "uiDesigner"); if (uiInitializationUtil != null) { DesignerInstallHelper.mateInitialization(uiInitialization Util, "install/widget.json"); } // 写法3: 业务⼯程和设计器分布式部署,且希望通过业务⼯程导⼊ ⾃定义组件元数据. 业务模块需要依赖⻚⾯设计器模块,然后指定业务模块导 ⼊ DesignerInstallHelper.mateInitialization(bizInitializatio nUtil, "install/widget.json"); } @Override public void process(AppLifecycleCommand command, Map<String, ModuleDefinition> runModuleMap) { if (!doImport()) { return; } log.info("[设计器业务数据导⼊]"); // ⽀持远程调⽤,但是执⾏的⽣命周期必须是 LifecycleCompletedAllInit或之后. 本地如果安装了设计器,则没有要 求 DesignerInstallHelper.bizInitialization("install/ meta.json"); log.info("[⾃定义组件业务数据导⼊]"); // 当开发环境和导⼊环境的⽂件服务不互通时, 可通过指定js和 css的⽂件压缩包,⾃动上传到导⼊环境,并替换导⼊组件数据中的⽂件url // WidgetInstallHelper.bizInitialization("install/ widget.json", "install/widget.zip"); WidgetInstallHelper.bizInitialization("install/ widget.json"); return; } private boolean doImport() { // ⾃定义导⼊判断. 避免⽤于设计的开发环境执⾏导⼊逻辑 String[] envs = applicationContext.getEnvironment().getActiveProfiles(); List<String> envList = Lists.newArrayList(envs); return…

  数式-海波

  2024年2月27日

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