Schedule相关

1、Schedule初始化

TODO

2、Schedule执行器的入口

通常本地创建了Schedule,没有被正常执行,可以通过这个入口去排查问题

pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.core.tasks.AbstractScheduleTaskDealSingle#selectTasks

3、Schedule执行环境隔离

项目中开发如果本地进行任务调试,通过通过指定ownSign进行环境隔离,如果不配置可能会导致这个任务被别的机器执行,本机的代码无法调试,如果开发的时候出现任务未执行可能是这个原因导致的

  event:
    enabled: true
    schedule:
      enabled: true
      ownSign: dev_wx
    rocket-mq:
      namesrv-addr: 127.0.0.1:9876

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/4555.html

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

Like (0)
望闲's avatar望闲数式管理员
Previous 2023年11月15日 pm2:39
Next 2023年11月16日 pm1:46

相关推荐

  • Oinone请求调用链路

    Oinone请求调用链路 请求格式与简单流程 在Oinone中请求数据存储在请求体中,以GQL的方式进行表示,也就是GQL格式的请求。 当我们发送一个GQL格式的请求,后端会对GQL进行解析,确定想要执行的方法,并对这个方法执行过程中所用到的模型进行构建,最后返回响应。 请求 # 请求路径 pamirs/base http://127.0.0.1:8090/pamirs/base # 请求体内容 query{ petShopProxyBQuery{ sayHello(shop:{shopName:"cpc"}){ shopName } } } 解析 # 简单理解 query 操作类型 petShopProxyBQuery 模块名称 + Query sayHello 方法 fun sayHello() 可以传入参数,参数名为 shop shopName 需要得到的值 响应 # data中的内容 "data": { "petShopQuery": { "hello": { "shopName": "cpc" } } } 具体流程 Oinone是基于SpringBoot的,在Controller中处理请求 会接收所有以 /pamirs 开始的POST请求,/pamirs/后携带的是模块名 @RequestMapping( value = "/pamirs/{moduleName:^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]+[a-zA-Z0-9]$}", method = RequestMethod.POST ) public String pamirsPost(@PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestBody PamirsClientRequestParam gql, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { …….. } 整体脉络 第四步执行中有两大重要的步骤,一步是动态构建GQL,一步是执行请求。 动态构建GQL 请求执行

    2024年12月1日
    1.7K00
  • RocketMQ消费者出现类似RemotingTimeoutException: invokeSync call timeout错误处理办法

    RocketMQ消费者在macOS中出现类似RemotingTimeoutException: invokeSync call timeout错误处理办法: 命令行中执行脚本 scutil –set HostName $(scutil –get LocalHostName)  重启应用

    2024年6月12日
    1.9K00
  • 环境运行时Jar版本控制

    环境运行时Jar版本控制 前景 为了避免基于低代码定义产生的元数据错乱。因此产生了运行时Jar版本检查功能。 现象 如果当前运行时依赖的Ja版本低于已安装版本,启动时会有如下类似信息提示: 解决 按照提示升级依赖Jar版本 通过启动参数 -PgoBack=true 强制覆盖安装当前运行时版本 java -jar 方式 java -jar xxx.jar -PgoBack=true [其他参数] mvn spring-boot run 方式 mvn clean compile spring-boot:run -Dspring-boot.run.arguments=”-PgoBack=true [其他参数]”

    2025年3月10日
    1.5K00
  • 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; } }

    2023年12月7日
    2.0K00
  • 分库分表与自定义分表规则

    总体介绍 Oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案,要先具备一些Sharding-JDBC的知识。[Sharding-JDBC]https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 做分库分表前,大家要有一个明确注意的点就是分表字段(也叫均衡字段)的选择,它是非常重要的,与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后,甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的,不然效率只会更低。 分表字段不允许更新,所以代码里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 1)指定模型对应数据源 pamirs: framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 2)分库分表规则配置 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ,以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 自定义规则 默认规则即通用的分库分表策略,如按照数据量、哈希等方式进行分库分表;通常默认规则是可以的。 但在一些复杂的业务场景下,使用默认规则可能无法满足需求,需要根据实际情况进行自定义。例如,某些业务可能有特定的数据分布模式或者查询特点,需要定制化的分库分表规则来优化数据访问性能或者满足业务需求。在这种情况下,使用自定义规则可以更好地适应业务的需求。 自定义分表规则示例 示例1:按月份分表(DATE_MONTH ) package pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding; import cn.hutool.core.date.DateUtil; import com.google.common.collect.Range; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue; import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import java.util.*; /** * @author wangxian * @version 1.0 * @description */ @Component @Slf4j public class DateMonthShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date> { private Properties props; @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Date> preciseShardingValue) { Date date = preciseShardingValue.getValue(); String suffix = "_" + (DateUtil.month(date) + 1); for (String tableName : availableTargetNames) { if (tableName.endsWith(suffix)) { return tableName; } } throw new IllegalArgumentException("未找到匹配的数据表"); } @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<Date> rangeShardingValue) { List<String> list =…

    2024年5月11日
    1.7K00

Leave a Reply

Please Login to Comment