自定义审批方式、自定义审批节点名称

yakir • 2023年12月5日 pm6:17 • 后端 • 2220 views

@Model.model(审批模型.MODEL_MODEL)
@Component
public class 审批模型Action {

    @Function
    @Function.Advanced(category = FunctionCategoryEnum.CUSTOM_DESIGNER, displayName = "测试自定义审批类型")
    public WorkflowSignTypeEnum signType(String json) { // json为业务数据，可用JsonUtils转换
        return WorkflowSignTypeEnum.COUNTERSIGN_ONEAGREE_ONEREJUST;
    }

    @Function
    @Function.Advanced(category = FunctionCategoryEnum.CUSTOM_DESIGNER, displayName = "测试自定义审批名称")
    public String customApprovalName() {
        return UUID.randomUUID().toString();
    }
}

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Oinone 自定义场景示例

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yakir数式员工

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协同开发支持

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Excel导入扩展点-整体导入（批量导入）

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后端

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 =…

望闲
2024年5月11日
1.8K000
后端

导入设计数据时dubbo超时导入失败

问题描述在本地启动导入设计数据的工程时，会出现dubbo调用超时导致设计数据无法完整导入的问题。 org.apache.dubbo.remoting.TimeoutException 产生原因 pom中的包依赖出现问题，导致没有使用正确的远程服务。本地可能出现的异常报错堆栈信息如下： xception in thread "fixed-1-thread-10" PamirsException level: ERROR, code: 10100025, type: SYSTEM_ERROR, msg: 函数执行错误, extra:, extend: null at pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException$Builder.errThrow(PamirsException.java:190) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.fun.manage.ManagementAspect.around(ManagementAspect.java:118) at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor498.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.springframework.aop.aspectj.AbstractAspectJAdvice.invokeAdviceMethodWithGivenArgs(AbstractAspectJAdvice.java:644) at org.springframework.aop.aspectj.AbstractAspectJAdvice.invokeAdviceMethod(AbstractAspectJAdvice.java:633) at org.springframework.aop.aspectj.AspectJAroundAdvice.invoke(AspectJAroundAdvice.java:70) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:175) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:749) at org.springframework.aop.interceptor.ExposeInvocationInterceptor.invoke(ExposeInvocationInterceptor.java:95) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:749) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:691) at pro.shushi.pamirs.framework.orm.DefaultWriteApi$$EnhancerBySpringCGLIB$$b4cea2b4.createOrUpdateBatchWithResult(<generated>) at pro.shushi.pamirs.meta.base.manager.data.OriginDataManager.createOrUpdateBatchWithResult(OriginDataManager.java:161) at pro.shushi.pamirs.meta.base.manager.data.OriginDataManager.createOrUpdateBatch(OriginDataManager.java:152) at pro.shushi.pamirs.ui.designer.service.installer.UiDesignerInstaller.lambda$install$0(UiDesignerInstaller.java:42) at pro.shushi.pamirs.core.common.function.AroundRunnable.run(AroundRunnable.java:26) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) Caused by: org.apache.dubbo.rpc.RpcException: Failed to invoke the method createOrUpdateBatchWithResult in the service org.apache.dubbo.rpc.service.GenericService. Tried 1 times of the providers [192.168.0.123:20880] (1/1) from the registry 127.0.0.1:2181 on the consumer 192.168.0.123 using the dubbo version 2.7.22. Last error is: Invoke remote method timeout. method: $invoke, provider: dubbo://192.168.0.123:20880/ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi?anyhost=true&application=pamirs-demo&application.version=1.0.0&check=false&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=true&group=pamirs&interface=ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi&metadata-type=remote&methods=*&payload=104857600&pid=69748&qos.enable=false&register.ip=192.168.0.123&release=2.7.15&remote.application=pamirs-test&retries=0&serialization=pamirs&service.name=ServiceBean:pamirs/ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi:1.0.0&side=consumer&sticky=false&timeout=5000&timestamp=1701136088893&version=1.0.0, cause: org.apache.dubbo.remoting.TimeoutException: Waiting server-side response timeout by scan timer. start time: 2023-11-28 10:23:05.835, end time: 2023-11-28 10:23:10.856, client elapsed: 695 ms, server elapsed: 4326 ms, timeout: 5000 ms, request: Request [id=0, version=2.0.2, twoway=true, event=false, broken=false, data=null], channel: /192.168.0.123:49449 -> /192.168.0.123:20880 at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverClusterInvoker.doInvoke(FailoverClusterInvoker.java:110) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.AbstractClusterInvoker.invoke(AbstractClusterInvoker.java:265) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.interceptor.ClusterInterceptor.intercept(ClusterInterceptor.java:47) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.AbstractCluster$InterceptorInvokerNode.invoke(AbstractCluster.java:92) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.MockClusterInvoker.invoke(MockClusterInvoker.java:98) at org.apache.dubbo.registry.client.migration.MigrationInvoker.invoke(MigrationInvoker.java:170) at org.apache.dubbo.rpc.proxy.InvokerInvocationHandler.invoke(InvokerInvocationHandler.java:96) at org.apache.dubbo.common.bytecode.proxy0.$invoke(proxy0.java) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.distribution.computer.RemoteComputer.compute(RemoteComputer.java:124) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.FunEngine.run(FunEngine.java:80) at pro.shushi.pamirs.distribution.faas.remote.spi.service.RemoteFunctionHelper.run(RemoteFunctionHelper.java:68) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.fun.manage.ManagementAspect.around(ManagementAspect.java:109) … 20 more Caused…

张博昊
2023年11月28日
1.3K000
代码实践

Oinone登录扩展：对接SSO(适应于4.7.8及之后的版本)

适配版本 4.7.8及其之后的版本概述在企业内部，对于已有一套完整的登录系统(SSO)的情况下，通常会要求把所有的系统都对接到SSO中；本文主要讲解用Oinone开发的项目对接SSO的具体实现。对接步骤 1、项目自定义实现UserCookieLogin，可参考示例说明： pro.shushi.pamirs.user.api.login.UserCookieLoginFree 2、对接SSO示例对接流程说明： 1）【必须】从请求头Header或者Query中获取到token； 2）【必须】去SSO服务端验证token的有效性； 3）【可选】根据token去服务端获取用户信息；如果token可以直接反解析出用户信息，则该步骤忽略； 4）【可选】根据实际情况用户信息是否进行DB的存储； 5）【必须】验证token有效后，生成Session和Cookie（即token换cookie）；注意超时时间需要 <= SSO服务端token失效时间。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.sso; import com.alibaba.fastjson.JSON; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.core.annotation.Order; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.web.context.request.RequestContextHolder; import org.springframework.web.context.request.ServletRequestAttributes; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.constant.HttpConstant; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.constant.SessionUserTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.model.ApiCommonTransient; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.model.PermissionInfoResp; import pro.shushi.pamirs.demo.core.sso.utils.AuthenticateUtils; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.model.PamirsUserDTO; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException; import pro.shushi.pamirs.meta.common.spring.BeanDefinitionUtils; import pro.shushi.pamirs.resource.api.enmu.UserSignUpType; import pro.shushi.pamirs.user.api.cache.UserCache; import pro.shushi.pamirs.user.api.constants.UserConstant; import pro.shushi.pamirs.user.api.enmu.UserExpEnumerate; import pro.shushi.pamirs.user.api.enmu.UserLoginTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.user.api.login.IUserLoginChecker; import pro.shushi.pamirs.user.api.login.UserCookieLogin; import pro.shushi.pamirs.user.api.login.UserCookieLoginSimple; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.tmodel.PamirsUserTransient; import pro.shushi.pamirs.user.api.service.UserService; import pro.shushi.pamirs.user.api.utils.CookieUtil; import javax.servlet.http.HttpServletResponse; /** * * @author shushi * * 完全自定义login的过程 * 需要实现登陆部分login 以及拦截部分fetchUserIdByReq * 如果fetchUserIdByReq返回值为null的时候将会被拦截 */ @Slf4j @Order(0) @Component public class DemoUserSSOCookieLogin extends UserCookieLogin<PamirsUser> { //刷新令牌 private static String REFRESH_TOKEN = "refreshToken"; //系统id private static String CLIENT_ID = "client-id"; //访问令牌 private static String AUTHORIZATION = "Authorization"; private IUserLoginChecker checker; @Autowired private UserService userService; @Autowired private RedisTemplate<String, String> redisTemplate; @Override public String type() { return UserLoginTypeEnum.COOKIE.value(); } @Override public PamirsUser resolveAndVerification(PamirsUserTransient user) { if (checker == null) { checker = BeanDefinitionUtils.getBean(IUserLoginChecker.class); } return checker.check4login(user); } /** * 重写登录拦截功能 * 该函数主要作用,通过三方权限校验. * @return */ // 版本升级需要修改 @Override public PamirsUserDTO fetchUserIdByReq() { String sessionId =…

望闲
2024年4月2日
2.4K000
后端

Oinone连接外部数据源方案

场景描述在实际业务场景中，有是有这样的需求：链接外部数据进行数据的获取；通常的做法：1、【推荐】通过集成平台的数据连接器，链接外部数据源进行数据操作；2、项目代码中链接数据源，即通过程序代码操作外部数据源的数据；本篇文章只介绍通过程序代码操作外部数据源的方式. 整体方案 Oinone管理外部数据源，即yml中配置外部数据源；后端通过Mapper的方式进行数据操作(增/删/查/改)；调用Mapper接口的时候，指定到外部数据源；详细步骤 1、数据源配置(application.yml), 与正常的数据源配置一样 out_ds_name(外部数据源别名): driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # local环境配置调整 url: jdbc:mysql://ip(host):端口/数据库Schema?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true username: 用户名 password: 命名 initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 2、外部数据源其他配置外部数据源限制创建表结构的执行，可以通过配置指定【不创建DB，不创建数据表】 persistence: global: auto-create-database: true auto-create-table: true ds: out_ds_name(外部数据源别名): # 不创建DB auto-create-database: false # 不创建数据表 auto-create-table: false 3、后端写Mapper SQL Mapper跟使用原生mybaits/mybaits-plus写法一样，无特殊限制； Mapper和SQL写到一起，或者分开两个文件都可以 4、Mapper被Service或者Action调用1）启动的Application中@MapperScan需要扫描到对应的包。2）调用是与普通bean一样（即调用方式跟传统的方式样），唯一的区别就是加上DsHintApi，即指定Mapper所使用的数据源。 @Autowired private ScheduleItemMapper scheduleItemMapper; public saveData(Object data) { ScheduleQuery scheduleQuery = new ScheduleQuery(); //scheduleQuery.setActionName(); try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.use(“外部数据源名称”)) { List<ScheduleItem> scheduleItems = scheduleItemMapper.selectListForSerial(scheduleQuery); // 具体业务逻辑 } } 其他参考：如何自定义sql语句：https://doc.oinone.top/backend/4759.html

望闲
2024年5月17日
2.4K002
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
2.1K000

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shao 2024年11月25日

支持其他的国家的语言，需要在资源里面创建，如果有其他的疑问，也可以群内联系我们哈

Comment on 6.4 国际化之多语言
xiao3 2024年11月25日

只支持英语吗？如何添加其他语种？

Comment on 6.4 国际化之多语言
psyy 2024年8月21日

1.4 Oinone对软件特性的思考，技术原理一段，几余（几->冗） 1.4 Oinone对软件特性的思考，协同演进一段，新特生（生->性）

Comment on 1.4 Oinone对软件特性的思考
望闲 2024年6月21日

感谢反馈，已修正

Comment on 1.5 Oinone与行业对比
xinf 2024年6月14日

bug反馈：采用无一体设计 -> 采用低无一体设计

Comment on 1.5 Oinone与行业对比

自定义审批方式、自定义审批节点名称

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