需要自己手动增加保存关联模型数据的逻辑。
可直接用fieldSave进行保存即可
//如
data.fieldSave(PamirsEmployee::getPositions);
需要对数据进行处理，前端提交过来的数据，进行判断，是新增还是修改，或者删除
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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 + ",…
概述 Oinone平台为合作伙伴提供了多种部署方式，这篇文章将介绍如何在私有云环境部署Oinone平台Docker镜像。 本文以5.2.20.1版本为例进行介绍，使用amd64架构的体验镜像进行部署。具体版本号以数式提供的为准 部署环境要求 包含全部中间件及设计器服务的环境要求 CPU：8 vCPU 内存（RAM）：16G以上 硬盘（HDD/SSD）：60G以上 仅设计器服务的环境要求 CPU：8 vCPU 内存（RAM）：8G以上 硬盘（HDD/SSD）：40G以上 部署准备 一台安装了Docker环境的服务器（私有云环境）；以下简称部署环境； 一台安装了Docker环境的电脑（可访问公网）；以下简称本地环境； 部署清单 下面列举了文章中在本地环境操作结束后的全部文件： 设计器镜像：oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar 离线部署结构包：oinone-designer-full-standard-offline.zip Oinone许可证：****-trial.lic（实际文件名以Oinone颁发的许可证为准） 第三方数据库驱动包（非MySQL数据库必须） PS：如需一次性拷贝所有部署文件到部署环境，可以将文档步骤在本地环境执行后，一次性将所有文件进行传输。 在部署环境创建部署目录 mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full/images 检查部署环境服务器架构 确认部署环境是amd64还是arm64架构，若本文提供的查看方式无法正确执行，可自行搜索相关内容进行查看。 使用uname命令查看 uname -a PS：此步骤非常重要，如果部署环境的服务器架构与本地环境的服务器架构不一致，将导致镜像无法正确启动。 在本地环境准备镜像 在Oinone发布版本一览中选择最新版本的发布日志，找到需要部署的镜像版本。 登录Oinone镜像仓库（若已登录，可忽略此步骤） docker login https://harbor.oinone.top # input username # input password 获取Oinone平台镜像 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 保存镜像到.tar文件 docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 若报错`Error response from daemon: reference does not exist`脚本改成下面这个： docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 # docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE…] 上传.tar到部署环境 scp ./oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar admin@127.0.0.1:/home/admin/oinone-full/images/ PS：若无法使用scp方式上传，可根据部署环境的具体情况将镜像文件上传至部署环境的部署目录。 在部署环境加载镜像 加载镜像文件到Docker中 cd /home/admin/oinone-full/images docker load -i oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar 查看镜像是否正确加载 docker images 查看输出内容，对比REPOSITORY、TAG、IMAGE ID与本地环境完全一致即可。 设计器服务部署 为了方便起见，服务器操作文件显得不太方便，因此，我们可以在本地环境将部署脚本准备妥善后，传输到部署环境进行部署结构包（oinone-designer-full-standard-offline.）需上传到要部署的服务器中，后面的操作均在这个目中进行 下载离线部署结构包（以数式发出的为准） oinone-designer-full-standard-offline.zip 将Pamirs许可证移动到config目录下，并重命名为****-trial.lic（实际文件名以Oinone颁发的许可证为准） mv ****-trial.lic config/****-trial.lic 加载非MySQL数据库驱动（按需） 将驱动jar文件移动到lib目录下即可。 以KDB8数据库驱动kingbase8-8.6.0.jar为例 mv kingbase8-8.6.0.jar lib/ PS：lib目录为非设计器内置包的外部加载目录（外部库），可以添加任何jar包集成到设计器中。 修改脚本中的配置 修改启动脚本startup.sh 修改对应的镜像版本号， 将IP从192.168.0.121改成宿主机IP configDir=$(pwd) version=5.1.16 IP=192.168.0.121 修改mq/broker.conf 修改其中brokerIP1的IP从192.168.0.121改成宿主机IP brokerClusterName = DefaultCluster namesrvAddr=127.0.0.1:9876 brokerIP1=192.168.0.121 brokerName = broker-a brokerId = 0 deleteWhen = 04 fileReservedTime = 48 brokerRole = ASYNC_MASTER flushDiskType = ASYNC_FLUSH autoCreateTopicEnable=true listenPort=10991 transactionCheckInterval=1000 #存储使用率阀值，当使用率超过阀值时，将拒绝发送消息请求 diskMaxUsedSpaceRatio=98 #磁盘空间警戒阈值，超过这个值则停止接受消息，默认值90 diskSpaceWarningLevelRatio=99 #强制删除文件阈值，默认85 diskSpaceCleanForciblyRatio=97 执行startup.sh脚本启动 sh startup.sh 访问服务 使用http://127.0.0.1:88访问服务
协同开发概述 在使用Oinone进行业务开发中，目前开发方式为: 开发各个本地启动项目 与 设计器环境共库共redis的方式进行。 在多个开发人员同时修改一个模型，或者没有及时更新其他同学提交的代码时，存在业务模型创建的数据表字段被删除的情况，协同开发模式正式为解决这个问题而生。 版本支持 4.7.x版本 已经包含分布式支持。 使用步骤 1、业务后端boot工程引入协同开发包 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.distribution</groupId> <artifactId>pamirs-distribution-session-cd</artifactId> </dependency> 2、yml文件配置ownSign pamirs: distribution: session: allMetaRefresh: false # ownSign根据实际情况修改，一般为研发各自名称 ownSign: wangxian 配置说明：allMetaRefresh，全量刷新Redis中的元数据，绝大多数情况下都不需要配置；1）第一次启动或者Redis的缓存被清空后，会自动进行全量。2）配置为true表示强制进行全量，一般都不需要配置；3）【推荐】默认增量的方式(即allMetaRefresh: false)写入redis的数据更少，相应的启动速度也更快4）【强制】ownSign是环境隔离的设置，同一个项目组不同的开发人员之间，ownSign配置成不同的（即各自配置成各自的，达到互不干扰） 3、业务系统DB和缓存的约束1）【强制】业务库和设计器Redis共用，包括Redis的前缀，租户和系统隔离键都需要一样(这三个值影响RedisKey的拼接)2）【强制】base库业务系统与设计器共用；3) 【强制】公共库即pamirs (资源-resource、用户-user、权限-auth、文件-file等)共用；4）【强制】「业务库」数据源的别名必须一直，每个开发人员必须配置到自己的本地 或者是远程库库加一个后缀区分； 4、开发同学在各自访问设计器时，URL最后面增加;ownSign=wangxian后回车，ownSign会被保存到浏览器缓存中，后续访问其他的URL访问不需要再次输入；如果需要去掉ownSign的值，则直接把界面上的悬浮窗删掉即可。说明：访问设计URL上增加的ownSign需要与开发各自本地项目yml文件中ownSign的值相同。（每个开发人员各自用各自的ownSign）PS:具体参数配置详见Oinone协同开发使用手册
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); }
注：该功能在pamirs-core 4.3.27 / 4.7.8.12以上版本可用 在模块依赖里新增DataAuditModule.MODULE_MODULE模块依赖。 @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, dependencies = { CommonModule.MODULE_MODULE, DataAuditModule.MODULE_MODULE }, displayName = “****”, version = “1.0.0” ) 继承OperationBody模型，设置需要在操作日志中显示的字段，并重写clone方法，设置自定义字段值。用于在计入日志处传递参数。 public class MyOperationBody extends OperationBody { public MyOperationBody(String operationModel, String operationName) { super(operationModel, operationName); } private String itemNames; public String getItemNames() { return itemNames; } public void setItemNames(String itemNames) { this.itemNames = itemNames; } @Override public OperationBody clone() { //设置自定义字段值 MyOperationBody body = OperationBody.transfer(this, new MyOperationBody(this.getOperationModel(), this.getOperationName())); body.setItemNames(this.getItemNames()); return body; } } 继承OperationLog模型，新增需要在操作日志中显示的字段。用于界面展示该自定义字段。 @Model.model(MyOperationLog.MODEL_MODEL) @Model(displayName = “自定义操作日志”, labelFields = {“itemNames”}) public class MyOperationLog extends OperationLog { public static final String MODEL_MODEL = “operation.MyOperationLog”; @Field(displayName = “新增日志字段”) @Field.String private String itemNames; } 定义一个常量 public interface OperationLogConstants { String MY_SCOPE = “MY_SCOPE”; } 在计入日志处，构造出MyOperationBody对象，向该对象中设置自定义日志字段。构造OperationLogBuilder对象并设置scope的值，用于跳转自定义服务实现。 MyOperationBody body = new MyOperationBody(CustomerCompanyUserProxy.MODEL_MODEL, CustomerCompanyUserProxyDataAudit.UPDATE); body.setItemNames(“新增日志字段”); OperationLogBuilder builder = OperationLogBuilder.newInstance(body); //设置一个scope，用于跳转自定义服务实现.OperationLogConstants.MY_SCOPE是常量，请自行定义 builder.setScope(OperationLogConstants.MY_SCOPE); //记录日志 builder.record(data.queryByPk(), data); 实现OperationLogService接口，加上@SPI.Service()注解，并设置常量，一般为类名。定义scope（注意：保持和计入日志处传入的scope值一致），用于计入日志处找到该自定义服务实现。根据逻辑重写父类中方法，便可以扩展操作日志，实现自定义记录了。 @Slf4j @Service @SPI.Service(“myOperationLogServiceImpl”) public class MyOperationLogServiceImpl< T extends D > extends OperationLogServiceImpl< T > implements OperationLogService< T >{ //定义scope，用于计入日志处找到该自定义服务实现 private static final String[] MY_SCOPE = new String[]{OperationLogConstants.MY_SCOPE}; @Override public String[] scopes() { return MY_SCOPE; } //此方法用于创建操作日志 @Override protected OperationLog createOperationLog(OperationBody body, OperationLogConfig config) { MyOperationBody body1 = (MyOperationBody)…
