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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通过源码分析，从页面发起请求，如果通过graphQL传输到具体action的链路，并且在这之间做了哪些隐式处理分析源码版本5.1.x 请求流程大致如下： 拦截所有指定的请求 组装成graphQL请求信息 调用graphQL执行 通过hook拦截先执行 RsqlDecodeHook：rsql解密 UserHook： 获取用户信息, 通过cookies获取用户ID，再查表获取用户信息，放到本地Local线程里 RoleHook： 角色Hook FunctionPermissionHook： 函数权限Hook ,跳过权限拦截的实现放在这一层，对应的配置 pamirs: auth: fun-filter: – namespace: user.PamirsUserTransient fun: login #登录 – namespace: top.PetShop fun: action DataPermissionHook： 数据权限hook PlaceHolderHook：占位符转化替换hook RsqlParseHook： 解释Rsql hook SingletonModelUpdateHookBefore 执行post具体内容 通过hook拦截后执行 QueryPageHook4TreeAfter： 树形Parent查询优化 FieldPermissionHook： 字段权限Hook UserQueryPageHookAfter UserQueryOneHookAfter 封装执行结果信息返回 时序图 核心源码解析 拦截所有指定的请求 /pamirs/模块名RequestController @RequestMapping( value = "/pamirs/{moduleName:^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]+[a-zA-Z0-9]$}", method = RequestMethod.POST ) public String pamirsPost(@PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestBody PamirsClientRequestParam gql, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { } DefaultRequestExecutor 构建graph请求信息，并调用graph请求 () -> execute(GraphQL::execute, param), param private <T> T execute(BiFunction<GraphQL, ExecutionInput, T> executor, PamirsRequestParam param) { // 获取GraphQL请求信息，包含grapsh schema GraphQL graphQL = buildGraphQL(param); … ExecutionInput executionInput = ExecutionInput.newExecutionInput() .query(param.getQuery()) .variables(param.getVariables().getVariables()) .dataLoaderRegistry(Spider.getDefaultExtension(DataLoaderRegistryApi.class).dataLoader()) .build(); … // 调用 GraphQL的方法execute 执行 T result = executor.apply(graphQL, executionInput); … return result; } QueryAndMutationBinder 绑定graphQL读取写入操作 public static DataFetcher<?> dataFetcher(Function function, ModelConfig modelConfig) { if (isAsync()) { if (FunctionTypeEnum.QUERY.in(function.getType())) { return AsyncDataFetcher.async(dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment), ExecutorServiceApi.getExecutorService()); } else { return dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment); } } else { return dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment); } } private static Object dataFetcherAction(Function function, ModelConfig modelConfig, DataFetchingEnvironment environment) { try { SessionExtendUtils.tagMainRequest(); // 使用共享的请求和响应对象 return Spider.getDefaultExtension(ActionBinderApi.class) .action(modelConfig,…
KDB数据库配置 驱动配置 Maven配置 点击查看官方驱动说明 PS：官方驱动说明中的9.0.0版本目前并未推送至公共仓库，因此使用8.6.0版本替代。 <kdb.version>8.6.0</kdb.version> <dependency> <groupId>cn.com.kingbase</groupId> <artifactId>kingbase8</artifactId> <version>${kdb.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 kingbase8-8.6.0.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.kingbase8.Driver url: jdbc:kingbase8://127.0.0.1:4321/pamirs?currentSchema=base&autosave=always&cleanupSavepoints=true 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.PGValidConnectionChecker PS：validConnectionCheckerClassName配置非常重要，连接存活检查是连接池可以保持连接的重要配置。Druid连接池可以自动识别大多数的数据库类型，由于jdbc:kingbase8协议属于非内置识别的类型，因此需要手动配置。 连接url配置 点击查看官方JDBC连接配置说明 url格式 jdbc:kingbase8://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema}&autosave=always&cleanupSavepoints=true 在jdbc连接配置时，${database}和${schema}必须配置，不可缺省。autosave=always、cleanupSavepoints=true属于必须配置的事务参数，否则事务回滚行为与其他数据库不一致，会导致部分操作失败。 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: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 pamirs: type: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 数据库版本 type version majorVersion V009R001C001B0030 KDB 9 V009R001C001B0030 V008R006C008B0020 KDB 9 V009R001C001B0030 PS：由于方言开发环境为V009R001C001B0030版本，其他类似版本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的方言与PostgreSQL数据库并无明显差异，Kingbase数据库可以直接使用PostgreSQL数据库方言。 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 KDB数据库关键参数检查 PS：以下参数为Oinone平台接入KDB时使用的数据库参数，参数不一致时可尝试启动。 数据库模式 推荐配置：DB_MODE=oracle 数据库安装/初始化时配置 是否大小写敏感 推荐配置：enable_ci=off 是否启用语句级回滚 推荐配置：ora_statement_level_rollback = off show ora_statement_level_rollback; set ora_statement_level_rollback=off; 此参数在Oinone平台接入时使用的版本中未体现出应有的效果。从官方提供的文档来看，此参数与数据库连接串上的autosave=always&cleanupSavepoints=true配置结果应该是一致的，由于此参数配置无效，因此在数据库连接串上必须指定这两个参数。 Oinone平台在最初开发时使用的是基于mysql数据库的事务特性，即不支持语句级回滚的事务行为。因此，为了保证Oinone平台功能正常，需要使得事务行为保持一致。 如不一致，则可能出现某些功能无法正常使用的情况。如：流程设计器首次发布定时触发的工作流时会出现报错；导入/导出任务出现异常无法正常更新任务状态等。 是否将空字符串视为NULL 推荐配置：ora_input_emptystr_isnull = off show ora_input_emptystr_isnull; set ora_input_emptystr_isnull=off; KDB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…
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;
总体介绍 异步任务是非常常见的一种开发模式，它在分布式的开发模式中有很多应用场景如： 高并发场景中，我们一般采用把长流程切短，用异步方式去掉可以异步的非关键功能，缩小主流程响应时间，提升用户体验 异构系统的集成调用，通过异步任务完成解耦与自动重试 分布式系统最终一致性的可选方案 本文将介绍oinone是如何结合Spring+TbSchedule来完成异步任务 构建第一个异步任务 新建PetShopService和PetShopServiceImpl 1、 新建PetShopService定义updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.api.service; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) public interface PetShopService { String FUN_NAMESPACE = "demo.PetShop.PetShopService"; @Function void updatePetShops(List<PetShop> petShops); } 2、PetShopServiceImpl实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.PetShopService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.XAsync; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) @Component public class PetShopServiceImpl implements PetShopService { @Override @Function @XAsync(displayName = "异步批量更新宠物商店",limitRetryNumber = 3,nextRetryTimeValue = 60) public void updatePetShops(List<PetShop> petShops) { new PetShop().updateBatch(petShops); } } a. displayName = "异步批量更新宠物商店"，定义异步任务展示名称b. limitRetryNumber = 3，定义任务失败重试次数，，默认：-1不断重试c. nextRetryTimeValue = 60，定义任务失败重试的时间数，默认：3d. nextRetryTimeUnit，定义任务失败重试的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECONDe. delayTime，定义任务延迟执行的时间数，默认：0f. delayTimeUnit，定义任务延迟执行的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECOND 修改PetShopBatchUpdateAction调用异步任务 引入PetShopService 修改conform方法，调用petShopService.updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; @Model.model(PetShopBatchUpdate.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopBatchUpdateAction { @Autowired private PetShopService petShopService; @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ List<PetShop> shops = ArgUtils.convert(PetShopProxy.MODEL_MODEL, PetShop.MODEL_MODEL,proxyList); // 调用异步任务 petShopService.updatePetShops(shops); }); return data; } } 不同应用如何隔离执行单元 在schedule跟模块部署一起的时候，多模块独立boot的情况下，需要做必要的配置。如果schedule独立部署则没有必要，因为全部走远程，不存在类找不到的问题 通过配置pamirs.zookeeper.rootPath，确保两组机器都能覆盖所有任务分片，这样不会漏数据 通过pamirs.event.schedule.ownSign来隔离。确保两组机器只取各自产生的数据，这样不会重复执行数据 pamirs: zookeeper: zkConnectString: 127.0.0.1:2181 zkSessionTimeout: 60000 rootPath: /demo event: enabled: true schedule: enabled: true ownSign: demo rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876
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
