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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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();…
目录 1. 流程撤回、拒绝和回退调用自定义函数1.1 工作流【撤销】回调钩子1.2 撤销【回退】回调钩子1.3 工作流【拒绝】回调钩子1.4 工作流【同意】回调钩子1.4 工作流【反悔】回调钩子1.4 回调钩子在业务系统中的调用示例2. 自定义审批方式、自定义审批节点名称 1.流程撤回、拒绝和回退调用自定义函数 1.1工作流【撤销】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：当流程实例被撤销时调用入口：pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.impl.WorkflowInstanceServiceImpl#undoInstance /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型、 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据，数据的JsonString * @return */ @Function public XXX recall(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.2撤销【回退】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行回退操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ApprovalFallbackOperatorService /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据，数据的JsonString * @return */ @Function public XXX fallBack(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.3工作流【拒绝】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行拒绝操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ApprovalFallbackOperatorService /** * XXX为当前流程触发方式为模型触发时对应的触发模型 * 对应返回不影响流程上下文 * @param data 入参为触发时的业务数据，数据的JsonString * @return */ @Function public XXX reject(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new XXX(); } 1.4 工作流【同意】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行同意操作时调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.util.ArtificialTaskUtils @Function(summary = "发起的审批同意时会自动调用此方法") @Function.Advanced(displayName = "审批同意") public Teacher agree(String data) { // TODO: 根据实际的业务逻辑把data转换为对象 // WorkRecord workRecord = JsonUtils.parseObject(data, new TypeReference<WorkRecord>(){}); // TODO: 增加自定义业务逻辑 return new Teacher(); } 1.4 工作流【反悔】回调钩子 使用方式：把该方法放置到XXX模型的Action下面，或@Fun(XXX.MODEL_MODEL)触发方式：流程待办进行反悔操作时使用场景：流程待办进行反悔操作时，需要额外更改其他的业务数据逻辑时可用该回调钩子。 注意：该函数的namespace需要设置为流程触发模型。 调用入口:pro.shushi.pamirs.workflow.app.core.service.operator.ArtificialRetractOperatorService @Function @Function.fun(WorkflowBizCallConstants.retract) public void retract(WorkflowUserTask workflowUserTask) { // 获取流程实例 workflowUserTask.fieldQuery(WorkflowUserTask::getInstance); WorkflowInstance instance = workflowUserTask.getInstance(); // 获取用户任务实例 WorkflowUserInstance userInstance = new WorkflowUserInstance() .setId(workflowUserTask.getWorkflowUserInstanceId()) .queryById(); // 反悔的用户id…
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]”
概述 Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。 Oinone平台默认使用dubbo-v2.7.22版本，本文以该版本为例进行描述。 基本概念 Dubbo在注册provider/consumer时使用Netty作为RPC调用的核心服务，其具备客户端/服务端（C/S）的基本特性。即：provider作为服务端，consumer作为客户端。 客户端通过服务中心发现有服务可被调用时，将通过服务中心提供的服务端调用信息，连接服务端并发起请求，从而实现远程调用。 服务注册（绑定Host/Port） JAVA程序启动时，需要将provider的信息注册到服务中心，并在当前环境为Netty服务开启Host/Port监听，以实现服务注册功能。 在下文中，我们通过绑定Host/Port表示Netty服务的访问地址，通过注册Host/Port表示客户端的访问地址。 使用yaml配置绑定Host/Port PS：该配置可在多种环境中通用，改变部署方式无需修改此配置。 dubbo: protocol: name: dubbo # host: 0.0.0.0 port: -1 假设当前环境的可用IP为192.168.1.100 以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20880地址，服务注册地址为192.168.1.100:20880 客户端将通过192.168.1.100:20880调用服务端服务 若发生20880端口占用，则自动向后查找可用端口。如20881、20882等等 若当前可用端口为20881，则以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20881地址，服务注册地址为192.168.1.100:20881 使用环境变量配置注册Host/Port 当服务端被放置在容器环境中时，由于容器环境的特殊性，其内部的网络配置相对于宿主机而言是独立的。因此为保证客户端可以正常调用服务端，还需在容器中配置环境变量，以确保客户端可以通过指定的注册Host/Port进行访问。 以下示例为体现无法使用20880端口的情况，将宿主机可访问端口从20880改为20881。 DUBBO_IP_TO_REGISTRY=192.168.1.100 DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20881 假设当前宿主机环境的可用IP为192.168.1.100 以上配置将使得Netty服务默认绑定在0.0.0.0:20881地址，服务注册地址为192.168.1.100:20881 客户端将通过192.168.1.100:20881调用服务端服务 使用docker/docker-compose启动 需添加端口映射，将20881端口映射至宿主机20881端口。（此处容器内的端口发生变化，若需要了解具体原因，可参考题外话章节） docker-run IP=192.168.1.100 docker run -d –name designer-allinone-full \ -e DUBBO_IP_TO_REGISTRY=$IP \ -e DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20881 \ -p 20881:20881 \ docker-compose services: backend: container_name: designer-backend image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0 restart: always environment: DUBBO_IP_TO_REGISTRY: 192.168.1.100 DUBBO_PORT_TO_REGISTRY: 20881 ports: – 20881:20881 # dubbo端口 使用kubernetes启动 工作负载（Deployment） kind: Deployment apiVersion: apps/v1 spec: replicas: 1 template: spec: containers: – name: designer-backend image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0 ports: – name: dubbo containerPort: 20881 protocol: TCP env: – name: DUBBO_IP_TO_REGISTRY value: "192.168.1.100" – name: DUBBO_PORT_TO_REGISTRY value: "20881" 服务（Services） kind: Service apiVersion: v1 spec: type: NodePort ports: – name: dubbo protocol: TCP port: 20881 targetPort: dubbo nodePort: 20881 PS：此处的targetPort为对应Deployment#spec. template.spec.containers.ports.name配置的端口名称。若未配置，可使用20881直接指定对应容器的端口号。 使用kubernetes其他暴露服务方式 在Kubernetes中部署服务，有多种配置方式均可用暴露服务。上述配置仅用于通过Service/NodePort将20881端口暴露至宿主机，其他服务可用通过任意Kubernetes节点IP进行调用。 若其他服务也在Kubernetes中进行部署，则可以通过Service/Service方式进行调用。将DUBBO_IP_TO_REGISTRY配置为${serviceName}.${namespace}即可。 若其他服务无法直接访问Kubernetes的master服务，则可以通过Ingress/Service方式进行调用。将DUBBO_IP_TO_REGISTRY配置为Ingress可解析域名即可。 Dubbo调用链路图解 PS: Consumer的绑定Host/Port是其作为Provider使用的，下面所有图解仅演示单向的调用链路。 名词解释 Provider: 服务提供者（JVM） Physical Machine Provider: 服务提供者所在物理机 Provider Container: 服务提供者所在容器 Kubernetes Service: Kubernetes Service资源类型 Consumer: 服务消费者（JVM） Registration Center: 注册中心；可以是zookeeper、nacos等。 bind: 服务绑定Host/Port到指定ip:port。 registry: 服务注册；注册Host/Port到注册中心的信息。 discovery: 服务发现；注册Host/Port到消费者的信息。 invoke: 服务调用；消费者通过注册中心提供的提供者信息向提供者发起服务调用。 forward: 网络转发；通常在容器环境需要进行必要的网络转发，以使得服务调用可以到达服务提供者。 物理机/物理机调用链路 “` mermaidsequenceDiagram participant p as Provider<br>(bind 0.0.0.0:20880)participant m as Physical Machine Provider<br>(bind 192.168.1.100:20881)participant…
MSSQL数据库配置 驱动配置 Maven配置（2017版本可用） <mssql.version>9.4.0.jre8</mssql.version> <dependency> <groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId> <artifactId>mssql-jdbc</artifactId> <version>${mssql.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 mssql-jdbc-7.4.1.jre8.jarmssql-jdbc-9.4.0.jre8.jarmssql-jdbc-12.2.0.jre8.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver url: jdbc:sqlserver://127.0.0.1:1433;DatabaseName=base username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 连接url配置 暂无官方资料 url格式 jdbc:sqlserver://${host}:${port};DatabaseName=${database} 在jdbc连接配置时，${database}必须配置，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: MSSQL version: 2017 major-version: 2017 pamirs: type: MSSQL version: 2017 major-version: 2017 数据库版本 type version majorVersion 2017 MSSQL 2017 2017 PS：由于方言开发环境为2017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: MSSQL version: 2017 major-version: 2017 type version majorVersion MSSQL 2017 2017 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: CAST(DATEDIFF(S, CAST('1970-01-01 00:00:00' AS DATETIME), GETUTCDATE()) AS BIGINT) * 1000000 + DATEPART(NS, SYSUTCDATETIME()) / 100 MSSQL数据库用户初始化及授权 — init root user (user name can be modified by oneself) CREATE LOGIN [root] WITH PASSWORD = 'password'; — if using mssql database, this authorization is required. ALTER SERVER ROLE [sysadmin] ADD MEMBER [root];
