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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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
达梦数据库配置 驱动配置 达梦数据库的服务端版本和驱动版本需要匹配，建议使用服务端安装时提供的jdbc驱动，不要使用官方maven仓库中的驱动。 报错 表 xx 中不能同时包含聚集 KEY 和大字段，建表的时候就指定非聚集主键。SELECT * FROM V$DM_INI WHERE PARA_NAME = ‘PK_WITH_CLUSTER’;SP_SET_PARA_VALUE(1,’PK_WITH_CLUSTER’,0) Maven配置 DM8（目前maven仓库最新版本） <dm.version>8.1.2.192</dm.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>DmJdbcDriver18</artifactId> <version>${dm.version}</version> </dependency> PS: 8.1.3.12版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用，本文包含该版本相关内容。 Maven配置 DM7 <dm7.version>7.6.1.120</dm7.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>Dm7JdbcDriver18</artifactId> <version>${dm7.version}</version> </dependency> PS: 7.6.1.120版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用，本文包含该版本相关内容。 离线驱动下载 Dm7JdbcDriver18-7.6.1.120.jarDmJdbcDriver18-8.1.3.12.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: dm.jdbc.driver.DmDriver # url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql 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.OracleValidConnectionChecker validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL 连接url配置 点击查看官方文档：DM JDBC 编程指南 连接串1 jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS：schema参数在低版本驱动区分大小写，高版本驱动不再区分大小写，为了避免错误，统一使用全大写。columnNameUpperCase参数与官方介绍不一致，为了避免错误，需要显式指定。 连接串2 jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS：可能是未来更高版本中使用的连接串形式。 达梦数据库在不同驱动版本下需要使用不同的连接串进行处理，具体可参考下表：（使用错误的连接串将无法正常启动） Dm7JdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 7.6.0.165 2019.06.04 1 否 是 否 不支持LocalDateTime类型 7.6.1.120（建议） 2022.09.14 1 是 是 是 – DmJdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 8.1.2.192 2023.01.12 1 是 否 是 – 8.1.3.12（建议） 2023.04.17 2 是 否 是 – 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: DM version: 8 majorVersion: 8 pamirs: type: DM version: 8 majorVersion: 8 数据库版本 type version majorVersion 7-20220916 DM 7 20220916 8-20230418 DM 8 8 schedule方言配置 pamirs: event: schedule: dialect: type: DM version: 8 majorVersion: 8 type version majorVersion…
Oracle数据库配置 驱动配置 jdbc仓库 https://mvnrepository.com/artifact/com.oracle.database.jdbc/ojdbc8 Maven配置（11g版本可用） <ojdbc.version>23.2.0.0</ojdbc.version> <dependency> <groupId>com.oracle.database.jdbc</groupId> <artifactId>ojdbc8</artifactId> <version>${ojdbc.version}</version> </dependency> JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: oracle.jdbc.OracleDriver url: jdbc:oracle:thin:@//127.0.0.1:1521/orcl username: YOUR_SCHEMA_NAME password: xxxxxx Oracle默认为每个用户创建了一个与当前用户名同名的模式，每个用户应该只使用该模式(DBA用户除外)，因此平台使用Oracle时应该通过username处指定与该模式同名的用户名来指定模式。(Oracle多数据源时每一个数据库创建一个用户) 创建用户时用户名应全大写。 连接url配置 官方文档 https://odbc.postgresql.org/docs/config-opt.html url格式 jdbc:oracle:thin:@//ip:端口号/服务名或SID 每一个Oracle进程默认为一个Oracle数据库实例，使用服务名或sid登录该Oralce数据库实例。一个Oracle sid 对应一个数据库实例，而一个服务名可以标识多个数据库实例。远程连接时推荐使用服务名进行连接。可以在安装Oracle的机器上打开SQLPlus，用SYSTEM用户登录上去后使用SELECT SYS_CONTEXT('USERENV', 'INSTANCE_NAME') AS SID FROM DUAL;查询登录使用的sid；也可以使用SELECT VALUE AS SERVICE_NAME FROM V$PARAMETER WHERE NAME = 'service_names';查询登录使用的服务名。 其他连接参数如需配置，可自行查阅相关资料进行调优。 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: Oracle version: 11.2 major-version: 11g pamirs: type: Oracle version: 11.2 major-version: 11g plus: configuration: jdbc-type-for-null: "NULL" using-model-as-property: true using-statement-handler-dialect: true mapper: batch: useAffectRows global: table-pattern: '${table_30}' column-pattern: '${column_30}' 数据库版本 type version majorVersion 11g – 11.2.0.1.0 Oracle 11.2 11g 12c – 12.2.0.1.0 Oracle 12.2 12c PS：由于方言开发环境为Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.1.0版本，其他类似版本（11.2.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: Oracle version: 11.2 major-version: 11g 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (CAST(SYSTIMESTAMP AS DATE) – TO_DATE('1970-01-01 08:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')) * 8640000000000 Oracle数据库用户初始化及授权 — 以下命令均使用dba账户执行 — 创建用户 ONE_TEST (用户名需全大写) 密码 123456 CREATE USER ONE_TEST IDENTIFIED BY 123456; — 解锁用户 ALTER USER ONE_TEST ACCOUNT UNLOCK; — 将用户的默认表空间设置为USERS，临时表空间设置为TEMP ALTER USER ONE_TEST DEFAULT TABLESPACE USERS; ALTER USER ONE_TEST TEMPORARY TABLESPACE TEMP; — 可以用以下命令查询某用户的表空间： SELECT…
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
条件更新updateByWrapper 通常我们在更新的时候new一个对象出来在去更新，减少更新的字段 Integer update = new DemoUser().updateByWrapper(new DemoUser().setFirstLogin(Boolean.FALSE), Pops.<DemoUser>lambdaUpdate().from(DemoUser.MODEL_MODEL).eq(IdModel::getId, userId) 使用基础模型的updateById方法更新指定字段的方法： new 一下update对象出来，更新这个对象。 WorkflowUserTask userTaskUp = new WorkflowUserTask(); userTaskUp.setId(userTask.getId()); userTaskUp.setNodeContext(json); userTaskUp.updateById(); 条件删除updateByWrapper public List<T> delete(List<T> data) { List<Long> petTypeIdList = new ArrayList(); for(T item:data){ petTypeIdList.add(item.getId()); } Models.data().deleteByWrapper(Pops.<PetType>lambdaQuery().from(PetType.MODEL_MODEL).in(PetType::getId,petTypeIdList)); return data; } 构造条件查询数据 示例1： LambdaQueryWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { LambdaQueryWrapper<PetShop> query = Pops.<PetShop>lambdaQuery(); query.from(PetShop.MODEL_MODEL); query.setSortable(Boolean.FALSE); query.orderBy(true, true, PetShop::getId); List<PetShop> petShops2 = new PetShop().queryList(query); System.out.printf(petShops2.size() + ""); } 示例2： IWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { IWrapper<PetShop> wrapper = Pops.<PetShop>lambdaQuery() .from(PetShop.MODEL_MODEL).eq(PetShop::getId,1L); List<PetShop> petShops4 = new PetShop().queryList(wrapper); System.out.printf(petShops4.size() + ""); } 示例3： QueryWrapper拼接查询条件 private void queryPetShops() { //使用Lambda获取字段名，防止后面改字段名漏改 String nameField = LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getName); //使用Lambda获取Clumon名，防止后面改字段名漏改 String nameColumn = PStringUtils.fieldName2Column(nameField); QueryWrapper<PetShop> wrapper2 = new QueryWrapper<PetShop>().from(PetShop.MODEL_MODEL) .eq(nameColumn, "test"); List<PetShop> petShops5 = new PetShop().queryList(wrapper2); System.out.printf(petShops5.size() + ""); } IWrapper转为LambdaQueryWrapper @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetShopProxy> queryPage(Pagination<PetShopProxy> page, IWrapper<PetShopProxy> queryWrapper) { LambdaQueryWrapper<PetShopProxy> wrapper = ((QueryWrapper<PetShopProxy>) queryWrapper).lambda(); // 非存储字段从QueryData中获取 Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); if (null != queryData && !queryData.isEmpty()) { String codes = (String) queryData.get("codes"); if (org.apache.commons.lang3.StringUtils.isNotBlank(codes)) { wrapper.in(PetShopProxy::getCode, codes.split(",")); } } return new PetShopProxy().queryPage(page, wrapper); }
