项目中排除掉特定的Hook和扩展点

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  Excel导入导出模板翻译

  导出翻译项 与翻译的导出全部翻译项类似，只是该操作目前没有加入到页面交互中，需要通过工具发起后端服务请求，拿到导入导出翻译Excel模版，添加模版翻译项。（查看路径：文件–导出任务） mutation { excelExportTaskMutation { createExportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } } ) { name } } } variables: { "path": "/file", "lang": "en-US" } 参数说明：（不在以下说明范围内的参数无需修改） variables.lang参数：用于指定翻译项的目标语言编码，与【资源】-【语言】中的编码一致。 导入翻译项 mutation { excelImportTaskMutation { createImportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } file: { url: "翻译项URL链接" } } ) { name } } } variables: { "path": "/file" } 参数说明： 将翻译项URL链接改为实际可访问的文件链接即可，可通过页面中任意文件上传的组件获取。

  张博昊

  2024年12月5日

  1.7K000
• 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
• 代码实践

  Oinone引入搜索引擎(增强模型)

  场景描述 在碰到大数据量并且需要全文检索的场景，我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景，其背后也是整合了ElasticSearch; 使用前你应该 了解ElasticSearch，包括不限于：Index(索引)、分词、Node(节点)、Document(文档)、Shards(分片) & Replicas(副本)。参考官方网站：https://www.elastic.co/cn/ 有一个可用的ElasticSearch环境(本地项目能引用到) 前置约束 增强模型增量依赖数据变更实时消息，因此确保项目的event是开启的，mq配置正确。 项目引入搜索步骤 1、boot工程加入相关依赖包 boot工程需要指定ES客户端包版本，不指定版本会隐性依赖顶层spring-boot依赖管理指定的低版本 boot工程加入pamris-channel的工程依赖 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId> <version>8.4.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>jakarta.json</groupId> <artifactId>jakarta.json-api</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel-core</artifactId> </dependency> 2、api工程加入相关依赖包 在XXX-api中增加入pamirs-channel-api的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel-api</artifactId> </dependency> 3、yml文件配置 在pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加channel，即在启动模块中增加channel模块。同时注意es的配置，是否跟es的服务一致 pamirs: record: sql: #改成自己本地路径(或服务器路径) store: /Users/oinone/record boot: modules: – channel ## 确保也安装了sql_record – sql_record channel: packages: # 增强模型扫描包配置 – com.xxx.xxx elastic: url: 127.0.0.1:9200 4、项目的模块增加模块依赖 XXXModule增加对ChannelModule的依赖 @Module(dependencies = {ChannelModule.MODULE_MODULE}) 5、增加增强模型(举例) package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Model(displayName = "测试EnhanceModel") @Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL}) @Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN) public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance"; } 6、重启系统看效果 1、进入【传输增强模型】应用，访问增强模型列表我们会发现一条记录，并点击【全量同步】初始化ES，并全量dump数据 2、再次回到Demo应用，进入增强模型页面，可以正常访问并进增删改查操作 个性化dump逻辑 通常dump逻辑是有个性化需求，那么我们可以重写模型的synchronize方法，函数重写特性在“面向对象-继承与多态”部分中已经有详细介绍。 重写ShardingModelEnhance模型的synchronize方法 重写后，如果针对老数据记录需要把新增的字段都自动填充，可以进入【传输增强模型】应用，访问增强模型列表，找到对应的记录并点击【全量同步】 package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; import java.util.List; @Model(displayName = "测试EnhanceModel") @Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL}) @Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN) public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance"; @Field(displayName = "nick") private String nick;…

  望闲

  2024年5月14日

  2.8K000
• 后端

  Oinone设计器部署参数说明

  概述 Oinone提供两种设计器部署方式，合作伙伴可以自行选择适合自己的部署方式。 Docker配置参数 环境变量 ARG_ENV：指定spring.profiles.active（默认：dev） ARG_LIFECYCLE：指定-Plifecycle（默认：INSTALL） JVM_OPTIONS：jvm参数 PROGRAM_ARGS：程序参数 JVM_OPTIONS和PROGRAM_ARGS参数说明 java [JVM_OPTIONS?] -jar boot.jar [PROGRAM_ARGS?] 端口说明 PS：以下为目前设计器镜像的全部端口，不同类型镜像的端口由于内置服务不同，使用的端口数量不同，但端口号是完全一致的。 80：前端服务端口（设计器访问入口） 8091：后端服务端口 8093：后端EIP服务端口 20880：Dubbo端口 3306：内置MySQL端口 2181：内置Zookeeper端口 6379：内置Redis端口 9876/10991：内置RocketMQ端口 9999：内置本地OSS默认端口 挂载目录说明（挂载虚拟卷） /opt/pamirs为镜像的工作目录，所有挂载目录均在该目录下。 /opt/pamirs/ext：应用配置文件目录；包含application.yml、logback.xml、license.lic等配置文件 /opt/pamirs/nginx/vhost：Nginx配置文件目录 /opt/pamirs/logs：后端服务日志目录 /opt/mq/conf/broker.conf：RocketMQ的broker配置文件 /opt/pamirs/outlib：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。 /opt/pamirs/dist：前端服务目录 /opt/pamirs/static：前端静态文件目录；LOCAL类型的OSS上传和下载目录； docker run启动常用参数 -e：指定环境变量 -p：指定端口映射 -v：指定挂载目录（挂载虚拟卷） docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG…] docker compose启动常用配置 services: container: image: $IMAGE container_name: $CONTAINER_NAME restart: always # docker run -e environment: KEY1: VALUE1 KEY2: VALUE2 … # docker run -p ports: – $machinePort1:$containerPort1 – $machinePort2:$containerPort2 … # docker run -v volumes: – $machinePath1:$containerPath1 – $machinePath2:$containerPath2 … docker compose常用命令 # 使用docker-compose.yaml启动 docker compose up -d # 使用docker-compose.yaml停止并删除容器 docker compose down -v # 指定配置文件启动 docker compose -f config.yaml up -d # 指定配置文件停止并删除容器 docker compose -f config.yaml down -v JAR包方式启动 下载Oinone专属启动器 oinone-boot-starter.zip 启动命令变化 # 原命令 java -jar boot.jar # 变更后命令 boot-starter java -jar boot.jar PS：更多命令可查看后端无代码设计器Jar包启动方法

  张博昊

  2024年11月4日

  1.8K000
• 后端

  自定义createorupdate方法时，关联模型数据怎么保存？

  需要自己手动增加保存关联模型数据的逻辑。 多对一、一对一以及一对多 可直接用fieldSave进行保存即可 //如 data.fieldSave(PamirsEmployee::getPositions); 多对多 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

  oinone

  2023年11月1日

  1.8K000