项目中排除掉特定的Hook和扩展点

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• Schedule相关

  1、Schedule初始化 TODO 2、Schedule执行器的入口 通常本地创建了Schedule，没有被正常执行，可以通过这个入口去排查问题 pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.core.tasks.AbstractScheduleTaskDealSingle#selectTasks 3、Schedule执行环境隔离 项目中开发如果本地进行任务调试，通过通过指定ownSign进行环境隔离，如果不配置可能会导致这个任务被别的机器执行，本机的代码无法调试，如果开发的时候出现任务未执行可能是这个原因导致的 event: enabled: true schedule: enabled: true ownSign: dev_wx rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876

  望闲

  后端 2023年11月16日

  2.3K000
• 后端

  EIP开放接口使用MD5验签发起请求（v5.x）

  验签工具类 PS：该验签方法仅在pamirs-core的5.0.16版本以上可正常使用 public class EipSignUtils { public static final String SIGN_METHOD_MD5 = "md5"; private static final String SIGN_METHOD_HMAC = "hmac"; private static final String SECRET_KEY_ALGORITHM = "HmacMD5"; private static final String MESSAGE_DIGEST_MD5 = "MD5"; public static String signTopRequest(Map<String, String> params, String secret, String signMethod) throws IOException { // 第一步：检查参数是否已经排序 String[] keys = params.keySet().toArray(new String[0]); Arrays.sort(keys); // 第二步：把所有参数名和参数值串在一起 StringBuilder query = new StringBuilder(); if (SIGN_METHOD_MD5.equals(signMethod)) { query.append(secret); } for (String key : keys) { String value = params.get(key); if (StringUtils.isNoneBlank(key, value)) { query.append(key).append(value); } } // 第三步：使用MD5/HMAC加密 byte[] bytes; if (SIGN_METHOD_HMAC.equals(signMethod)) { bytes = encryptHMAC(query.toString(), secret); } else { query.append(secret); bytes = encryptMD5(query.toString()); } // 第四步：把二进制转化为大写的十六进制(正确签名应该为32大写字符串，此方法需要时使用) return byte2hex(bytes); } private static byte[] encryptHMAC(String data, String secret) throws IOException { byte[] bytes; try { SecretKey secretKey = new SecretKeySpec(secret.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), SECRET_KEY_ALGORITHM); Mac mac = Mac.getInstance(secretKey.getAlgorithm()); mac.init(secretKey); bytes = mac.doFinal(data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } catch (GeneralSecurityException e) { throw new IOException(e.toString(), e); } return bytes; } private static byte[] encryptMD5(String data) throws IOException { return encryptMD5(data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } private static byte[] encryptMD5(byte[] data) throws IOException { try { MessageDigest md = MessageDigest.getInstance(MESSAGE_DIGEST_MD5); return md.digest(data); } catch (NoSuchAlgorithmException e)…

  张博昊

  2024年6月29日

  2.0K000
• 后端

  【MSSQL】后端部署使用MSSQL数据库（SQLServer）

  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];

  张博昊

  2024年10月18日

  1.4K000
• 代码实践

  如何使用位运算的数据字典

  场景举例 日常有很多项目，数据库中都有表示“多选状态标识”的字段。在这里用我们项目中的一个例子进行说明一下： 示例一： 表示某个商家是否支持多种会员卡打折（如有金卡、银卡、其他卡等），项目中的以往的做法是：在每条商家记录中为每种会员卡建立一个标志位字段。如图： 用多字段来表示“多选标识”存在一定的缺点：首先这种设置方式很明显不符合数据库设计第一范式，增加了数据冗余和存储空间。再者，当业务发生变化时，不利于灵活调整。比如，增加了一种新的会员卡类型时，需要在数据表中增加一个新的字段，以适应需求的变化。  – 改进设计：标签位flag设计二进制的“位”本来就有表示状态的作用。可以用各个位来分别表示不同种类的会员卡打折支持：这样，“MEMBERCARD”字段仍采用整型。当某个商家支持金卡打折时，则保存“1（0001）”，支持银卡时，则保存“2（0010）”，两种都支持，则保存“3（0011）”。其他类似。表结构如图： 我们在编写SQL语句时，只需要通过“位”的与运算，就能简单的查询出想要数据。通过这样的处理方式既节省存储空间，查询时又简单方便。 //查询支持金卡打折的商家信息：   select * from factory where MEMBERCARD & b'0001'; // 或者：   select * from factory where MEMBERCARD & 1;    // 查询支持银卡打折的商家信息：   select * from factory where MEMBERCARD & b'0010'; // 或者：   select * from factory where MEMBERCARD & 2; 二进制( 位运算)枚举 可以通过@Dict注解设置数据字典的bit属性或者实现BitEnum接口来标识该枚举值为2的次幂。二进制枚举最大的区别在于值的序列化和反序列化方式是不一样的。 位运算的枚举定义示例 import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BitEnum; @Dict(dictionary = ClientTypeEnum.DICTIONARY, displayName = "客户端类型枚举", summary = "客户端类型枚举") public enum ClientTypeEnum implements BitEnum { PC(1L, "PC端", "PC端"), MOBILE(1L << 1, "移动端", "移动端"), ; public static final String DICTIONARY = "base.ClientTypeEnum"; private final Long value; private final String displayName; private final String help; ClientTypeEnum(Long value, String displayName, String help) { this.value = value; this.displayName = displayName; this.help = help; } @Override public Long value() { return value; } @Override public String displayName() { return displayName; } @Override public String help() { return help; } } 使用方法示例 API: addTo 和 removeFrom List<ClientTypeEnum> clientTypes = module.getClientTypes(); // addTo ClientTypeEnum.PC.addTo(clientTypes); // removeFrom ClientTypeEnum.PC.removeFrom(clientTypes); 在查询条件中的使用 List<Menu> moduleMenus = new Menu().queryListByWrapper(menuPage, LoaderUtils.authQuery(wrapper).eq(Menu::getClientTypes, ClientTypeEnum.PC));

  nation

  2023年11月24日

  2.4K000
• 后端

  DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

  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); }

  望闲

  2024年5月18日

  2.2K000