相关推荐

• 后端

  元数据表介绍

  模型 模型元数据的讲解 https://doc.oinone.top/oio4/9281.html base_model 模型表 字段名 备注 示例 system_source BASE是系统创建, MANUAL是人工创建 MANUAL pk 主键 id module 模块编码 demo_core model 模型编码 demo.PetType name api名称 petType lname 模型代码名称 pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetType table 逻辑数据表名称 demo_core_pet_type ds_key 逻辑数据源名 pamirs type 模型类型 store display_name 显示名称 品种 data_manager 是否允许系统根据模型变化自动创建表和更新表 1 ordering 排序 createDate DESC, id DESC super_models 父模型 demo.AbstractDemoIdModel uniques 唯一索引 indexes 索引 name,createDate 模块 模块元数据的讲解 https://doc.oinone.top/oio4/9279.html base_module 模块表 字段名 备注 示例 display_name 显示名称 OinoneDemo name api名称 DemoCore module 模块编码 demo_core module_dependencies 依赖模块编码列表 base,common,file,trigger module_exclusions 互斥模块编码列表 module_upstreams 上游模块编码列表 system_source BASE是系统创建, MANUAL是人工创建 MANUAL web web应用 1 default_home_page_model 默认主页模型编码 函数 函数元数据的讲解 https://doc.oinone.top/oio4/9282.html base_function 函数表 字段名 备注 示例 display_name 显示名称 根据条件分页查询记录列表和总数 clazz 函数位置 pro.shushi.pamirs.framework.orm.DefaultReadApi module 模块 demo_core method 函数方法 queryPage namespace 函数命名空间 demo.PetType argument_list 函数参数 [{"ltype":"pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.condition.Pagination","model":"base.Pagination","modelGeneric":false,"multi":false,"name":"page","ttype":"m2o"},{"ltype":"pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.wrapper.IWrapper","ltypeT":"java.lang.Object","model":"base.Condition","modelGeneric":true,"multi":false,"name":"queryWrapper","ttype":"m2o"}] fun 函数编码 queryPage return_type 返回值类型 {"ltype":"pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.condition.Pagination","model":"base.Pagination","modelGeneric":false,"multi":false,"ttype":"m2o"} sys 由系统产生的元数据 1 type 函数类型 1: CREATE, 2: DELETE, 4: UPDATE, 8: QUERY 8 data_manager 数据管理器函数 1 codes 代码内容 open_level 开放级别 2: LOCAL, 4: REMOTE, 8: API, 6: LOCAL+REMOTE, 10: LOCAL+API, 12: REMOTE+API, 14:LOCAL+REMOTE+API 14 模型字段 字段讲解 https://doc.oinone.top/oio4/9239.html base_field 字段表 字段名 备注 示例 system_source BASE是系统创建, MANUAL是人工创建 MANUAL name api名称 name field 字段编码 name ttype 关系类型, 类型:m2o/o2m/m2m/enum/string/integer/map/datetime/related/money/html string model 模型编码…

  oinone

  2024年8月23日

  1.1K000
• 后端

  Oinone配置详解（v5）

  张博昊

  2024年10月23日

  1.4K000
• 后端

  项目中工作流引入和流程触发

  目录 1. 使用工作流需要依赖的包和设置2. 触发方式2.1 自动触发方式2.2 触发方式 1.使用工作流需要依赖的包和设置 1.1 工作流需要依赖的模块 需在pom.xml中增加workflow、sql-record和trigger相关模块的依赖 workflow：工作流运行核心模块 sql-record：监听流程发布以后对应模型的增删改监听 trigger：异步任务调度模块 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-api</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.workflow</groupId> <artifactId>pamirs-workflow-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-bridge-tbschedule</artifactId> </dependency> 在application.yml中增加对应模块的依赖以及sql-record路径以及其他相关设置 pamirs: … record: sql: #改成自己路径 store: /opt/pamirs/logs … boot: init: true sync: true modules: … – sql_record – trigger – workflow … sharding: define: data-sources: ds: pamirs models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 event: enabled: true schedule: enabled: true # ownSign区分不同应用 ownSign: demo rocket-mq: # enabled 为 false情况不用配置 namesrv-addr: 192.168.6.2:19876 trigger: auto-trigger: true 2.触发方式 2.1自动触发方式 在流程设计器中设置触发方式，如果设置了代码触发方式则不会自动触发 2.2代码调用方式触发 2.2.1.再流程设计器中触发设置中，设置为是否人工触发设置为是 2.2.2.查询数据库获取该流程的编码 2.2.3.在代码中调用 /** * 触发⼯作流实例 */ private Boolean startWorkflow(WorkflowD workflowD, IdModel modelData) { WorkflowDefinition workflowDefinition = new WorkflowDefinition().queryOneByWrapper( Pops.<WorkflowDefinition>lambdaQuery() .from(WorkflowDefinition.MODEL_MODEL) .eq(WorkflowDefinition::getWorkflowCode, workflowD.getCode()) .eq(WorkflowDefinition::getActive, 1) ); if (null == workflowDefinition) { // 流程没有运⾏实例 return Boolean.FALSE; } String model = Models.api().getModel(modelData); //⼯作流上下⽂ WorkflowDataContext wdc = new WorkflowDataContext(); wdc.setDataType(WorkflowVariationTypeEnum.ADD); wdc.setModel(model); wdc.setWorkflowDefinitionDefinition(workflowDefinition.parseContent()); wdc.setWorkflowDefinition(workflowDefinition); wdc.setWorkflowDefinitionId(workflowDefinition.getId()); IdModel copyData = KryoUtils.get().copy(modelData); // ⼿动触发创建的动作流,将操作⼈设置为当前⽤户,作为流程的发起⼈ copyData.setCreateUid(PamirsSession.getUserId()); copyData.setWriteUid(PamirsSession.getUserId()); String jsonData = JsonUtils.toJSONString(copyData.get_d()); //触发⼯作流 新增时触发-onCreateManual 更新时触发-onUpdateManual Fun.run(WorkflowModelTriggerFunction.FUN_NAMESPACE, "onCreateManual", wdc, msgId, jsonData); return Boolean.TRUE; }

  数式-海波

  2023年11月7日

  1.3K003
• 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

  1.2K000
• 后端

  Dubbo配置详解

  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…

  张博昊

  2024年8月10日

  1.6K001