1. 审批/填写节点的视图页面
在界面设计器中创建对应模型的表单视图,可根据业务场景需要自定义所需流程待办的审批页面
2. 在审批/填写节点中选择刚创建的视图
在工作流待办数据权限可在节点数据权限中可对字段设置查看、编辑、隐藏
Oinone社区 作者:数式-海波原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/7224.html
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平台提供了很多的表达式,如果这些表达式不满足场景?那我们应该如何新增表达式去满足项目的需求?目前平台支持的表达式内置函数,参考 1. 扩展表达式的场景 注解@Validation的rule字段支持配置表达式校验如果需要判断入参List类型字段中的某一个参数进行NULL校验,发现平台的内置函数不支持该场景的配置,这里就可以通过平台的机制,对内置函数进行扩展。 常见的一些代码场景,如下: package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; ……引用类 @Model.model(PetShopProxy.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopProxyAction extends DataStatusBehavior<PetShopProxy> { @Override protected PetShopProxy fetchData(PetShopProxy data) { return data.queryById(); } @Validation(ruleWithTips = { @Validation.Rule(value = "!IS_BLANK(data.code)", error = "编码为必填项"), @Validation.Rule(value = "LEN(data.name) < 128", error = "名称过长,不能超过128位"), }) @Action(displayName = "启用") @Action.Advanced(invisible="!(activeRecord.code !== undefined && !IS_BLANK(activeRecord.code))") public PetShopProxy dataStatusEnable(PetShopProxy data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } ……其他代码 } 2. 新建一个自定义表达式的函数 校验入参如果是个集合对象的情况下,单个对象的某个字段如果为空,返回false的函数。 例子:新建一个CustomCollectionFunctions类 package xxx.xxx.xxx; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.util.FieldUtils; import java.util.List; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.COLLECTION; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionLanguageEnum.JAVA; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.LOCAL; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionSceneEnum.EXPRESSION; /** * 自定义内置函数 */ @Fun(NamespaceConstants.expression) @Component public class CustomCollectionFunctions { /** * LIST_FIELD_NULL 就是我们自定义的表达式,不能与已经存在的表达式重复!!! * * @param list * @param field * @return */ @Function.Advanced( displayName = "校验集成的参数是否为null", language = JAVA, builtin = true, category = COLLECTION ) @Function.fun("LIST_FIELD_NULL") @Function(name = "LIST_FIELD_NULL", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: LIST_FIELD_NULL(list,field),函数说明: 传入一个对象集合,校验集合的字段是否为空" ) public Boolean listFieldNull(List list, String field) { if (null == list) { return false; } if (CollectionUtils.isEmpty(list)) { return false; } for (Object data : list) { Object value =…
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 =…
总体介绍 在共库共Redis的情况下,某些场景存在需要过滤掉特定Hook和扩展点(extpoint)的情况。本文介绍排除掉的配置方法 1. Oinone如何排除特定的Hook 配置: pamirs: framework: hook: excludes: – 排除的扩展点列表 示例: pamirs: framework: hook: excludes: – pro.shushi.pamirs.timezone.hook.TimezoneHookBefore – pro.shushi.pamirs.timezone.hook.TimezoneHookAfter – pro.shushi.pamirs.timezone.hook.TimezoneSessionInitHook – pro.shushi.pamirs.translate.hook.TranslateAfterHook 2. Oinone如何排除特定的扩展点 配置 pamirs: framework: extpoint: excludes: – 排除的扩展点列表 示例: pamirs: framework: extpoint: excludes: – pro.shushi.pamirs.demo.core.extpoint.PetCatTypeExtPoint
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
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…
