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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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
KDB数据库配置 驱动配置 Maven配置 点击查看官方驱动说明 PS:官方驱动说明中的9.0.0版本目前并未推送至公共仓库,因此使用8.6.0版本替代。 <kdb.version>8.6.0</kdb.version> <dependency> <groupId>cn.com.kingbase</groupId> <artifactId>kingbase8</artifactId> <version>${kdb.version}</version> </dependency> 离线驱动下载 kingbase8-8.6.0.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.kingbase8.Driver url: jdbc:kingbase8://127.0.0.1:4321/pamirs?currentSchema=base&autosave=always&cleanupSavepoints=true username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.PGValidConnectionChecker PS:validConnectionCheckerClassName配置非常重要,连接存活检查是连接池可以保持连接的重要配置。Druid连接池可以自动识别大多数的数据库类型,由于jdbc:kingbase8协议属于非内置识别的类型,因此需要手动配置。 连接url配置 点击查看官方JDBC连接配置说明 url格式 jdbc:kingbase8://${host}:${port}/${database}?currentSchema=${schema}&autosave=always&cleanupSavepoints=true 在jdbc连接配置时,${database}和${schema}必须配置,不可缺省。autosave=always、cleanupSavepoints=true属于必须配置的事务参数,否则事务回滚行为与其他数据库不一致,会导致部分操作失败。 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: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 pamirs: type: KDB version: 9 major-version: V009R001C001B0030 数据库版本 type version majorVersion V009R001C001B0030 KDB 9 V009R001C001B0030 V008R006C008B0020 KDB 9 V009R001C001B0030 PS:由于方言开发环境为V009R001C001B0030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: PostgreSQL version: 14 major-version: 14.3 type version majorVersion PostgreSQL 14 14.3 PS:由于schedule的方言与PostgreSQL数据库并无明显差异,Kingbase数据库可以直接使用PostgreSQL数据库方言。 其他配置 逻辑删除的值配置 pamirs: mapper: global: table-info: logic-delete-value: (EXTRACT(epoch FROM CURRENT_TIMESTAMP) * 1000000 + EXTRACT(MICROSECONDS FROM CURRENT_TIMESTAMP))::bigint KDB数据库关键参数检查 PS:以下参数为Oinone平台接入KDB时使用的数据库参数,参数不一致时可尝试启动。 数据库模式 推荐配置:DB_MODE=oracle 数据库安装/初始化时配置 是否大小写敏感 推荐配置:enable_ci=off 是否启用语句级回滚 推荐配置:ora_statement_level_rollback = off show ora_statement_level_rollback; set ora_statement_level_rollback=off; 此参数在Oinone平台接入时使用的版本中未体现出应有的效果。从官方提供的文档来看,此参数与数据库连接串上的autosave=always&cleanupSavepoints=true配置结果应该是一致的,由于此参数配置无效,因此在数据库连接串上必须指定这两个参数。 Oinone平台在最初开发时使用的是基于mysql数据库的事务特性,即不支持语句级回滚的事务行为。因此,为了保证Oinone平台功能正常,需要使得事务行为保持一致。 如不一致,则可能出现某些功能无法正常使用的情况。如:流程设计器首次发布定时触发的工作流时会出现报错;导入/导出任务出现异常无法正常更新任务状态等。 是否将空字符串视为NULL 推荐配置:ora_input_emptystr_isnull = off show ora_input_emptystr_isnull; set ora_input_emptystr_isnull=off; KDB数据库用户初始化及授权 — init root user (user name can be modified by oneself) CREATE USER root WITH PASSWORD 'password'; — if using automatic database and schema creation, this is…
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));
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 =…
数据被认为是企业发展和决策的重要资产。随着业务的不断发展和数据量的不断增加,企业通常需要将数据从不同的源头导出,并将其固化到产品中,以便进行进一步的分析、处理和利用。数据导出与固化的过程涉及到数据的提取、清洗、整合和存储,是确保数据长期有效性和可用性的关键步骤。 了解数据导出与固化的流程和方法对于企业具有重要意义。通过有效的数据导出和固化,企业可以更好地管理和利用数据资源,提升决策的准确性和效率,实现业务的持续发展和创新。本次讨论将重点探讨数据导出与固化的流程和关键步骤,帮助参与者深入了解如何将数据从导出到产品中,为企业数据管理和应用提供有力支持。 1. 数据导出与固化:将数据从导出到产品中的流程 1.1. pom依赖: <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.metadata.manager</groupId> <artifactId>pamirs-metadata-manager</artifactId> </dependency> 1.2 将第⼆步下载后的⽂件放⼊项⽬中(注意⽂件放置的位置)。放置⼯程的resources 下⾯。例如: 1.3 项⽬启动过程中,将⽂件中的数据导⼊(通常放在core模型的init包下 ⾯)。⽰例代码: package pro.shushi.pamirs.sys.setting.enmu; import com.google.common.collect.Lists; import org.apache.commons.collections4.CollectionUtils; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.context.ApplicationContext; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCom mand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.LifecycleCompleted AllInit; import pro.shushi.pamirs.boot.common.extend.MetaDataEditor; import pro.shushi.pamirs.core.common.InitializationUtil; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.meta.Meta; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.module.ModuleDefinition; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.DesignerIn stallHelper; import pro.shushi.pamirs.metadata.manager.core.helper.WidgetInst allHelper; import java.util.List; import java.util.Map; @Slf4j @Component public class DemoAppMetaInstall implements MetaDataEditor, LifecycleCompletedAllInit { @Autowired private ApplicationContext applicationContext; @Override public void edit(AppLifecycleCommand command, Map<String, Meta> metaMap) { if (!doImport()) { return; } log.info("[设计器业务元数据导⼊]"); InitializationUtil bizInitializationUtil = InitializationUtil.get(metaMap, DemoModule.MODULE_MODULE/ ***改成⾃⼰的Module*/, DemoModule.MODULE_NAME/***改成⾃⼰的 Module*/); DesignerInstallHelper.mateInitialization(bizInitializatio nUtil, "install/meta.json"); log.info("[⾃定义组件元数据导⼊]"); // 写法1: 将组件元数据导⼊到⻚⾯设计器. 只有在安装设计器的 服务中执⾏才有效果 WidgetInstallHelper.mateInitialization(metaMap, "install/widget.json"); // 写法2: 与写法1相同效果 InitializationUtil uiInitializationUtil = InitializationUtil.get(metaMap, "ui_designer", "uiDesigner"); if (uiInitializationUtil != null) { DesignerInstallHelper.mateInitialization(uiInitialization Util, "install/widget.json"); } // 写法3: 业务⼯程和设计器分布式部署,且希望通过业务⼯程导⼊ ⾃定义组件元数据. 业务模块需要依赖⻚⾯设计器模块,然后指定业务模块导 ⼊ DesignerInstallHelper.mateInitialization(bizInitializatio nUtil, "install/widget.json"); } @Override public void process(AppLifecycleCommand command, Map<String, ModuleDefinition> runModuleMap) { if (!doImport()) { return; } log.info("[设计器业务数据导⼊]"); // ⽀持远程调⽤,但是执⾏的⽣命周期必须是 LifecycleCompletedAllInit或之后. 本地如果安装了设计器,则没有要 求 DesignerInstallHelper.bizInitialization("install/ meta.json"); log.info("[⾃定义组件业务数据导⼊]"); // 当开发环境和导⼊环境的⽂件服务不互通时, 可通过指定js和 css的⽂件压缩包,⾃动上传到导⼊环境,并替换导⼊组件数据中的⽂件url // WidgetInstallHelper.bizInitialization("install/ widget.json", "install/widget.zip"); WidgetInstallHelper.bizInitialization("install/ widget.json"); return; } private boolean doImport() { // ⾃定义导⼊判断. 避免⽤于设计的开发环境执⾏导⼊逻辑 String[] envs = applicationContext.getEnvironment().getActiveProfiles(); List<String> envList = Lists.newArrayList(envs); return…
