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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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…
前言 虽然oinone框架减少了很多的代码,但是低代码部分的代码质量也需要高度关注,不管是写的代码bug多,或者说被吐槽代码不行,还是说写的代码经常被重构,核心点还是没有代码规范的意识和技巧,下面摘录了一些常见的规范要求,去提高后端的代码质量,代码质量提高后,自然效率也会提升。 常见代码规范 **1、规范命名** 命名是写代码中最频繁的操作,比如类、属性、方法、参数等。好的名字应当能遵循以下几点: **见名知意** 比如需要定义一个变量需要来计数 int i = 0; 名称 i 没有任何的实际意义,没有体现出数量的意思,所以我们应当指明数量的名称 int count = 0; **能够读的出来** 如下代码: private String sfzh; private String dhhm; 这些变量的名称,根本读不出来,更别说实际意义了。 所以我们可以使用正确的可以读出来的英文来命名 private String idCardNo; private String phone; **2、规范代码格式** 好的代码格式能够让人感觉看起来代码更加舒适。 好的代码格式应当遵守以下几点: 合适的空格 代码对齐,比如大括号要对齐 及时换行,一行不要写太多代码 好在现在开发工具支持一键格式化,可以帮助美化代码格式,大家统一使用idea的规范即可。 **3、写好代码注释** 在《代码整洁之道》这本书中作者提到了一个观点,注释的恰当用法是用来弥补我们在用代码表达意图时的失败。换句话说,当无法通过读代码来了解代码所表达的意思的时候,就需要用注释来说明。 书的作者之所以这么说,是因为作者觉得随着时间的推移,代码可能会变动,如果不及时更新注释,那么注释就容易产生误导,偏离代码的实际意义。而不及时更新注释的原因是,程序员不喜欢写注释。😒 但是这不意味着可以不写注释,当通过代码如果无法表达意思的时候,就需要注释,比如如下代码: for (Integer id : ids) { if (id == 0) { continue; } //做其他事 } 为什么 id == 0 需要跳过,代码是无法看出来了,就需要注释了。 好的注释应当满足一下几点: 解释代码的意图,说明为什么这么写,用来做什么 对参数和返回值注释,入参代表什么,出参代表什么 有警示作用,比如说入参不能为空,或者代码是不是有坑 当代码还未完成时可以使用 todo 注释来标记 代码review发现漏洞时 可以使用 fixme 注释来标记 **4、try catch 内部代码抽成一个方法** try catch代码有时会干扰我们阅读核心的代码逻辑,这时就可以把try catch内部主逻辑抽离成一个单独的方法 如下图是Eureka服务端源码中服务下线的实现中的一段代码 整个方法非常长,try中代码是真正的服务下线的代码实现,finally可以保证读锁最终一定可以释放。 所以这段代码其实就可以对核心的逻辑进行抽取。 protected boolean internalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { try { read.lock(); doInternalCancel(appName, id, isReplication); } finally { read.unlock(); } // 剩余代码 } private boolean doInternalCancel(String appName, String id, boolean isReplication) { //真正处理下线的逻辑 } **5、方法别太长** 方法别太长就是字面的意思。一旦代码太长,给人的第一眼感觉就很复杂,让人不想读下去; 同时方法太长的代码可能读起来容易让人摸不着头脑,不知道哪一些代码是同一个业务的功能。 比如代码中有那种2000+行大类,各种if else判断,光理清代码思路就需要用很久时间。🤷🏻♀️ 所以一旦方法过长,可以尝试将相同业务功能的代码单独抽取一个方法,最后在主方法中调用即可。 **6、抽取重复代码** 当一份代码重复出现在程序的多处地方,就会造成程序又臭又长,当这份代码的结构要修改时,每一处出现这份代码的地方都得修改,导致程序的扩展性很差。 所以一般遇到这种情况,可以抽取成一个工具类,还可以抽成一个公共的父类。 **7、多用return** 在有时我们平时写代码的情况可能会出现if条件套if的情况,当if条件过多的时候可能会出现如下情况: if (条件1) { if (条件2) { if (条件3) { if (条件4) { if (条件5) { System.out.println("11111"); } } } } } 面对这种情况,可以换种思路,使用return来优化 if (!条件1) { return; } if (!条件2) { return; } if (!条件3) { return; } if (!条件4) { return; } if (!条件5) { return; } System.out.println("11111"); 这样优化就感觉看起来更加直观 **8、if条件表达式不要太复杂**…
在使用继承IDModel或CodeModel时,id和code是系统默认自动生成, 默认值规则:ID–>分布式ID; CODE–>根据定义的SequenceConfig规则自动生成。 在特定情况下需要落库前先生成ID或者Code,这些场景下可参照如下代码示例 一、使用自增ID 单个字段设置方式 // 主键字段,可以使用mysql的自增能力 @Field.Integer @Field.PrimaryKey(keyGenerator = KeyGeneratorEnum.AUTO_INCREMENT) @Field.Advanced(batchStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) @Field(displayName = "id", summary = "Id字段,⾃增") private Long id; @Field.Integer @Field(displayName = "自增版本") @Field.Sequence(sequence = "SEQ", initial = 1) private Long version; 全局设置方式 该方式会作用到每一个存储模型的id字段,在application.yml配置文件中修改id的生成规则,查找配置项关键字key-generator,默认为DISTRIBUTION(分布式id),可修改为 AUTO_INCREMENT(自增id) 二、手动方式获取序列 获取方式示例1 /** * 在特定场景下需要手动生成Id或者code时,可参照这个示例 */ public void manualSetIdCode(){ DemoItem demoItem = new DemoItem(); //手动生成ID和code Object idObj = Spider.getDefaultExtension(IdGenerator.class).generate(PamirsTableInfo.fetchKeyGenerator(DemoItem.MODEL_MODEL)); demoItem.setId(TypeUtils.createLong(idObj)); Object codeObj = CommonApiFactory.getSequenceGenerator().generate("SEQ",DemoItem.MODEL_MODEL); String code = TypeUtils.stringValueOf(codeObj); demoItem.setCode(code); //…… } 获取方式示例2 1、在系统启动的时候初始化SequenceConfig package pro.shushi.pamirs.demo.core.init; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCommand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.extend.MetaDataEditor; import pro.shushi.pamirs.core.common.InitializationUtil; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.core.constant.SeqConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.meta.Meta; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.SequenceEnum; import java.util.Map; /** * DemoMetadataEditor */ @Slf4j @Component public class DemoMetadataEditor implements MetaDataEditor { @Override public void edit(AppLifecycleCommand command, Map<String, Meta> metaMap) { InitializationUtil util = InitializationUtil.get(metaMap, DemoModule.MODULE_MODULE, DemoModule.MODULE_NAME); if (util == null) { log.error("获取初始化序列失败"); return; } bizSequence(util); } private void bizSequence(InitializationUtil util) { util.createSequenceConfig("申请单编码生成", SeqConstants.NABEL_SAMPLE_APPLY_SEQ, SequenceEnum.ORDERLY_SEQ, 8) .setStep(1) .setInitial(80000000L) .setIsRandomStep(false); util.createSequenceConfig("订单编码生成", SeqConstants.NABEL_SAMPLE_ORDER_SEQ_YP, SequenceEnum.ORDERLY_SEQ, 8) .setPrefix("YP") .setStep(1) .setInitial(80000000L) .setIsRandomStep(false); } } 2、在代码中使用序列 public static String getSaleOrderCode() { Object sequence = CommonApiFactory.getSequenceGenerator().generate(SequenceEnum.ORDERLY_SEQ.value(), SeqConstants.NABEL_SAMPLE_STRUCTURE_SEQ); return TypeUtils.stringValueOf(sequence); } public static String getApplyOrderCode(String prefix) { Object sequence = CommonApiFactory.getSequenceGenerator().generate(SequenceEnum.ORDERLY_SEQ.value(), SeqConstants.NABEL_SAMPLE_APPLY_SEQ); return…
HighGo数据库配置 驱动配置 jdbc仓库 https://mvnrepository.com/artifact/com.highgo/HgdbJdbc Maven配置(6.0.1版本可用) <highgo.version>6.0.1.jre8</highgo.version> <dependency> <groupId>com.highgo</groupId> <artifactId>HgdbJdbc</artifactId> <version>${highgo.version}</version> </dependency> JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: com.highgo.jdbc.Driver url: jdbc:highgo://127.0.0.1:5866/oio_base?currentSchema=base,utl_file 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 官方文档 https://www.highgo.com/document/zh-cn/application/jdbc.html url格式 jdbc:highgo://ip:端口号/数据库名?currentSchema=schema1,schema2 在jdbc连接配置时,${database}和${schema}必须完整配置,不可缺省。 jdbc指定schema时可以在currentSchema后指定多个schema,中间用,分隔,第一个schema为业务库表存放的主schema。 highgo数据库6.0版本里每个数据库默认会带一个utl_file的schema,该模式与文件访问功能有关,需要带在jdbc的schema中,但不能放在第一个。 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: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 biz_data: type: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 数据库版本 type version majorVersion 6.0.x HighGo 6 6.0.1 PS:由于方言开发环境为6.0.1版本,其他类似版本(6.0.x)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: HighGoDB version: 6 major-version: 6.0.1 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 Highgo数据库用户初始化及授权 — init oio_base user (user name can be modified by oneself) CREATE USER oio_base WITH PASSWORD 'Test@12345678'; — if using automatic database and schema creation, this is very important. ALTER USER oio_base CREATEDB; SELECT * FROM pg_roles; — if using highgo database, this authorization is required. GRANT CREATE ON DATABASE highgo TO oio_base;
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); }
