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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目录 工程结构篇 协议篇 GraphQL请求:后端接口实现逻辑解析 基本功能及配置篇 Dubbo Dubbo配置详解 Nacos Oinone项目引入Nacos作为注册中心 Oinone项目引入Nacos作为配置中心 Nacos做为注册中心调用其他系统的SpringCloud服务 OSS OSS(CDN)配置和文件系统的一些操作 MINIO无公网访问地址下OSS的配置 Trigger/Async/Schedule 函数之触发与定时配置和示例 函数之异步执行 Excel导入/导出(file) Excel批量导入 【Excel导入/导出】多Sheet导入导出示例 如何自定义Excel导入功能 如何自定义Excel导出功能 Excel导入导出模板翻译 Expression(表达式) 扩展内置函数表达式 ShardingJDBC(分库分表) 分库分表与自定义分表规则 Elasticsearch(ES) Oinone引入搜索引擎(增强模型) 引入搜索(增强模型Channel)常见问题解决办法 数据库方言配置(Dialect) 【DM】后端部署使用Dameng数据库(达梦) 【PostgreSQL】后端部署使用PostgreSQL数据库(PGSQL) 【OpenGauss】后端部署使用OpenGauss数据库(高斯) 【MSSQL】后端部署使用MSSQL数据库(SQLServer) 【KDB】后端部署使用Kingbase数据库(人大金仓/电科金仓) 【Oracle】后端部署使用Oracle数据库 【OceanBase】后端部署使用 OceanBase 数据库(海扬/OB) 其他功能使用文档 框架之MessageHub(信息提示) DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量) IWrapper、QueryWrapper和LambdaQueryWrapper使用 查询时自定义排序字段和排序规则 如何在代码中使用自增ID和获取序列 非存储字段搜索,适应灵活的搜索场景 如何使用位运算的数据字典 全局首页及应用首页配置方法(homepage) 如何增加用户中心的菜单 自定义RSQL占位符(placeholder)及在权限中使用 Function、Action函数使用规范 特定场景解决方案 Oinone连接外部数据源方案 如何自定义SQL(Mapper)语句 工程部署 后端部署 Oinone平台部署及依赖说明 v4.7 v5.0 v5.1 v5.3 v6.2 Oinone License 许可证使用常见问题 后端无代码设计器Jar包启动方法 Oinone环境保护(v5.2.3以上) 设计器部署 Oinone设计器部署参数说明 Oinone离线部署设计器镜像 Oinone离线部署设计器JAR包 Docker部署常见问题 其他环境部署 东方通Web和Tomcat部署Oinone项目 可视化调试工具 Oinone平台可视化调试工具 协同开发 Oinone协同开发使用手册 工作流 项目中工作流引入和流程触发 【工作流】流程扩展自定义函数示例代码汇总 工作流-流程代办等页面自定义 工作流审核撤回/回退/拒绝钩子使用 如何添加工作流运行时依赖(前后端) 数据可视化运行时 如何添加数据可视化运行时依赖 界面设计器 如何实现页面间的跳转 界面设计器的导入导出 流程设计器 流程设计器的导入导出 数据可视化 数据可视化-项目中如何引用图表、报表、大屏 数据可视化中图表的低无一体 数据可视化-如何自定义查询数据方法 数据可视化的导入导出 其他 EIP开放接口使用MD5验签发起请求(v5.x) 缓存连接由Jedis切换为Lettuce Oinone登录扩展:对接SSO QA 导入设计数据时dubbo超时导入失败
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…
异步任务总体介绍 函数的触发和定时在很多场景中会用到,也是一个oinone的基础能力。比如我们的流程产品中在定义流程触发时就会让用户选择模型触发还是时间触发,就是用到了函数的触发与定时能力。 触发任务TriggerTaskAction 触发任务的创建,使用sql-record模块监听mysql的binlog事件,通过rocketmq发送变更数据消息,收到MQ消息后,创建TriggerAutoTask。 触发任务的执行,使用TBSchedule拉取触发任务后,执行相应函数。 项目中引入依赖 1、项目的API工程引入依赖pamirs-core-trigger模块 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> 2、DemoModule在模块依赖定义中增加@Module(dependencies={TriggerModule.MODULE_MODULE}) @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE, UserModule.MODULE_MODULE, TriggerModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(PetShopProxy.MODEL_MODEL) public class DemoModule implements PamirsModule { ……其他代码 } 3、项目的boot工程引入依赖 <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> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> yml文件修改(applcation-xxx.yml) a. 修改pamris.event.enabled和pamris.event.schedule.enabled为trueb. pamirs_boot_modules增加启动模块:trigger、sql_record pamirs: record: sql: #改成自己路径 store: /opt/pamirs/logs … event: enabled: true schedule: enabled: true rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876 boot: init: true sync: true modules: – base -…… – trigger – sql_record -…… 新建触发任务 新建PetTalentTrigger类,当PetTalent模型的数据记录被新建时触发系统做一些事情 package pro.shushi.pamirs.demo.core.trigger; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.Trigger; import pro.shushi.pamirs.trigger.enmu.TriggerConditionEnum; @Fun(PetTalent.MODEL_MODEL) @Slf4j public class PetTalentTrigger { @Function @Trigger(displayName = “PetTalent创建时触发”,name = “PetTalent#Trigger#onCreate”,condition = TriggerConditionEnum.ON_CREATE) public PetTalent onCreate(PetTalent data){ log.info(data.getName() + “,被创建”); //可以增加逻辑 return data; } } 定时任务 定时任务是一种非常常见的模式,这里就不介绍概念了,直接进入示例环节 新建PetTalentAutoTask实现ScheduleAction getInterfaceName()需要跟taskAction.setExecuteNamespace定义保持一致,都是函数的命名空间 taskAction.setExecuteFun("execute");跟执行函数名“execute”一致 TaskType需配置为CYCLE_SCHEDULE_NO_TRANSACTION_TASK,把定时任务的schedule线程分开,要不然有一个时间长的任务会导致普通异步或触发任务全部延时。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.task; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.TimeUnitEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.domain.fun.FunctionDefinition; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.api.ScheduleAction; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.common.Result; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.domain.ScheduleItem; import pro.shushi.pamirs.middleware.schedule.eunmeration.TaskType; import pro.shushi.pamirs.trigger.enmu.TriggerTimeAnchorEnum; import pro.shushi.pamirs.trigger.model.ScheduleTaskAction; import pro.shushi.pamirs.trigger.service.ScheduleTaskActionService; @Slf4j @Component @Fun(PetTalent.MODEL_MODEL) public class PetTalentAutoTask implements…
概述 Oinone平台为开发人员提供了本地环境 – 测试环境之间的协同开发模式,可以使得开发人员在本地环境中设计的模型、函数等元数据实时被测试环境使用并设计。开发人员开发完成对应页面和功能后,可以部署至测试环境直接进行测试。 本篇文章将详细介绍协同开发模式在实际开发中的应用及相关内容。 名词解释 本地环境: 开发人员的本地启动环境 测试环境: 在测试服务器上部署的业务测试环境,业务工程服务和设计器服务共用中间件 业务工程服务:在测试服务器上部署的业务工程 设计器服务: 在测试服务器上部署的设计器镜像 一套环境:以测试环境为例,业务工程服务和设计器服务共同组成一套环境 生产环境: 在生产服务器上部署的业务生产环境 环境准备 部署了一个可用的设计器服务,并能正常访问。(需参照下文启动设计器环境内容进行相应修改) 准备一个用于开发的java工程。 准备一个用于部署测试环境的服务器。 协同参数介绍 用于测试环境的参数 -PmetaProtected=${value} 启用元数据保护,只有配置相同启动参数的服务才允许对元数据进行更新。通常该命令用于设计器服务和业务工程服务,并且两个环境需使用相同的元数据保护标记(value)进行启动。本地环境不使用该命令,以防止本地环境在协同开发时意外修改测试环境元数据,导致元数据混乱。 用法 java -jar boot.jar -PmetaProtected=pamirs 用于本地环境的配置 使用命令配置ownSign(推荐) java -jar boot.jar –pamirs.distribution.session.ownSign=demo 使用yaml配置ownSign pamirs: distribution: session: allMetaRefresh: false # 启用元数据全量刷新(备用配置,如遇元数据错误或混乱,启用该配置可进行恢复,使用一次后关闭即可) ownSign: demo # 协同开发元数据隔离标记,用于区分不同开发人员的本地环境,其他环境不允许使用 启动设计器环境 docker-run启动 -e PROGRAM_ARGS=-PmetaProtected=pamirs docker-compose启动 services: backend: container_name: designer-backend image: harbor.oinone.top/oinone/designer-backend-v5.0 restart: always environment: # 指定spring.profiles.active ARG_ENV: dev # 指定-Plifecycle ARG_LIFECYCLE: INSTALL # jvm参数 JVM_OPTIONS: "" # 程序参数 PROGRAM_ARGS: "-PmetaProtected=pamirs" PS: java [JVM_OPTIONS?] -jar boot.jar [PROGRAM_ARGS?] 开发流程示例图 具体使用步骤详见协同开发支持
概述 Oinone平台为合作伙伴提供了多种部署方式,这篇文章将介绍如何在私有云环境部署Oinone平台Docker镜像。 本文以5.2.20.1版本为例进行介绍,使用amd64架构的体验镜像进行部署。具体版本号以数式提供的为准 部署环境要求 包含全部中间件及设计器服务的环境要求 CPU:8 vCPU 内存(RAM):16G以上 硬盘(HDD/SSD):60G以上 仅设计器服务的环境要求 CPU:8 vCPU 内存(RAM):8G以上 硬盘(HDD/SSD):40G以上 部署准备 一台安装了Docker环境的服务器(私有云环境);以下简称部署环境; 一台安装了Docker环境的电脑(可访问公网);以下简称本地环境; 部署清单 下面列举了文章中在本地环境操作结束后的全部文件: 设计器镜像:oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar 离线部署结构包:oinone-designer-full-standard-offline.zip Oinone许可证:****-trial.lic(实际文件名以Oinone颁发的许可证为准) 第三方数据库驱动包(非MySQL数据库必须) PS:如需一次性拷贝所有部署文件到部署环境,可以将文档步骤在本地环境执行后,一次性将所有文件进行传输。 在部署环境创建部署目录 mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full/images 检查部署环境服务器架构 确认部署环境是amd64还是arm64架构,若本文提供的查看方式无法正确执行,可自行搜索相关内容进行查看。 使用uname命令查看 uname -a PS:此步骤非常重要,如果部署环境的服务器架构与本地环境的服务器架构不一致,将导致镜像无法正确启动。 在本地环境准备镜像 在Oinone发布版本一览中选择最新版本的发布日志,找到需要部署的镜像版本。 登录Oinone镜像仓库(若已登录,可忽略此步骤) docker login https://harbor.oinone.top # input username # input password 获取Oinone平台镜像 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 保存镜像到.tar文件 docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 若报错`Error response from daemon: reference does not exist`脚本改成下面这个: docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 # docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE…] 上传.tar到部署环境 scp ./oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar admin@127.0.0.1:/home/admin/oinone-full/images/ PS:若无法使用scp方式上传,可根据部署环境的具体情况将镜像文件上传至部署环境的部署目录。 在部署环境加载镜像 加载镜像文件到Docker中 cd /home/admin/oinone-full/images docker load -i oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar 查看镜像是否正确加载 docker images 查看输出内容,对比REPOSITORY、TAG、IMAGE ID与本地环境完全一致即可。 设计器服务部署 为了方便起见,服务器操作文件显得不太方便,因此,我们可以在本地环境将部署脚本准备妥善后,传输到部署环境进行部署结构包(oinone-designer-full-standard-offline.)需上传到要部署的服务器中,后面的操作均在这个目中进行 下载离线部署结构包(以数式发出的为准) oinone-designer-full-standard-offline.zip 将Pamirs许可证移动到config目录下,并重命名为****-trial.lic(实际文件名以Oinone颁发的许可证为准) mv ****-trial.lic config/****-trial.lic 加载非MySQL数据库驱动(按需) 将驱动jar文件移动到lib目录下即可。 以KDB8数据库驱动kingbase8-8.6.0.jar为例 mv kingbase8-8.6.0.jar lib/ PS:lib目录为非设计器内置包的外部加载目录(外部库),可以添加任何jar包集成到设计器中。 修改脚本中的配置 修改启动脚本startup.sh 修改对应的镜像版本号, 将IP从192.168.0.121改成宿主机IP configDir=$(pwd) version=5.1.16 IP=192.168.0.121 修改mq/broker.conf 修改其中brokerIP1的IP从192.168.0.121改成宿主机IP brokerClusterName = DefaultCluster namesrvAddr=127.0.0.1:9876 brokerIP1=192.168.0.121 brokerName = broker-a brokerId = 0 deleteWhen = 04 fileReservedTime = 48 brokerRole = ASYNC_MASTER flushDiskType = ASYNC_FLUSH autoCreateTopicEnable=true listenPort=10991 transactionCheckInterval=1000 #存储使用率阀值,当使用率超过阀值时,将拒绝发送消息请求 diskMaxUsedSpaceRatio=98 #磁盘空间警戒阈值,超过这个值则停止接受消息,默认值90 diskSpaceWarningLevelRatio=99 #强制删除文件阈值,默认85 diskSpaceCleanForciblyRatio=97 执行startup.sh脚本启动 sh startup.sh 访问服务 使用http://127.0.0.1:88访问服务
