DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

望闲 • 2024年5月18日 pm4:45 • 后端, 开发实践 • 2207 views

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);
 }

Oinone社区作者：望闲原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/backend/7376.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

Like (0)

望闲数式管理员

0 0

平台配置日志输出和推送到APM与LogStash

Previous 2024年5月18日 pm4:07

4.7.8.9版本升级说明-20240520

Next 2024年5月20日 pm9:04

代码实践

Oinone引入搜索引擎(增强模型)

场景描述在碰到大数据量并且需要全文检索的场景，我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景，其背后也是整合了ElasticSearch; 使用前你应该了解ElasticSearch，包括不限于：Index(索引)、分词、Node(节点)、Document(文档)、Shards(分片) & Replicas(副本)。参考官方网站：https://www.elastic.co/cn/ 有一个可用的ElasticSearch环境(本地项目能引用到) 前置约束增强模型增量依赖数据变更实时消息，因此确保项目的event是开启的，mq配置正确。项目引入搜索步骤 1、boot工程加入相关依赖包 boot工程需要指定ES客户端包版本，不指定版本会隐性依赖顶层spring-boot依赖管理指定的低版本 boot工程加入pamris-channel的工程依赖 <dependency> <groupId>org.elasticsearch.client</groupId> <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId> <version>8.4.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>jakarta.json</groupId> <artifactId>jakarta.json-api</artifactId> <version>2.1.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-sql-record-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel-core</artifactId> </dependency> 2、api工程加入相关依赖包在XXX-api中增加入pamirs-channel-api的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel-api</artifactId> </dependency> 3、yml文件配置在pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加channel，即在启动模块中增加channel模块。同时注意es的配置，是否跟es的服务一致 pamirs: record: sql: #改成自己本地路径(或服务器路径) store: /Users/oinone/record boot: modules: – channel ## 确保也安装了sql_record – sql_record channel: packages: # 增强模型扫描包配置 – com.xxx.xxx elastic: url: 127.0.0.1:9200 4、项目的模块增加模块依赖 XXXModule增加对ChannelModule的依赖 @Module(dependencies = {ChannelModule.MODULE_MODULE}) 5、增加增强模型(举例) package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Model(displayName = "测试EnhanceModel") @Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL}) @Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN) public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance"; } 6、重启系统看效果 1、进入【传输增强模型】应用，访问增强模型列表我们会发现一条记录，并点击【全量同步】初始化ES，并全量dump数据 2、再次回到Demo应用，进入增强模型页面，可以正常访问并进增删改查操作个性化dump逻辑通常dump逻辑是有个性化需求，那么我们可以重写模型的synchronize方法，函数重写特性在“面向对象-继承与多态”部分中已经有详细介绍。重写ShardingModelEnhance模型的synchronize方法重写后，如果针对老数据记录需要把新增的字段都自动填充，可以进入【传输增强模型】应用，访问增强模型列表，找到对应的记录并点击【全量同步】 package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance; import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; import java.util.List; @Model(displayName = "测试EnhanceModel") @Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL}) @Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN) public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance"; @Field(displayName = "nick") private String nick;…

望闲
2024年5月14日
2.9K000
后端

导入设计数据时dubbo超时导入失败

问题描述在本地启动导入设计数据的工程时，会出现dubbo调用超时导致设计数据无法完整导入的问题。 org.apache.dubbo.remoting.TimeoutException 产生原因 pom中的包依赖出现问题，导致没有使用正确的远程服务。本地可能出现的异常报错堆栈信息如下： xception in thread "fixed-1-thread-10" PamirsException level: ERROR, code: 10100025, type: SYSTEM_ERROR, msg: 函数执行错误, extra:, extend: null at pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException$Builder.errThrow(PamirsException.java:190) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.fun.manage.ManagementAspect.around(ManagementAspect.java:118) at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor498.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.springframework.aop.aspectj.AbstractAspectJAdvice.invokeAdviceMethodWithGivenArgs(AbstractAspectJAdvice.java:644) at org.springframework.aop.aspectj.AbstractAspectJAdvice.invokeAdviceMethod(AbstractAspectJAdvice.java:633) at org.springframework.aop.aspectj.AspectJAroundAdvice.invoke(AspectJAroundAdvice.java:70) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:175) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:749) at org.springframework.aop.interceptor.ExposeInvocationInterceptor.invoke(ExposeInvocationInterceptor.java:95) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:749) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:691) at pro.shushi.pamirs.framework.orm.DefaultWriteApi$$EnhancerBySpringCGLIB$$b4cea2b4.createOrUpdateBatchWithResult(<generated>) at pro.shushi.pamirs.meta.base.manager.data.OriginDataManager.createOrUpdateBatchWithResult(OriginDataManager.java:161) at pro.shushi.pamirs.meta.base.manager.data.OriginDataManager.createOrUpdateBatch(OriginDataManager.java:152) at pro.shushi.pamirs.ui.designer.service.installer.UiDesignerInstaller.lambda$install$0(UiDesignerInstaller.java:42) at pro.shushi.pamirs.core.common.function.AroundRunnable.run(AroundRunnable.java:26) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) Caused by: org.apache.dubbo.rpc.RpcException: Failed to invoke the method createOrUpdateBatchWithResult in the service org.apache.dubbo.rpc.service.GenericService. Tried 1 times of the providers [192.168.0.123:20880] (1/1) from the registry 127.0.0.1:2181 on the consumer 192.168.0.123 using the dubbo version 2.7.22. Last error is: Invoke remote method timeout. method: $invoke, provider: dubbo://192.168.0.123:20880/ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi?anyhost=true&application=pamirs-demo&application.version=1.0.0&check=false&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=true&group=pamirs&interface=ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi&metadata-type=remote&methods=*&payload=104857600&pid=69748&qos.enable=false&register.ip=192.168.0.123&release=2.7.15&remote.application=pamirs-test&retries=0&serialization=pamirs&service.name=ServiceBean:pamirs/ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi:1.0.0&side=consumer&sticky=false&timeout=5000&timestamp=1701136088893&version=1.0.0, cause: org.apache.dubbo.remoting.TimeoutException: Waiting server-side response timeout by scan timer. start time: 2023-11-28 10:23:05.835, end time: 2023-11-28 10:23:10.856, client elapsed: 695 ms, server elapsed: 4326 ms, timeout: 5000 ms, request: Request [id=0, version=2.0.2, twoway=true, event=false, broken=false, data=null], channel: /192.168.0.123:49449 -> /192.168.0.123:20880 at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverClusterInvoker.doInvoke(FailoverClusterInvoker.java:110) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.AbstractClusterInvoker.invoke(AbstractClusterInvoker.java:265) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.interceptor.ClusterInterceptor.intercept(ClusterInterceptor.java:47) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.AbstractCluster$InterceptorInvokerNode.invoke(AbstractCluster.java:92) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.MockClusterInvoker.invoke(MockClusterInvoker.java:98) at org.apache.dubbo.registry.client.migration.MigrationInvoker.invoke(MigrationInvoker.java:170) at org.apache.dubbo.rpc.proxy.InvokerInvocationHandler.invoke(InvokerInvocationHandler.java:96) at org.apache.dubbo.common.bytecode.proxy0.$invoke(proxy0.java) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.distribution.computer.RemoteComputer.compute(RemoteComputer.java:124) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.FunEngine.run(FunEngine.java:80) at pro.shushi.pamirs.distribution.faas.remote.spi.service.RemoteFunctionHelper.run(RemoteFunctionHelper.java:68) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.fun.manage.ManagementAspect.around(ManagementAspect.java:109) … 20 more Caused…

张博昊
2023年11月28日
1.4K000
代码实践

如何使用位运算的数据字典

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));

nation
2023年11月24日
2.4K000
开发实践

GQL GET 请求生成图片文件流 — 技术实现方案

GQL GET 请求生成图片文件流 — 技术实现方案基于 Oinone/Pamirs GQL GET 文件流机制，参考 FileAction#downloadFormData（查询型）与 ExcelExportTaskAction#createExportTask（同步写流），实现「按业务 ID 动态生成图片并输出文件流」的通用指南。 1. 背景与目标 1.1 需求在业务场景中，需要根据业务 ID（如订单 ID、模板 ID、单据 ID）在后端动态渲染图片（条码、标签、证书、预览图等），并将结果以文件流形式返回给前端。 1.2 约束复用 Oinone 既有鉴权、会话、模块路由体系，不新增独立 REST 下载接口。与 Excel 同步导出保持一致的调用方式：通过 GET 访问 /pamirs/{module}?query=…&variables=…。前端仅两种消费方式：页面预览：<img :src="imageUrl" /> 触发下载：window.open(imageUrl, '_blank') 2. 参考实现 2.1 查询型文件流（图片查看应对齐此模式）图片查看属于只读查询，应使用 query + @Function(type = QUERY)，与 CDN 文件下载一致： // @oinone/kunlun-vue-ui-common/…/UploadService.ts const gql = `query{resourceFileFormQuery{downloadFormData(resourceFileForm:{downloadUrl:"${url}"}){filename}}}`; window.open(UrlHelper.appendBasePath(`/pamirs/file?query=${encodeURIComponent(gql)}`), '_blank'); // pamirs-core/pamirs-file2/…/FileAction.java @Function.Advanced(displayName = "前端下载数据", type = FunctionTypeEnum.QUERY) public ResourceFileForm downloadFormData(ResourceFileForm resourceFileForm) { // 直接写 HttpServletResponse 输出流 response.setContentType("application/octet-stream"); response.setHeader("Content-Disposition", "attachment; filename=" + …); IOUtils.copy(inputStream, response.getOutputStream()); return new ResourceFileForm(); } 图片查看用 GQL.query，不用 GQL.mutation。 2.2 同步写流机制（共用）无论 query 还是 mutation，文件流输出的底层机制相同：在 Function/Action 执行过程中直接写 HttpServletResponse。 2.2.1 HTTP 网关：RequestController GET /pamirs/{moduleName}?query={gql}&variables={json} POST /pamirs/{moduleName} body: { query, variables } GET 与 POST 走同一执行链路： // pamirs-framework/pamirs-gateways-graph-java/…/RequestController.java @RequestMapping(value = "/pamirs/{moduleName}", method = RequestMethod.GET) public DeferredResult<String> pamirsGet( @PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestParam("query") String gql, @RequestParam(value = "variables", required = false) String variables, …) { PamirsClientRequestParam gqlRequest = new PamirsClientRequestParam(); gqlRequest.setQuery(gql); if (!StringUtils.isBlank(variables)) { gqlRequest.setVariables(JsonUtils.parseMap(variables)); } return pamirsPost(moduleName, gqlRequest, request, response); } variables.path 在 RequestHelper.preparePamirsRequestParam 中经 SessionPrepareApi.prepare 注入会话上下文，与前端 getSessionPath() 对应。 2.2.2 Excel 导出对照：ExcelFileServiceImpl#doExportSync Excel 同步导出使用 mutation（createExportTask），因为会创建导出任务记录；图片查看无此副作用，故用 query。同步导出的关键：劫持 FileClient.upload，将字节直接写入当前…

nation
2026年7月2日
297000
前端

Oinone平台可视化调试工具

为方便开发者定位问题，我们提供了可视化的调试工具。
该文档将介绍可视化调试工具的基本使用方法。

张博昊
2024年4月13日
1.8K000

Please Login to Comment

shao 2024年11月25日

支持其他的国家的语言，需要在资源里面创建，如果有其他的疑问，也可以群内联系我们哈

Comment on 6.4 国际化之多语言
xiao3 2024年11月25日

只支持英语吗？如何添加其他语种？

Comment on 6.4 国际化之多语言
psyy 2024年8月21日

1.4 Oinone对软件特性的思考，技术原理一段，几余（几->冗） 1.4 Oinone对软件特性的思考，协同演进一段，新特生（生->性）

Comment on 1.4 Oinone对软件特性的思考
望闲 2024年6月21日

感谢反馈，已修正

Comment on 1.5 Oinone与行业对比
xinf 2024年6月14日

bug反馈：采用无一体设计 -> 采用低无一体设计

Comment on 1.5 Oinone与行业对比

DsHint(指定数据源)和BatchSizeHint(指定批次数量)

概述和使用场景

API定义

DsHintApi

BatchSizeHintApi

使用示例

相关推荐

Oinone引入搜索引擎(增强模型)

导入设计数据时dubbo超时导入失败

如何使用位运算的数据字典

GQL GET 请求生成图片文件流 — 技术实现方案

Oinone平台可视化调试工具

Leave a Reply