【后端】项目开发后端知识要点地图

相关推荐

• 后端

  Oinone设计器部署参数说明

  概述 Oinone提供两种设计器部署方式，合作伙伴可以自行选择适合自己的部署方式。 Docker配置参数 环境变量 ARG_ENV：指定spring.profiles.active（默认：dev） ARG_LIFECYCLE：指定-Plifecycle（默认：INSTALL） JVM_OPTIONS：jvm参数 PROGRAM_ARGS：程序参数 JVM_OPTIONS和PROGRAM_ARGS参数说明 java [JVM_OPTIONS?] -jar boot.jar [PROGRAM_ARGS?] 端口说明 PS：以下为目前设计器镜像的全部端口，不同类型镜像的端口由于内置服务不同，使用的端口数量不同，但端口号是完全一致的。 80：前端服务端口（设计器访问入口） 8091：后端服务端口 8093：后端EIP服务端口 20880：Dubbo端口 3306：内置MySQL端口 2181：内置Zookeeper端口 6379：内置Redis端口 9876/10991：内置RocketMQ端口 9999：内置本地OSS默认端口 挂载目录说明（挂载虚拟卷） /opt/pamirs为镜像的工作目录，所有挂载目录均在该目录下。 /opt/pamirs/ext：应用配置文件目录；包含application.yml、logback.xml、license.lic等配置文件 /opt/pamirs/nginx/vhost：Nginx配置文件目录 /opt/pamirs/logs：后端服务日志目录 /opt/mq/conf/broker.conf：RocketMQ的broker配置文件 /opt/pamirs/outlib：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。 /opt/pamirs/dist：前端服务目录 /opt/pamirs/static：前端静态文件目录；LOCAL类型的OSS上传和下载目录； docker run启动常用参数 -e：指定环境变量 -p：指定端口映射 -v：指定挂载目录（挂载虚拟卷） docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG…] docker compose启动常用配置 services: container: image: $IMAGE container_name: $CONTAINER_NAME restart: always # docker run -e environment: KEY1: VALUE1 KEY2: VALUE2 … # docker run -p ports: – $machinePort1:$containerPort1 – $machinePort2:$containerPort2 … # docker run -v volumes: – $machinePath1:$containerPath1 – $machinePath2:$containerPath2 … docker compose常用命令 # 使用docker-compose.yaml启动 docker compose up -d # 使用docker-compose.yaml停止并删除容器 docker compose down -v # 指定配置文件启动 docker compose -f config.yaml up -d # 指定配置文件停止并删除容器 docker compose -f config.yaml down -v JAR包方式启动 下载Oinone专属启动器 oinone-boot-starter.zip 启动命令变化 # 原命令 java -jar boot.jar # 变更后命令 boot-starter java -jar boot.jar PS：更多命令可查看后端无代码设计器Jar包启动方法

  张博昊

  2024年11月4日

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• 开发实践

  灵活敏捷开发，高效交付项目的6个关键

  项目工程管理 项目工程顶层分层 项目分层设计，划分出 CDM层、 标准业务层 、定制业务层； 沉淀领域业务模型至CDM层； 沉底业内通用功能至标准业务层； 客户定制化功能在定制业务层； 项目内部的层级划分 项目包结构管理及规范 pamirs-demo-api constant【常量的包路径】 enums【枚举类的包路径】 model【该领域核⼼模型的包路径】 pmodel【该领域代理模型的包路径】 tmodel【该领域传输模型的包路径】 service【存放该领域的⾮存储模型如：⽤于传输的临时模型】 utils【工具类】 XXModule【该类是Demo模块的定义】 pamirs-demo-core service【接口实现类】 init【模块初始化⼯作的包路径】 manager 【manager是 service的⼀些公共逻辑，不会定义为独⽴的function的类】 pamirs-demo-view（可选） action【模型对外交互的⾏为的包路径】 项目中模块间依赖 禁止出现api模块依赖core模块的情况，api模块只允许依赖api模块； 根据当前项目结构进行模块划分，避免循环依赖； 规划项目模块 项目阶段，代码开发前，业务架构师需充分的理解需求和蓝图，对系统进行业务域, 功能域的划分；例如：对一个电商系统： 提高系统的可维护性：通过将系统拆分为不同的业务域，每个业务域都有清晰的边界和职责，可以独立开发、测试和维护； 提升开发效率：业务域划分可以使开发团队更加专注于自己负责的业务，减少不必要的沟通和协调，提升开发效率； 促进团队合作：通过业务域划分，每个团队可以负责一个或多个业务域，团队成员之间可以有更高效的合作和协同。 支持系统的扩展和演化：业务域划分可以使系统更加灵活和可扩展。当需要新增一个新的业务功能或调整现有的业务逻辑时，只需要修改对应的业务域，而不需要对整个系统进行改动。 项目文档管理 项目文档管理对于项目的实施,项目进度管理，项目后期维护等都是至关重要的。系统详细的产品文档，测试文档，运维文档，开发文档，项目管理文档等。 协同合作：团队成员可以共享和访问项目文档，促进协同合作和信息共享，避免信息孤岛和重复工作。 知识管理：项目中所获得的知识，对项目的成功和后续的知识积累至关重要。通过良好的文档管理，可以确保项目知识的保存和传承，提高组织的知识管理能力。 问题解决：项目文档中记录了项目的需求、决策、问题和解决方案等信息。当出现问题或需要做决策时，可以通过查阅文档来获取相关信息，加快问题解决的速度，并减少错误和重复。 项目追踪：通过文档管理，可以跟踪项目的进展和状态。可以记录项目的里程碑、任务分配、进度更新等信息，帮助团队了解项目的整体情况，及时发现和解决问题。 知识共享：好的文档管理可以促进知识共享和传播。通过将项目文档进行分类、索引和存档，可以使团队成员更容易找到所需的信息，并从中学习和借鉴经验，提高工作效率和质量。 数据库和事务 多表联合查询 减少需要join的操作出现 用多次查询替代 索引相关 核心业务访问DB的Sql 要命中或者覆盖索引，保存核心业务的响应时间； 控制单表的索引数量，注意联合索引 数据一致性：乐观锁控制，unique�等 事务代码示例 事务相关注意点参考【Oinone如何支持构建分布式项目】：https://doc.oinone.top/kai-fa-shi-jian/5572.html

  shao

  2024年2月20日

  1.1K000
• 后端

  如何自定义Excel导入功能

  介绍 在平台提供的默认导入功能无法满足业务需求的时候，我们可以自定义导入功能，以满足业务中个性化的需求。 功能示例 下面以导入文件的时候加入发布人的字段作为示例讲解。 继承平台的导入任务模型，加上需要在导入的弹窗视图需要展示的字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelImportTask; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(DemoItemImportTask.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品-Excel导入任务") public class DemoItemImportTask extends ExcelImportTask { public static final String MODEL_MODEL = "demo.DemoItemImportTask"; // 自定义显示的字段 @Field.String @Field(displayName = "发布人") private String publishUserName; } 编写自定义导入弹窗视图的数据初始化方法和导入提交的action package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.base.resource.PamirsFile; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemImportTask; import pro.shushi.pamirs.file.api.action.ExcelImportTaskAction; import pro.shushi.pamirs.file.api.config.FileProperties; import pro.shushi.pamirs.file.api.model.ExcelWorkbookDefinition; import pro.shushi.pamirs.file.api.service.ExcelFileService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Action; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ActionContextTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ViewTypeEnum; @Slf4j @Component @Model.model(DemoItemImportTask.MODEL_MODEL) public class DemoItemExcelImportTaskAction extends ExcelImportTaskAction { public DemoItemExcelImportTaskAction(FileProperties fileProperties, ExcelFileService excelFileService) { super(fileProperties, excelFileService); } @Action(displayName = "导入", contextType = ActionContextTypeEnum.CONTEXT_FREE, bindingType = {ViewTypeEnum.TABLE}) public DemoItemImportTask createImportTask(DemoItemImportTask data) { if (data.getWorkbookDefinitionId() != null) { ExcelWorkbookDefinition workbookDefinition = new ExcelWorkbookDefinition(); workbookDefinition.setId(data.getWorkbookDefinitionId()); data.setWorkbookDefinition(workbookDefinition); } Object fileId = data.get_d().get("fileId"); if (fileId != null) { PamirsFile pamirsFile = new PamirsFile().queryById(Long.valueOf(fileId.toString())); data.setFile(pamirsFile); } super.createImportTask(data); return data; } /** * @param data * @return */ @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public DemoItemImportTask construct(DemoItemImportTask data) { data.construct(); return data; } } 编写导入的单行数据处理逻辑，此处可以拿到导入弹窗内自定义的字段提交的值，然后根据这些值处理自定义逻辑，此处演示代码就是将导入后的商品的发布人都设置为自定义导入视图填的发布人信息 package pro.shushi.pamirs.demo.core.excel.extPoint; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItem; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.DemoItemImportTask; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.DemoItemService; import pro.shushi.pamirs.file.api.context.ExcelImportContext; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.AbstractExcelImportDataExtPointImpl; import pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.ExcelImportDataExtPoint;…

  nation

  2023年11月22日

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• 后端

  Oinone离线部署设计器JAR包

  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JAR包。 本文以5.2.6版本为例进行介绍。 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 在部署环境创建部署目录 mkdir -p /home/admin/oinone-designer PS：为方便管理，所有Oinone部署所需文件都应该在该目录下存放。 服务器需要安装的中间件 JDK：jdk_1.8_221版本以上 下载地址 MySQL：8.0.26版本以上 下载地址 Redis：5.0.2版本以上 下载地址 安装教程 Zookeeper：3.5.8版本以上 下载地址 安装教程 Nginx：任意版本（推荐使用源码编译安装方式，并开启rewrite、https等功能模块） Linux安装教程 下载地址 使用Docker启动所有中间件 点击下载一键部署所有中间件套件包 middleware-kits.zip 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JAR包：pamirs-designer-boot-v5.2-5.2.6.jar 离线部署结构包：oinone-designer-jar-offline.zip 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。 在本地环境准备部署文件 下载离线部署结构包 oinone-designer-jar-offline.zip 下载部署JAR包 5.2.6版本发布日志 查看更多版本 找到独立部署所有设计器JAR标题，下面有对应的JAR包提供下载。 例如：https://oinone-jar.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/install/oinone-designer/pamirs-designer-boot-v5.2-5.2.6.jar 后端服务部署 将部署JAR包移动到backend目录下，并重命名为oinone-designer.jar mv pamirs-designer-boot-v5.2-5.2.6.jar backend/oinone-designer.jar PS：该名称为startup.sh脚本的默认值，可根据实际情况自行修改 将Pamirs许可证移动到backend/config目录下，并重命名为license.lic mv oinone-demo_1730163770607.lic backend/config/license.lic 加载非MySQL数据库驱动（按需） 将驱动jar文件移动到backend/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 backend/lib/ PS：backend/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backend/startup.sh脚本 IP：修改为可被外部访问的IP地址 DB_BASE_：base库相关数据库连接配置 DB_PAMIRS_：pamirs库相关数据库连接配置 REDIS_：Redis相关配置 MQ_NAME_SERVER：RocketMQ的name-server连接地址 ZOOKEEPER_：Zookeeper相关配置 PS：若需要配置方言或其他参数，可直接修改backend/config/application.yml配置文件，变量仅用于简单配置场景 执行startup.sh脚本启动 sh startup.sh 执行完成后会打印三个路径 后端路径：backend root path: /path/to/backend 前端路径：frontend root path: /path/to/frontend Nginx配置路径：nginx services path: /path/to/nginx Nginx配置 在本地nginx服务中找到nginx.conf，并添加Nginx配置路径为加载目录 http { … include /path/to/nginx/*.conf; } 修改结构包中的default.conf第7行root配置为前端路径到dist目录下 server { … root /path/to/frontend/dist; } 修改结构包中的oss.conf第30行alias配置为前端路径到static目录下 server { … location /static { … alias /path/to/frontend/static; } } 访问服务 使用http://127.0.0.1:9090访问服务

  张博昊

  2024年11月1日

  1.6K000
• 后端

  分库分表与自定义分表规则

  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 =…

  望闲

  2024年5月11日

  1.3K000