【后端】项目开发后端知识要点地图

相关推荐

• 前端

  action 和 function 有什么区别

  在 Oinone（开源低代码 / 企业应用开发平台） 里，Action 和 Function 都是“可被调用的逻辑单元”，但它们的定位和使用场景不同。可以简单理解为： Function = 纯逻辑函数（偏后端能力） Action = 面向业务操作的动作（偏应用行为 / UI触发） 下面给你详细对比一下。 1️⃣ Function：函数（逻辑能力） Function 更像是一个 可复用的服务方法。 特点 通常是 纯逻辑处理 不直接绑定 UI 可以被 Action / Service / 其他 Function 调用 用来封装 业务计算或工具逻辑 常见用途 比如： 价格计算 数据校验 数据转换 调用第三方 API 复杂业务规则 示例 @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public TradeOrder computePrice(TradeOrder data) { return data; } 用途： 订单金额计算逻辑 然后可能被多个地方调用： Action -> 调用 Function Service -> 调用 Function Workflow -> 调用 Function 📌 核心：可复用业务逻辑 2️⃣ Action：动作（业务操作） Action 是一个 业务动作，通常是 用户触发的行为。 特点 通常绑定 UI 可以在 按钮 / 菜单 / API / 工作流 中触发 通常操作 模型数据 可以调用 Function 常见用途 例如： 创建订单 提交审批 发布文章 批量删除 导入数据 示例 @Action public void submitOrder(Order order){ order.setStatus("SUBMITTED"); } UI 可能是： 订单详情页 [提交订单] 按钮 点击按钮 → 调用 Action。 📌 核心：业务行为入口 3️⃣ 核心区别总结 维度 Action Function 定位 业务动作 逻辑函数 是否绑定 UI 通常是 否 是否直接给用户操作 是 否 是否可复用 一般 很高 是否操作模型 常见 不一定 调用关系 可调用 Function 不调用 Action 4️⃣ 调用关系（典型架构） 通常推荐的结构： UI按钮 ↓ Action（业务入口） ↓ Function（业务逻辑） ↓ DAO / Repository 例如： 提交订单按钮 ↓ submitOrderAction ↓ checkInventoryFunction calcPriceFunction createOrderFunction 这样： Action 只负责 流程 Function 负责 逻辑 代码会更清晰。 5️⃣…

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  2026年3月12日

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• 后端

  平台配置日志输出和推送到APM与LogStash

  场景描述 目前设计器镜像启动后日志文件为out.log，是启动脚本中定向输出了(>>)out.log文件。实际项目可能： 日志输出到特定目录的特定文件名中 指定以日志保留策略(单个文件大小和文件保留个数) 日志输出到APM工具中(如skywalking) 日志推送到LogStash 日志自定义输出 不定向输出，采用自己配置的方式，与标准的SpringBoot工程配置日志一样。两种方式（都是Spring提供的方式）： 方式一 bootstrap.yml 里面可以按profiles指定logback的配置文件，具体文件名和文件输入在logback里面进行配置，跟通用的logback配置一致. 例如： logging: config: classpath:logback-pre.xml 方式二 resources的根目录，直接配置 logback-spring.xml， 启动会自动加载。 日志自定义场景 配置日志推送到LogStash <!–配置日志推送到LogStash–> <contextListener class="pro.shushi.pamirs.demo.core.config.DemoLogbackFiledConfig"/> <appender name="LogStash" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender"> <destination>127.0.0.1:4560</destination> <!– encoder必须配置,有多种可选 –> <encoder charset="UTF-8" class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"> <!– SkyWalking插件, log加tid–> <provider class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.logstash.TraceIdJsonProvider" /> <!–在生成的json中会加这些字段–> <customFields> {"app.name":"pamirs-demo", "app.type":"Microservice", "platform":"pamirs", "env":"dev"} </customFields> <timeZone>Asia/Shanghai</timeZone> <writeVersionAsInteger>true</writeVersionAsInteger> <providers> <pattern> <pattern> <!–动态的变量–> { "ip": "%{ip}", "server.name": "%{server.name}", "logger_name": "%logger" } </pattern> </pattern> </providers> </encoder> </appender> skywalking的日志rpc上传 <!– skywalking的日志rpc上传 –> <appender name="SkyWalkingLogs" class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.log.GRPCLogClientAppender"> <encoder class="ch.qos.logback.core.encoder.LayoutWrappingEncoder"> <layout class="org.apache.skywalking.apm.toolkit.log.logback.v1.x.mdc.TraceIdMDCPatternLogbackLayout"> <Pattern>${CONSOLE_LOG_PATTERN}</Pattern> </layout> </encoder> </appender> 完整的代码示例 Logback自定义字段 package pro.shushi.pamirs.demo.core.config; import ch.qos.logback.classic.Level; import ch.qos.logback.classic.Logger; import ch.qos.logback.classic.LoggerContext; import ch.qos.logback.classic.spi.LoggerContextListener; import ch.qos.logback.core.Context; import ch.qos.logback.core.spi.ContextAwareBase; import ch.qos.logback.core.spi.LifeCycle; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; /** * Logback自定义字段 * * @author wx@shushi.pro * @date 2024/4/17 */ public class DemoLogbackFiledConfig extends ContextAwareBase implements LoggerContextListener, LifeCycle { private boolean started = false; @Override public boolean isResetResistant() { return false; } @Override public void onStart(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onReset(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onStop(LoggerContext loggerContext) { } @Override public void onLevelChange(Logger logger, Level level) { } @Override public void start() { if (started) { return; } Context context = getContext();…

  望闲

  2024年5月18日

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  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

  1.8K000
• 后端

  Oinone连接外部数据源方案

  场景描述 在实际业务场景中，有是有这样的需求：链接外部数据进行数据的获取；通常的做法：1、【推荐】通过集成平台的数据连接器，链接外部数据源进行数据操作；2、项目代码中链接数据源，即通过程序代码操作外部数据源的数据； 本篇文章只介绍通过程序代码操作外部数据源的方式. 整体方案 Oinone管理外部数据源，即yml中配置外部数据源； 后端通过Mapper的方式进行数据操作(增/删/查/改)； 调用Mapper接口的时候，指定到外部数据源； 详细步骤 1、数据源配置(application.yml), 与正常的数据源配置一样 out_ds_name(外部数据源别名): driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource # local环境配置调整 url: jdbc:mysql://ip(host):端口/数据库Schema?useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true&useServerPrepStmts=true&cachePrepStmts=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true username: 用户名 password: 命名 initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true 2、外部数据源其他配置外部数据源限制创建表结构的执行，可以通过配置指定【不创建DB，不创建数据表】 persistence: global: auto-create-database: true auto-create-table: true ds: out_ds_name(外部数据源别名): # 不创建DB auto-create-database: false # 不创建数据表 auto-create-table: false 3、后端写Mapper SQL Mapper跟使用原生mybaits/mybaits-plus写法一样，无特殊限制； Mapper和SQL写到一起，或者分开两个文件都可以 4、Mapper被Service或者Action调用1）启动的Application中@MapperScan需要扫描到对应的包。2）调用是与普通bean一样（即调用方式跟传统的方式样），唯一的区别就是加上DsHintApi，即指定Mapper所使用的数据源。 @Autowired private ScheduleItemMapper scheduleItemMapper; public saveData(Object data) { ScheduleQuery scheduleQuery = new ScheduleQuery(); //scheduleQuery.setActionName(); try (DsHintApi dsHint = DsHintApi.use(“外部数据源名称”)) { List<ScheduleItem> scheduleItems = scheduleItemMapper.selectListForSerial(scheduleQuery); // 具体业务逻辑 } } 其他参考：如何自定义sql语句：https://doc.oinone.top/backend/4759.html

  望闲

  2024年5月17日

  2.4K002
• 后端

  元数据表介绍

  模型 模型元数据的讲解 https://doc.oinone.top/oio4/9281.html base_model 模型表 字段名 备注 示例 system_source BASE是系统创建, MANUAL是人工创建 MANUAL pk 主键 id module 模块编码 demo_core model 模型编码 demo.PetType name api名称 petType lname 模型代码名称 pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetType table 逻辑数据表名称 demo_core_pet_type ds_key 逻辑数据源名 pamirs type 模型类型 store display_name 显示名称 品种 data_manager 是否允许系统根据模型变化自动创建表和更新表 1 ordering 排序 createDate DESC, id DESC super_models 父模型 demo.AbstractDemoIdModel uniques 唯一索引 indexes 索引 name,createDate 模块 模块元数据的讲解 https://doc.oinone.top/oio4/9279.html base_module 模块表 字段名 备注 示例 display_name 显示名称 OinoneDemo name api名称 DemoCore module 模块编码 demo_core module_dependencies 依赖模块编码列表 base,common,file,trigger module_exclusions 互斥模块编码列表 module_upstreams 上游模块编码列表 system_source BASE是系统创建, MANUAL是人工创建 MANUAL web web应用 1 default_home_page_model 默认主页模型编码 函数 函数元数据的讲解 https://doc.oinone.top/oio4/9282.html base_function 函数表 字段名 备注 示例 display_name 显示名称 根据条件分页查询记录列表和总数 clazz 函数位置 pro.shushi.pamirs.framework.orm.DefaultReadApi module 模块 demo_core method 函数方法 queryPage namespace 函数命名空间 demo.PetType argument_list 函数参数 [{"ltype":"pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.condition.Pagination","model":"base.Pagination","modelGeneric":false,"multi":false,"name":"page","ttype":"m2o"},{"ltype":"pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.wrapper.IWrapper","ltypeT":"java.lang.Object","model":"base.Condition","modelGeneric":true,"multi":false,"name":"queryWrapper","ttype":"m2o"}] fun 函数编码 queryPage return_type 返回值类型 {"ltype":"pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.condition.Pagination","model":"base.Pagination","modelGeneric":false,"multi":false,"ttype":"m2o"} sys 由系统产生的元数据 1 type 函数类型 1: CREATE, 2: DELETE, 4: UPDATE, 8: QUERY 8 data_manager 数据管理器函数 1 codes 代码内容 open_level 开放级别 2: LOCAL, 4: REMOTE, 8: API, 6: LOCAL+REMOTE, 10: LOCAL+API, 12: REMOTE+API, 14:LOCAL+REMOTE+API 14 模型字段 字段讲解 https://doc.oinone.top/oio4/9239.html base_field 字段表 字段名 备注 示例 system_source BASE是系统创建, MANUAL是人工创建 MANUAL name api名称 name field 字段编码 name ttype 关系类型, 类型:m2o/o2m/m2m/enum/string/integer/map/datetime/related/money/html string model 模型编码…

  oinone

  2024年8月23日

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