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  2023年11月7日

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• 前端部署

  自定义表达式函数

  由于表达式内的函数在前后端都可能执行，所以同一个表达式需要前后端同时定义 后端表达式自定义 package pro.shushi.pamirs.demo.core.fun; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.joda.time.DateTime; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.NamespaceConstants; import java.util.Date; import java.util.List; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.TEXT; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionCategoryEnum.TIME; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionLanguageEnum.JAVA; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum.LOCAL; import static pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionSceneEnum.EXPRESSION; /** * 自定义函数 */ @Fun(NamespaceConstants.expression) public class DemoCustomFunctions { @Function.Advanced( displayName = "逗号分隔字符串数组", language = JAVA, builtin = true, category = TEXT ) @Function.fun("MY_COMMA") @Function(name = "MY_COMMA", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: MY_COMMA(list)\n函数说明: 将字符串数组转为逗号分隔的字符串" ) public String myComma(List<String> list) { return StringUtils.join(list, ","); } @Function.Advanced( displayName = "根据出生算年龄", language = JAVA, builtin = true, category = TIME ) @Function.fun("CALC_AGE") @Function(name = "CALC_AGE", scene = {EXPRESSION}, openLevel = LOCAL, summary = "函数示例: CALC_AGE(birthDate)\n函数说明: 根据出生算年龄" ) public Integer calcAge(Date birthDate) { if (birthDate == null) { return 0; } return new DateTime().getYear() – new DateTime(birthDate).getYear(); } } 前端表达式定义 定义后导入到main.ts里，导入@kunlun/dependencies的代码之后 import { Expression } from '@kunlun/dependencies'; import dayjs from 'dayjs'; Expression.getInstance().registerFunction('MY_COMMA', ['array'], (list: string[]) => { return (list || []) .map((value) => { return `'${value}'`; }) .join(','); }); Expression.getInstance().registerFunction('CALC_AGE', ['string'], (birthDate: string) => { if (birthDate == null) { return 0; } return Math.ceil(dayjs().year() – dayjs(birthDate,…

  nation

  2024年7月10日

  1.9K000
• 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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  开源日志平台：Graylog部署及接入

  一、部署Graylog Graylog总共需要3个服务：graylog服务端、mongodb（存储graylog的配置）、elasticSeach（存储日志）本文档部署方案介绍： graylog服务端、mongodb（存储graylog的配置）使用docker-compose部署 elasticSeach 引用外部地址 1. 安装docker、安装docker-compose 这部分直接参考互联网上的教程：链接 2. 通过docker-compose部署graylog 服务器上新建一个 graylog的目录，并在该目录下新建 docker-compose.yml version: '3' services: mongo: image: mongo:5.0 container_name: mongo volumes: – /data/docker/graylog/mongo_data:/data/db networks: – graylog ports: – 27017:27017 environment: – TZ=Asia/Shanghai healthcheck: test: ["CMD", "mongo", "–eval", "db.adminCommand('ping')"] interval: 30s timeout: 10s retries: 5 graylog: image: graylog/graylog:5.2 container_name: graylog depends_on: mongo: condition: service_healthy environment: – GRAYLOG_ROOT_PASSWORD_SHA2=xxxxx #sha2生成的密码，可以服务器通过命令获取：echo -n yournewpassword | sha256sum – GRAYLOG_PASSWORD_SECRET=xxxxx #随机生成的secret，长度超过32位，可以自己生成 – GRAYLOG_HTTP_ENABLE_TLS=false – GRAYLOG_TIMEZONE=Asia/Shanghai – GRAYLOG_MONGO_URI=mongodb://mongo:27017/graylog – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_VERSION=7 – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es账户:es密码@es地址:9200 – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_USER=es账户 – GRAYLOG_ELASTICSEARCH_PASSWORD=es密码 – GRAYLOG_HTTP_EXTERNAL_URI=http://访问地址/ – GRAYLOG_HTTP_PUBLISH_URI=http://访问地址/ – GRAYLOG_PLUGIN_SYSTEM_LANGUAGESELECTOR_DEFAULT_LOCALE=zh_CN – TZ=Asia/Shanghai networks: – graylog ports: – "9000:9000" – "514:514" – "514:514/udp" – "12201:12201" – "12201:12201/udp" volumes: mongo_data: driver: local graylog_data: driver: local networks: graylog: driver: bridge 上面的配置根据自己的环境，重新配置。注意点：elasticSearch如果存在账密的化，参考下GRAYLOG_ELASTICSEARCH_XXX这几个配置，进行调整。 3. 启动graylog # 1. 启动执行 docker-compose up -d # 2. 如果希望调整docker-compose.yml的配置，需要先关闭，再重启 ## 2.1 先关闭graylog的应用 docker-compose down ## 2.2 修改完文件后，再执行启动命令 docker-compose up -d # 3.查看启动日志，确认是否完成启动 docker logs mongo; docker logs graylog; 4. 配置graylog 日志传输，建议采用UDP协议，其次包括graylog的踩坑记录，参考如下文档：参考1参考2 二、java应用接入Graylog 1. pom新增依赖 <!–logback gelf日志收集–> <dependency> <groupId>biz.paluch.logging</groupId> <artifactId>logstash-gelf</artifactId> <version>1.15.0</version> </dependency> 2. 配置logback.xml文件，同时增加traceId、spanId方便链路日志的追踪 a. 配置 Logback 以支持 MDC，在 logback.xml 中配置 GelfLogbackAppender，并确保包括 traceId 和 spanId 字段： <configuration> <appender name="GELF" class="biz.paluch.logging.gelf.logback.GelfLogbackAppender"> <host>udp:graylog的地址</host> <!– graylog 服务器ip –> <port>graylog开放的端口</port>…

  冯, 天宇

  2024年5月30日

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• 后端部署

  如何解决界面设计器保存提示：元数据不存在或已删除

  现象 界面设计器设计页面的时候，从左侧边栏模型下拖入了一个字段到页面，保存的时候提示：元数据不存在或已删除 原因 共base库不共元数据缓存redis导致的，不共redis的情况下，每次本地新增或修改元数据(如：字段、方法)启动后会同步本地redis，再去线上启动的时候，由于元数据已经在本地写入到了base库，所以该次启动不会触发redis差量更新 解决方案 通过将boot工程application.yml以下配置，让redis全量刷新元数据缓存 pamirs: distribution: session: allMetaRefresh: true 扩展 这个方法只能解决新增或修改元数据，如果出现了删除元数据的话，改为true也不行，清空或者手动删除问题redis的key都可以

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  2024年7月21日

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