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  Oinone请求路由源码分析

  通过源码分析，从页面发起请求，如果通过graphQL传输到具体action的链路，并且在这之间做了哪些隐式处理分析源码版本5.1.x 请求流程大致如下： 拦截所有指定的请求 组装成graphQL请求信息 调用graphQL执行 通过hook拦截先执行 RsqlDecodeHook：rsql解密 UserHook： 获取用户信息, 通过cookies获取用户ID，再查表获取用户信息，放到本地Local线程里 RoleHook： 角色Hook FunctionPermissionHook： 函数权限Hook ,跳过权限拦截的实现放在这一层，对应的配置 pamirs: auth: fun-filter: – namespace: user.PamirsUserTransient fun: login #登录 – namespace: top.PetShop fun: action DataPermissionHook： 数据权限hook PlaceHolderHook：占位符转化替换hook RsqlParseHook： 解释Rsql hook SingletonModelUpdateHookBefore 执行post具体内容 通过hook拦截后执行 QueryPageHook4TreeAfter： 树形Parent查询优化 FieldPermissionHook： 字段权限Hook UserQueryPageHookAfter UserQueryOneHookAfter 封装执行结果信息返回 时序图 核心源码解析 拦截所有指定的请求 /pamirs/模块名RequestController @RequestMapping( value = "/pamirs/{moduleName:^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]+[a-zA-Z0-9]$}", method = RequestMethod.POST ) public String pamirsPost(@PathVariable("moduleName") String moduleName, @RequestBody PamirsClientRequestParam gql, HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) { } DefaultRequestExecutor 构建graph请求信息，并调用graph请求 () -> execute(GraphQL::execute, param), param private <T> T execute(BiFunction<GraphQL, ExecutionInput, T> executor, PamirsRequestParam param) { // 获取GraphQL请求信息，包含grapsh schema GraphQL graphQL = buildGraphQL(param); … ExecutionInput executionInput = ExecutionInput.newExecutionInput() .query(param.getQuery()) .variables(param.getVariables().getVariables()) .dataLoaderRegistry(Spider.getDefaultExtension(DataLoaderRegistryApi.class).dataLoader()) .build(); … // 调用 GraphQL的方法execute 执行 T result = executor.apply(graphQL, executionInput); … return result; } QueryAndMutationBinder 绑定graphQL读取写入操作 public static DataFetcher<?> dataFetcher(Function function, ModelConfig modelConfig) { if (isAsync()) { if (FunctionTypeEnum.QUERY.in(function.getType())) { return AsyncDataFetcher.async(dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment), ExecutorServiceApi.getExecutorService()); } else { return dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment); } } else { return dataFetchingEnvironment -> dataFetcherAction(function, modelConfig, dataFetchingEnvironment); } } private static Object dataFetcherAction(Function function, ModelConfig modelConfig, DataFetchingEnvironment environment) { try { SessionExtendUtils.tagMainRequest(); // 使用共享的请求和响应对象 return Spider.getDefaultExtension(ActionBinderApi.class) .action(modelConfig,…

  oinone

  2024年8月21日

  5.9K021
• 后端

  EIP开放接口使用MD5验签发起请求（v5.x）

  验签工具类 PS：该验签方法仅在pamirs-core的5.0.16版本以上可正常使用 public class EipSignUtils { public static final String SIGN_METHOD_MD5 = "md5"; private static final String SIGN_METHOD_HMAC = "hmac"; private static final String SECRET_KEY_ALGORITHM = "HmacMD5"; private static final String MESSAGE_DIGEST_MD5 = "MD5"; public static String signTopRequest(Map<String, String> params, String secret, String signMethod) throws IOException { // 第一步：检查参数是否已经排序 String[] keys = params.keySet().toArray(new String[0]); Arrays.sort(keys); // 第二步：把所有参数名和参数值串在一起 StringBuilder query = new StringBuilder(); if (SIGN_METHOD_MD5.equals(signMethod)) { query.append(secret); } for (String key : keys) { String value = params.get(key); if (StringUtils.isNoneBlank(key, value)) { query.append(key).append(value); } } // 第三步：使用MD5/HMAC加密 byte[] bytes; if (SIGN_METHOD_HMAC.equals(signMethod)) { bytes = encryptHMAC(query.toString(), secret); } else { query.append(secret); bytes = encryptMD5(query.toString()); } // 第四步：把二进制转化为大写的十六进制(正确签名应该为32大写字符串，此方法需要时使用) return byte2hex(bytes); } private static byte[] encryptHMAC(String data, String secret) throws IOException { byte[] bytes; try { SecretKey secretKey = new SecretKeySpec(secret.getBytes(StandardCharsets.UTF_8), SECRET_KEY_ALGORITHM); Mac mac = Mac.getInstance(secretKey.getAlgorithm()); mac.init(secretKey); bytes = mac.doFinal(data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } catch (GeneralSecurityException e) { throw new IOException(e.toString(), e); } return bytes; } private static byte[] encryptMD5(String data) throws IOException { return encryptMD5(data.getBytes(StandardCharsets.UTF_8)); } private static byte[] encryptMD5(byte[] data) throws IOException { try { MessageDigest md = MessageDigest.getInstance(MESSAGE_DIGEST_MD5); return md.digest(data); } catch (NoSuchAlgorithmException e)…

  张博昊

  2024年6月29日

  1.7K000
• 后端

  【DM】后端部署使用Dameng数据库（达梦）

  达梦数据库配置 驱动配置 达梦数据库的服务端版本和驱动版本需要匹配，建议使用服务端安装时提供的jdbc驱动，不要使用官方maven仓库中的驱动。 报错 表 xx 中不能同时包含聚集 KEY 和大字段，建表的时候就指定非聚集主键。SELECT * FROM V$DM_INI WHERE PARA_NAME = ‘PK_WITH_CLUSTER’;SP_SET_PARA_VALUE(1,’PK_WITH_CLUSTER’,0) Maven配置 DM8（目前maven仓库最新版本） <dm.version>8.1.2.192</dm.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>DmJdbcDriver18</artifactId> <version>${dm.version}</version> </dependency> PS: 8.1.3.12版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用，本文包含该版本相关内容。 Maven配置 DM7 <dm7.version>7.6.1.120</dm7.version> <dependency> <groupId>com.dameng</groupId> <artifactId>Dm7JdbcDriver18</artifactId> <version>${dm7.version}</version> </dependency> PS: 7.6.1.120版本驱动需要手动上传到nexus仓库使用，本文包含该版本相关内容。 离线驱动下载 Dm7JdbcDriver18-7.6.1.120.jarDmJdbcDriver18-8.1.3.12.jar JDBC连接配置 pamirs: datasource: base: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource driverClassName: dm.jdbc.driver.DmDriver # url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql url: jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql username: xxxxxx password: xxxxxx initialSize: 5 maxActive: 200 minIdle: 5 maxWait: 60000 timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000 testWhileIdle: true testOnBorrow: false testOnReturn: false poolPreparedStatements: true asyncInit: true validConnectionCheckerClassName: com.alibaba.druid.pool.vendor.OracleValidConnectionChecker validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL 连接url配置 点击查看官方文档：DM JDBC 编程指南 连接串1 jdbc:dm://127.0.0.1:5236?schema=BASE&clobAsString=true&columnNameUpperCase=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS：schema参数在低版本驱动区分大小写，高版本驱动不再区分大小写，为了避免错误，统一使用全大写。columnNameUpperCase参数与官方介绍不一致，为了避免错误，需要显式指定。 连接串2 jdbc:dm://127.0.0.1:5236/BASE?clobAsString=true&useUnicode=true&characterEncoding=utf8&compatibleMode=mysql PS：可能是未来更高版本中使用的连接串形式。 达梦数据库在不同驱动版本下需要使用不同的连接串进行处理，具体可参考下表：（使用错误的连接串将无法正常启动） Dm7JdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 7.6.0.165 2019.06.04 1 否 是 否 不支持LocalDateTime类型 7.6.1.120（建议） 2022.09.14 1 是 是 是 – DmJdbcDriver18版本 Build-Time 使用的连接串类型 是否支持指定schema schema是否区分大小写 是否可用 不可用原因 8.1.2.192 2023.01.12 1 是 否 是 – 8.1.3.12（建议） 2023.04.17 2 是 否 是 – 方言配置 pamirs方言配置 pamirs: dialect: ds: base: type: DM version: 8 majorVersion: 8 pamirs: type: DM version: 8 majorVersion: 8 数据库版本 type version majorVersion 7-20220916 DM 7 20220916 8-20230418 DM 8 8 schedule方言配置 pamirs: event: schedule: dialect: type: DM version: 8 majorVersion: 8 type version majorVersion…

  nation

  2023年11月1日

  14.3K000
• 代码实践

  字段类型之关系描述的特殊场景(常量关联)

  场景概述 【字段类型之关系与引用】一文中已经描述了各种关系字段的常规写法，还有一些特殊场景如：关系映射中存在常量，或者M2M中间表是大于两个字段构成。 场景描述 1、PetTalent模型增加talentType字段2、PetItem与PetTalent的多对多关系增加talentType（达人类型），3、PetItemRelPetTalent中间表维护petItemId、petTalentId以及talentType，PetDogItem和PetCatItem分别重写petTalents字段，关系中增加常量描述。示意图如下： 实际操作步骤 Step1 新增 TalentTypeEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = TalentTypeEnum.DICTIONARY,displayName = "达人类型") public class TalentTypeEnum extends BaseEnum<TalentTypeEnum,Integer> { public static final String DICTIONARY ="demo.TalentTypeEnum"; public final static TalentTypeEnum DOG =create("DOG",1,"狗达人","狗达人"); public final static TalentTypeEnum CAT =create("CAT",2,"猫达人","猫达人"); } Step2 PetTalent模型增加talentType字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.TalentTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物达人",summary="宠物达人",labelFields ={"name"}) public class PetTalent extends AbstractDemoIdModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetTalent"; @Field(displayName = "达人") private String name; @Field(displayName = "达人类型") private TalentTypeEnum talentType; } Step3 修改PetItem的petTalents字段，在关系描述中增加talentType（达人类型） @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = PetItemRelPetTalent.MODEL_MODEL ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step4 PetDogItem增加petTalents字段，重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量，填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#1#"}, domain = " talentType == DOG") private List<PetTalent> petTalents; Step5 PetCatItem增加petTalents字段，重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量，填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#2#"}, domain = " talentType == CAT") private List<PetTalent> petTalents; Step6 PetCatItem增加petTalents字段，many2one关系示例 talentType配置为常量，填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Model.model(PetPet.MODEL_MODEL) @Model(displayName…

  望闲

  2024年5月25日

  2.0K000
• 后端

  函数之触发与定时配置和示例

  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…

  望闲

  2024年5月25日

  1.6K000