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_OPTIONSPROGRAM_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

Oinone社区 作者:张博昊原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/install/19049.html

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

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    2024年6月27日 后端
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  • 全局首页及应用首页配置方法(homepage)

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    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); }

    2024年5月18日
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