Oinone设计器部署参数说明

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  Oinone平台可视化调试工具

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  该文档将介绍可视化调试工具的基本使用方法。

  张博昊

  2024年4月13日

  1.4K000
• 后端

  Excel导入扩展点-整体导入（批量导入）

  1、【导入】在有些场景，需要获取Excel导入的整体数据，进行批量的操作或者校验 可以通过实现导入扩展点的方式实现，入参data是导入Excel的数据列表；业务可以根据实际情况进行数据校验 1）Excel模板定义，需要设置setEachImport(false) 2）导入扩展点API定义 pro.shushi.pamirs.file.api.extpoint.ExcelImportDataExtPoint#importData 3）示例代码参考： pro.shushi.pamirs.translate.extpoint.ResourceTranslationImportExtPoint#importData @Slf4j @Component @Ext(ExcelImportTask.class) public class ResourceTranslationImportExtPoint extends AbstractExcelImportDataExtPointImpl<List<ResourceTranslationItem>> { @Override //TODO 表达式，可以自定义，比如可以支持1个模型的多个【导入名称】的不同模板 @ExtPoint.Implement(expression = "importContext.definitionContext.model==\"" + ResourceTranslation.MODEL_MODEL + "\"") public Boolean importData(ExcelImportContext importContext, List<ResourceTranslationItem> dataList) { //TODO dataList就是excel导入那个sheet的所有内容 return true; } } 2、【导入】逐行导入的时候做事务控制 在模板中定义中增加事务的定义，并设置异常后回滚。参加示例代码： excel模板定义 @Component public class DemoItemImportTemplate implements ExcelTemplateInit { public static final String TEMPLATE_NAME = "商品导入模板"; @Override public List<ExcelWorkbookDefinition> generator() { //定义事务(导入处理中，只操作单个表的不需要事务定义。) //是否定义事务根据实际业务逻辑确定。比如：有些场景在导入前需要删除数据后在进行导入就需要定义事务 InitializationUtil.addTxConfig(DemoItem.MODEL_MODEL, ExcelDefinitionContext.EXCEL_TX_CONFIG_PREFIX + TEMPLATE_NAME); return Collections.singletonList( ExcelHelper.fixedHeader(DemoItem.MODEL_MODEL, TEMPLATE_NAME) .setType(ExcelTemplateTypeEnum.IMPORT) .createSheet("商品导入-sheet1") .createBlock(DemoItem.MODEL_MODEL) .addUnique(DemoItem.MODEL_MODEL,"name") .addColumn("name","名称") .addColumn("description","描述") .addColumn("itemPrice","单价") .addColumn("inventoryQuantity","库存") .build().setEachImport(true) //TODO 设置异常后回滚的标识，这个地方会回滚事务 .setHasErrorRollback(true) .setExcelImportMode(ExcelImportModeEnum.SINGLE_MODEL) ); } } 导入逻辑处理 @Slf4j @Component @Ext(ExcelImportTask.class) public class DemoItemImportExtPoint extends AbstractExcelImportDataExtPointImpl<DemoItem> implements ExcelImportDataExtPoint<DemoItem> { @Autowired private DemoItemService demoItemService; @Override @ExtPoint.Implement(expression = "importContext.definitionContext.model == \"" + DemoItem.MODEL_MODEL + "\"") public Boolean importData(ExcelImportContext importContext, DemoItem data) { ExcelImportTask importTask = importContext.getImportTask(); try { DemoItemImportTask hrExcelImportTask = new DemoItemImportTask().queryById(importTask.getId()); String publishUserName = Optional.ofNullable(hrExcelImportTask).map(DemoItemImportTask::getPublishUserName).orElse(null); data.setPublishUserName(publishUserName); demoItemService.create(data); } catch(PamirsException e) { log.error("导入异常", e); } catch (Exception e) { log.error("导入异常", e); } return Boolean.TRUE; } }

  望闲

  2023年12月7日

  1.5K000
• 代码实践

  如何使用位运算的数据字典

  场景举例 日常有很多项目，数据库中都有表示“多选状态标识”的字段。在这里用我们项目中的一个例子进行说明一下： 示例一： 表示某个商家是否支持多种会员卡打折（如有金卡、银卡、其他卡等），项目中的以往的做法是：在每条商家记录中为每种会员卡建立一个标志位字段。如图： 用多字段来表示“多选标识”存在一定的缺点：首先这种设置方式很明显不符合数据库设计第一范式，增加了数据冗余和存储空间。再者，当业务发生变化时，不利于灵活调整。比如，增加了一种新的会员卡类型时，需要在数据表中增加一个新的字段，以适应需求的变化。  – 改进设计：标签位flag设计二进制的“位”本来就有表示状态的作用。可以用各个位来分别表示不同种类的会员卡打折支持：这样，“MEMBERCARD”字段仍采用整型。当某个商家支持金卡打折时，则保存“1（0001）”，支持银卡时，则保存“2（0010）”，两种都支持，则保存“3（0011）”。其他类似。表结构如图： 我们在编写SQL语句时，只需要通过“位”的与运算，就能简单的查询出想要数据。通过这样的处理方式既节省存储空间，查询时又简单方便。 //查询支持金卡打折的商家信息：   select * from factory where MEMBERCARD & b'0001'; // 或者：   select * from factory where MEMBERCARD & 1;    // 查询支持银卡打折的商家信息：   select * from factory where MEMBERCARD & b'0010'; // 或者：   select * from factory where MEMBERCARD & 2; 二进制( 位运算)枚举 可以通过@Dict注解设置数据字典的bit属性或者实现BitEnum接口来标识该枚举值为2的次幂。二进制枚举最大的区别在于值的序列化和反序列化方式是不一样的。 位运算的枚举定义示例 import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BitEnum; @Dict(dictionary = ClientTypeEnum.DICTIONARY, displayName = "客户端类型枚举", summary = "客户端类型枚举") public enum ClientTypeEnum implements BitEnum { PC(1L, "PC端", "PC端"), MOBILE(1L << 1, "移动端", "移动端"), ; public static final String DICTIONARY = "base.ClientTypeEnum"; private final Long value; private final String displayName; private final String help; ClientTypeEnum(Long value, String displayName, String help) { this.value = value; this.displayName = displayName; this.help = help; } @Override public Long value() { return value; } @Override public String displayName() { return displayName; } @Override public String help() { return help; } } 使用方法示例 API: addTo 和 removeFrom List<ClientTypeEnum> clientTypes = module.getClientTypes(); // addTo ClientTypeEnum.PC.addTo(clientTypes); // removeFrom ClientTypeEnum.PC.removeFrom(clientTypes); 在查询条件中的使用 List<Menu> moduleMenus = new Menu().queryListByWrapper(menuPage, LoaderUtils.authQuery(wrapper).eq(Menu::getClientTypes, ClientTypeEnum.PC));

  nation

  2023年11月24日

  1.8K000
• 后端部署

  Docker部署常见问题

  问题1：容器启动出现library initialization failed – unable to allocate file descriptor table – out of memory异常如何处理？ 原因 不同操作系统安装Docker后，容器运行环境并不一致，需要对Docker运行参数进行调整。 解决方案 编辑/etc/systemd/system/docker.service文件， 有些系统该文件位置：/lib/systemd/system/docker.service 查看docker的systemd（docker.service）配置位置 systemctl status docker 查看docker的systemd配置位置 将下列参数进行修改 LimitNOFILE=65535 LimitNPROC=65535 LimitCORE=65535 执行以下脚本 systemctl daemon-reload systemctl restart docker 问题2：容器启动出现library initialization failed – unable to allocate file descriptor table – out of memorypanic: signal: aborted (core dumped)异常如何处理？ 问题现象 1、 按照【问题1】的设置进行配置后，仍然不生效； 2、 尝试修改宿主机系统内核的ulimits，重启docker仍报错。修改docker.service（文件位置：/etc/systemd/system/docker.service文件， 有些系统该文件位置：/lib/systemd/system/docker.service） 解决方案 查看docker的systemd（docker.service）配置位置【问题1】中的办法 在ExecStart命令后加上创建容器的默认ulimit配置，如下，设置容器启动时的ulimit为65535:65535 –default-ulimit nofile=65535:65535 配置好后： ExecStart=/usr/bin/dockerd -H fd:// –containerd=/run/containerd/containerd.sock –default-ulimit nofile=65535:65535 执行以下脚本 systemctl daemon-reload systemctl restart docker 资料参考：https://blog.csdn.net/weixin_42241322/article/details/137122868 问题3：拉取设计器镜像报错 报错信息，拉取镜像harbor.oinone.top连不上。 docker login –username=schhsw_oinone harbor.oinone.top i Info → A Personal Access Token (PAT) can be used instead. To create a PAT, visit https://app.docker.com/settings Password: time="2025-02-27T11:24:58+08:00" level=info msg="Error logging in to endpoint, trying next endpoint" error="Get \"https://harbor.oinone.top/v2/\": dial tcp 0.0.0.0:443: connect: connection refused" Get "https://harbor.oinone.top/v2/": dial tcp 0.0.0.0:443: connect: connection refused kfpt@kfpt-virtual-machine:~$ sudo -i root@kfpt-virtual-machine:~# docker login –username=schhsw_oinone harbor.oinone.top i Info → A Personal Access Token (PAT) can be used instead. To create a PAT, visit https://app.docker.com/settings Password: Error response from daemon: Get "https://harbor.oinone.top/v2/": dial tcp 0.0.0.0:443: connect: connection refused 排查过程： 排除到后面发现原因是DNS配置的问题，换了一个阿里云的IP就可以了

  张博昊

  2025年3月13日

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• 后端

  函数之异步执行

  总体介绍 异步任务是非常常见的一种开发模式，它在分布式的开发模式中有很多应用场景如： 高并发场景中，我们一般采用把长流程切短，用异步方式去掉可以异步的非关键功能，缩小主流程响应时间，提升用户体验 异构系统的集成调用，通过异步任务完成解耦与自动重试 分布式系统最终一致性的可选方案 本文将介绍oinone是如何结合Spring+TbSchedule来完成异步任务 构建第一个异步任务 新建PetShopService和PetShopServiceImpl 1、 新建PetShopService定义updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.api.service; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) public interface PetShopService { String FUN_NAMESPACE = "demo.PetShop.PetShopService"; @Function void updatePetShops(List<PetShop> petShops); } 2、PetShopServiceImpl实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.PetShopService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.XAsync; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) @Component public class PetShopServiceImpl implements PetShopService { @Override @Function @XAsync(displayName = "异步批量更新宠物商店",limitRetryNumber = 3,nextRetryTimeValue = 60) public void updatePetShops(List<PetShop> petShops) { new PetShop().updateBatch(petShops); } } a. displayName = "异步批量更新宠物商店"，定义异步任务展示名称b. limitRetryNumber = 3，定义任务失败重试次数，，默认：-1不断重试c. nextRetryTimeValue = 60，定义任务失败重试的时间数，默认：3d. nextRetryTimeUnit，定义任务失败重试的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECONDe. delayTime，定义任务延迟执行的时间数，默认：0f. delayTimeUnit，定义任务延迟执行的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECOND 修改PetShopBatchUpdateAction调用异步任务 引入PetShopService 修改conform方法，调用petShopService.updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; @Model.model(PetShopBatchUpdate.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopBatchUpdateAction { @Autowired private PetShopService petShopService; @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ List<PetShop> shops = ArgUtils.convert(PetShopProxy.MODEL_MODEL, PetShop.MODEL_MODEL,proxyList); // 调用异步任务 petShopService.updatePetShops(shops); }); return data; } } 不同应用如何隔离执行单元 在schedule跟模块部署一起的时候，多模块独立boot的情况下，需要做必要的配置。如果schedule独立部署则没有必要，因为全部走远程，不存在类找不到的问题 通过配置pamirs.zookeeper.rootPath，确保两组机器都能覆盖所有任务分片，这样不会漏数据 通过pamirs.event.schedule.ownSign来隔离。确保两组机器只取各自产生的数据，这样不会重复执行数据 pamirs: zookeeper: zkConnectString: 127.0.0.1:2181 zkSessionTimeout: 60000 rootPath: /demo event: enabled: true schedule: enabled: true ownSign: demo rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876

  望闲

  2024年5月25日

  1.3K000