本文将讲解一下如何正确发起GQL请求和GQL工具使用过程中的常见问题。
请求url和请求方法在浏览器的请求标头里面可以查到，保持一致就可以向服务正常发送请求，但还缺少请求体确定请求哪个接口。
每个请求都包括两部分内容：1. Query 2. Variables
右键Query和Variables复制值直接拷贝到工具中就可以正常请求了。
注意：如果使用admin账号登录，请求的时候可以不携带Variables参数，因为admin没有权限控制，如果使用其他用户，就必须携带Variables参数，否则会被权限拦截。
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分布式调用下的[强制]约束 1、[强制]分布式调用情况下base库和redis需共用；2、[强制]如果环境有设计器，设计器的base库和redis保持一致也需与项目中的保持一致；3、[强制]相同base库下，不同应用的相同模块的数据源需保持一致；4、[强制]项目中需引入分布式缓存包。参考下文的分布式包依赖 分布式支持 1、分布式包依赖 1) 父pom的依赖管理中先加入pamirs-distribution的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs</groupId> <artifactId>pamirs-distribution</artifactId> <version>${pamirs.distribution.version}</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> 2) 启动的boot工程中增加pamirs-distribution相关包 <!– 分布式服务发布 –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.distribution</groupId> <artifactId>pamirs-distribution-faas</artifactId> </dependency> <!– 分布式元数据缓存 –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.distribution</groupId> <artifactId>pamirs-distribution-session</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.distribution</groupId> <artifactId>pamirs-distribution-gateway</artifactId> </dependency> 3）启动工程的Application中增加类注解@EnableDubbo @EnableDubbo public class XXXStdApplication { public static void main(String[] args) throws IOException { StopWatch stopWatch = new StopWatch(); stopWatch.start(); // ……………………………… log.info("XXXX Application loading…"); } } 2、修改bootstrap.yml文件 注意序列化方式：serialization: pamirs 以下只是一个示例（zk为注册中心），注册中心支持zk和Nacos；Nacos作为注册中心参考：https://doc.oinone.top/kai-fa-shi-jian/5835.html spring: profiles: active: dev application: name: pamirs-demo cloud: service-registry: auto-registration: enabled: false pamirs: default: environment-check: true tenant-check: true — spring: profiles: dev cloud: service-registry: auto-registration: enabled: false config: enabled: false uri: http://127.0.0.1:7001 label: master profile: dev nacos: server-addr: http://127.0.0.1:8848 discovery: enabled: false namespace: prefix: application file-extension: yml config: enabled: false namespace: prefix: application file-extension: yml dubbo: application: name: pamirs-demo version: 1.0.0 registry: address: zookeeper://127.0.0.1:2181 protocol: name: dubbo port: -1 serialization: pamirs scan: base-packages: pro.shushi cloud: subscribed-services: metadata-report: disabled: true 3、模块启动的最⼩集 pamirs: boot: init: true sync: true modules: – base – sequence – 业务工程的Module 4、业务模型间的依赖关系 服务调用方(即Client端)，在启动yml中modules不安装服务提供方的Module 服务调用方(即Client端)，项目的pom中只依赖服务提供方的API（即模型和API的定义） 服务调用方(即Client端)，项目模块定义（即模型Module定义），dependencies中增加服务提供方的Modeule. 如下面示例代码中的FileModule @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE, FileModule.MODULE_MODULE, SecondModule.MODULE_MODULE/**服务提供方的模块定义*/ } )…
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); }
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
oioConsole 一个轻量、针对网页的前端开发者调试面板。 oioConsole 是框架无关的，可以在 Vue、React 或其他任何框架中使用。 功能特性 查看GraphQL的接口请求 快速查看到接口的模型和方法 格式化请求中的GraphQL语句 格式化请求中的响应 支持重试请求 支持跳转到oinone管理后台的调试页面进一步查看接口 【oinone前端6.4.0版本开始支持】 提供快捷文档和工具的跳转链接 详情可参考下方的截图。 使用方式 用浏览器环境的前端工程都可以使用，不限于oinone前端 直接插入到 HTML <!– 根据环境条件引入 oioConsole调试控制台 –> <% if (process.env.NODE_ENV === 'development') { %> <script src="https://pamirs.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/oinone/oinoneconsole/latest/oioconsole.min.js"></script> <script> const mode = localStorage.getItem('mode') // 开发模式下打开控制台，不需要的可以删掉 if (mode === 'dev') { new window.OioConsole({ // network: { // maxNetworkNumber: 100, // 最多显示多少条网络请求 // longRequestTime: 400, // 单位：毫秒ms，超过多少毫秒的请求会显示为长请求 // } }); } </script> <% } %> 进阶用法 可以根据cross-env插件自定义其他环境变量来判断是否需要加载调试工具
