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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总体方案 业务项目中，需要隔离的模型自定义增加租户字段进行数据隔离； 参考了Mybatis-Plus插件的TenantSqlParser进行的JPA实现，使用jsqlparser解析并修改SQL； 实现获取当前用户租户ID，SQL增删改查时处理租户字段，实现租户数据的隔离 参考项目： https://github.com/baomidou/mybatis-plus https://github.com/JSQLParser/JSqlParser 具体实现方式 1、业务上定义两个基础抽象模型包含租户字段 定义包含ID的基础抽象模型，且包含租户字段(如：公司编码, 用其他字段作为租户字段也可以，根据实际业务情况灵活修改)。 @Model.model(XXIdModel.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = “带公司CODE的基础ID抽象模型”, summary = “带公司Code的Id模型”) public abstract class XXIdModel extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = “demo.biz.XXIdModel”; @Field.String @Field(displayName = “所属公司编码”, invisible = true, index = true) private String companyCode; } 定义包含Code的基础抽象模型，且包含租户字段(如：公司编码, 用其他字段作为租户字段也可以，根据实际业务情况灵活修改)。 @Model.model(XXCodeModel.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = “带公司CODE的基础Code抽象模型”, summary = “带公司CODE的Code模型”) public abstract class XXCodeModel extends CodeModel { public static final String MODEL_MODEL = “demo.biz.XXCodeModel”; @Field.String @Field(displayName = “所属公司编码”, invisible = true, index = true) private String companyCode; } 2、业务模块的模型需租户隔离的都是继承上面这两个模型； @Model.model(PetPetCompany.MODEL_MODEL) @Model(displayName = “宠物公司”, labelFields = “name”) public class PetPetCompany extends AbstractCompanyCodeModel { public static final String MODEL_MODEL = “demo.PetPetCompany”; @Field.String @Field(displayName = “名称”) private String name; @Field.Text @Field(displayName = “简介”) private String introduction; } 3、自定义扩展Session,Session中设置租户信息 每次请求多把登录用户所属公司编码（companyCode）放到Session中；Session扩展参考：https://doc.oinone.top/oio4/9295.html 4、定义拦截器Interceptor进行数据隔离 数据创建和查询通过拦截器把Session中的中的公司编码(companyCode)设置到隔离字段中；拦截器的java示例代码参考： package pro.shushi.pamirs.demo.core.interceptor; import net.sf.jsqlparser.JSQLParserException; import net.sf.jsqlparser.expression.Expression; import net.sf.jsqlparser.expression.LongValue; import net.sf.jsqlparser.expression.StringValue; import net.sf.jsqlparser.expression.operators.relational.ExpressionList; import net.sf.jsqlparser.expression.operators.relational.ItemsListVisitor; import net.sf.jsqlparser.expression.operators.relational.MultiExpressionList; import net.sf.jsqlparser.expression.operators.relational.NamedExpressionList; import net.sf.jsqlparser.parser.CCJSqlParserUtil; import net.sf.jsqlparser.schema.Column; import net.sf.jsqlparser.statement.Statement; import net.sf.jsqlparser.statement.insert.Insert; import net.sf.jsqlparser.statement.select.*; import net.sf.jsqlparser.statement.update.Update; import net.sf.jsqlparser.statement.values.ValuesStatement; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.apache.ibatis.executor.Executor; import org.apache.ibatis.mapping.BoundSql; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.mapping.SqlCommandType; import org.apache.ibatis.mapping.SqlSource; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject; import org.apache.ibatis.reflection.SystemMetaObject; import…
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); }
模型拷贝工具类 KryoUtils.get().copy(modelData); ArgUtils.convert(DataReport.MODEL_MODEL, DataDesignerReport.MODEL_MODEL, report); pro.shushi.pamirs.framework.common.utils.ObjectUtils#clone(T) Rsql工具类 RsqlParseHelper.parseRsql2Sql(queryWrapper.getModel(), rsql); RSQLHelper.getRsqlValues(sql.getOriginRsql(), fieldSet); 序列化工具类 后端使用的JSON序列化 JsonUtils.toJSONString(nodes); 前端使用的JSON序列化 PamirsJsonUtils.toJSONString(nodes, SerializerFeature.DisableCircularReferenceDetect, SerializerFeature.WriteDateUseDateFormat, SerializerFeature.BrowserCompatible); 生成ID //根据模型生成id Long generate = (Long) Spider.getDefaultExtension(IdGenerator.class).generate(PamirsTableInfo.fetchKeyGenerator(Teacher.MODEL_MODEL)); //生成id Long l = Long.valueOf(UidGeneratorFactory.getCachedUidGenerator().getUID()); 权限相关 // 获取权限路径path AccessResourceInfoSession.getInfo().getOriginPath(); 其他 PamirsSession相关 PamirsSession.isAdmin() # 是否admin用户 PamirsSession.getUserId() # 获取登录用户ID PamirsSession.getRequestVariables() PamirsSession.getContext().getModelCache().get(PetShop.MODEL_MODEL).getTable(); # 获取模型信息 PamirsSession.getContext().getExtendCache(ActionCacheApi.class).get(Teacher.MODEL_MODEL, "importArchivesInfo") # 获取函数信息
当前端发起对应用的访问时，如果出现错误，那么我们可以通过以下方式进行简易排查，如果排查不出来，则也可以把排查工具给出的信息发送给Oinone官方售后进行进一步分析。本文将通过模拟异常信息，来介绍排查工具，提供了哪些辅助信息帮我们来快速定位问题。 排查工具基础介绍 通过前端页面的 /debug 路由路径访问调试工具的页面，假设我们的前端页面访问地址为http://localhost:6800，那么我们的排查工具请求路径就是 http://localhost:6800/debug排查工具可以帮我们排查前端页面元数据异常和后端接口的异常 排查前端页面元数据 将问题页面浏览器地址栏内 page 后的部分复制到调试工具的 debug 路由后重新发起请求，如图可以看到调试工具展示的信息，可以根据这些信息排查问题。 排查后端接口 后端接口出现问题后，打开(在原页面）浏览器的调试工具，切换到“网络”的标签页，在左侧的历史请求列表中找到需要调试的请求，右键会弹出菜单，点击菜单中的 “复制”，再次展开该菜单，点击二级菜单中的“以 fetch 格式复制”，这样可以复制到调试所需要的信息 2.复制调试信息到“接口调试”标签页内的文本框内，点击“发起请求”按钮获取调试结果 我们可以看到页面展示了该接口的各种调试信息，我们可以据此排查问题。 场景化的排查思路 业务代码中存在代码bug 报错后发起调试请求，我们可以看到，调试工具直接给出了异常抛出的具体代码所在位置，此时再切换到“全部堆栈”下，可以看到是业务类的233行导致的空指针异常，查看代码后分析可得是data.getName().eqauls方法在调用前未做条件判断补全该判断后代码可以正常执行 业务代码中没有直接的错误，异常在平台代码中抛出 报错后发起调试请求可以看到异常不在业务代码内再切换到“全部堆栈”，可以看到具体异常信息，提示core_demo_item表出现了重复的主键，该表是DemoItem模型的我们还可以切换到“sql调试”的标签页，可以看到出错的具体sql语句经过分析可以得知是240行的data.create()�重复创建数据导致的。 三、排查工具无法定位怎么办 当我们通过排查工具还是没有定位到问题的时候，可以通过调试页面的“下载全部调试数据”和“下载调试数据”按钮将调试信息的数据发送给官方售后人员帮助我们定位排查问题。 点击页面最顶部的“下载全部调试数据”按钮，可以下载页面调试数据和接口调试数据点击“调试接口”标签页内的“下载调试数据”按钮，可以下载接口调试数据 四、排查工具细节
环境运行时Jar版本控制 前景 为了避免基于低代码定义产生的元数据错乱。因此产生了运行时Jar版本检查功能。 现象 如果当前运行时依赖的Ja版本低于已安装版本，启动时会有如下类似信息提示： 解决 按照提示升级依赖Jar版本 通过启动参数 -PgoBack=true 强制覆盖安装当前运行时版本 java -jar 方式 java -jar xxx.jar -PgoBack=true [其他参数] mvn spring-boot run 方式 mvn clean compile spring-boot:run -Dspring-boot.run.arguments=”-PgoBack=true [其他参数]”
