序篇

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  • 4.5 研发辅助

    这里都是一些提升研发效率的小工具

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  • 4.1.16 框架之网关协议-RQSL及扩展

    一、RSQL / FIQL parser RSQL是一种查询语言,用于对RESTful API中的条目进行参数化过滤。它基于FIQL(Feed Item Query Language)——一种URI友好的语法,用于跨Atom Feed中的条目表达过滤器。FIQL非常适合在URI中使用,没有不安全的字符,因此不需要URL编码。另一方面,FIQL的语法不太直观,URL编码也不总是那么重要,因此RSQL还为逻辑运算符和一些比较运算符提供了更友好的语法。 例如,您可以像这样查询资源:/movies?query=name=="Kill Bill";year=gt=2003 or /movies?query=director.lastName==Nolan and year>=2000。详见以下示例: 这是一个用JavaCC和Java编写的完整且经过彻底测试的RSQL解析器。因为RSQL是FIQL的超集,所以它也可以用于解析FIQL。 语法和语义 以下语法规范采用EBNF表示法(ISO 14977)编写。 RSQL表达式由一个或多个比较组成,通过逻辑运算符相互关联: Logical AND : ; or and Logical OR : , or or 默认情况下,AND运算符优先(即,在任何OR运算符之前对其求值)。但是,可以使用带括号的表达式来更改优先级,从而产生所包含表达式产生的任何结果。 input = or, EOF; or = and, { "," , and }; and = constraint, { ";" , constraint }; constraint= ( group | comparison ); group = "(", or, ")"; 比较由选择器、运算符和参数组成。 comparison=选择器、比较运算、参数; 选择器标识要筛选的资源表示形式的字段(或属性、元素…)。它可以是任何不包含保留字符的非空Unicode字符串(见下文)或空格。选择器的特定语法不由此解析器强制执行。 selector=未保留str; 比较运算符采用FIQL表示法,其中一些运算符还具有另一种语法: · Equal to : == · Not equal to : != · Less than : =lt= or < · Less than or equal to : =le= or <= · Greater than operator : =gt= or > · Greater than or equal to : =ge= or >= · In : =in= · Not in : =out= 您还可以使用自己的运算符简单地扩展此解析器(请参阅下一节)。 comparison-op = comp-fiql | comp-alt; comp-fiql = ( ( "=", { ALPHA } ) | "!" ), "="; comp-alt = ( ">" | "<" ), [ "=" ]; 参数可以是单个值,也可以是用逗号分隔的括号中的多个值。不包含任何保留字符或空格的值可以不加引号,其他参数必须用单引号或双引号括起来。 arguments = ( "(", value, { "," , value }, ")" ) | value; value = unreserved-str | double-quoted | single-quoted; unreserved-str = unreserved, {…

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  • 数据编码

    1. 什么是数据编码 当模型中的字段数据需要有一定的编码规定,可以在模型中设计模型或字段的数据编码。 编码预览:实时展示规则设置后的编码。 2. 编码前/后缀 编码前缀:必须以字母开头,且仅支持数字或字母,最多8个字符。 编码后缀:必须以字母开头,且仅支持数字或字母,最多8个字符。 3. 格式化日期 开关默认关闭,即数据编码中不包含日期。开关打开后,默认的日期格式为“年年年年月月日日”,也可以切换成“年年月月日日、年年月月、年年年年、年年”。 序列归零周期:与格式化日期选择有关,若选择为“年年年年月月日日”,则可选“年、月、日”,选择为“年年年年”,则只可选“年”数据编码序列会按照设置的这个周期归零。 4. 编码序列 编码方式:可选择连续序列或非连续序列,选择会影响后续包含哪些设置。 序列长度:序列包含多少位数字,可以设置1 – 18之间的整数。 序列起始值:数据编码序列的起始值,默认值为3。 当编码方式设置为非连续序列时,展示其余两个配置项。 步长类型:默认值为“自定义步长”,也可以设置成“1 – 10之间随机步长”。 步长:当选择“自定义步长”时,设置的步长即为真实步长。当选择“1 – 10之间随机步长”时,实际步长为1 – 设置值之间的随机整数。

    2024年6月20日
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  • 2.1 数字化时代软件业的另一个本质变化

    随着企业从信息化向数字化转变,软件公司提供的产品也由传统的企业管理软件向企业商业支撑软件发展。这一变化带来了许多技术上的挑战和机遇。在之前的章节中,我们提到企业的视角已经从内部管理转向业务在线和生态在线协同,这也带来了一系列新的需求。但是,我们常常会忽视这一变化所带来的对系统要求的变化。在本章中,我们将探讨这些技术上的变化,以及这些变化所带来的机遇和挑战。 图2-1 从信息化到数字化软件本质变化 在信息化时代,企业的业务围绕着内部管理效率展开,借鉴国外优秀的管理经验,企业将其管理流程固化下来,典型的例子是ERP项目。这类项目上线后往往长期稳定,不轻易更改,因此信息化时代软件的技术流派侧重于通过模型对业务进行全面支持。例如,SAP具有丰富的配置能力,将已有企业管理思想抽象到极致。其功能基本上可以通过配置来实现,因此其模型设计特别复杂。但是,我们也应该清楚地了解到,配置是面向已知问题的。在数字化时代,创新和业务迭代速度非常快,这种方法可能就不太适合了。我们知道,模型抽象是在设计时具有前瞻性的,一旦不适合,修改起来就会异常困难。 随着数字化时代的到来,企业主的关注点已经从单一企业内部管理转变为了围绕企业上下游价值链的协同展开。这种变化给企业信息化系统提出了更高的要求,例如业务需求的响应速度、系统性能和用户体验等方面。现在,企业对软件不仅是管理需求的承载,更是业务在线化的承载。传统的重模型设计软件模式已经不再适用,因为业务本身不断创新和变化。因此,数字化时代需要新的软件技术流派,这种流派必须是轻模型加上低代码技术的结合体。通过模型抽象80%的通用场景,剩余的20%个性化需求可以通过技术手段来完成。这样的设计可以让每家企业的研发人员轻松理解模型,而不像ERP模型那样异常复杂,无法进行修改。此外,配合低代码技术可以快速研发和上线。如果说配置化是面向已知问题的,那么低代码就是面向未知问题设计的。虽然低代码的概念可以追溯到上个世纪80年代,当时是为了满足企业内部部门之间有协同需求,但又没有专业软件支撑,定制化开发又不划算的辅助场景。但现在它的核心原因是企业数字化的核心场景不稳定,变化很快,每家企业都有强烈的个性化需求。因此,低代码成为解决这些问题的核心手段,数字化时代的低代码需要具备处理复杂场景的能力,而不仅仅是围绕着内部管理展开。 企业在数字化转型的过程中需要考虑到不仅是成熟的全链路业务解决方案,还要应对数字化场景的快速变化和持续创新的需求。为此,Oinone打造了一站式低代码商业支撑平台,从业务与技术两个维度来帮助企业建立开放、链接、安全的数字化平台。这将在水平和垂直两个维度上全面推动企业数字化转型。 另外,低代码的另一个好处是完成了软件本身的数字化建设。通过基于元数据设计,元数据成为软件中数据、逻辑和交互的数据,软件结合AI可以有更多的创造可能。想象一下,AI了解软件的元数据后可以自我运作,人在极少情况下才需要参与,人机交互也会发生大的改变。未来的软件交互不再需要研发提前预设,而是能够实现用户所需即所呈现的效果。作为一家帮助企业进行数字化转型的软件公司,请问您的数字化转型是否已经完成呢?

    2024年5月23日
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  • 庄卓然

    从2009年加入阿里至今,经历了“三淘”时期、天猫时期、双十一,到最后的all in无线手淘时期,几乎是赶上了淘系发展的所有历史性事件。在这个过程中,每一次业务的变革都催生着技术的变迁,倒逼着我们用技术的方式去解决业务问题:在存储、IO、网络等环节满足不了淘系的业务规模时,开始去IOE,最后演化成了阿里云;当业务的规模大到不能通过简单加机器的方式去做调整、当开发的规模大到所有人在一起开发会互相影响的的时候,我们开始做SOA改造,最后演化成了业务中台;在经历了几届双十一后的巨大挑战后,我们开创了里程碑式的全链路压测;在手淘时代,为了解决动态发版问题,我们植入容器概念,搭建了可动态插拔的三层架构,一年实现了500多次的发版;为了同时满足写一套代码就解决多端开发和高并发的性能问题,我们做了weex,最后还捐给了开源社区…… 每一次的业务需求推动技术进步,而技术的进步永远会超出我们的想象! 同为技术宅,我在Oinone身上能清晰地感受到技术演进的脉络,企业在数字化时代,需要一个能快速上手、全面设计、灵活适应且低成本的技术工具,时代的变迁推动了Oinone的诞生。Oinone是一种全新的开发方式,在数字化时代,Oinone在提升研发效率上做出的创新性“低无一体”的设计对传统软件代码开发或者无代码开发一定会有巨大冲击,这种冲击会对软件市场格局造成什么样的变化,我拭目以待。 最后,愿我们这些追光人,在时代的洪流中,都能留下一抹印迹,不辜负时代,不辜负自己。 现任阿里巴巴副总裁,飞猪总裁,曾任阿里大文娱CTO兼优酷COO、淘宝CTO 庄卓然(南天)

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