序篇

相关推荐

• 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, {…

  史, 昂

  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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• 7.3 实战训练（全员营销为例）

  史, 昂

  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  2.4.2 Oinone独特性之每一个需求都可以是一个模块

  我们的Oinone平台采用模型驱动的方式，并符合面向对象设计原则，每个需求都可以是一个独立模块，可以独立安装、升级和卸载。这让系统真正像乐高积木一样搭建，具有高度的灵活性和可维护性。 与大部分低代码或无代码平台不同的是，它们的应用市场上的应用往往是模板式的，也就是说，这是一个拷贝，个性化只能在应用上直接修改，而且一旦修改就不能升级。这对于软件公司和客户来说都非常痛苦。客户无法享受到软件公司产品的升级功能，而软件公司在服务大量客户时，也会面临不同版本的维护问题，成本也非常高。而我们的Oinone平台完全避免了这些问题，让客户和软件公司都可以从中受益（如下图2-9、2-10所示）。 图2-9软件公司与客户项目的关系-让标准与个性化共存 图2-10 软件公司与客户项目的关系-让升级无忧 实现原理 在满足客户个性化定制需求时，传统的方法通常是直接修改标准产品源码，但这样做会带来一个问题：标准产品无法持续升级。相反，无论是在OP模式还是SaaS模式下，Oinone都采用全新的模块为客户进行个性化开发，保持标准产品和个性化模块的独立维护和升级。这是因为在元数据设计时，Oinone采用了面向对象的设计原则，实现了元数据设计与面向对象设计思想的完美融合。 面向对象设计的核心特征包括封装、继承、多态，而Oinone的元数据设计完全融入了这些思想。下面是几个例子，说明Oinone的元数据设计如何体现面向对象设计的核心特征，并带来了什么好处： 继承：在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下，增加一段代码来扩展模型的字段、逻辑、展示。 多态：在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下，增加一段代码来覆盖模型的原有字段、逻辑、展示。 封装：外部无需关心模型内部如何实现，只需按照不同场景调用模型对应开放级别的字段、逻辑、展示。 这些特征和优势使得Oinone在满足客户个性化需求时更加灵活和可持续，同时使得标准产品的维护和升级变得更加容易和高效。 在Java语言设计中，万物皆对象，一切都以对象为基础。而Oinone的元数据设计则是以模型为出发点，作为数据和行为的承载体。如下图2-11清晰地描述了Java面向对象编程中封装、继承、多态在Oinone元数据中的对应关系。Oinone元数据描述了B对象继承A对象并拥有其所有属性和方法，并覆盖了A对象的属性1和方法1，同时新增了属性3和方法3。 此外，Oinone的面向对象特性是用元数据来描述的。一方面，我们基于Java编码规范收集相关元数据，以保持不改变Java编程习惯。另一方面，方法和对象的挂载是松耦合的，只要按照元数据规范进行挂载，就能轻松地将其附加到模型上。在不改变原有A对象的情况下，我们可以直接增加方法和属性（如下图2-12所示）。 图2-11 java面向对象在Oinone元数据中对应 图2-12 java对象的修改 VS Oinone元数据模型的修改 Oinone函数不仅支持面向对象的继承和多态特性，还提供了面向切面的拦截器和SPI机制的扩展点，以应对方法逻辑的覆盖和扩展，以及系统层面的逻辑扩展（如下图2-13所示）。这些扩展功能可以独立地在模块中维护。 其中，拦截器可以在不侵入函数逻辑的情况下，根据优先级为满足条件的函数添加执行前和执行后的逻辑。 扩展点是一种类似于SPI机制的逻辑扩展机制，用于扩展函数的逻辑。通过这一机制，可以对函数逻辑进行灵活的扩展，以满足不同的业务需求。 图2-13 Oinone函数拦截与扩展机制 不管是对象、属性还是方法，都可以以独立的模块方式来扩展，这就使得每一个需求都可以成为一个独立的模块，方便我们在研发标准产品时进行模块化的划分，同时也让我们在以低代码模式为客户进行二次开发时，能够更好地支持“标准产品迭代与个性化保持独立”的需求。在2.4.3【oinone独特性之低无一体】一文中，我们也提到了这个特性，但那是在低无一体的情况下，通过元数据融合来实现的。让我们看看基于低代码开发模式下，典型的Oinone二次开发工程结构（如下图2-14所示），就可以更好地理解这个特性啦！ 图2-14 Oinone典型的二开工程结构

  史, 昂

  2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  3.3.7 字段之序列化方式

  本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式，包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 一、数据存储的序列化 (举例) 使用@Field注解的serialize属性来配置非字符串类型属性的序列化与反序列化方式，最终会以序列化后的字符串持久化到存储中。 ### Step1 新建PetItemDetail模型、并为PetItem添加两个字段 PetItemDetail继承TransientModel，增加两个字段，分别为备注和备注人 package pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.TransientModel; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Model.model(PetItemDetail.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品详情",summary = "商品详情",labelFields = {"remark"}) public class PetItemDetail extends TransientModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemDetail"; @Field.String(min = "2",max = "20") @Field(displayName = "备注",required = true) private String remark; @Field(displayName = "备注人",required = true) private PamirsUser user; } 图3-3-7-1 PetItemDetail继承TransientModel 修改PetItem，增加两个字段petItemDetails类型为List和tags类型为List，并设置为不同的序列化方式，petItemDetails为JSON（缺省就是JSON，可不配），tags为COMMA。同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = varchar(1024))，防止序列化后存储过长 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.PetItemDetail; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.NullableBoolEnum; import java.math.BigDecimal; import java.util.List; @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "商品名称",required = true) private String itemName; @Field(displayName = "商品价格",required = true) private BigDecimal price; @Field(displayName = "店铺",required = true) @Field.Relation(relationFields = {"shopId"},referenceFields = {"id"}) private PetShop shop; @Field(displayName = "店铺Id",invisible = true) private Long shopId; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private…

  史, 昂

  2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  5.1 CDM的背景介绍

  如果说低代码开发框架输出技术标准，CDM则是结合oinone技术特性和软件工程设计，让输出数据标准变成可能。 一、背景介绍 无法照搬的最佳实践 要了解引入CDM的初衷，得从互联网架构的演进开始，了解其过程，就知道为什么说Oinone的CDM是中台架构的最佳技术实践的核心！我们在2.2【互联架构做为最佳实践为何失效】一文中介绍过互联网技术发展的四个阶段，特别平台化到中台化的阶段，目的是在一套规范下让听的见炮火声音的团队自行决定业务系统发展，适用多业务线（或多场景应用）独立发展。 互联网架构在演进过程中碰到的问题跟企业数字化转型过程中碰到的问题是非常类似： 随着企业业务在线化后对系统性能、稳定都提出了更高的要求，而且大部分企业的内部很多系统相互割裂导致，导致很多重复建设，所以我们需要服务化、平台化。 同时没有一个供应商能解决企业所有商业场景问题，又需要多个供应商共同参与，所以把供应商类类比成各个业务线，在一套规范下让供应商自行决定业务系统发展 既然跟阿里当初在架构演进过程中碰到的问题非常类似，那么是不是照搬阿里中台架构方案到企业就好了？当然不是，因为历史原因阿里的中台架构是采用的平台共建模式：“让业务线研发以平台设计好的规范进来共同开发”，其本质还是平台主导模式，它是有非常大的历史包袱。我们想象各个供应商的共建一个交易平台或商品平台，那是多么荒唐的事情，平台化已经足够的复杂了，还让不同背景、不同企业的研发一起共建，最后往往导致企业架构负载过重，这时对企业来说便不再是赋能而是“内耗”。 那么如果没有历史包袱，我们重新设计，站在上帝视角去看有没有更好的方式呢？当然有 借鉴微软的CDM 这里我们借鉴微软的CDM理念，CDM这个概念最早是2016年微软宣布“以Dynamics 365的形式改造其CRM和ERP”战略时提出的。微软给它的定义是“用于存储和管理业务实体的业务数据库，而且是开箱即用的”。CDM不仅仅提供标准实体，它还允许用户建立个性化的实体，用户可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 CDM可能并不性感，但绝对是非常必要的。它成为了微软的很多产品的基础，是构建了无数业务领域的原型。同时微软也期望它能成为快速实现数据交换和迁移的标准，这个有点像菜鸟网络推出的奇门，让所有TMS、OMS、WMS都基于一套数据接口API进行互通，一套标准是为了解决一个行业问题，而不是具体某一个企业一个集团的问题。 我们发现CDM的理念跟我们想要的“企业级的数据标准”是非常吻合的。但是我们也不能照搬照抄，虽然微软的CDM很好的解决了数据割裂问题，但就模型来说就够大家喝一壶了，模型库非常庞大而且复杂，学习成本巨高。 数字化时代软件会产生新的技术流派 我们知道传统软件的设计理念：侧重在模型对业务支撑全面性上。优点体现为配置丰富，缺点模型设计过于复杂，刚开始有前瞻性，但在理解、维护都非常困难，随着业务发展系统原先的设计逐渐腐化，异常笨重。 而Oinone的CDM设计理念：侧重在简单、灵活、统一上，体现为在上层应用开发时，每一业务领域保持独立，模型简单易懂，并结合Oinone的低代码开发机制进行快速开发，灵活应对业务变化。 所以我更想说Oinone的CDM是微软CDM的在原有基础上，与互联网架构结合，利用Oinone低代码开发平台特性形成新的工程化建议。Oinone-CDM不以把模型抽象到极致，支撑“所有业务可能性”为目标，而是抽象80%通用的设计，保持模型简单可复用，来解决数据割裂问题，并保持业务线独立自主性，快速创新的能力。 图5-1-1 Oinone-CDM要解决的问题 二、Oinone的CDM本质是创新的工程化建议 引入CDM以后系统工程结构会有什么变化，跟大家认知的互联网架构有什么区别。 原本上层的业务线系统，需要调用各个业务平台提供的功能，增加CDM以后也就是我们右的图，每个业务线就像一个独立右边。看上去复杂了，其实对业务线来说更加简单了。 互联网整体平台化带来的问题： 业务线每次业务调整都需要给各个平台提需求 业务平台研发需要了解所有业务线的知识再做设计，对研发要求非常高 各个业务域的不同需求相互影响包括系统稳定性、研发对需求响应的及时性 结合oinone特性提出的新工程建议： 一些通用性模块继续以平台化的方式存在，能力完全复用。 业务线自建业务平台，保持业务线的独立性和敏捷性 业务线以CDM为原型，保证核心数据不割裂，形成一致的数据规范 图5-1-2 引入CDM概念后的工程结构对比 三、CDM思路示意图 该示例中OinoneCDM的商品域不仅仅提供标准实体，保证各个业务系统的对商品的通用需求、简单易懂，在我们星空系列业务产品中如全渠道运营、B2B交易等系统以此为基础建立属于自身个性化的实体，可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 带来的好处： 通过多种继承方式，继承后的模型可扩展模型本身、模型行为等，从而解决业务独立性问题。 通过CDM层统一数据模型，从而解决多应用数据割裂问题 图5-1-3 Oinone-CDM思路示意图

  史, 昂

  2024年5月23日

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