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在信息化时代,中国并没有涌现出一家世界知名的软件公司。这是因为像SAP、Oracle、IBM、Salesforce、NetSuite、Odoo等西方巨头所拥有的最佳实践在业务、技术和模式方面,给予了它们在企业信息化建设中高额利润的优势。中国软件业在这个时代的角色是学习和追随者,而最优秀的追随者是金蝶和用友,它们能在国家推行会计电算化的机遇中占据领先地位。但是,追随者始终只是追随者,没有真正的突破。 我自己进入软件行业的经历可以追溯到2015年。当时资本市场非常热门,大家都在创业。我认为这是一个时代的机会,就像国家改革开放一样。于是,我和很多同事一起开始了创业之旅。在数式之前,我加入并创办了三家公司:500mi、数列和端点。整个过程给了我宝贵的经验和启示,帮助我找到了最终想要的方向。 在500mi公司时,我从技术岗位转型为业务经营,起步并不顺利。然而,我从这份经历中获得了一堂重要的课:做自己擅长的事情,有助于渡过创业启动期最艰难的阶段。同时,市场调研为我提供了一个信号:传统企业对于IT的需求正逐渐向互联网靠拢。这个信号像注入了一剂强心剂,激励我继续前行。 2016年,我和三个曾在阿里工作的同事一起创办了一家新公司——数列,我们决定专注于我们最擅长的领域,即软件服务商。在没有任何商务资源的情况下,我们第一年就完成了1000多万的合同,这相较之前是一个非常成功的开端。然而,对于公司未来的发展方向,我们花费了长达大半年的时间进行思考:应该坚持做底层的PaaS还是专注于企业可见的上层应用和业务产品?我倾向于后者。尽管我们持续存在分歧,但凭借着多年的革命友情,最终我们友好地分道扬镳。数列此前的成功让我更加坚信:在数字化时代,软件需求将会有井喷式的增长,数字化软件服务将是未来5-10年的重要方向。而在这个领域,专业的技能将是应对未来不确定性的真正力量。 提到数字化,就不得不提阿里巴巴提出的中台理念。中台理念在15年前被阿里巴巴提出,当时引起了广泛的关注和讨论。企业之所以认同中台理念,是因为他们的核心需求已经从内部转向外部:从关注管理、流程、效率的提升,转向关注外部协同、运营、创新。他们已经不再只担心企业的效率和成本,而是担心自己是否有能力跟上时代的快速变化。现今做生意的渠道已经不再是单一的线下渠道,而是包括淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音、快手等多个线上渠道,以及海外市场,这种变化速度非常快。而中台的核心理念是敏捷响应、低成本快速创新,正好解决了企业主的核心焦虑。 企业的视角正在从内部管理向业务在线和生态在线(协同)转变,这种转变带来了一系列新的需求(如下图1-1所示)。这种转变不仅是为了支持现有业务的发展,也为企业未来的业务发展和创新提供了支持,并将变化实时反映到上下游合作伙伴中。 图1-1 企业视角转变带来一系列新的诉求 在2017年下半年,阿里云收购了端点科技,打算重启阿里软件。那个时候,市场上涌现出一批中台厂商,整个行业也比较混乱,很多人对互联网架构本身的理解不够深入,快速学习拿到阿里云认证后就开始做定制化的中台架构开发,但最终的效果无法达到预期。因此,阿里云和端点科技的联姻是为了弥补阿里云没有向外输出上层应用产品能力的缺陷。多年来,软件市场一直被国外厂商掌控,中国一直缺乏一个强大的本土软件公司。阿里收购端点,承载着无数中国人的软件梦想。在这种背景下,我回到了阿里体系,加入了端点科技。后来,我参与了许多中台项目,深刻地认识到搭建中台技术架构和一些基础能力,为上层应用场景落地并不难。但是,当客户接手扩展中台能力和新的上层应用场景时,效果往往不尽如人意,这并不是中台架构理念的问题,而是因为传统企业客户的IT能力大多较弱,这是一个硬伤。许多文章都在讲述中台战略,长篇大论地描述组织中台、技术中台、业务中台、数据中台,我们不去评论这些方法论的对错,从技术角度回到初衷,我们只关注一个问题:技术是为商业服务的,中台如何快速满足企业业务多变的需求? 我们经历了多个行业的中台建设,每次都向客户强调第一阶段是打好基础,因此需要较长的周期,并且每个项目都需要顶级架构师来把控整体项目。如何找到互联网架构与传统软件良好结合点,降低对组织的要求,实现中台架构的标准化输出?这是我回归阿里后致力于解决的问题。然而,随着阿里云对端点战略发展思路的变化,阿里不再提供SaaS服务,而只愿意做平台被其他企业集成。因此,我离开了端点,并决定把自己的技术思考转化为现实,于是数式科技诞生了。 在数字化时代,无论是业务、技术还是商业模式的最佳实践,都源自中国。中国已经从追随者转变为互联网领域的全面引领者。我们有理由相信,中国一定会崛起一家世界级的软件公司,而Oinone将始终以此为愿景。
GraphQL 是一个用于 API 的查询语言,是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时(类型系统由你的数据定义)。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定,而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的,然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如,一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me,这个用户的名称可能像这样: type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数: function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来(通常在 web 服务的一个 URL 上),它就能接收 GraphQL 查询,并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段,然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询: { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果: { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/
在日常开发中,我们经常需要把一些通用的信息放入程序执行的上下文中,以便业务开发人员快速获取。那么oinone的PamirsSession就是来解决此类问题的。 一、PamirsSession介绍 在oinone的体系中PamirsSession是执行上下文的承载,您能从中获取业务基础信息、指令信息、元数据信息、环境信息、请求参数,以及前后端MessageHub等。在前面的学习过程中我们已经多次接触到了如何使用PamirsSession: 在4.1.19【框架之网关协议-后端占位符】一文中,使用PamirsSession.getUserId()来获取当前登入用户Id,诸如此类的业务基础信息; 在4.1.18【框架之网关协议-variables变量】一文中,使用PamirsSession.getRequestVariables()得到PamirsRequestVariables对象,进而获取前端请求的相关信息; 在4.1.5【模型之持久层配置】一文中,使用PamirsSession.directive(),来操作元位指令系统,进而影响执行策略; 在4.1.13【Action之校验】、3.4.1【构建第一个Function】等文章中,都用到PamirsSession.getMessageHub()来设置返回消息。 二、构建模块自身Session(举例) 不同的应用场景对PamirsSession的诉求是不一样的,这个时候我们就可以去扩展PamirsSession来达到我们的目的 构建模块自身Session的步骤 构建自身特有的数据结构XSessionData 对XSessionData进行线程级缓存封装 利用Hook机制初始化XSessionData并放到ThreadLocal中 定义自身XSessionApi 实现XSessionApi接口、SessionClearApi。在请求结束时会调用SessionClearApi的clear方法 定义XSession继承PamirsSession 扩展PamirsSession的经典案例设计图 图4-1-20-1 扩展PamirsSession的经典案例设计图 构建Demo应用自身Session 下面的例子为给Session放入当前登陆用户 Step1 新建DemoSessionData类 构建自身特有的数据结构DemoSessionData,增加一个模型为PamirsUser的字段user,DemoSessionData用Data注解,注意要用Oinone平台提供的@Data package pro.shushi.pamirs.demo.core.session; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.Data; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Data public class DemoSessionData { private PamirsUser user; } 图4-1-20-2 新建DemoSessionData类 Step2 新建DemoSessionCache 对DemoSessionData进行线程级缓存封装 package pro.shushi.pamirs.demo.core.session; import pro.shushi.pamirs.meta.api.CommonApiFactory; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; import pro.shushi.pamirs.user.api.service.UserService; public class DemoSessionCache { private static final ThreadLocal<DemoSessionData> BIZ_DATA_THREAD_LOCAL = new ThreadLocal<>(); public static PamirsUser getUser(){ return BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.get()==null?null:BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.get().getUser(); } public static void init(){ if(getUser()!=null){ return ; } Long uid = PamirsSession.getUserId(); if(uid == null){ return; } PamirsUser user = CommonApiFactory.getApi(UserService.class).queryById(uid); if(user!=null){ DemoSessionData demoSessionData = new DemoSessionData(); demoSessionData.setUser(user); BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.set(demoSessionData); } } public static void clear(){ BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.remove(); } } 图4-1-20-3 对DemoSessionData进行线程级缓存封装 Step3 新建DemoSessionHook 利用Hook机制,调用DemoSessionCache的init方法初始化DemoSessionData并放到ThreadLocal中。 @Hook(module= DemoModule.MODULE_MODULE), 规定只有增对DemoModule模块访问的请求该拦截器才会生效,不然其他模块的请求都会被DemoSessionHook拦截。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.hook; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.core.session.DemoSessionCache; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Hook; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.faas.HookBefore; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.fun.Function; @Component public class DemoSessionHook implements HookBefore { @Override @Hook(priority = 1,module = DemoModule.MODULE_MODULE) public Object run(Function function, Object… args) { DemoSessionCache.init(); return function; } } 图4-1-20-4 新建DemoSessionHook Step4 新建DemoSessionApi package pro.shushi.pamirs.demo.core.session; import pro.shushi.pamirs.meta.api.CommonApi; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; public interface DemoSessionApi extends CommonApi { PamirsUser getUser(); } 图4-1-20-5 新建DemoSessionApi Step5…
针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求,下面列举了几个常规组合方式,小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍,会更有体感 本节为小伙伴讲解oinone模块的几种启动方式,它是为能灵活地应对企业市场的不同场景需求,为op(本地化部署)、saas和研发提供个性化支撑。也为oinone独特性之单体与分布式的灵活切换提供基础支撑 一、部署参数 参数 名称 默认值 说明 -Plifecycle 生命周期部署指令 RELOAD 可选项:无/INSTALL/PACKAGE/RELOAD/DDL安装-install为AUTO;upgrade为FORCE打包-install为AUTO;upgrade为FORCE;profile为PACKAGE重启-install、upgrade、profile为READONLY打印变更DDL-install为AUTO;upgrade为FORCE;profile为DDL 表4-1-2-1 部署参数 如果在启动命令中配置了部署参数,可不再设置服务参数和可选项参数。下图为在启动命令中添加部署参数的示例。 图4-1-2-1 在启动命令中添加部署参数的示例 二、使用场景 针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求,下面列举了几个常规组合方式,小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍,会更有体感。 场景一:DDL(1)+RELOAD(N)应对专有DBA 因为很多公司数据库是由专门的DBA来管理的,不允许应用直接变更数据库相关配置、表结构、初始化数据。而oinone是基于元数据驱动的,任何模型、行为的变化都会自动转化成对物理存储的改变与元数据变化。 oinone为了适用企业op场景,特别增加了DDL模式。把发布上线分为两个步骤。 一:用DDL模式把涉及到数据库的变更与元数据初始化的脚本进行输出,交由客户公司DBA审批,并执行 二:用RELOAD模式,进行正常的应用重启工作,不进行安装、升级、以及数据库物理变革等操作。 #应用启动关闭自动DDL配置 pamirs.boot.profile: CUSTOMIZE pamirs.boot.options.rebuildTable: false pamirs.persistence.global.auto-create-database: false pamirs.persistence.global.auto-create-table: false 图4-1-2-2 应用启动关闭自动DDL模式 场景二:PACKAGE(1)+RELOAD(N)应对提升多机器实例效率 在机器规模相对大的场景中我们会碰到以下问题: 元数据差量计算、数据库变更、元数据变化保存都非常费时,如果每台机器都来一遍是非常费时费力的 分布式下多机器如果并发进行INSTALL,会导致数据库修改表结构、元数据变化保存锁死 所以我们可以选择一台机器用PACKAGE,其他机器采用RELOAD模式,做到合理规避问题,提升应用发布效率 场景三:INSTALL应对开发模式 研发在本地开发模式下INSTALL是最有效率的,把所需依赖模块一把启动和调试。 上线如果要用INSTALL需要注意,要逐台进行。当然也可以改进成INSTALL(1)+RELOAD(N)模式 三、启动命令解读 查看启动命令 可以在启动日志中查看当前所用启动命令。 图4-1-2-3 在启动日志中查看当前所用启动命令 生命周期管理-Plifecycle 除了通过启动YAML中pamirs.boot属性来设置启动参数,你还可以在应用启动命令中使用-Plifecycle参数来快捷控制模块生命周期的管理方式。该参数的可选项为RELOAD、INSTALL、CUSTOM_INSTALL、PACKAGE、DDL。 java -jar <your jar name>.jar -Plifecycle=RELOAD 启动命令优先级高于YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性。如果不使用-Plifecycle参数,则使用YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性配置。若YAML中未配置,则采用默认值。 启动配置项 默认值 RELOAD INSTALL CUSTOM_INSTALL PACKAGE DDL install AUTO READONLY AUTO AUTO AUTO AUTO upgrade AUTO READONLY FORCE FORCE FORCE FORCE profile CUSTOMIZE READONLY AUTO CUSTOMIZE PACKAGE DDL 表4-1-2-2 Plifecycle可选项与启动项对应表 profile属性请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。只有pamirs.boot.profile=CUSTOMIZE时,在pamirs.boot.options中自定义的可选项才生效。 自动建表-PbuildTable java -jar <your jar name>.jar -PbuildTable=NEVER PbuildTable参数用于设置自动构建表结构的方式。如果不使用该参数,则options属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PbuildTable参数可选项为: NEVER – 不自动构建表结构,会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为false EXTEND – 增量构建表结构,会将pamirs.boot.options中的diffTable属性设置为false,rebuildTable属性设置为true DIFF – 差量构建表结构,会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为true 模块在线 -PmoduleOnline java -jar <your jar name>.jar -PmoduleOnline=CHECK PmoduleOnline参数用于设置模块在线的方式。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmoduleOnline参数可选项为: NEVER – 不读取存储在数据库中的模块信息,会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为false READ – 读取存储在数据库中的模块信息,会将pamirs.boot.options中的checkModule属性设置为false,reloadModule属性设置为true CHECK – 读取存储在数据库中的模块信息并校验依赖模块是否已安装,会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为true 元数据在线-PmetaOnline java -jar <your jar name>.jar -PmetaOnline=MODULE PmetaOnline参数用于设置元数据在线的方式,如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmetaOnline参数可选项为: NEVER – 不持久化元数据,会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为false MODULE – 只注册模块信息,会将pamirs.boot.options中的updateModule属性设置为true,reloadMeta和updateMeta属性设置为false ALL – 注册持久化所有元数据,会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为true 开放远程服务-PenableRpc PenableRpc参数用于设置是否开启远程服务。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PenableRpc参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的publishService属性。 开启API服务-PopenApi PopenApi参数用于设置是否开启HTTP API服务。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PopenApi参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的rebuildHttpApi属性。 开启字段校验-PcheckField PcheckField参数用于设置是否开启字段校验。-PcheckField参数可选项为true和false。由于通常应用的字段数量非常多,会延长系统启动时长,所以默认不会开启字段校验。 启用数据初始化服务-PinitData PinitData参数用于设置是否开启数据初始化服务。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PinitData参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的updateData属性。 四、不使用自动构建数据库表功能 Oinone LCDP默认提供框架的所有服务,所以会自动构建数据库表。如果不需要使用Oinone的存储构建服务,可以设置YAML文件中关于自动建表的配置。这样就不会动态构建数据库表,你可以手动搭建数据库表。 通过配置启动YAML中pamirs.boot.options.rebuildTable为false彻底关闭自动建表功能。 pamirs: boot: options: rebuildTable: false 图4-1-2-4 不使用自动构建数据库表功能 也可以按需配置启动YAML中pamirs.persistence配置来关闭部分数据源的自动建表功能。persistence配置既可以针对全局也可以分数据源进行配置。 pamirs: persistence: global: # 是否自动创建数据库的全局配置,默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的全局配置,默认为true autoCreateTable: true <your ds key>: # 是否自动创建数据库的数据源配置,默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的数据源配置,默认为true…
库存的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的 一、基础介绍 我们先抛开仓库中对库存的实操管理和整个流通领域的库存,只围绕企业自身一级的采销链路上我们可以从管理和销售两个角度去看。 从管理角度上我们会关心:实物库存、在途库存、在产库存、库存批次等等,也就是企业有多少库存分布在哪里在什么环节。 从销售角度上我们会关心:可售库存、安全库存等等,也就是企业在特定渠道销售中库存分配规则。 在商业场景中库存管理一头对接仓库、生成、采购,另一头对接多个销售渠道。它的挑战在于不同行业不同特征商品都有比较大的差异。比如家具行业卖的是生产能力,家电区域化销售,生鲜拼车销售,服饰一仓销全国。热销的要分配提升体验防止超卖,滞销的要活动拉流量,普通的要渠道共享最大化可售。库存管理的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的。 库存设计挑战在于: 技术上:库存类似账户账本的设计,需要能追溯库存变化的过程,且库存操作都能可追溯业务单据。热点数据的并发控制 业务上:在管理角度上游能跟仓库、采购、生产等进行对接、对账、并为其设置可售规则,下游能为各个销售渠道设置库存分配与同步规则 二、模型介绍 图5-7-1 模型介绍 核心设计逻辑: 单据链路:业务单据(外部业务单据+库存业务单据)产生库存指令(库存调整入\出库单),再由库存指令操作库存并记录库存流水。 管理链路:基础数据维护仓库、供应商、服务范围与费用。这些数据是订单履约路由和可售库存同步的基础 库存数据:对外跟商品域,通过库存指令进行操作。不同库存各自维护自身库存与流水记录,确保可追溯。 如果跟销售渠道对接,还需要扩展可售库存逻辑规则以及同步规则。比如oms类似的应用