Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9203.html
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2.3 Oinone独特性之源，元数据与设计原则
让我们来揭开Oinone元数据的神秘面纱，了解它的核心组成、获取方式、面向对象特性以及带来的好处。您或许会想，这些特性能否解决企业数字化转型中互联网架构遇到的挑战呢？ 元数据是本文多次提到的重要概念。作为LCDP的基础，元数据支持企业所有研发范式。它数字化描述了软件本身，包括数据、行为和视图等方面。在描述数据时，元数据本身就是数据的数据；在描述行为时，它就是行为的数据；在描述视图时，它就是视图的数据。只有深入理解元数据，才能全面了解Oinone的其他特性。 本章节将介绍元数据的整体概览（如下图2-3所示），带领您了解其核心组成、面向对象特性以及组织方式。请注意，本章节将不会详细展开元数据的细节，这些细节将在后续的相关章程中深入介绍。 图2-3 元数据整体视图 一：以下是元数据的核心组成介绍： 模块(Module)：它是将程序划分成若干个子功能，每个模块完成了一个子功能，再把这些模块总起来组成一个整体。它是按业务领域划分和管理的最小单元，是一组功能、界面的集合。 模型（Model）：Oinone一切从模型出发，是数据及对行为的载体。它是对所需要描述的实体进行必要的简化，并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来所得到的系统模仿品。它包括元信息、字段、数据管理器和自定义函数。同时遵循面向对象设计原则，包括封装、继承和多态。 交互组件（UI Componment）：它用菜单、视图和Action来勾绘出模块的前端交互拓扑，并且用组件化的方式统一管理、布局和视图。它用Action来描述所有可操作行为。 函数（Function）：它是Oinone可执行逻辑单元，跟模型绑定则对应模型的方法。它描述满足数学领域函数定义，含有三个要素：定义域A、值域C{f（x），x属于A}和对应法则f。其中核心是对应法则f，它是函数关系的本质特征。它满足面向对象原则，可以设置不同开放级别，本地与远程智能切换。 元数据注册表：它以模块为单位的安装记录，在模块安装时，相关的元数据都会在元数据注册表中记录。 二：元数据的产生方式，既可以通过代码注解扫描获取，也可以通过可视化编辑器直接添加。 从代码注解中扫描获取，示例如下代码（如下图2-4所示）。 @Model.model(ResourceBank.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "银行",labelFields = "name") public class ResourceBank extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "resource.ResourceBank"; @Field.String @Field(required = true, displayName = "名称") private String name; @Field.String @Field(required = true, displayName = "银行识别号码", summary = "Bank Identifier Code, BIC 或者 Swift") private String bicCode; …… } 图2-4 从代码注解中扫描获取元数据 可视化的编辑器添加元数据，具体介绍详见7.1《Oinone的设计器》章节 三：Oinone是一种通用低代码开发平台，其元数据设计满足应用开发所需的所有元素，并支持所有研发范式。 它基于元数据的具体实现秉承以下原则： 部署与研发无关； 以模型驱动，符合面向对象设计原则； 代码与数据相互融合，编辑器产生的元数据以面向对象的方式继承扩展标准产品的元数据。 这些原则的集合使整个平台能够实现以下功能特性： 开发分布式应用与单体应用一样简单，部署方式由后期决定。如果要部署为分布式应用，则需要在boot工程中引入Oinone的rpc包。详见4.3《Oinone的分布式体验》一章节； 面向对象的特性使得每个需求都可以是独立模块，独立安装与卸载，让系统像乐高积木一样搭建； 支持两种元数据产生方式，融合的原则确保标准产品迭代与个性化保持独立，真正做到低无一体。 四：这些特性刚好也解决了2.2《互联网架构作为最佳实践为何失效》一章节中客户挑战的三个刺眼问题 互联网架构落地企业数字化转型面临的问题 Oinone应对的策略 不是说敏捷响应吗？为什么改个需求这么慢，不单时间更长，付出的成本也更高了？ 特性1、特性2、特性3 不是说能力中心吗？当引入新供应商或有新场景开发的时候，为什么前期做的能力中心不能支撑了？ 特性2、特性3 不是说性能好吗？为什么我投入的物理资源更多了？ 特性1 表2-2互联网架构落地企业数字化转型面临的问题及Oinone应对策略
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4.1.8 函数之事务管理
一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction（默认为false），事务传播行为propagationBehavior（默认PROPAGATION_SUPPORTS），事务隔离级别isolationLevel（默认使用数据库默认的事务隔离级别），所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务，支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务，不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作，不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务，请使用PamirsTransational分布式事务管理方案（@PamirsTransational(enableXa=true)）。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务，使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下，与@Transactional注解功能一致。 编程式事务，使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下，与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务，使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 （atomicity）:强调事务的不可分割. 一致性 （consistency）:事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 （isolation）:一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性（durability） :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度，当多个事务同时访问相同数据时，如果没有采取必要的隔离机制，就可能发生以下问题： 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据，所谓脏读，就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据，比如银行取钱，事务A开启事务，此时切换到事务B，事务B开启事务–>取走100元，此时切换回事务A，事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据，因为事务B取走了100块钱，并没有提交，数据库里面的账务余额肯定还是原始余额，这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句，期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句，但先后得到的结果不一致，这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs（Spring）支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE（读已提交） MySQL（可重复读） READ_UNCOMITTED 读未提交（脏读）最低的隔离级别，一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交，ORACLE默认隔离级别，有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读，解决不可重复读的隔离级别，但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化，最高的事务隔离级别，不管多少事务，挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务，这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务，如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务，如果不存在，就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务，如果不存在，抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在，挂起当前事务，创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行，如果有事务存在，挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行，如果有事务存在，抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在，则嵌套事务执行 A中嵌套B事务，嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW （两个独立事务） PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚，B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常，并没有继续向上抛异常，则B先回滚，A再正常提交； 2.如果A未捕获B的异常，默认则会将B的异常向上抛，则B先回滚，A再回滚 B先回滚，A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚，A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交，A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务（举例） Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务，PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务，但此多库事务为非严格的分布式多库事务，之所以选择这个方案，原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证，特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文，自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页，选择记录点击【批量更新数据状态】按钮，修改记录的数据状态为【未启用】，提交看效果。期望效果为：提示系统异常，数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…
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4.1.15 框架之网关协议
一、多端协议 协议内容格式 请求头 头信息 headerMap "sec-fetch-mode" -> "cors" "content-length" -> "482" "sec-fetch-site" -> "none" "accept-language" -> "zh-CN,zh;q=0.9" "cookie" -> "pamirs_uc_session_id=241af6a1dbba41a4b35afc96ddf15915" "origin" -> "chrome-extension://flnheeellpciglgpaodhkhmapeljopja" "accept" -> "application/json" "host" -> "127.0.0.1:8090" "connection" -> "keep-alive" "content-type" -> "application/json" "accept-encoding" -> "gzip, deflate, br" "user-agent" -> "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.192 Safari/537.36" "sec-fetch-dest" -> "empty" 图4-1-15-1 头信息 headerMap 请求地址 requestUrl 例如 http://127.0.0.1:8090/pamirs/DemoCore?scene=redirectListPage HTTP参数键值对 parameterMap url中queryString在服务端最终会转化为参数键值对。 请求体格式 请求体格式采用GraphQL协议。请求体格式分为API请求和上下文变量。以商品的test接口为例，请求格式如下。 API请求格式 query{ petShopProxyQuery { queryPage(page: {currentPage: 1, size: 1}, queryWrapper: {rsql: "(1==1)"}) { content { income id code creater { id nickname } relatedShopName shopName petTalents { id name } items { id itemName } } size totalPages totalElements } } } 图4-1-15-2 API请求格式 上下文变量 variables 请求策略requestStrategy 名称 类型 说明 checkStrategy CheckStrategyEnum 校验策略：RETURN_WHEN_COMPLETED -?全部校验完成再返回结果RETURN_WHEN_ERROR -?校验错误即返回结果 msgLevel InformationLevelEnum 消息级别：DEBUG("debug", "调试", "调试"),INFO("info", "信息", "信息"),WARN("warn", "警告", "警告"),SUCCESS("success", "成功", "成功"),ERROR("error", "错误", "错误")不设置，则只返回错误消息；上方消息级别清单，越往下级别越高。只有消息的级别高于或等于该设定级别才返回，否则会被过滤。 onlyValidate Boolean 只校验不提交数据 表4-1-15-1 请求策略requestStrategy 上下文变量式例如下。 { "requestStrategy": { "checkStrategy": "RETURN_WHEN_COMPLETED", "msgLevel":"INFO" } } 图4-1-15-3 上下文变量式例 响应体格式 协议响应内容包括data、extensions和errors三部分，extensions和errors是可缺省的。data部分为业务数据返回值。应用业务层可以在extensions中添加API返回值之外的扩展信息。extensions中包含success、messages和extra三部分，success标识请求是否成功。如果业务正确处理并返回，则errors部分为空；如果业务处理返回失败，则将错误信息添加到errors中。 正确响应格式示例如下。 { "data": { "petShopProxyQuery": { "queryPage": { "content": [ { "id": "246675081504233477", "creater": { "id": "10001" }, "relatedShopName": "oinone宠物店铺001", "shopName": "oinone宠物店铺001", "petTalents": […
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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。
