陈浩

自2017年中国推进数字建设以来,数字经济规模持续增长,“十四五”规划和2035远景目标纲要中明确强调企业和政府需大力推动数字化转型,中国正在迈进一个崭新的数字经济时代。

在这个过程中,软件已经从工具变成信息化的基础设施,如何有效应对该变化所带来的一系列新的核心技术挑战,是整个软件行业发展遇到的另一难题。我认为,开源创新是解决这些难题的有效手段之一,也是未来软件发展的重要方向。如果说,数字化转型是时代趋势,那么开源创新也已成为时代主流。十四五规划纲要首提开源,2021年11月工信部印发《十四五软件和信息技术服务业发展规划》中提到开源重塑软件发展新生态,并将开源重塑软件发展新生态作为十四五期间我国软件产业的四大发展形势之一进行重点阐述。支持国产化开源创新体系发展,建设自己的开源社区和开源平台,其所具有的大众协同、开放共享、持续创新等特点,可有效推动各行业自主可控的数字化转型。

Oinone所倡导的开源理念和生态共建,与国家开源战略不谋而合:将开源作为一种合作手段,通过完善社区注重开源治理,吸引更多的企业和个体参与其中。湖南大学作为首批国家示范性软件学院的双一流建设高校,一直致力于推进和引导国产化开源软件体系的建设,并为此开展多种形式的产学研研究和实践。基于Oinone微服务分布式的设计理念和面向生态的开源特性,湖南大学结合自身在大数据分布式存储、多元异构数据汇聚融合和大数据智能分析等方面的研究成果,与Oinone展开了深度的技术创新合作,并在多个大中型企业数字化应用和数字政府应用中取得了良好的效果。

随着Oinone的开源,相信能激发更多的开发者参与到国产软件建设中,通过开源模式实现更广泛参与方的共享、共创、共生、共赢,构建价值驱动的数字创新生态平台,为我国数字经济发展贡献科技力量。

湖南大学教授:陈浩

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  • 5.2 CDM之工程模式

    两种工程模式介绍 oinone推荐的两种工程模式都保留互联网特性,如跟业务无关的基础平台还是采用平台化思路建设。二种侧重点差异如下 第一种:比较适合企业采用多供应商联合开发场景,先以业务区分,各个业务线有独立的领域平台,最大限度保持不同业务线的独立性,有利于各个业务线独立发展(目前oinone上层星空系列产品采用这种工程模式,因为我们期望的时候帮助企业构建软件生态,必然要考虑不同供应商联合开发场景) 第二种:比较接近传统互联网架构,先按平台领域区分,如商品领域:商品平台做总工程,但里面按业务区分模块分子工程来保持业务相互独立,相对于第一种把领域的代码放一起,带来好处强化大家思考模型通用性。但不适用于跨公司主体间配合。 图5-2-1 Oinone-CDM的两种工程模式 注意事项: oinone兼容传统互联网架构 不管哪种模式,都需要解决CDM的维护问题 CDM维护的常见问题: Q:CDM层缺少模型怎么办? A:CDM层模型是逐步完善和丰富的。如果是特定业务自己需要的模型,这类模型无通用性。则加到自己的工程中;如果是通用的,则架构组确定是否需要纳入到CDM。 Q:CDM层已有的模型缺少字段怎么办? A:CDM层模型的字段也是逐步完善和丰富的,通用的字段在架构组确定后也会被吸收进来 Q:CDM层不同业务线相互影响怎么办? A:扩展字段最好带上自有前缀标志,如果觉得通用则提交架构组走模型缺少字段加入 Q:CDM层某模型新增加了的字段,但原先业务线已经加了相同含义字段 A:业务线可以把自己的字段related到CDM增加的新字段,并做数据迁移

    2024年5月23日
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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…

    2024年5月23日
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  • 工作台

    1. 工作台介绍 工作台用于呈现集成相关的统计数据,包括: 连接器总数:集成资源连接器总数; 数据流程总数:定义的数据连接流程总数; 任务总执行数:任务总执行数(统计流程实例数量); 总异常任务数:总执行异常的任务数; 开放接口数:合计开放接口数量(包含所有状态)。 2. 快捷连接 快捷连接是通过快捷筛选所需要链接的集成资源(应用/Oinone平台应用/数据库等),进入【数据流程创建页】,同时展示平台提供的数据流程模版,点击开始连接可使用数据流程模型创建数据流程。 开始连接后进入流程创建页:

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  • 2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

    如果把互联网架构比作社会主义,Oinone就是也要做有中国特色的社会主义,才能符合国情。 随着业务和生态的发展,企业对效率、性能、体验和智能化等方面的要求越来越高,但很多企业的系统面临着严重的系统架构落后和系统间割裂等问题,这些问题导致原有系统在业务发展下面临着效率和性能的双重挑战。与此同时,互联网平台的技术水平远远领先于传统企业系统,但是是否可以直接将互联网架构照搬到企业数字化转型中呢?显然,这是不合适的,因为互联网架构在企业数字化转型中面临着许多水土不服的问题。本章节将结合互联网中台架构的发展,分析这些问题的原因。 借鉴互联网中台理念 我们要先看互联网架构的发展,是如何一步步到今天提的中台架构概念的,每一步又解决了什么具体问题,我们以阿里架构变迁史为例来看下(如下图2-2所示): 图2-2 阿里架构变迁史 在2009年,淘宝上线了五彩石项目,这标志着淘宝从单体应用向服务化应用的时代迈出了一步。那么,淘宝为什么要开发五彩石项目呢?因为当时淘宝面临两个非常严峻的问题,一个是性能问题,数据库连接不足,数据库成为了瓶颈;另一个是效率问题,当时淘宝有百余个研发人员,但核心系统只有一套测试、预发、线上环境,导致研发需求排队等待。在开始五彩石项目之前,淘宝还做了千岛湖项目,用来验证服务化架构的可行性,将用户中心独立出来。随后,淘宝开启了五彩石项目,目标是通过增加人力来提升效率,通过增加机器来提升性能。 随着淘宝的业务发展,他们又面临了一个问题:各个服务之间有很多重复的建设,效率低下。为了解决这个问题,淘宝开始从服务化转向平台化,并创立了“共享业务事业部”,将重复建设的公共业务分配给这个事业部,以避免成本浪费。这些公共业务包括商品平台、交易平台和结算平台等。平台化的目标是规避服务化没有规划导致的重复建设问题。 但是随着业务的快速发展,淘宝变成了一个拥有几十个事业部的巨型企业,而这带来了新的问题:效率问题。例如,如果需要在一个业务线上做出改动,需要与十几个平台进行沟通,这是非常低效的。同时,对于一个平台来说,需要面对来自不同事业部的需求,这需要平台研发人员具备理解和抽象所有业务线需求的能力,这让平台研发人员感觉回到了单体应用时代,所有的需求都要排队,即使增加人力也无法提高效率。这个问题主要表现在交易平台上。 为了解决这个问题,淘宝提出了中台的概念,中台是在一套规范下建立的,让具有专业技能的团队自主决策业务系统发展的平台。中台的目标是弱化平台的业务特性,提供通用能力。简而言之,就是将“共享业务”中的“业务”两个字去掉,只提供通用能力的平台 我们将每个阶段的核心目标总结为一句话: 从单体到服务:通过增加人员和机器来提高效率和性能; 从服务化到平台化:解决服务化阶段因缺乏规划而导致的重复建设问题; 平台化到中台化:在一套规范下,让各业务团队自行决定业务系统发展,适用于多个业务线或多个场景应用的独立发展。 类似地,在企业数字化转型过程中,也面临着类似的问题: 随着企业业务在线化,对系统性能和稳定性提出了更高的要求,但由于内部系统之间的割裂,导致很多重复建设。因此,我们需要进行服务化和平台化; 没有一个供应商能够解决企业所有的商业场景问题,所以需要多个供应商共同参与。我们可以将供应商类比为各业务线,在一套规范下让供应商或业务线自行决定业务系统的发展。 然而,阿里的中台架构方案并不能直接照搬到企业中。因为阿里的中台架构采用了平台共建模式,即让业务线基于平台设计的规范共同开发。这本质上还是平台主导模式,对企业来说历史包袱较大。在企业中,让不同背景的研发一起共建交易或商品平台是非常复杂的事情。平台化已经足够复杂,再加上共建会导致企业架构的负载过重,这对企业来说就不再是赋能,而是“内耗”。 互联网中台架构在企业实践中遇到的问题 在1.3《Oinone的生态思考》一文中,《与中台的渊源》部分提到,在阿里云为企业提供数字化项目时,客户经常会对以下三个问题提出质疑,这些问题非常突出: 1我们听说你们具备敏捷响应能力,但为什么改动需求如此缓慢?不仅所需时间更长,而且成本更高? 2我们听说你们有能力中心,但为什么当我们引入新供应商或开发新场景时,前期建立的能力中心无法支持我们? 3我们听说你们的性能很好,但为什么我们需要投入更多的物理资源来支持项目? 在探讨互联网架构的适用性时,我想提出以下两个问题: 1企业应用程序的性能问题是否与互联网平台公司遇到的性能问题相同? 2企业应用程序的开发效率问题是否与互联网平台公司遇到的效率问题相同? 通过比较企业和互联网之间的差异,我们可以了解水土不服的核心原因。 企业 互联网 企业IT组织能力无法与数字化转型的速度匹配,缺乏足够的人才支持。为了提高开发效率,企业需要寻找工具和技术来降低开发难度,同时提高个人开发效率 互联网企业拥有众多优秀的人才,需要解决团队协作和知识共享的问题,即协同开发的效率。 企业无法制定并主导技术规范,这导致了能力复用的不足。为了提高效率和减少开发成本,企业需要建立统一的技术规范和标准,以便能力复用和组织协同。 互联网企业可以自定义技术规范,因此能力复用更易于保障。 企业往往当前业务量相对小,期望数字化建设能打动业务发展,对业务发展的预期比较高,所以企业的诉求是即满足当下成本效应又能兼顾未来对发展预期 互联网企业起步时的系统目标负载就高,通常会忽略资源起步门槛的问题,当然也可以通过自动扩容、云计算等方式来解决初期的负载问题。 表2-1从企业与互联网的对比,看水土不服的核心原因 我们可以看到企业和互联网架构在很多方面存在着不同的需求和问题。因此,在提供数字化服务时,Oinone需要注意与企业的组织能力进行匹配,并根据企业自身的特性来提供在线化的服务能力。这就像在社会主义制度下需要有中国特色一样,Oinone也需要有适合中国企业的特色。

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  • 3.3.5 模型编码生成器

    在我们日常开发中经常要一些单据生成指定格式的编码,而且现在分布式环境下要考虑的事情会特别多。oinone提供了简易的编码生成能力 一、编码生成器 可以在模型或者字段上配置编码自动生成规则。在进行数据存储时,如果配置了编码自动生成规则的字段值为空,则系统将根据规则自动生成编码。编码自动生成功能是通过序列生成器来支持的。可以在序列生成器生成的序列编码基础上再进行组合配置的功能编码生成最终的编码。序列生成器可以配置初始序列,步长,日期格式,长度。 模型序列生成器(举例) 使用模型编码生成器,需要继承CodeModel或者有Code字段,那么使用Model.Code注解即可。 Step1 为PetShop增加一个@Model.Code注解,并增加一个店铺编码(Code)字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import java.sql.Time; @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物店铺",summary="宠物店铺",labelFields = {"shopName"}) @Model.Code(sequence = "DATE_ORDERLY_SEQ",prefix = "P",size=6,step=1,initial = 10000,format = "yyyyMMdd") public class PetShop extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShop"; @Field(displayName = "店铺编码") private String code; @Field(displayName = "店铺名称",required = true) private String shopName; @Field(displayName = "开店时间",required = true) private Time openTime; @Field(displayName = "闭店时间",required = true) private Time closeTime; } 图3-3-5-1 为PetShop增加一个@Model.Code注解 Step2 重启查看效果 进入店铺新增页面新增一个oinone宠物店铺003 图3-3-5-2 示例操作效果图 查看店铺列表页面,新增的记录中店铺编码一列,已经按Model.Code注解要求地生成了 图3-3-5-3 示例操作效果图 Step3 小结 在我们日常开发中经常要一些单据生成指定格式的编码,而且现在分布式环境下要考虑的事情会特别多。oinone提供了简易的编码生成能力,大家可以根据编码注解说明,自行对PetShop模型进行不同配置,来学习编码生成器的知识 字段序列生成器 字段编码生成器,在对应的字段上增加,并使用Field.Sequence注解即可 Step1 为PetShop增加一个字段codeTwo并增加@Field.Sequence注解 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import java.sql.Time; @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物店铺",summary="宠物店铺",labelFields = {"shopName"}) @Model.Code(sequence = "DATE_ORDERLY_SEQ",prefix = "P",size=6,step=1,initial = 10000,format = "yyyyMMdd") public class PetShop extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShop"; @Field(displayName = "店铺编码") private String code; @Field(displayName = "店铺编码2") @Field.Sequence(sequence = "DATE_ORDERLY_SEQ",prefix = "C",size=6,step=1,initial = 10000,format = "yyyyMMdd") private String codeTwo; @Field(displayName = "店铺名称",required = true) private String shopName; @Field(displayName = "开店时间",required = true) private Time openTime; @Field(displayName = "闭店时间",required = true) private Time closeTime; } 图3-3-5-4 为PetShop增加一个字段codeTwo Step2 重启查看效果 进入店铺新增页面新增一个oinone宠物店铺004 图3-3-5-5 示例操作效果图 查看店铺列表页面,新增的记录中店铺编码2一列,已经按Field.Sequence注解要求地生成了 图3-3-5-6 示例操作效果图 二、编码注解说明,模型更多其他注解详见4.1.6【模型之元数据详解】…

    2024年5月23日
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