李强

我们常说“在今天所有的不确定性当中,数字化是最大的确定性”,数字化一定会全面改造所有的行业更是确定的。在菜鸟九年的探索中,我们最大的感受是“未来,任何一个物流企业都会是一个技术公司,真正拉开差距的是:技术与实体产业的结合有多深”。菜鸟“简单极致,贴地疾飞”的技术文化也深刻体现了这一点——好的技术要能解决实际问题。数字化并不是简单地上线一个或几个系统,这是一个贴近业务持续迭代的过程,伴随着这个过程,我相信会诞生非常多的创新技术。

在本书中我看到了工程思维在推进技术创新的缩影,把难的问题转化为简单的问题,用成熟实用的技术分而解之。高性能的微服务框架、CDM、元数据、低代码、无代码等,都是当下非常热门的技术课题,Oinone把这一切都有机地结合起来,形成了一种具备先进理念的全新一代软件产品,每一个特性都贴合企业数字化遇到的实际问题。Oinone的产品设计,把“大道至简,软件自造”贯穿始终,用最简单的方式,帮助企业驾驭数字化,相信会给企业带来不一样的体验。

就跟本书提到的“「企业视角由内部管理转向业务在线、生态在线(协同)带来一系列新的诉求」这一大背景下,以及云、端等新技术的发展,对研发人员的需求越来越大,同时要求越来越高,低代码平台是提升研发效率,降低研发成本的核心手段”,低代码已经不是需不需要的问题,而是怎么选的问题。菜鸟网络自身也在推进自有低代码开发平台,我们有幸邀请本书作者陈鹏程来到菜鸟网络进行了分享交流,收获非常大。如您正在选型低代码开发平台,向您推荐这本书,低无一体的Oinone肯定会打动您。

菜鸟网络CTO李强(在宽)

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    一、使用场景 在碰到大数据量并且需要全文检索的场景,我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景,其背后也是整合了ElasticSearch。 二、整体介绍 oinone与es整合设计图 图4-1-25-1 Oinone与es整合设计图 基础环境安装 Canal安装 详见4.1.10【函数之触发与定时】一文 修改Canal配置并重启 新增Canal的实例【destinaion: pamirs】,监听分表模型的binlog【filter: demo.demo_core_sharding_model……】用于增量同步 pamirs: middleware: data-source: jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/canal_tsdb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&verifyServerCertificate=false&useSSL=false&requireSSL=false driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver username: root password: oinone canal: ip: 127.0.0.1 port: 1111 metricsPort: 1112 zkClusters: – 127.0.0.1:2181 destinations: – destinaion: pamirschangedata name: pamirschangedata desc: pamirschangedata slaveId: 1235 filter: demo\.demo_core_pet_talent dbUserName: root dbPassword: oinone memoryStorageBufferSize: 65536 topic: CHANGE_DATA_EVENT_TOPIC dynamicTopic: false dbs: – { address: 127.0.0.1, port: 3306 } – destinaion: pamirs id: 1234 name: pamirs desc: pamirs slaveId: 1234 filter: demo\.demo_core_sharding_model_0,demo\.demo_core_sharding_model_1,demo\.demo_core_sharding_model_2,demo\.demo_core_sharding_model_3,demo\.demo_core_sharding_model_4,demo\.demo_core_sharding_model_5,demo\.demo_core_sharding_model_6,demo\.demo_core_sharding_model_7 dbUserName: root dbPassword: oinone memoryStorageBufferSize: 65536 topic: BINLOG_EVENT_TOPIC dynamicTopic: false dbs: – { address: 127.0.0.1, port: 3306 } tsdb: enable: true jdbcUrl: "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb" userName: root password: oinone mq: rocketmq rocketmq: namesrv: 127.0.0.1:9876 retryTimesWhenSendFailed: 5 dubbo: application: name: canal-server version: 1.0.0 registry: address: zookeeper://127.0.0.1:2181 protocol: name: dubbo port: 20881 scan: base-packages: pro.shushi server: address: 0.0.0.0 port: 10010 sessionTimeout: 3600 图4-1-25-2 修改Canal配置并重启 ES安装 下载安装包官方下载地址,也可以直接下载elasticsearch-8.4.1-darwin-x86_64.tar.gz.txt(361.7 MB),下载后去除后缀.txt,然后解压文件 替换安装目录/config下的[elasticsearch.yml](elasticsearch)(1 KB),主要是文件中追加了三个配置 xpack.security.enabled: false xpack.security.http.ssl.enabled: false xpack.security.transport.ssl.enabled: false 图4-1-25-3 elasticsearc.yml追加三个配置 启动 a. 导入环境变量(ES运行时需要JDK18及以上版本JDK运行环境, ES安装包中包含了一个JDK18版本) # export JAVA_HOME=/Users/oinone/Documents/oinone/es/elasticsearch-8.4.1/jdk.app/Contents/Home/ export JAVA_HOME=ES解压安装目录/jdk.app/Contents/Home/ 图4-1-25-4 导入环境变量 b. 运行ES ## nohup /Users/oinone/Documents/oinone/es/elasticsearch-8.4.1/bin/elasticsearch >> $TMPDIR/elastic.log 2>&1 & nohup ES安装目录/bin/elasticsearch >> $TMPDIR/elastic.log 2>&1 & 图4-1-25-5 运行ES 停止ES lsof…

    2024年5月23日
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  • 1.2 Oinone的致敬

    占在巨人的肩膀上,天地孤影任我行 1.2.1 数字化时代Oinone接棒Odoo 在数字化时代,中国在互联网化的应用、技术的领先毋庸置疑,但在软件的工程化、产品化输出方面仍有许多改进的空间。这时,我了解到了Odoo——一个国外非常优秀的开源ERP厂商,全球ERP用户数量排名第一,百级别员工服务全球客户。Odoo的工程化能力和商业模式深深吸引了我,它是软件行业典型的产品制胜和长期主义者的胜利之一。 在2019年,也就是数式刚成立的时候,我们跟很多投资人聊起公司的对标是谁,我不是要成为数字化时代的SAP,而是要成为Odoo。然而,当时大部分国内投资人并不了解Odoo,尽管它已经是全球最大的ERP厂商之一,因为当时Odoo还没有明确的估值。直到2021年7月份获得Summit Partners的2.15亿美元投资后,Odoo才正式成为IT独角兽企业。 Odoo对我们提供了极大的启示,因此我们致敬Odoo,同样选择开源,每年对产品进行升级发布。如今,Odoo15已经发布,而Oinone也已推出第三版,恰好相隔12年,这是一个时代的接棒,从信息化升迁至数字化。 1.2.2Oinone与Odoo的不同之处 技术方面的不同 在技术上,Oinone和Odoo有相同之处,也有不同之处。它们都基于元数据驱动的软件系统,但是它们在如何让元数据运作的机制上存在巨大差异。Odoo是企业管理场景的单体应用,而Oinone则致力于企业商业场景的云原生应用。因此,它们在技术栈的选择、前后端协议设计、架构设计等方面存在差异。 场景方面的不同 在场景上,Oinone和Odoo呈现许多差异。相对于SAP这些老牌ERP厂商,Odoo算是西方在企业级软件领域的后起之秀,其软件构建方式、开源模式和管理理念在国外取得了非凡的成就。然而,在国内,Odoo并没有那么成功或者并没有那么知名。国内做Odoo的伙伴普遍认为,Odoo与中国用户的交互风格不符,收费模式设计以及外汇管制使商业活动受到限制,本地化服务不到位,国内生态没有形成合力,伙伴们交流合作都非常少。另外,Odoo在场景方面主要围绕内部流程管理,与国内老牌ERP如用友、金蝶重叠,市场竞争激烈。相比之下,Oinone看准了企业视角由内部管理转向业务在线、生态在线(协同)带来的新变化,聚焦新场景,利用云、端等新技术的发展,从企业内外部协同入手,以业务在线驱动企业管理流程升级。它先立足于国内,做好国内生态服务,再着眼未来的国际化。 无代码设计器的定位 在无代码设计器的定位上,Odoo的无代码设计器是一个非常轻量的辅助工具,因为ERP场景下,一个企业实施完以后基本几年不会变,流程稳定度非常高。相反,Oinone为适应"企业业务在线化后,所有的业务变化与创新都需要通过系统来触达上下游,从而敏捷响应快速创新"的时代背景,重点打造出五大设计器。(如下图1-2所示)。 图1-2 Oinone五大设计器 在数字化时代中国软件将接棒世界,而Oinone也要接棒Odoo,把数字化业务与技术的最佳实践赋能给企业,帮助企业数字化转型不走弯路!

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    随着数据库技术的发展如分区设计、分布式数据库等,业务层的分库分表的技术终将成老一辈程序员的回忆,谈笑间扯扯蛋既羡慕又自吹地说到“现在的研发真简单,连分库分表都不需要考虑了”。竟然这样为什么要写这篇文章呢?因为现今的数据库虽能解决大部分场景的数据量问题,但涉及核心业务数据真到过亿数据后性能加速降低,能给的方案都还有一定的局限性,或者说性价比不高。相对性价比比较高的分库分表,也会是现阶段一种不错的补充。言归正传oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案,所以大家得先具备一点Sharding-JDBC的知识。 一、分表(举例) 做分库分表前,大家要有一个明确注意的点就是分表字段的选择,它是非常重要的,与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后,甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的,不然效率只会更低。 Step1 新建ShardingModel模型 ShardingModel模型是用于分表测试的模型,我们选定userId作为分表字段。分表字段不允许更新,所以这里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FieldStrategyEnum; @Model.model(ShardingModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "分表模型",summary="分表模型",labelFields ={"name"} ) public class ShardingModel extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; @Field(displayName = "用户id",summary = "分表字段",immutable=true/* 不可修改 **/) @UxForm.FieldWidget(@UxWidget(readonly = "scene == 'redirectUpdatePage'"/* 在编辑页面只读 **/ )) @Field.Advanced(updateStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) private Long userId; } 图4-1-24-1 新建ShardingModel模型 Step2 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 pamirs: load: sessionMode: true framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 图4-1-24-2 指定模型对应数据源 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ,以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 图4-1-24-3 分库分表规则配置 Step3 配置测试入口 修改DemoMenus类增加一行代码,为测试提供入口 @UxMenu("分表模型")@UxRoute(ShardingModel.MODEL_MODEL) class ShardingModelMenu{} 图4-1-24-4 配置测试入口 Step4 重启看效果 自行尝试增删改查 观察数据库表与数据分布 图4-1-24-5 自行尝试增删改查 图4-1-24-6 观察数据库表与数据分布 二、分库分表(举例) Step1 新建ShardingModel2模型 ShardingModel2模型是用于分库分表测试的模型,我们选定userId作为分表字段。分库分表字段不允许更新,所以这里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import…

    2024年5月23日
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    扩展点结合拦截器的设计,oinone可以点、线、面一体化管理Function 扩展点用于扩展函数逻辑。扩展点类似于SPI机制(Service Provider Interface),是一种服务发现机制。这一机制为函数逻辑的扩展提供了可能。 一、构建第一个扩展点 自定义扩展点(举例) 在我们日常开发中,随着对业务理解的深入,往往还在一些逻辑中会预留扩展点,以便日后应对不同需求时可以灵活替换某一小块逻辑。 在3.3.4【模型的继承】一文中的PetCatItemQueryService,是独立新增函数只作公共逻辑单元。现在我们给它的实现类增加一个扩展点。在PetCatItemQueryServiceImpl的queryPage方法中原本会先查询PetCatType列表,我们这里假设这个逻辑随着业务发展未来会发生变化,我们可以预先预留【查询萌猫类型扩展点】 Step1 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点命名空间:在接口上用@Ext声明扩展点命名空间。会优先在本类查找@Ext,若为空则往接口向上做遍历查找,返回第一个查找到的@Ext.value注解值,使用该值再获取函数的命名空间;如果未找到,则返回扩展点全限定类名。所以我们这里扩展点命名空间为:pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点技术名称:先取@ExtPoint.name,若为空则取扩展点接口方法名。所以我们这里技术名为queryCatType package pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import java.util.List; @Ext public interface PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @ExtPoint(displayName = "查询萌猫类型扩展点") List<PetCatType> queryCatType(); } 图3-4-3-11 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint Step2 修改PetCatItemQueryServiceImpl(用Ext.run模式调用) 修改queryPage,增加扩展点的使用代码。扩展点的使用有两种方式 方法一,使用命名空间和扩展点名称调用Ext.run(namespace, fun, 参数); 方法二,使用函数式接口调用Ext.run(函数式接口, 参数); 我们这里用了第二种方式 用PetCatItemQueryCatTypeExtpoint的全限定类名作为扩展点的命名空间(namespace) 用queryCatType的方法名作为扩展点的技术名称(name) 根据namespace+name去找到匹配扩展点实现,并根据规则是否匹配,以及优先级唯一确定一个扩展点实现去执行逻辑 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; ……省略依赖包 @Model.model(PetCatItem.MODEL_MODEL) @Component public class PetCatItemAction extends DataStatusBehavior<PetCatItem> { @Override protected PetCatItem fetchData(PetCatItem data) { return data.queryById(); } @Action(displayName = "启用") public PetCatItem dataStatusEnable(PetCatItem data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } @Function.Advanced(displayName = "查询模型数据的默认过滤条件", type = FunctionTypeEnum.QUERY, managed = true) @Function(openLevel = {LOCAL}) public String queryFilters() { StringBuilder sqlWhereCondition = new StringBuilder(); // List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); List<PetCatType> typeList = Ext.run(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint::queryCatType, new Object[]{}); if(!CollectionUtils.isEmpty(typeList)){ // sqlWhereCondition.append("type_id"); sqlWhereCondition.append(PStringUtils.fieldName2Column(LambdaUtil.fetchFieldName(PetCatItem::getTypeId))); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(SqlConstants.IN).append(CharacterConstants.LEFT_BRACKET); for(PetCatType petCatType: typeList){ sqlWhereCondition.append(petCatType.getId()).append(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA); } sqlWhereCondition.deleteCharAt(sqlWhereCondition.lastIndexOf(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA)); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(CharacterConstants.RIGHT_BRACKET); } return sqlWhereCondition.toString(); } ……省略其他函数 } 图3-4-3-12 修改PetCatItemQueryServiceImpl Step3 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne 扩展点命名空间要与扩展点定义一致,用@Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) @ExtPoint.Implement声明这是在@Ext声明的命名空间下,且技术名为queryCatType的扩展点实现 package pro.shushi.pamirs.demo.core.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import java.util.List; @Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) public class PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne implements PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @Override @ExtPoint.Implement(displayName = "查询萌猫类型扩展点的默认实现") public List<PetCatType> queryCatType() { PamirsSession.getMessageHub().info("走的是第一个扩展点"); List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); return typeList; } } 图3-4-3-13 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne Step4…

    2024年5月23日
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  • 登录日志

    1. 登录日志 登录日志:记录企业成员/用户登录平台的历史明细,包括登录时间、位置、IP、登录设备、登录平台等信息,登录平台包括:PC Web、小程序、H5、APP。登录日志不需要通过审计规则订阅,平台会记录每位用户的登录日志。 操作支持导出、查看详情。

    2024年6月20日
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