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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  • 5.6 商业支撑之商品域

    一、基础介绍 当业务在线化后,用于内部管理的产品主数据,叠加一堆销售属性变成了商品被推倒了前台,成为导购链路中最最重要的信息载体。看似最基础和最简单的商品模块也有很多门道。主要集中在以下几个方面: 商品的属性如何管理、呈现、参与导购(类目、搜索的过滤条件) 如何解决固定不变的内部管理需求与基于销售特性长期变化的运营需求之间的矛盾 在多渠道情况渠道商品,如何映射到实际sku进行履约 二、模型介绍 图5-6-1 模型介绍 类目属性,解决“商品的属性如何管理、呈现、参与导购(类目、搜索的过滤条件)” 前后台类目设计,解决“如何解决固定不变的内部管理需求与基于销售特性长期变化的运营需求之间的矛盾” 销售Sku和库存Sku设计,解决“在多渠道情况渠道商品,如何映射到实际sku进行履约” 要把这些问题搞清楚,得先把名词统一下: 领域 名称 oinone的定义 说明 举例 平台运营视角 Spu Product –>Spu2.1.9 –> 3.0.0 SPU(Standard Product Unit):标准化产品单元。SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性 iPhone X可以确定一个产品 后台类目 后台类目(Category) 商品分类分级管理,以及规范该类目下公共属性可以分为普通属性、销售属性 比如类目:3c数码/手机销售属性:内存大小、颜色等普通属性:分辨率 前台类目 前台类目(FrontCategory) 平台导购类目 通过前台类目关联后台类目或后台类目属性,用于满足运营需求 大体上SPU处于最上层、Item属于下一级,而SKU属于最低一层。SPU是平台层面,Item是商家层面,SKU是商家的Item确定销售属性SPU非必须,在平台类交易中,平台方为了规范商家发布商品信息,进行统一运营时需要 商家销售视角 Item 渠道商品(Item) 简单来说是:SPU加上归属商家、以及商家自有的价格与描述 商家A的iPhone X Sku 销售Sku(SaleSku) SKU=Stock Keeping Unit(库存保有单位)。是对每一个产品和服务的唯一标示符,该系统的使用SKU的值根于数据管理,使公司能够跟踪系统,如仓库和零售商店或产品的库存情况。 iPhone X 64G 银色 则是一个SKU。 店铺类目 ShopCategory 商家店铺导购类目 在平台类电商,商家都会有自己独立的店铺主页,商家类目跟前台类目作用类似,只是局限影响范围为商家店铺内 销售SKU中会有一个InvSkuCode来关联InventorySku,比如:品牌上在不同渠道(淘宝、京东、自建电商)中会有不同的销售SKU,在从渠道同步销售SKU会根据外部code 商家管理视角 产品或库存Sku InventorySku 跟销售领域的sku的定义类似,但销售领域是为了规范购买行为,这里规范企业内部管理。 iPhone X 64G 银色 组合Sku InventorySkuComposition 空调有内外机组合而成,这就是一个组合sku 产品分类 ProductKind 企业内部管理划分 商品系列 ItemSeries 指互相关联或相似的产品,是按照一定的分类标准对企业生产经营的全部产品进行划分的结果。一个产品系列内往往包括多个产品项目。产品系列的划分标准有产品功能、消费上的连带性、面向的顾客群、分销渠道、价格范围等 存货类别 StorageKind 为了反映存货的组成内容,正确计算产品的生产成本以及销售成本,会计上必须对存货进行科学地分类,按存货的不同类别进行核算 表5-6-1 各领域名称说明

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  • 构件类

    1.构件类 1.1 延时 当下一个节点动作需要一段时间之后再发生时,可以使用延时节点。延时节点包含两种延时方式:1、延至指定日期,2、延时一段时间。 选择延至指定日期时,可以选择延至模型字段的时间或自定义时间,如果模型字段只包含日期则必填指定时辰。如果选择自定义则需要分别指定日期和时辰。 选择延时一段时间时,至少需要填“天、小时、分钟”中的一项。 1.2 条件分支 使不同条件的数据执行不同的分支流程。需要设置分支条件、添加满足条件的动作、也可以增删条件分支。 必须将分支条件填写完整流程才能正常进行。当只有两个分支时点击删除任一分支会删除整个条件分支。 1.3 审批分支 审批分支是一种特殊的条件分支。审批分支只能添加在审批节点下方。因为审批只存在通过和拒绝两种条件,所以无法添加其他条件,并且点击任意条件的叉都会删除整个条件分支。同时若审批节点被删除,审批分支也会同时删除。 1.4 子流程 一些高度重复的流程节点可以创建成子流程,在主流程中引用子流程,减少流程的重复配置。选择子流程时只能选择当前流程中有用到的模型下并且在启用状态的子流程,也可以在创建子流程节点处设置新增子流程。子流程的执行方式有两种:子流程可以和后续节点同时执行,也可以设置子流程执行完后再执行后续节点。 子流程与普通正常流程不同,不包含触发方式,普通流程流转到子流程节点即为子流程的触发条件,添加完节点动作之后发布即可。在不新增数据的情况下,子流程中只能使用该子流程对应模型的字段数据。

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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…

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    Oinone体系中是不需要针对模型写SQL的,默认提供了通用的数据管理器。在带来便利的情况下,也导致传统的sql审查就没办法开展。但是我们可以以技术的手段收集慢SQL和限制问题SQL执行。 慢SQL搜集目的:去发现非原则性问题的慢SQL,并进行整改 限制问题SQL执行:对应一些不规范的SQL系统上直接做限制,如果有特殊情况手动放开 一、发现慢SQL 这个功能并没有直接加入到oinone的版本中,需要业务自行写插件,插件代码如下。大家可以根据实际情况进行改造比如: 堆栈入口,例子中只是放了pamirs,可以根据实际情况改成业务包路径 对慢SQL的定义是5s还是3s,根据实际情况变 package pro.shushi.pamirs.demo.core.plugin; import org.apache.ibatis.executor.Executor; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.session.ResultHandler; import org.apache.ibatis.session.RowBounds; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; @Intercepts({ @Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}) }) @Component @Slf4j public class SlowSQLAnalysisInterceptor implements Interceptor { @Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable { long start = System.currentTimeMillis(); Object result = invocation.proceed(); long end = System.currentTimeMillis(); if (end – start > 10000) {//大于10秒 try { StackTraceElement[] stackTraceElements = Thread.currentThread().getStackTrace(); StringBuffer slowLog = new StringBuffer(); slowLog.append(System.lineSeparator()); for (StackTraceElement element : stackTraceElements) { if (element.getClassName().indexOf("pamirs") > 0) { slowLog.append(element.getClassName()).append(":").append(element.getMethodName()).append(":").append(element.getLineNumber()).append(System.lineSeparator()); } } Object parameter = null; if (invocation.getArgs().length > 1) { parameter = invocation.getArgs()[1]; } MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) invocation.getArgs()[0]; BoundSql boundSql = mappedStatement.getBoundSql(parameter); Configuration configuration = mappedStatement.getConfiguration(); String originalSql = showSql(configuration, boundSql); originalSql = originalSql.replaceAll("\'", "").replace("\"", ""); log.warn("检测到的慢SQL为:" + originalSql); log.warn("业务慢SQL入口为:" + slowLog.toString()); } catch (Throwable e1) { //忽略 } } return result; } public String showSql(Configuration configuration, BoundSql boundSql) { Object parameterObject = boundSql.getParameterObject(); List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings(); String sql = boundSql.getSql().replaceAll("[\\s]+", " "); if (parameterMappings.size() > 0 && parameterObject != null) { TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry…

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