蒋江伟

企业数字化转型经过多年演进,其趋势价值已经毋庸置疑。近些年来,随着流媒体平台的崛起,对企业的营销方式、渠道建设方式甚至供应链都带来了新的挑战,我们可以清晰地感觉到世界每时每刻都在发生变化。在未来的企业竞争中,谁数字化走在前沿,谁就更能掌握主动权。数字化是为了满足业务的持续创新,只有持续创新才能更好的迎接未知变化。而过去很多企业的技术路径是一个采购型的发展路径,买来的ERP和CRM,升级都是各自管各自的,有一天推出一个新概念或者业务发生新需求,又去采购另外一家企业的ERP和CRM,整个替换掉了,烟囱式地迭代演进模式。企业不怕重复建设,怕的是不断重复建设,企业不怕系统延期上线,怕的是错过业务发展的机会窗口。

本书主要介绍了一种全新的数字化构建理念和技术落地方式——用低代码的方式一站式支撑企业的商业场景并能满足商业化持续创新,和其他低代码不同的是:既结合了中台架构,又兼顾了传统企业的IT发展水平,更符合企业数字化发展需求,持续保持企业竞争力,对各行业在做数字化选型的时候有很大的帮助。

很高兴看到阿里校友陈鹏程(本书作者)在这条路上发光发热,也把此书推荐给IT从业者、程序员以及爱好计算机应用软件的所有同学,希望对大家学习新型、更高效的系统构建方式有所启发。

阿里巴巴高级研究员 蒋江伟(小邪)

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相关推荐

  • 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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  • 3.4 Oinone以函数为内在

    函数(Function):是oinone可管理的执行逻辑单元,跟模型绑定则对应模型的方法 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 满足面向对象原则,可设置不同开放级别,本地与远程智能切换。 本章会带大家更加详细地了解Function的方方面面,主要以几下几个维度 构建第一个Function 函数的开放级别与类型 函数的相关特性 函数元数据详解

    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
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    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!

    2024年5月23日
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  • 5.8 商业支撑之执行域

    一、基础介绍 执行域包括两个核心一是订单的产生,二是订单的履约。往往品牌商既有自营渠道(包括2c、2b)、又有第三方渠道。那么有两种设计思路: 把第三方渠道的订单当作自有渠道的订单产生一种特殊方式,开放订单创建接口,并统一履约。 好处:简单,在3方渠道不多、且自有渠道单一,并且逻辑相识时系统结构会简单 坏处: 当3方渠道的履约方式、库存分配方式、逆向逻辑等有差异时,会让自有渠道参杂很多不相干的逻辑引入不必要的复杂度 自有渠道不够独立和纯粹,自有渠道多样化时难以支撑 把商家自营渠道假设为特殊的第三方渠道,再建立统一的订单管理系统来对接渠道订单,并完成履约 好处:交易与履约逻辑分离,对未来发展有扩展性 坏处:引入一定复杂度 我们采用的是第二套方案,整体结构简易图如下 图5-8-1 方案整体结构简易图 二、模型介绍 图5-8-2 模型介绍 核心设计逻辑 首先我们看到上图交易域和履约域有很多相同父模型的子模型,交易域和履约域的父模型在CDM的在himalaya-trade里。履约域看oms(libra)对himalaya-trade扩展,交易域看b2c(leo)和b2b(aries)对对himalaya-trade扩展。libra、leo、aries是我们对上层业务产品的命名,取自黄道十二星座 交易域是多商家平台视角设计,有自身渠道必要的履约相关信息,完成自闭环。 履约域是从单一商家对接多渠道视角设计,有渠道交易订单同步后完成履约发货相关设计,完成自闭环。 履约域的合单拆单发货设计,渠道订单只能合单为履约单不可拆,履约单可以拆单发货不可合。用m2o和o2m的组合设计来降低难度,而非采用两个m2m的设计。

    2024年5月23日
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    消息中间件是在分布式开发中常见的一种技术手段,用于模块间的解耦、异步处理、数据最终一致等场景。 一、介绍 oinone对开源的RocketMQ进行了封装,是平台提供的一种较为简单的使用方式,并非是对RocketMQ进行的功能扩展。同时也伴随着两个非常至关重要的目的: 适配不同企业对RocketMQ的不同版本选择,不至于改上层业务代码。目前已经适配RocketMQ的开源版本和阿里云版本。 下个版本会对API进行升级支持不同类型MQ,以适配不同企业对MQ的不同要求,应对一些企业客户已经对MQ进行技术选择 对协议头进行扩展:如多租户的封装,saas模式中为了共用MQ基础资源,需要在消息头中加入必要租户信息。 二、使用准备 demo工程默认已经依赖消息,这里只是做介绍无需大家额外操作,大家可以用maven依赖树命令查看引用关系。 依赖包 增加对pamirs-connectors-event的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId> <artifactId>pamirs-connectors-event</artifactId> </dependency> 图4-1-21-1 分布式消息的依赖包 相关功能引入 增加模型、触发器都依赖MQ <!– 增强模型 –> <!– 增强模型 –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel</artifactId> </dependency> <!– 触发器 api –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> <!– 触发器 core –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> 图4-1-21-2 增加模型、触发器都依赖MQ yml配置文件参考 详见4.1.1【模块之yml文件结构详解】的“pamirs.event”部分。 三、使用说明 发送消息(NotifyProducer) 概述 NotifyProducer是Pamirs Event中所有生产者的基本API,它仅仅定义了消息发送的基本行为,例如生产者自身的属性,启动和停止,当前状态,以及消息发送方法。它本身并不决定消息如何发送,而是根据具体的实现确定其功能。 目前仅实现了RocketMQProducer,你可以使用下面介绍的方法轻松使用这些功能。 使用方法 Notify注解方式 使用示例 @Component public class DemoProducer { @Notify(topic = "test", tags = "model") public DemoModel sendModel() { return new DemoModel(); } @Notify(topic = "test", tags = "dto") public DemoDTO sendDTO() { return new DemoDTO(); } } 图4-1-21-3 Notify注解方式使用示例 解释说明 使用Component注解方式注册Spring Bean。 Notify注解指定topic和tags。 topic和tags对应NotifyEvent中的topic和tags。 RocketMQProducer方法调用 使用示例 @Component public class SendRocketMQMessage { @Autowired private RocketMQProducer rocketMQProducer; /** * 发送普通消息 */ public void sendNormalMessage() { rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", new DemoModel())); rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "dto", new DemoDTO())); } /** * 发送有序消息 */ public void sendOrderlyMessage() { DemoModel data = new DemoModel(); data.setAge(10); rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", data) .setQueueSelector((queueSize, event) -> { DemoModel body = (DemoModel) event.getBody(); return body.getAge() % queueSize; })); } /** * 发送事务消息 */ public void sendTransactionMessage() { rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", new DemoModel()) .setIsTransaction(true) .setGroup("demoTransactionListener")); } } 图4-1-21-4 RocketMQProducer方法调用…

    2024年5月23日
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