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

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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)。

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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!

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9211.html

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  • 3.6 问题排查工具

    当前端发起对应用的访问时,如果出现错误,那么我们可以通过以下方式进行简易排查,如果排查不出来,则也可以把排查工具给出的信息发送给Oinone官方售后进行进一步分析。本文将通过模拟异常信息,来介绍排查工具,提供了哪些辅助信息帮我们来快速定位问题。 排查工具基础介绍 通过前端页面的 /debug 路由路径访问调试工具的页面,假设我们的前端页面访问地址为http://localhost:6800,那么我们的排查工具请求路径就是 http://localhost:6800/debug排查工具可以帮我们排查前端页面元数据异常和后端接口的异常 排查前端页面元数据 将问题页面浏览器地址栏内 page 后的部分复制到调试工具的 debug 路由后重新发起请求,如图可以看到调试工具展示的信息,可以根据这些信息排查问题。 排查后端接口 后端接口出现问题后,打开(在原页面)浏览器的调试工具,切换到“网络”的标签页,在左侧的历史请求列表中找到需要调试的请求,右键会弹出菜单,点击菜单中的 “复制”,再次展开该菜单,点击二级菜单中的“以 fetch 格式复制”,这样可以复制到调试所需要的信息 2.复制调试信息到“接口调试”标签页内的文本框内,点击“发起请求”按钮获取调试结果 我们可以看到页面展示了该接口的各种调试信息,我们可以据此排查问题。 场景化的排查思路 业务代码中存在代码bug 报错后发起调试请求,我们可以看到,调试工具直接给出了异常抛出的具体代码所在位置,此时再切换到“全部堆栈”下,可以看到是业务类的233行导致的空指针异常,查看代码后分析可得是data.getName().eqauls方法在调用前未做条件判断补全该判断后代码可以正常执行 业务代码中没有直接的错误,异常在平台代码中抛出 报错后发起调试请求可以看到异常不在业务代码内再切换到“全部堆栈”,可以看到具体异常信息,提示core_demo_item表出现了重复的主键,该表是DemoItem模型的我们还可以切换到“sql调试”的标签页,可以看到出错的具体sql语句经过分析可以得知是240行的data.create()�重复创建数据导致的。 三、排查工具无法定位怎么办 当我们通过排查工具还是没有定位到问题的时候,可以通过调试页面的“下载全部调试数据”和“下载调试数据”按钮将调试信息的数据发送给官方售后人员帮助我们定位排查问题。 点击页面最顶部的“下载全部调试数据”按钮,可以下载页面调试数据和接口调试数据点击“调试接口”标签页内的“下载调试数据”按钮,可以下载接口调试数据 四、排查工具细节

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    一、批量操作 批量操作包括批量创建与批量更新。批量操作的提交类型系统默认值为batchCommit。 批量提交类型: useAffectRows,循环单次单条脚本提交,返回实际影响行数 useAndJudgeAffectRows,循环单次单条脚本提交,返回实际影响行数,若实际影响行数与输入不一致,抛出异常 collectionCommit,将多个单条更新脚本拼接成一个脚本提交,不能返回实际影响行数 batchCommit,使用单条更新脚本批量提交,不能返回实际影响行数。 全局配置 pamirs: mapper: batch: batchCommit 图4-1-5-1 全局配置 运行时配置 非乐观锁模型系统默认采用batchCommit提交更新操作;乐观锁模型默认采用useAndJudgeAffectRows提交更新操作。也可以使用以下方式在运行时改变批量提交方式。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑 }, 批量提交类型枚举); 图4-1-5-2 运行时配置 运行时校正 如果模型配置了数据库自增主键,而批量新增的批量提交类型为batchCommit,则系统将批量提交类型变更为collectionCommit(如果使用batchCommit,则需要单条提交以获得正确的主键返回值,性能有所损失)。 如果模型配置了乐观锁,而批量更新的批量提交类型为collectionCommit或者batchCommit,则系统将批量提交类型变更为useAndJudgeAffectRows。也可以失效乐观锁,让系统不做批量提交类型变更处理。 二、乐观锁(举例) 在一些会碰到并发修改的数据,往往需要进行并发控制,一般数据库层面有两种一种是悲观锁、一种是乐观锁。oinone对乐观锁进行了良好支持 定义方式 乐观锁的两种定义方式: 通过快捷继承VersionModel,构建带有乐观锁,唯一编码code且主键为id的模型。 可以在字段上使用@Field.Version注解来标识该模型更新数据时使用乐观锁 如果更新的实际影响行数与入参数量不一致,则会抛出异常,错误码为10150024。如果是批量更新数据,为了返回准确的实际影响行数,批量更新由批量提交改为循环单条数据提交更新,性能有所损失。 失效乐观锁 一个模型在某些场景下需要使用乐观锁来更新数据,而另一些场景不需要使用乐观锁来更新数据,则可以使用以下方式在一些场景下失效乐观锁。更多元位指令用法详见4.1.9【函数之元位指令】一文。 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-5-3 失效乐观锁 不抛乐观锁异常 将批量提交类型设置为useAffectRows即可,这样可改由外层逻辑对返回的实际影响行数进行自主判断。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑,返回实际影响行数 }, BatchCommitTypeEnum.useAffectRows); 图4-1-5-4 将批量提交类型设置为useAffectRows 构建第一个VersionModel Step1 新建PetItemInventroy模型,继承快捷模型VersionModel package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.VersionModel; import java.math.BigDecimal; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品库存",summary="宠物商品库存",labelFields = {"itemName"}) public class PetItemInventroy extends VersionModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemInventroy"; @Field(displayName = "商品名称") private String itemName; @Field(displayName = "库存数量") private BigDecimal quantity; } 图4-1-5-5 新建PetItemInventroy模型 Step2 修改DemoMenu,增加访问入口 @UxMenu("商品库存")@UxRoute(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) class PetItemInventroyMenu{} 图4-1-5-6 修改DemoMenu Step3 重启看效果 体验一:页面上新增、修改数据库字段中的opt_version会自动加一 图4-1-5-7 示例效果一 图4-1-5-8 示例效果二 图4-1-5-9 示例效果三 图4-1-5-10 示例效果四 体验二:同时打两个页面,依次点击,您会发现一个改成功,一个没有改成功。但页面都没有报错,只是update返回影响行数一个为1,另一个为0而已。 图4-1-5-11 编辑宠物商品库存 图4-1-5-12 宠物商品库存列表 注:增加了乐观锁,我们在写代码的时候一定要注意,单记录更新操作的时候要去判断返回结果(影响行数),不然没改成功,程序是不会抛错的。不像batch接口默认会报错 Step4 预留任务:重写PetItemInventroy的update函数 留个任务,请各位小伙伴自行测试玩玩,这样会更有体感 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.DemoExpEnumerate; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Component public class PetItemInventroyAction { @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetItemInventroy update(PetItemInventroy data){ List<PetItemInventroy> inventroys = new ArrayList<>(); inventroys.add(data); //批量更新会,自动抛错 int i =…

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    从2009年加入阿里至今,经历了“三淘”时期、天猫时期、双十一,到最后的all in无线手淘时期,几乎是赶上了淘系发展的所有历史性事件。在这个过程中,每一次业务的变革都催生着技术的变迁,倒逼着我们用技术的方式去解决业务问题:在存储、IO、网络等环节满足不了淘系的业务规模时,开始去IOE,最后演化成了阿里云;当业务的规模大到不能通过简单加机器的方式去做调整、当开发的规模大到所有人在一起开发会互相影响的的时候,我们开始做SOA改造,最后演化成了业务中台;在经历了几届双十一后的巨大挑战后,我们开创了里程碑式的全链路压测;在手淘时代,为了解决动态发版问题,我们植入容器概念,搭建了可动态插拔的三层架构,一年实现了500多次的发版;为了同时满足写一套代码就解决多端开发和高并发的性能问题,我们做了weex,最后还捐给了开源社区…… 每一次的业务需求推动技术进步,而技术的进步永远会超出我们的想象! 同为技术宅,我在Oinone身上能清晰地感受到技术演进的脉络,企业在数字化时代,需要一个能快速上手、全面设计、灵活适应且低成本的技术工具,时代的变迁推动了Oinone的诞生。Oinone是一种全新的开发方式,在数字化时代,Oinone在提升研发效率上做出的创新性“低无一体”的设计对传统软件代码开发或者无代码开发一定会有巨大冲击,这种冲击会对软件市场格局造成什么样的变化,我拭目以待。 最后,愿我们这些追光人,在时代的洪流中,都能留下一抹印迹,不辜负时代,不辜负自己。 现任阿里巴巴副总裁,飞猪总裁,曾任阿里大文娱CTO兼优酷COO、淘宝CTO 庄卓然(南天)

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