2.3 Oinone独特性之源,元数据与设计原则

让我们来揭开Oinone元数据的神秘面纱,了解它的核心组成、获取方式、面向对象特性以及带来的好处。您或许会想,这些特性能否解决企业数字化转型中互联网架构遇到的挑战呢?

元数据是本文多次提到的重要概念。作为LCDP的基础,元数据支持企业所有研发范式。它数字化描述了软件本身,包括数据、行为和视图等方面。在描述数据时,元数据本身就是数据的数据;在描述行为时,它就是行为的数据;在描述视图时,它就是视图的数据。只有深入理解元数据,才能全面了解Oinone的其他特性。

本章节将介绍元数据的整体概览(如下图2-3所示),带领您了解其核心组成、面向对象特性以及组织方式。请注意,本章节将不会详细展开元数据的细节,这些细节将在后续的相关章程中深入介绍。

1629890521403-6da4e986-fe35-46a6-b241-3164886f41ee/

图2-3 元数据整体视图

一:以下是元数据的核心组成介绍:

  1. 模块(Module):它是将程序划分成若干个子功能,每个模块完成了一个子功能,再把这些模块总起来组成一个整体。它是按业务领域划分和管理的最小单元,是一组功能、界面的集合。

  2. 模型(Model):Oinone一切从模型出发,是数据及对行为的载体。它是对所需要描述的实体进行必要的简化,并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来所得到的系统模仿品。它包括元信息、字段、数据管理器和自定义函数。同时遵循面向对象设计原则,包括封装、继承和多态。

  3. 交互组件(UI Componment):它用菜单、视图和Action来勾绘出模块的前端交互拓扑,并且用组件化的方式统一管理、布局和视图。它用Action来描述所有可操作行为。

  4. 函数(Function):它是Oinone可执行逻辑单元,跟模型绑定则对应模型的方法。它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。它满足面向对象原则,可以设置不同开放级别,本地与远程智能切换。

  5. 元数据注册表:它以模块为单位的安装记录,在模块安装时,相关的元数据都会在元数据注册表中记录。

二:元数据的产生方式,既可以通过代码注解扫描获取,也可以通过可视化编辑器直接添加。

  1. 从代码注解中扫描获取,示例如下代码(如下图2-4所示)。
@Model.model(ResourceBank.MODEL_MODEL)
@Model(displayName = "银行",labelFields = "name")
public class ResourceBank extends IdModel {

    public static final String MODEL_MODEL = "resource.ResourceBank";

    @Field.String
    @Field(required = true, displayName = "名称")
    private String name;

    @Field.String
    @Field(required = true, displayName = "银行识别号码", summary = "Bank Identifier Code, BIC 或者 Swift")
    private String bicCode;
    ……
}

图2-4 从代码注解中扫描获取元数据

  1. 可视化的编辑器添加元数据,具体介绍详见7.1《Oinone的设计器》章节

三:Oinone是一种通用低代码开发平台,其元数据设计满足应用开发所需的所有元素,并支持所有研发范式。

它基于元数据的具体实现秉承以下原则:

  1. 部署与研发无关;

  2. 以模型驱动,符合面向对象设计原则;

  3. 代码与数据相互融合,编辑器产生的元数据以面向对象的方式继承扩展标准产品的元数据。

这些原则的集合使整个平台能够实现以下功能特性:

  1. 开发分布式应用与单体应用一样简单,部署方式由后期决定。如果要部署为分布式应用,则需要在boot工程中引入Oinone的rpc包。详见4.3《Oinone的分布式体验》一章节;

  2. 面向对象的特性使得每个需求都可以是独立模块,独立安装与卸载,让系统像乐高积木一样搭建;

  3. 支持两种元数据产生方式,融合的原则确保标准产品迭代与个性化保持独立,真正做到低无一体。

四:这些特性刚好也解决了2.2《互联网架构作为最佳实践为何失效》一章节中客户挑战的三个刺眼问题

互联网架构落地企业数字化转型面临的问题 Oinone应对的策略
不是说敏捷响应吗?为什么改个需求这么慢,不单时间更长,付出的成本也更高了? 特性1、特性2、特性3
不是说能力中心吗?当引入新供应商或有新场景开发的时候,为什么前期做的能力中心不能支撑了? 特性2、特性3
不是说性能好吗?为什么我投入的物理资源更多了? 特性1

表2-2互联网架构落地企业数字化转型面临的问题及Oinone应对策略

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9218.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(1)
史, 昂的头像史, 昂数式管理员
上一篇 2024年5月23日 am10:04
下一篇 2024年5月23日 am10:06

相关推荐

  • 4.2.3 框架之SPI机制

    SPI(Service Provider Interface)服务提供接口,是一套用来被第三方实现或者扩展的API,它可以用来启用框架扩展和替换组件,简单来说就是用来解耦,实现组件的自由插拔,这样我们就能在平台提供的基础组件外扩展新组件或覆盖平台组件。 目前定义SPI组件 ViewWidget 视图组件 FieldWidget 字段组件 ActionWidget 动作组件 表4-2-3-1 目前定义SPI组件 前提知识点 使用 TypeScript 装饰器(注解)装饰你的代码 1. 通过注解定义一种SPI接口(Interface) @SPI.Base<IViewFilterOptions, IView>('View', ['id', 'name', 'type', 'model', 'widget']) export abstract class ViewWidget<ViewData = any> extends DslNodeWidget { } 图4-2-3-1 代码示意 2. 通过注解注册提供View类型接口的一个或多个实现 @SPI.Base<IViewFilterOptions, IView>('View', ['id', 'name', 'type', 'model', 'widget']) export abstract class ViewWidget<ViewData = any> extends DslNodeWidget { } 图4-2-3-2 代码示意 3. 视图的xml内通过配置来调用已定义的一种SPI组件 <view widget="form" model="demo.shop"> <field name="id" /> </view> 图4-2-3-3 代码示意 图4-2-3-4 组件继承示意图 当有多个服务提供方时,按以下规则匹配出最符合条件的服务提供方 SPI匹配规则 SPI组件没有严格的按匹配选项属性限定,而是一个匹配规则 按widget最优先匹配,配置了widget等于是指定了需要调用哪个widget,此时其他属性直接忽略 按最大匹配原则(匹配到的属性越多优先级越高) 按后注册优先原则

    2024年5月23日
    1.2K00
  • 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
    95100
  • 4.1.5 模型之持久层配置

    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 =…

    2024年5月23日
    1.1K00
  • 4.1.24 框架之分库分表

    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
    1.2K00
  • 2.4.2 Oinone独特性之每一个需求都可以是一个模块

    我们的Oinone平台采用模型驱动的方式,并符合面向对象设计原则,每个需求都可以是一个独立模块,可以独立安装、升级和卸载。这让系统真正像乐高积木一样搭建,具有高度的灵活性和可维护性。 与大部分低代码或无代码平台不同的是,它们的应用市场上的应用往往是模板式的,也就是说,这是一个拷贝,个性化只能在应用上直接修改,而且一旦修改就不能升级。这对于软件公司和客户来说都非常痛苦。客户无法享受到软件公司产品的升级功能,而软件公司在服务大量客户时,也会面临不同版本的维护问题,成本也非常高。而我们的Oinone平台完全避免了这些问题,让客户和软件公司都可以从中受益(如下图2-9、2-10所示)。 图2-9软件公司与客户项目的关系-让标准与个性化共存 图2-10 软件公司与客户项目的关系-让升级无忧 实现原理 在满足客户个性化定制需求时,传统的方法通常是直接修改标准产品源码,但这样做会带来一个问题:标准产品无法持续升级。相反,无论是在OP模式还是SaaS模式下,Oinone都采用全新的模块为客户进行个性化开发,保持标准产品和个性化模块的独立维护和升级。这是因为在元数据设计时,Oinone采用了面向对象的设计原则,实现了元数据设计与面向对象设计思想的完美融合。 面向对象设计的核心特征包括封装、继承、多态,而Oinone的元数据设计完全融入了这些思想。下面是几个例子,说明Oinone的元数据设计如何体现面向对象设计的核心特征,并带来了什么好处: 继承:在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下,增加一段代码来扩展模型的字段、逻辑、展示。 多态:在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下,增加一段代码来覆盖模型的原有字段、逻辑、展示。 封装:外部无需关心模型内部如何实现,只需按照不同场景调用模型对应开放级别的字段、逻辑、展示。 这些特征和优势使得Oinone在满足客户个性化需求时更加灵活和可持续,同时使得标准产品的维护和升级变得更加容易和高效。 在Java语言设计中,万物皆对象,一切都以对象为基础。而Oinone的元数据设计则是以模型为出发点,作为数据和行为的承载体。如下图2-11清晰地描述了Java面向对象编程中封装、继承、多态在Oinone元数据中的对应关系。Oinone元数据描述了B对象继承A对象并拥有其所有属性和方法,并覆盖了A对象的属性1和方法1,同时新增了属性3和方法3。 此外,Oinone的面向对象特性是用元数据来描述的。一方面,我们基于Java编码规范收集相关元数据,以保持不改变Java编程习惯。另一方面,方法和对象的挂载是松耦合的,只要按照元数据规范进行挂载,就能轻松地将其附加到模型上。在不改变原有A对象的情况下,我们可以直接增加方法和属性(如下图2-12所示)。 图2-11 java面向对象在Oinone元数据中对应 图2-12 java对象的修改 VS Oinone元数据模型的修改 Oinone函数不仅支持面向对象的继承和多态特性,还提供了面向切面的拦截器和SPI机制的扩展点,以应对方法逻辑的覆盖和扩展,以及系统层面的逻辑扩展(如下图2-13所示)。这些扩展功能可以独立地在模块中维护。 其中,拦截器可以在不侵入函数逻辑的情况下,根据优先级为满足条件的函数添加执行前和执行后的逻辑。 扩展点是一种类似于SPI机制的逻辑扩展机制,用于扩展函数的逻辑。通过这一机制,可以对函数逻辑进行灵活的扩展,以满足不同的业务需求。 图2-13 Oinone函数拦截与扩展机制 不管是对象、属性还是方法,都可以以独立的模块方式来扩展,这就使得每一个需求都可以成为一个独立的模块,方便我们在研发标准产品时进行模块化的划分,同时也让我们在以低代码模式为客户进行二次开发时,能够更好地支持“标准产品迭代与个性化保持独立”的需求。在2.4.3【oinone独特性之低无一体】一文中,我们也提到了这个特性,但那是在低无一体的情况下,通过元数据融合来实现的。让我们看看基于低代码开发模式下,典型的Oinone二次开发工程结构(如下图2-14所示),就可以更好地理解这个特性啦! 图2-14 Oinone典型的二开工程结构

    2024年5月23日
    1.3K00

Leave a Reply

登录后才能评论