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。

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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

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  • 1.3 Oinone的生态思考

    以“企业级软件生态”的方式去帮助企业建立“一站式的商业智能软件”。 通过观察信息化到数字化的软件行业发展历程(如下图1-3所示),我们可以发现,企业真正需要的是一站式的软件产品。然而,一站式的软件产品往往都是从单个领域的需求满足开始,这在信息化时代和数字化时代都是如此。在信息化时代,以ERP为终点的一站式趋势逐渐形成;而在数字化时代,中台概念的提出则标志着一站式的趋势重新开始。本文将从企业数字化转型所面临的困境出发,探讨Oinone的生态思考。 图1-3 从信息化到数字化软件行业发展历程 1.3.1 与中台的渊源 中台概念的提出标志着企业数字化改造进入了一个新的时代。随着数字化转型不断深入,企业面临着严重的数据割裂、系统隔离等问题。在这样的背景下,“敏捷响应,低成本地快速创新”成为了推动一站式商业智能软件的内在诉求。需要澄清的是,互联网中台架构只是一种企业解决数据割裂、系统隔离,建立一站式商业智能软件的技术概念之一,并不是技术标准。而且这种方式只适用于企业自建模式。在多供应商环境下,则会适得其反,导致建立更复杂的烟囱系统。 阿里于15年提出中台架构概念,抓住了企业数字化转型的核心诉求,即“敏捷响应,低成本快速创新”。然而,阿里作为一家生态公司,在16年时基本上是带着合作伙伴来给企业交付,但由于伙伴对互联网技术的理解和能力的限制,基本上都做得不好,甚至失败。在2017年,阿里成立了原生交付团队,希望能够树立一些标杆案例。我和公司的核心成员也都来自于这个团队。在做完几个客户后,我发现阿里也做不好,但这次做不好的原因不是技术不行或项目上不了线,而是上线以后预期的效果没有达到,其本质是企业的IT组织能力无法驾驭复杂的互联网中台架构。当无法驾驭的时候,所谓的目标“敏捷响应,快速创新”就无从说起了。结果客户会反馈以下三类问题: 不是说敏捷响应吗?为什么改个需求这么慢,不但时间更长,付出的成本也更高了?是因为中台架构需要一定的技术能力和经验才能有效地应用,就像一个只会骑自行车的人给他一辆汽车或者飞机,他也不能驾驭它们,更不用说是手动挡的。 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?是因为能力中心是一种面向业务的能力组织方式,它将不同的业务能力抽象出来,以服务的形式对内提供。然而,由于业务场景的差异,不同的业务需要的能力也会不同,因此能力中心需要不断迭代和升级。对于新引入的供应商或新场景开发,需要根据实际情况对能力中心进行定制化和扩展化,但谁来负责呢?新项目的供应商还是客户自己? 不是说性能好吗?为什么我投入的物理资源更多了?是因为中台架构采用微服务来解决单点瓶颈问题,提高系统性能和可用性,但是在初始阶段,投入的资源可能会更多。每个模块至少需要两个实例来保障高可用性,因此物理资源的投入量可能会比以前更多。 1.3.2 找解决方案 在考虑解决方案之前,我们需要思考企业数字化软件的最终状态将是什么样子。目前有两种主要的方案(如下图1-4所示): 第一种是以自建研发团队为核心。中国的大型企业已经开始尝试这种模式,看起来似乎是一个时下比较流行的可行性方案。然而,绝大多数企业由于成本、人才团队等原因而难以坚持下去,只能与供应商合作开发。 第二种是以供应商为核心。由于大多数企业无法选择第一种路径,他们必须接受目前分散的情况,并通过系统集成尽可能拉通各个系统。尽管如此,在数字化时代中,真正意义上的一站式商业智能软件供应商还未出现。 图1-4 企业数字化桎梏和囹圄 对企业来说,这两种方案都非常艰难,但在大规模数字化历程中又不得不做出选择。此外,我们还能清晰看到以下几点: "敏捷响应,低成本地快速创新"成为企业推动一站式商业智能软件的内在诉求 目前没有一家软件供应商能满足企业所有外围商业场景,也不可能有这样的供应商 绝大部分企业需要软件供应商,而不是自建 如何突破这种局面也成为中国软件行业发展的一个机遇。因此,我的思考是: 我们的目标不是依托于提升研发人员的能力,而是降低互联网架构的门槛,让更多企业真正拥有“敏捷响应,低成本快速创新”的能力。 我们的目标不是输出中台方法论,而是提供中台建设的技术平台。 我们的目标不是只服务大企业,而是真正赋能不同IT组织能力的企业,让它们都具备持续创新的能力。 今天,许多中台软件公司告诉企业:“中台是持续演进和快速迭代的过程,因此企业需要组建中台架构团队来实现,而他们则通过中台项目落地将中台建设方法论传授给企业。”这句话的前半部分是正确的,因为我们之前提到企业需要具备敏捷响应业务的能力,即应变能力,因为应变是不断变化的。然而,后半部分是不正确的,因为今天的企业已经有能力组建团队,那么这些中台软件公司到底有什么用呢?企业真的缺少方法论吗?在19年,我就提出了自己的看法:没有低代码能力的中台公司都在收取智商税,都在欺诈,因为很多企业根本找不到足够懂互联网架构的人才。明白流氓在哪里了吗?这些流氓公司赚了很多钱,最后责怪企业无法招到人才,这是企业的责任。因此,仍然认为“最好的赋能是降低门槛,而不是让客户提高技术水平”。 最终,我们得出了一个服务模式的想法:构建企业级的软件生态。企业级软件生态的确切定义是:通过开放的方式,让企业本身以及不同的软件供应商共同参与,遵循相同的技术和数据规范,打造一体化、无需集成的各类企业级软件。如果要打造企业级软件生态,我们列出了六个要点(如下图1-5所示)。 图1-5 打造企业级软件生态需要具备的六大能力 我很幸运地有机会通过“企业级软件生态”的方式,为企业建立“一站式的商业支持平台”提供帮助。我们的Oinone平台结合了低代码开发、通用数据模型和业务产品的优势(如下图1-6所示)。 图1-6 Oinone = 低代码开发平台 + 通用数据模型 + 业务产品 我们对Oinone一站式低代码商业支撑平台展开介绍,它大致分为4部分: 以低代码开发平台为基础,输出具备互联网架构下的软件快速开发标准。这可以帮助企业快速构建符合互联网架构标准的应用程序,从而实现快速响应和低成本创新。 以通用数据模型为基础,满足不同软件基于同一套数据标准的扩展能力。这可以确保不同软件系统之间的数据兼容性和互操作性,避免数据孤岛和信息隔离。 在业务产品层面上,企业和伙伴基于相同的技术标准和数据标准共同提供解决方案。这可以帮助企业和伙伴共同开发出符合标准的商业支撑平台,以提高业务效率和创新能力。 最后是无代码设计器,用于满足项目开展中,超出业务标品范围之外的需求,或者针对标品的临时需求。这可以帮助业务人员在不需要专业软件支持的情况下,自主解决业务需求,并支持部门间的协同工作。 1.3.3 生态建设 Oinone致力于打造全球最大的无需集成的商业应用程序及其生态系统,通过开源内核、汇集数千名开发人员和业务专家,为企业提供成本效益、一体化、模块化的解决方案,解决所有商业需求,让不同技术之间的合作变得简单易行,摆脱烦恼的集成问题。 在客户和场景领域,我们严格限定了自身的专注领域。针对超大型头部企业,我们专注于树立标杆,而对于大、中、小型企业,则交由我们的伙伴来支持。小微企业可以通过我们的开源社区版获得覆盖。在企业数字化转型的核心领域中,我们的解决方案涵盖了数字化交易场景、全渠道订单履约场景、数字化采购场景、数字化营销等产品。在其他领域,我们完全交由伙伴来建设。由于我们自身在企业协同商务领域拥有深厚的背景,因此在该领域提供的产品拥有特别的优势。 企业数字化转型核心领域 图1-7 企业数字化转型核心领域

    2024年5月23日
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  • 2.4.1 Oinone独特性之单体与分布式的灵活切换

    企业数字化转型需要处理分布式带来的复杂性和成本问题。尽管这些问题令人望而却步,但分布式架构对于大部分企业仍然是必须的选择。如果一个低代码平台缺乏分布式能力,那么它的性能就无法满足客户的要求。相比之下,Oinone平台通过对部署的创新(如图2-6所示),成功实现了分布式架构的支持,而且能够按照客户的业务发展需求,灵活选择不同的部署模式,同时节约企业成本,提升创新效率。这一创新是Oinone平台与其他低代码平台的重要区别,能够满足客户预期发展并兼顾成本效益。 图2-6 传统部署方式VS Oinone部署方式 实现原理 要实现灵活部署的特性,必须满足两个基本要求: 开发过程中不需要过多关注分布式技术,就像开发单体应用一样简单。代码在运行时应该能够根据模块是否在运行容器中,来决定路由走本地还是远程。这样可以大大减少研发人员的工作量和技术复杂度。 研发与部署要分离,即"开发单体应用一样开发分布式应用,而部署形式由后期决定"。为此,我们的工程结构支持多种启动模式,并逐一介绍了针对不同场景的工程结构类型(如下图2-7所示)。这样可以让客户在后期根据业务发展情况和需求,选择最适合的部署模式,从而达到灵活部署的目的。 图2-7 Oinone工程结构梳理 在整个工程结构上,我们秉承了Spring Boot的规范,不会改变大家的工程习惯。而Oinone的部署能力则可以让我们更灵活地应对各种情况。现在,我们来逐一介绍几种常规的工程结构以及它们适用的场景: 单模块工程结构(常规操作) a. 这是非常标准的Spring Boot工程,适用于简单的应用场景开发以及入门学习。 多模块工程结构(常规操作) a. 这是非常标准的多Spring Boot工程,可以实现分布式独立启动,适用于常规的分布式应用场景开发。 多模块工程结构-独立boot工程模式 a. 这种工程结构在多模块工程的基础上,通过独立的boot工程来支撑多部署方式。适用于中大型分布式应用场景开发。 b. 然而,随着工程越来越多,我们也会面临一些问题: ⅰ研发:环境准备非常困难,每个模块都要单独启动,研发调试跟踪困难。 ⅱ部署:分布式的高可靠性保证需要每个模块至少有两个部署节点,但在模块较多的情况下,起步成本非常高。同时,企业初期业务不稳定且规模较小,使用多模块工程的第二种模式会增加问题排查难度和成本。 c. 此时,Oinone的多模块工程下的独立boot工程模式部署就可以发挥其灵活性,让研发和业务起步阶段可以选择all-in-one模式,等到业务发展到一定规模的时候,只需要把线上部署模式切换成模块独立部署,而研发还可以保留all-in-one模式的优势。 d. 值得注意的是,分分合合的部署模式在传统互联网架构和低代码或无代码平台上都是有代价的,但是Oinone却可以灵活适配,只需要在boot工程的yml文件中写入需要加载的模块就可以解决。此处我们仅介绍多模块加载配置,选择性忽略其他无关配置,具体配置(如下图2-8所示)。 pamirs: boot: init: true sync: true modules: – base – resource – sequence – user – auth – web tenants: – pamirs 图2-8 Oinone yml配置图大型多场景工程结构-独立boot工程模式: a. 在多模块工程结构基础上的加强版,增加CDM层设计,让不同场景即保持数据统一,又保持逻辑独立。这种工程结构特别适用于大型企业软件开发,其中涉及到多个场景的情况,例如B端和C端的应用,或者跨不同业务线的应用,能够保证数据的一致性,同时也能够保持逻辑独立,避免不同场景间的代码冲突。 b. 这种工程结构是我们Oinone支撑“企业级软件生态”的核心,我们可以把场景A当作我们官方应用,场景B当作其他第三方伙伴应用。在这个工程结构下,我们的客户可以定制化开发自己的应用,同时我们也可以通过这种模式来支持我们的伙伴们进行开发,实现多方共赢。 c. 基于独立boot工程模式,我们同样对应多种部署模式应对不同情况,并统一管理所有伙伴应用。这种工程结构的优点是扩展性好,可以支持不同规模的应用,并且可以根据需要进行快速扩展或缩小规模,具有很高的灵活性。 基于标准产品的二开工程结构,是指基于标准产品进行二次开发,满足客户特定需求的工程结构。这种模式下,Oinone提供标准产品,客户可以根据自己的需求进行二次开发,实现定制化需求,同时可以利用我们的模块化开发特性,将每一个需求作为一个模块进行开发和管理。这种工程结构的优点是能够快速满足客户特定需求,同时也具有很好的可维护性和可扩展性,因为每个需求都是一个独立的模块,可以方便地进行维护和扩展。在下一篇“Oinone独特性之每一个需求都是一个模块”文章中有详细介绍。

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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

    2024年5月23日
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  • 资源

    翻译应用是管理翻译规则的应用,以模型为基础、维护字段的翻译值,支持导入、导出 1. 操作步骤 Step1:导出所有翻译项; Step2:线下翻译; Step3:导入翻译项; Step4:刷新远程资源; Step5:页面右上角可切换语言,查看翻译效果。 2. 新增翻译 翻译是具体到模型字段,其中需要区分出是否字典; 源语言、目标语言,是在资源中维护的语言,可在资源中维护需要翻译的语言; 翻译项则是模型字段,默认翻译项为激活状态,关闭后维护的翻译项无效。 3. 导出、导入 不勾选导出:导出所有需要翻译的翻译项,包括模块、字段,源术语、翻译值等,其中如果已经翻译过的内容,会体现在翻译值中; 勾选导出:导出勾选模型的翻译项。 导入:导入翻译项,平台会根据模型拆分为多条数据。 4. 刷新远程资源 导入翻译项后,点击“刷新远程资源”按钮。 5. 查看翻译内容 页面右上角切换语言,查看翻译效果。

    2024年6月20日
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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

    2024年5月23日
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