Oinone在技术方面通过整合互联网架构和低代码技术，实现了三个独特的关键创新点（如图2-5所示）：
独立模块化的个性化定制：每个需求都可以被视为一个独立的模块，从而实现个性化定制，提高软件生产效率。此外，这些独立模块也不会影响产品的迭代和升级，为客户带来无忧的体验。
灵活的部署方式：单体部署和分布式部署的灵活切换，为企业业务的发展提供了便利，同时适用于不同规模的公司，有助于有效地节约企业成本，提升创新效率，并让互联网技术更加亲民。
低代码和无代码的结合：低无一体为不同的IT组织和业务用户提供了有效的协同工作方式，能够快速部署安全、可扩展的应用程序和解决方案，帮助企业/组织更好地管理业务流程并不断优化。
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本篇主要结合业务场景介绍高级组件的使用方法。 级联选择/树选择 级联选择与树选择是同一类业务场景、不同的交互体验，在这里我们一起说明。 业务场景 行业分类、产品类目/分类等自关联场景，案例以行业分类说明。 操作步骤 Step1：搭建模型 搭建行业模型，在行业模型中创建多对一字段“上级行业”，指多个子行业对应一个上级行业。如下图： Step2：界面设计 创建行业的表格视图，绑定菜单，并且在此视图中增加“跳转动作 – 新增行业”； 创建新增行业表单，将“上级行业”拖进画布中，组件切换为“级联选择”，属性面板配置“选项字段、搜索字段、透出字段”，平台低代码为每个模型自动生成了名称、编码字段，如果不使用平台提供的名称、自建名称时，需要配置这三个字段； 为“上级行业”设置联动关系，自关联默认选择行业、标题定义为行业名称、自关联的字段为上级行业。 配置后发布表格、表单视图，即可获得级联选择效果。 表单视图中将“上级行业”切换为“树选择”组件，在发布后，即可获得树选择效果。 Step3：效果展示 级联选择 树选择
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…
函数的触发和定时在很多场景中会用到，也是一个oinone的基础能力。比如我们的流程产品中在定义流程触发时就会让用户选择模型触发还是时间触发，就是用到了函数的触发与定时能力。 整体链路示意图（如下图4-1-10-1 所示），本文只讲trigger里的两类任务，一个是触发任务，一个是定时任务，异步任务放在4.1.11【函数之异步执行】一文中单独去介绍。 图4-1-10-1 整体链路示意图 一、触发任务TriggerTaskAction（举例） 触发任务的创建，使用pamirs-middleware-canal监听mysql的binlog事件，通过rocketmq发送变更数据消息，收到MQ消息后，创建TriggerAutoTask。 触发任务的执行，使用TBSchedule拉取触发任务后，执行相应函数。 注意：pamirs-middleware-canal监听的数据库表必须包含触发模型的数据库表。 Step1 下载canal中间件 下载pamirs-middleware-canal-deployer-3.0.1.zip，去.txt后缀为pamirs-middleware-canal-deployer-3.0.1.zip，解压文件如下： 图4-1-10-2 下载canal中间件 Step2 引入依赖pamirs-core-trigger模块 pamirs-demo-api增加pamirs-trigger-api <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> 图4-1-10-3 pamirs-trigger-api依赖包 DemoModule在模块依赖定义中增加@Module(dependencies={TriggerModule.MODULE_MODULE}) @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE, UserModule.MODULE_MODULE, TriggerModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(PetShopProxy.MODEL_MODEL) public class DemoModule implements PamirsModule { ……其他代码 } 图4-1-10-4 模块依赖中增加Trigger模块 pamirs-demo-boot 增加pamirs-trigger-core和pamirs-trigger-bridge-tbschedule的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-bridge-tbschedule</artifactId> </dependency> 图4-1-10-5 增加pamirs-trigger-core和pamirs-trigger-bridge-tbschedule的依赖 修改pamirs-demo-boot的applcation-dev.yml 修改pamris.event.enabled和pamris.event.schedule.enabled为true pamirs_boot_modules增加启动模块:trigger pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876 boot: init: true sync: true modules: – base – common – sequence – resource – user – auth – message – international – business – trigger – demo_core 图4-1-10-6 启动模块中增加trigger模块 Step3 启动canal中间件 canal的库表需要手工建 create schema canal_tsdb collate utf8mb4_bin 图4-1-10-7 canal的建库语句 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `meta_snapshot` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间', `gmt_modified` datetime NOT NULL COMMENT '修改时间', `destination` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '通道名称', `binlog_file` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog文件名', `binlog_offest` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog偏移量', `binlog_master_id` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog节点id', `binlog_timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL…
一、RSQL / FIQL parser RSQL是一种查询语言，用于对RESTful API中的条目进行参数化过滤。它基于FIQL（Feed Item Query Language）——一种URI友好的语法，用于跨Atom Feed中的条目表达过滤器。FIQL非常适合在URI中使用，没有不安全的字符，因此不需要URL编码。另一方面，FIQL的语法不太直观，URL编码也不总是那么重要，因此RSQL还为逻辑运算符和一些比较运算符提供了更友好的语法。 例如，您可以像这样查询资源：/movies?query=name=="Kill Bill";year=gt=2003 or /movies?query=director.lastName==Nolan and year>=2000。详见以下示例： 这是一个用JavaCC和Java编写的完整且经过彻底测试的RSQL解析器。因为RSQL是FIQL的超集，所以它也可以用于解析FIQL。 语法和语义 以下语法规范采用EBNF表示法（ISO 14977）编写。 RSQL表达式由一个或多个比较组成，通过逻辑运算符相互关联： Logical AND : ; or and Logical OR : , or or 默认情况下，AND运算符优先（即，在任何OR运算符之前对其求值）。但是，可以使用带括号的表达式来更改优先级，从而产生所包含表达式产生的任何结果。 input = or, EOF; or = and, { "," , and }; and = constraint, { ";" , constraint }; constraint= ( group | comparison ); group = "(", or, ")"; 比较由选择器、运算符和参数组成。 comparison=选择器、比较运算、参数； 选择器标识要筛选的资源表示形式的字段（或属性、元素…）。它可以是任何不包含保留字符的非空Unicode字符串（见下文）或空格。选择器的特定语法不由此解析器强制执行。 selector=未保留str； 比较运算符采用FIQL表示法，其中一些运算符还具有另一种语法： · Equal to : == · Not equal to : != · Less than : =lt= or < · Less than or equal to : =le= or <= · Greater than operator : =gt= or > · Greater than or equal to : =ge= or >= · In : =in= · Not in : =out= 您还可以使用自己的运算符简单地扩展此解析器（请参阅下一节）。 comparison-op = comp-fiql | comp-alt; comp-fiql = ( ( "=", { ALPHA } ) | "!" ), "="; comp-alt = ( ">" | "<" ), [ "=" ]; 参数可以是单个值，也可以是用逗号分隔的括号中的多个值。不包含任何保留字符或空格的值可以不加引号，其他参数必须用单引号或双引号括起来。 arguments = ( "(", value, { "," , value }, ")" ) | value; value = unreserved-str | double-quoted | single-quoted; unreserved-str = unreserved, {…
