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。

2.4.1 Oinone独特性之单体与分布式的灵活切换

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:

  1. 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。

  2. 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。

2.4.1 Oinone独特性之单体与分布式的灵活切换

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:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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
  4. 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。

  5. 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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    如果说低代码开发框架输出技术标准,CDM则是结合oinone技术特性和软件工程设计,让输出数据标准变成可能。 一、背景介绍 无法照搬的最佳实践 要了解引入CDM的初衷,得从互联网架构的演进开始,了解其过程,就知道为什么说Oinone的CDM是中台架构的最佳技术实践的核心!我们在2.2【互联架构做为最佳实践为何失效】一文中介绍过互联网技术发展的四个阶段,特别平台化到中台化的阶段,目的是在一套规范下让听的见炮火声音的团队自行决定业务系统发展,适用多业务线(或多场景应用)独立发展。 互联网架构在演进过程中碰到的问题跟企业数字化转型过程中碰到的问题是非常类似: 随着企业业务在线化后对系统性能、稳定都提出了更高的要求,而且大部分企业的内部很多系统相互割裂导致,导致很多重复建设,所以我们需要服务化、平台化。 同时没有一个供应商能解决企业所有商业场景问题,又需要多个供应商共同参与,所以把供应商类类比成各个业务线,在一套规范下让供应商自行决定业务系统发展 既然跟阿里当初在架构演进过程中碰到的问题非常类似,那么是不是照搬阿里中台架构方案到企业就好了?当然不是,因为历史原因阿里的中台架构是采用的平台共建模式:“让业务线研发以平台设计好的规范进来共同开发”,其本质还是平台主导模式,它是有非常大的历史包袱。我们想象各个供应商的共建一个交易平台或商品平台,那是多么荒唐的事情,平台化已经足够的复杂了,还让不同背景、不同企业的研发一起共建,最后往往导致企业架构负载过重,这时对企业来说便不再是赋能而是“内耗”。 那么如果没有历史包袱,我们重新设计,站在上帝视角去看有没有更好的方式呢?当然有 借鉴微软的CDM 这里我们借鉴微软的CDM理念,CDM这个概念最早是2016年微软宣布“以Dynamics 365的形式改造其CRM和ERP”战略时提出的。微软给它的定义是“用于存储和管理业务实体的业务数据库,而且是开箱即用的”。CDM不仅仅提供标准实体,它还允许用户建立个性化的实体,用户可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 CDM可能并不性感,但绝对是非常必要的。它成为了微软的很多产品的基础,是构建了无数业务领域的原型。同时微软也期望它能成为快速实现数据交换和迁移的标准,这个有点像菜鸟网络推出的奇门,让所有TMS、OMS、WMS都基于一套数据接口API进行互通,一套标准是为了解决一个行业问题,而不是具体某一个企业一个集团的问题。 我们发现CDM的理念跟我们想要的“企业级的数据标准”是非常吻合的。但是我们也不能照搬照抄,虽然微软的CDM很好的解决了数据割裂问题,但就模型来说就够大家喝一壶了,模型库非常庞大而且复杂,学习成本巨高。 数字化时代软件会产生新的技术流派 我们知道传统软件的设计理念:侧重在模型对业务支撑全面性上。优点体现为配置丰富,缺点模型设计过于复杂,刚开始有前瞻性,但在理解、维护都非常困难,随着业务发展系统原先的设计逐渐腐化,异常笨重。 而Oinone的CDM设计理念:侧重在简单、灵活、统一上,体现为在上层应用开发时,每一业务领域保持独立,模型简单易懂,并结合Oinone的低代码开发机制进行快速开发,灵活应对业务变化。 所以我更想说Oinone的CDM是微软CDM的在原有基础上,与互联网架构结合,利用Oinone低代码开发平台特性形成新的工程化建议。Oinone-CDM不以把模型抽象到极致,支撑“所有业务可能性”为目标,而是抽象80%通用的设计,保持模型简单可复用,来解决数据割裂问题,并保持业务线独立自主性,快速创新的能力。 图5-1-1 Oinone-CDM要解决的问题 二、Oinone的CDM本质是创新的工程化建议 引入CDM以后系统工程结构会有什么变化,跟大家认知的互联网架构有什么区别。 原本上层的业务线系统,需要调用各个业务平台提供的功能,增加CDM以后也就是我们右的图,每个业务线就像一个独立右边。看上去复杂了,其实对业务线来说更加简单了。 互联网整体平台化带来的问题: 业务线每次业务调整都需要给各个平台提需求 业务平台研发需要了解所有业务线的知识再做设计,对研发要求非常高 各个业务域的不同需求相互影响包括系统稳定性、研发对需求响应的及时性 结合oinone特性提出的新工程建议: 一些通用性模块继续以平台化的方式存在,能力完全复用。 业务线自建业务平台,保持业务线的独立性和敏捷性 业务线以CDM为原型,保证核心数据不割裂,形成一致的数据规范 图5-1-2 引入CDM概念后的工程结构对比 三、CDM思路示意图 该示例中OinoneCDM的商品域不仅仅提供标准实体,保证各个业务系统的对商品的通用需求、简单易懂,在我们星空系列业务产品中如全渠道运营、B2B交易等系统以此为基础建立属于自身个性化的实体,可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 带来的好处: 通过多种继承方式,继承后的模型可扩展模型本身、模型行为等,从而解决业务独立性问题。 通过CDM层统一数据模型,从而解决多应用数据割裂问题 图5-1-3 Oinone-CDM思路示意图

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    在3.3.9【字段类型之关系与引用】一文中已经描述了各种关系字段的常规写法,还有一些特殊场景如:关系映射中存在常量,或者M2M中间表是大于两个字段构成。 举例说明关系字段-高级用法 场景描述 PetTalent模型增加talentType字段,PetItem与PetTalent的多对多关系增加talentType(达人类型),PetItemRelPetTalent 中间表维护petItemId、petTalentId以及talentType,PetDogItem和PetCatItem分别重写petTalents 字段,关系中增加常量描述。示意图如下 实际操作步骤: Step1 新增 TalentTypeEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = TalentTypeEnum.DICTIONARY,displayName = "达人类型") public class TalentTypeEnum extends BaseEnum<TalentTypeEnum,Integer> { public static final String DICTIONARY ="demo.TalentTypeEnum"; public final static TalentTypeEnum DOG =create("DOG",1,"狗达人","狗达人"); public final static TalentTypeEnum CAT =create("CAT",2,"猫达人","猫达人"); } Step2 PetTalent模型增加talentType字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.TalentTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物达人",summary="宠物达人",labelFields ={"name"}) public class PetTalent extends AbstractDemoIdModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetTalent"; @Field(displayName = "达人") private String name; @Field(displayName = "达人类型") private TalentTypeEnum talentType; } Step3 修改PetItem的petTalents字段,在关系描述中增加talentType(达人类型) @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = "PetItemRelPetTalent") @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step4 PetDogItem增加petTalents字段,重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = "PetItemRelPetTalent") @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step5 PetCatItem增加petTalents字段,重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量,填入枚举的值 增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人,RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#2#"}, domain = " talentType == CAT") private List<PetTalent> petTalents; Step6 清除中间表demo_core_pet_item_rel_pet_talent的数据记录 清除PetItem与PetTalent的多对多中间表demo_core_pet_item_rel_pet_talent的数据记录 Step7 重启看效果 修改达人记录,选择不同达人类型 PetItem、PetCatItem、PetDogItem不同的交互页面

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