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。

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9220.html

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  • 4.1.19 框架之网关协议-后端占位符

    在我们日常开发中会有碰到一些特殊场景,需要由前端来传一些如“当前用户Id”、“当前用户code”诸如此类只有后端才知道值的参数,那么后端占位符就是来解决类似问题的。如前端传${currentUserId},后端会自动替换为当前用户Id。 Step1 后端定义占位符 我们新建一个UserPlaceHolder继承AbstractPlaceHolderParser,用namespace来定义一个“currentUserId”的占位符,其对应值由value()决定为“PamirsSession.getUserId().toString()”,active要为真才有效,priority为优先级 package pro.shushi.pamirs.demo.core.placeholder; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.user.api.AbstractPlaceHolderParser; @Component public class UserPlaceHolder extends AbstractPlaceHolderParser { @Override protected String value() { return PamirsSession.getUserId().toString(); } @Override public Integer priority() { return 10; } @Override public Boolean active() { return Boolean.TRUE; } @Override public String namespace() { return "currentUserId"; } } 图4-1-19-1 后端定义占位符 Step2 前端使用后端占位符 我们经常在o2m和m2m中会设置domain来过滤数据,这里案例就是在field中设置来过滤条件,domain="createUid == $#{currentUserId}",注意这里用的是$#{currentUserId} 而不是${currentUserId},这是前端为了区分真正变量和后端占位符,提交的时候会把#过滤掉提交。修改宠物达人表格视图的Template中search部分 <template slot="search" cols="4"> <field data="name" label="达人"/> <field data="petTalentSex" multi="true" label="达人性别"/> <field data="creater" /> <!– <field data="petShops" label="宠物商店" domain="createUid == ${activeRecord.creater.id}"/>–> <field data="petShops" label="宠物商店" domain="createUid == $#{currentUserId}"/> <field data="dataStatus" label="数据状态" multi="true"> <options> <option name="DRAFT" displayName="草稿" value="DRAFT" state="ACTIVE"/> <option name="NOT_ENABLED" displayName="未启用" value="NOT_ENABLED" state="ACTIVE"/> <option name="ENABLED" displayName="已启用" value="ENABLED" state="ACTIVE"/> <option name="DISABLED" displayName="已禁用" value="DISABLED" state="ACTIVE"/> </options> </field> <field data="createDate" label="创建时间"/> <field data="unStore" /> </template> 图4-1-19-2 前端使用后端占位符 Step3 重启看效果 请求上都带上了createUid==${currentUserId} 图4-1-19-3 示例效果

    2024年5月23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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  • 4.5.2 研发辅助之SQL优化

    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…

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