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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    本文会介绍不同类型模型以及其简单的应用场景,方便大家理解不同类型模型的用途 模型分为元模型和业务模型。元数据是指描述应用程序运行所必需的数据、规则和逻辑的数据集;元模型是指用于描述内核元数据的一套模式集合;业务模型是指用于描述业务应用元数据的一套模式集合。 元模型分为模块域、模型域和函数域三个域。域的划分规则是根据元模型定义数据关联关系的离散性来判断,离散程度越小越聚集到一个域。在4.1.4【模块元数据详解】一文中介绍的ModuleDefinition就是元模型。而我们在开发中涉及的就是业务模型 一、模型类型 抽象模型:往往是提供公共能力和字段的模型,它本身不会直接用于构建协议和基础设施(如表结构等)。 传输模型:用于表现层和应用层之间的数据交互,本身不会存储,没有默认的数据管理器,只有数据构造器。 存储模型:存储模型用于定义数据表结构和数据的增删改查(数据管理器)功能,是直接与连接器进行交互的数据容器。 代理模型:用于代理存储模型的数据管理器能力的同时,扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。 二、模型定义种类 模型定义就是模型描述,不同定义类型,代表计算描述模型的元数据的规则不同 静态模型定义:模型元数据不持久化、不进行模型定义的计算(默认值、主键、继承、关联关系) 静态计算模型定义:模型元数据不持久化但初始化时进行模型定义计算获得最终的模型定义 动态模型定义:模型元数据持久化且初始化时进行模型定义计算获得最终的模型定义 静态模型定义需要使用@Model.Static进行注解;静态计算模型定义使用@Model.Static(compute=true)进行注解;动态模型定义不注解@Model.Static注解。 三、安装与更新 使用@Model.model来配置模型的不可变更编码。模型一旦安装,无法在对该模型编码值进行修改,之后的模型配置更新会依据该编码进行查找并更新;如果仍然修改该注解的配置值,则系统会将该模型识别为新模型,存储模型会创建新的数据库表,而原表将会rename为废弃表。 如果模型配置了@Base注解,表明在【oinone的设计器】中该模型配置不可变更;如果字段配置了@Base注解,表明在【oinone的设计器】中该字段配置不可变更。 四、基础配置 模型基类 所有的模型都需要继承以下模型中的一种,来表明模型的类型,同时继承以下模型的默认数据管理器(详见3.3.3模型的数据管理器一节)。 继承BaseModel,构建存储模型,默认无id属性。 继承BaseRelation,构建多对多关系模型,默认无id属性。 继承TransientModel,构建临时模型(传输模型),临时模型没有数据管理器,也没有id属性。 继承EnhanceModel,构建数据源为ElasticSearch的增强模型。 快捷继承 继承IdModel,构建主键为id的模型。继承IdModel的模型会数据管理器会增加queryById方法(根据id查询单条记录) 继承CodeModel,构建带有唯一编码code的主键为id的模型。可以使用@Model.Code注解配置编码生成规则。也可以直接覆盖CodeModel的generateCode方法或者自定义新增的前置扩展点自定义编码生成逻辑。继承CodeModel的模型会数据管理器会增加queryByCode方法(根据唯一编码查询单条记录) 继承VersionModel,构建带有乐观锁,唯一编码code且主键为id的模型。 继承IdRelation,构建主键为id的多对多关系模型。 模型继承关系图 图3-3-2-1 模型继承关系图 AbstractModel抽象基类是包含createDate创建时间、writeDate更新时间、createUid创建用户ID、writeUid更新用户ID、aggs聚合结果和activePks批量主键列表等基础字段的抽象模型。 TransientModel传输模型抽象基类是所有传输模型的基类,传输模型不存储,没有数据管理器。 TransientRelation传输关系模型是所有传输关系模型的基类,传输关系模型不存储,用于承载多对多关系,没有数据管理器。 BaseModel存储模型基类提供数据管理器功能,数据模型主键可以不是ID。 IdModel带id模型抽象基类,在BaseModel数据管理器基础之上提供根据ID查询、更新、删除数据的功能。 BaseRelation关系模型抽象基类用于承载多对多关系,是多对多关系的中间模型,数据模型主键可以不是ID。 IdRelation带id关系模型抽象基类,在BaseRelation数据管理器基础之上提供根据ID查询、更新、删除数据的功能。 CodeModel带code模型抽象基类,提供按配置生成业务唯一编码功能,根据code查询、更新、删除数据的功能。 EnhanceModel增强模型,提供全文检索能力。此模型会在4.1.25【框架之搜索引擎】一文中展开介绍。 五、抽象模型(举例) 抽象模型本身不会直接用于构建协议和基础设施(如表结构等),而是通过继承的机制供子模型复用其字段和函数。子模型可以是所有类型的模型。 比如demo模块要管理的一些公共模型字段,我们可以建一个AbstractDemoIdModel和AbstractDemoCodeModel,demo模块中的实体模型就可以继承它们。我们来为demo模块的模型统一增加一个数据状态这么一个字段,用做数据的生效与失效管理。 Step1 引入DataStatusEnum类 pamirs-demo-api的pom.xml包增加依赖,便于引入DataStatusEnum类,当然也可以自己建,这里只是oinone提供了统一的数据记录状态的枚举,以及相应的通用方法,这边就直接引入 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-core-common</artifactId> </dependency> 图3-3-2-2 引入通用类库 Step2 修改DemoModule DataStatusEnum枚举类本身也会做为数据字典,以元数据的方式被管理起来,当一个模块依赖另一个模块的元数据相关对象,则需要改模块的模块依赖定义。为DemoModule增加CommonModule的依赖注解 package pro.shushi.pamirs.demo.api; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.action.UxRoute; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.navigator.UxHomepage; import pro.shushi.pamirs.core.common.CommonModule; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Module; import pro.shushi.pamirs.meta.base.PamirsModule; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.ModuleConstants; @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(@UxRoute(PetShop.MODEL_MODEL)) public class DemoModule implements PamirsModule { public static final String MODULE_MODULE = "demo_core"; public static final String MODULE_NAME = "DemoCore"; @Override public String[] packagePrefix() { return new String[]{ "pro.shushi.pamirs.demo"}; } } 图3-3-2-3 定义模块依赖 Step3 新建AbstractDemoCodeModel和AbstractDemoIdModel 并新增AbstractDemoIdModel和AbstractDemoCodeModel分别继承IdModel和CodeModel,实现IDataStatus接口不是必须的,刚好DataStatus有配套的通用逻辑,暂时也先加进去,具体使用会在本文的【代理模型】这段介绍 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.core.common.behavior.IDataStatus; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.DataStatusEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.sys.Base; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.CodeModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Base @Model.model(AbstractDemoCodeModel.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = "AbstractDemoCodeModel") public abstract class AbstractDemoCodeModel extends CodeModel implements IDataStatus { public static final String MODEL_MODEL="demo.AbstractDemoCodeModel"; @Base @Field.Enum @Field(displayName = "数据状态",defaultValue = "DISABLED",required =…

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    1. 创建用户 进入用户中心应用,在用户列表中点击创建。 填写表单中的必填信息。 若未设置昵称,则右上角头像右侧展示名称。若设置了昵称,则右上角头像右侧展示昵称。 是否激活账号选择是,选择否时用户登录会显示“未找到首页”。 角色分组中,选择创建的用户的角色,默认选择了超级管理员(包含所有权限)。 点击确定,用户创建完成。 用户登录时可用登录账号/邮箱/手机号登录。 2. 用户相关操作 表格页中包含常规的搜索、批量删除功能。 冻结:当将“是否有效”状态为“是”时展示,将用户“是否有效”修改为“否”。 解冻:当将“是否有效”状态为“否”时展示,将用户“是否有效”修改为“是”。 修改:进入用户信息修改页面,“编码、登录账号、注册时间”只读。 重置密码:点击后在弹窗“账号确认”中输入账号,点击重置密码后,展示新密码。

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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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    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…

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