3.1 环境搭建

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  分布式缓存Oinone平台主要用到了Redis，为了让业务研发时可以无感使用RedisTemplate和StringRedisTemplate，已经提前注册好了redisTemplate和stringRedisTemplate，而且内部会自动处理相关特殊逻辑以应对多租户环境，小伙伴不能自己重新定义Redis的相关bean。 使用说明 配置说明 spring: redis: database: 0 host: 127.0.0.1 port: 6379 timeout: 2000 # cluster: # nodes: # – 127.0.0.1:6379 # timeout: 2000 # max-redirects: 7 jedis: pool: # 连接池中的最大空闲连接 默认8 max-idle: 8 # 连接池中的最小空闲连接 默认0 min-idle: 0 # 连接池最大连接数 默认8 ，负数表示没有限制 max-active: 8 # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 默认-1 max-wait: -1 图4-1-22-1 分布式缓存配置说明 代码示例 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate; @Component public class Test { @Autowired private RedisTemplate redisTemplate; @Autowired private StringRedisTemplate stringRedisTemplate } 图4-1-22-2 代码示例

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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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  GraphQL 是一个用于 API 的查询语言，是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时（类型系统由你的数据定义）。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定，而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的，然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如，一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me，这个用户的名称可能像这样： type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数： function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来（通常在 web 服务的一个 URL 上），它就能接收 GraphQL 查询，并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段，然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询： { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果： { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/

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  5.2 CDM之工程模式

  两种工程模式介绍 oinone推荐的两种工程模式都保留互联网特性，如跟业务无关的基础平台还是采用平台化思路建设。二种侧重点差异如下 第一种：比较适合企业采用多供应商联合开发场景，先以业务区分，各个业务线有独立的领域平台，最大限度保持不同业务线的独立性，有利于各个业务线独立发展（目前oinone上层星空系列产品采用这种工程模式，因为我们期望的时候帮助企业构建软件生态，必然要考虑不同供应商联合开发场景） 第二种：比较接近传统互联网架构，先按平台领域区分，如商品领域：商品平台做总工程，但里面按业务区分模块分子工程来保持业务相互独立，相对于第一种把领域的代码放一起，带来好处强化大家思考模型通用性。但不适用于跨公司主体间配合。 图5-2-1 Oinone-CDM的两种工程模式 注意事项： oinone兼容传统互联网架构 不管哪种模式，都需要解决CDM的维护问题 CDM维护的常见问题： Q：CDM层缺少模型怎么办？ A：CDM层模型是逐步完善和丰富的。如果是特定业务自己需要的模型，这类模型无通用性。则加到自己的工程中；如果是通用的，则架构组确定是否需要纳入到CDM。 Q：CDM层已有的模型缺少字段怎么办？ A：CDM层模型的字段也是逐步完善和丰富的，通用的字段在架构组确定后也会被吸收进来 Q：CDM层不同业务线相互影响怎么办？ A：扩展字段最好带上自有前缀标志，如果觉得通用则提交架构组走模型缺少字段加入 Q：CDM层某模型新增加了的字段，但原先业务线已经加了相同含义字段 A：业务线可以把自己的字段related到CDM增加的新字段，并做数据迁移

  史, 昂

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