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  4.1.8 函数之事务管理

  一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction（默认为false），事务传播行为propagationBehavior（默认PROPAGATION_SUPPORTS），事务隔离级别isolationLevel（默认使用数据库默认的事务隔离级别），所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务，支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务，不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作，不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务，请使用PamirsTransational分布式事务管理方案（@PamirsTransational(enableXa=true)）。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务，使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下，与@Transactional注解功能一致。 编程式事务，使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下，与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务，使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 （atomicity）:强调事务的不可分割. 一致性 （consistency）:事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 （isolation）:一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性（durability） :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度，当多个事务同时访问相同数据时，如果没有采取必要的隔离机制，就可能发生以下问题： 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据，所谓脏读，就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据，比如银行取钱，事务A开启事务，此时切换到事务B，事务B开启事务–>取走100元，此时切换回事务A，事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据，因为事务B取走了100块钱，并没有提交，数据库里面的账务余额肯定还是原始余额，这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句，期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句，但先后得到的结果不一致，这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs（Spring）支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE（读已提交） MySQL（可重复读） READ_UNCOMITTED 读未提交（脏读）最低的隔离级别，一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交，ORACLE默认隔离级别，有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读，解决不可重复读的隔离级别，但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化，最高的事务隔离级别，不管多少事务，挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务，这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务，如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务，如果不存在，就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务，如果不存在，抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在，挂起当前事务，创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行，如果有事务存在，挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行，如果有事务存在，抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在，则嵌套事务执行 A中嵌套B事务，嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW （两个独立事务） PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚，B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常，并没有继续向上抛异常，则B先回滚，A再正常提交； 2.如果A未捕获B的异常，默认则会将B的异常向上抛，则B先回滚，A再回滚 B先回滚，A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚，A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交，A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务（举例） Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务，PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务，但此多库事务为非严格的分布式多库事务，之所以选择这个方案，原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证，特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文，自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页，选择记录点击【批量更新数据状态】按钮，修改记录的数据状态为【未启用】，提交看效果。期望效果为：提示系统异常，数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…

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  2024年5月23日

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  4.2.4 框架之网络请求-HttpClient

  oinone提供统一的网络请求底座，基于graphql二次封装 一、初始化 import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); http.setMiddleware() // 必须设置，请求回调。具体查看文章https://shushi.yuque.com/yqitvf/oinone/vwo80g http.setBaseURL() // 必须设置，后端请求的路径 图4-2-4-1 初始化代码示例 二、HttpClient详细介绍 获取实例 import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); 图4-2-4-2 获取实例 接口地址 import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); http.setBaseURL('接口地址'); http.getBaseURL(); // 获取接口地址 图4-2-4-3 接口地址 请求头 import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); http.setHeader({key: value}); 图4-2-4-4 请求头 variables import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); http.setExtendVariables((moduleName: string) => { return customFuntion(); }); 图4-2-4-5 variables 回调 import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); http.setMiddleware([middleware]); 图4-2-4-6 回调 业务使用-query private http = HttpClient.getInstance(); private getTestQuery = async () => { const query = `gql str`; const result = await this.http.query('module name', query); console.log(result) return result.data[`xx`]['xx']; // 返回的接口，打印出result对象层次返回 }; 图4-2-4-7 业务使用-query 业务使用-mutate private http = HttpClient.getInstance(); private getTestMutate = async () => { const mutation = `gql str`; const result = await this.http.mutate('module name', mutation); console.log(result) return result.data[`xx`]['xx']; // 返回的接口，打印出result对象层次返回 }; 图4-2-4-8 业务使用-mutate 三、如何使用HttpClient 初始化 在项目目录src/main.ts下初始化httpClient 初始化必须要做的事: 设置服务接口链接 设置接口请求回调 业务实战 前文说到自定义新增宠物表单，让我们在这个基础上加入我们的httpClient; 第一步新增service.ts 图4-2-4-8 新增service.ts service.ts import { HttpClient }…

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  2024年5月23日

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  3.4.3.3 SPI机制-扩展点

  扩展点结合拦截器的设计，oinone可以点、线、面一体化管理Function 扩展点用于扩展函数逻辑。扩展点类似于SPI机制（Service Provider Interface），是一种服务发现机制。这一机制为函数逻辑的扩展提供了可能。 一、构建第一个扩展点 自定义扩展点（举例） 在我们日常开发中，随着对业务理解的深入，往往还在一些逻辑中会预留扩展点，以便日后应对不同需求时可以灵活替换某一小块逻辑。 在3.3.4【模型的继承】一文中的PetCatItemQueryService,是独立新增函数只作公共逻辑单元。现在我们给它的实现类增加一个扩展点。在PetCatItemQueryServiceImpl的queryPage方法中原本会先查询PetCatType列表，我们这里假设这个逻辑随着业务发展未来会发生变化，我们可以预先预留【查询萌猫类型扩展点】 Step1 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点命名空间：在接口上用@Ext声明扩展点命名空间。会优先在本类查找@Ext，若为空则往接口向上做遍历查找，返回第一个查找到的@Ext.value注解值，使用该值再获取函数的命名空间；如果未找到，则返回扩展点全限定类名。所以我们这里扩展点命名空间为：pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点技术名称：先取@ExtPoint.name，若为空则取扩展点接口方法名。所以我们这里技术名为queryCatType package pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import java.util.List; @Ext public interface PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @ExtPoint(displayName = "查询萌猫类型扩展点") List<PetCatType> queryCatType(); } 图3-4-3-11 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint Step2 修改PetCatItemQueryServiceImpl（用Ext.run模式调用） 修改queryPage，增加扩展点的使用代码。扩展点的使用有两种方式 方法一，使用命名空间和扩展点名称调用Ext.run(namespace, fun, 参数); 方法二，使用函数式接口调用Ext.run(函数式接口, 参数); 我们这里用了第二种方式 用PetCatItemQueryCatTypeExtpoint的全限定类名作为扩展点的命名空间(namespace) 用queryCatType的方法名作为扩展点的技术名称(name) 根据namespace+name去找到匹配扩展点实现，并根据规则是否匹配，以及优先级唯一确定一个扩展点实现去执行逻辑 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; ……省略依赖包 @Model.model(PetCatItem.MODEL_MODEL) @Component public class PetCatItemAction extends DataStatusBehavior<PetCatItem> { @Override protected PetCatItem fetchData(PetCatItem data) { return data.queryById(); } @Action(displayName = "启用") public PetCatItem dataStatusEnable(PetCatItem data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } @Function.Advanced(displayName = "查询模型数据的默认过滤条件", type = FunctionTypeEnum.QUERY, managed = true) @Function(openLevel = {LOCAL}) public String queryFilters() { StringBuilder sqlWhereCondition = new StringBuilder(); // List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); List<PetCatType> typeList = Ext.run(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint::queryCatType, new Object[]{}); if(!CollectionUtils.isEmpty(typeList)){ // sqlWhereCondition.append("type_id"); sqlWhereCondition.append(PStringUtils.fieldName2Column(LambdaUtil.fetchFieldName(PetCatItem::getTypeId))); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(SqlConstants.IN).append(CharacterConstants.LEFT_BRACKET); for(PetCatType petCatType: typeList){ sqlWhereCondition.append(petCatType.getId()).append(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA); } sqlWhereCondition.deleteCharAt(sqlWhereCondition.lastIndexOf(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA)); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(CharacterConstants.RIGHT_BRACKET); } return sqlWhereCondition.toString(); } ……省略其他函数 } 图3-4-3-12 修改PetCatItemQueryServiceImpl Step3 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne 扩展点命名空间要与扩展点定义一致，用@Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) @ExtPoint.Implement声明这是在@Ext声明的命名空间下，且技术名为queryCatType的扩展点实现 package pro.shushi.pamirs.demo.core.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import java.util.List; @Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) public class PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne implements PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @Override @ExtPoint.Implement(displayName = "查询萌猫类型扩展点的默认实现") public List<PetCatType> queryCatType() { PamirsSession.getMessageHub().info("走的是第一个扩展点"); List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); return typeList; } } 图3-4-3-13 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne Step4…

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  2024年5月23日

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  5.1 CDM的背景介绍

  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

  史, 昂

  2024年5月23日

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  2.4.3 Oinone独特性之低无一体

  当今企业软件开发行业，低代码和无代码已经成为热门话题。它们的优势很明显：加速软件开发周期、减少代码开发时间、降低开发成本、易于维护等等。而 Oinone 作为一个低无一体的开发平台，更是在这些优势上做出了巨大的创新。 技术亮点 低代码-在不改变研发习惯的前提下，提升效率降低难度（如下图2-15所示） 一、提高专业开发人员效率 低代码开发模式大大降低了繁琐、重复的工作，模型定义完后，数据 API、数据管理器、基础管理的界面都不需要再进行开发。同时，低代码模式让分布式微服务架构的系统开发变得简单，研发人员不需要考虑分布式部署能力和大数据能力，也不需要去关心一些业务无关的通用能力，如权限、导入导出、国际化翻译、消息、审计等。这样，开发人员可以专注于业务研发，从而大幅提高开发效率。 二、提升系统扩展性 在研发标品的时候，低代码模式让开发人员不再需要关心系统的扩展性。与传统模式不同，低代码模式更加注重元数据的管理，这样就可以更好地保障系统扩展性。 三、保留研发人员习惯 Oinone 平台非常开放，满足开发人员的各种习惯，比如原有的 IDE 环境、熟悉的 Spring Boot 工程结构等。而且在 Oinone 的低代码模式下，研发人员还可以通过无代码方式，在线可视化地修改应用。这样，即使在使用低代码模式的情况下，开发人员也可以保留原有的习惯，提升开发效率。 四、提供更加开放的解决方案 Oinone 提供了非常开放的解决方案，让开发人员可以自由定制和组合各种功能。当行业出现特殊的功能需求时，开发人员可以整合成平台组件，并集成到应用中。Oinone的低代码模式具有高度的开放性和灵活性，这使得它在与其他低代码平台的比较中具有明显的优势。相比其他低代码平台，Oinone不会在无法满足特定需求的情况下限制开发人员的创造力（如下图2-16所示）。 图2-15 Oinone低代码特性介绍 图2-16 Oinone低代码的被集成特性示意图 无代码-五大设计器覆盖研发方方面面，让业务、实施也能参与 它是LCDP的产品化呈现，是冰山露在外面大家看得到的，核心还是在LCDP本身。这部分实时在演进迭代，如您有想体验最新版本，可以在Oinone官网：https://www.oinone.top注册。 设计器 说明 产品展示 模型设计器 1.以模型为驱动，当有模型、数据字典、数据编码等设计功能，我们就可以完整地定义产品数据模型，模型设计器默认整体呈现区别于普通ER图，以当前模型为核心视角展开，可以点击关联模型切换主视角。2.多种模式可切换：专家与经典切换，图与表模式的切换 界面设计器 1.界面设计器旨在帮助用户快速搭建页面；2.所见即所得和根据不同视图类型设计契合的搭建交互就变得尤为重要；3.多端页面设计能力。 流程设计器 1.为业务流程和审批流程提供可自动执行的流程模型，通过定义流转过程中的各个动作、规则，以此实现流程自动化；2.流程可以跨应用设计，不同应用的模型之间可以通过同一流程执行。 逻辑设计器 1.组件化、可视化逻辑编排，逻辑动态变更、动态管理，实施验证。 数据可视化 1.从内部系统模型获取数据内容后，根据业务需求自定义图表，目的是为企业提供更高效的数据分析工具；2.可以智取业务系统模型，系统自动解析选择的模型、接口、表格中的字段后进行数据分析；3.降低对数据分析人员的研发能力要求，提升数据分析的效率 表2-3 Oinone无代码-五大设计器简述 真正的低无一体，体现在一体化的融合能力上 在开发核心产品时，我们主要采用低代码开发，辅以无代码的开发方式。你可以参考我们的低代码开发基础入门教程中3.5.5【设计器的结合】的文章。 而在实施或者处理临时需求时，我们主要采用无代码的开发方式，低代码作为辅助。这种模式比较特殊，只在SaaS模式下提供。如果你发现某个客户个性化部分无法通过无代码设计器完成，我们提供了一个“低无一体”模块，可以反向生成API代码，生成对应的扩展工程和API依赖包，再由专业研发人员基于扩展工程，利用API包进行开发并上传至平台，可以参考关于7.4【Oinone的低无一体】的文章。 场景 融合形式 具体操作 标准产品以低代码开发为主，以无代码为辅助 标品开发时结合无代码设计器来完成页面开发，可以把设计后的页面元数据装载为标准产品的一部分。详细教程见：3.5.5【设计器的结合】一文 项目交付以无代码为主，以低代码为辅助 当有特殊需求设计器无法支持时，则可以通过低无一体应用的代码模式来完成。支持了两种使用模式：上传jar包模式、源码托管模式。详细教程见：7.4【Oinone的低无一体】一文 表2-4 不同场景适配方式说明 实现原理 本章节我们将从以下三个方面来解读Oinone的低无一体。 一：低无一体的设计原则及好处：真正的低无一体平台应该确保标准产品迭代与个性化保持独立，让软件企业具备为客户提供在线化的快速响应、个性化定制、持续更新等服务的能力，让企业客户能够真正自主做到敏捷响应和快速创新。所以Oinone的元数据融合方案跟其他平台有所区别（如下图2-17所示）。 图2-17 Oinone与其他平台的元数据融合对比图 二：低无一体中低与无的关系：无代码是低代码平台的图形化呈现，是低代码的一个子集，它将无限接近低代码的能力，同时也将成为低代码平台的必备特征，是通过低代码开发的标准产品的二开配套工具。 三：低无一体中低与无的定位：通过表2-3可以看出，低代码和无代码在Oinone的体系中相互融合，共同构成了一个完整的低无一体模式，提供更加开放、灵活和可扩展的解决方案，让用户能够更加轻松地完成开发和实施。 低代码模式 无代码模式 用户群体 专业研发 产品经理、需求分析师、直接业务人员 支撑场景 企业全场景软件以及二开 企业全场景软件以及二开，专业化场景比较高的则需低代码支持 核心能力 不改变研发习惯，提升研发效率 可视化编程无需专业编程语言知识 核心定位 开发标准模块 标准模块的二开无标品支撑场景的新模块开发 表2-3 Oinone低代码开发平台的两种开发模式对比

  史, 昂

  2024年5月23日

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