模块(module):是按业务领域划分和管理的最小单元，是一组功能、界面的集合。
带大家快速认识下如何构建一个oinone的模块并启动它。我会从以下几个维度去介绍模块的构建与启动方式、模块详解。让大家直观且全方位地了解oinone的模块所包含的内容
构建第一个Module
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元位指令系统是通过给请求上下文的指令位字段作按位与标记来对函数处理下发对应指令的系统。 一、元位指令介绍 元位指令系统是通过给请求上下文的指令位字段作按位与标记来对函数处理下发对应指令的系统。 元位指令系统分为请求上下文指令和数据指令两种。 数据指令 数据指令基本都是系统内核指令。业务开发时用不到这里就不介绍了。前20位都是系统内核预留 请求上下文指令 请求上下文指令：使用session上下文中非持久化META_BIT属性设置指令。 位 指令 指令名 前端默认值 后端默认值 描述 20 builtAction 内建动作 否 否 是否是平台内置定义的服务器动作对应操作：PamirsSession.directive().disableBuiltAction(); PamirsSession.directive().enableBuiltAction(); 21 unlock 失效乐观锁 否 否 系统对带有乐观锁模型默认使用乐观锁对应操作：PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); 22 check 数据校验 是 否 系统后端操作默认不进行数据校验，标记后生效数据校验对应操作：PamirsSession.directive().enableCheck(); PamirsSession.directive().disableCheck(); 23 defaultValue 默认值计算 是 否 是否自动填充默认值对应操作：PamirsSession.directive().enableDefaultValue(); PamirsSession.directive().disableDefaultValue(); 24 extPoint 执行扩展点 是 否 前端请求默认执行扩展点，可以标记忽略扩展点。后端编程式调用数据管理器默认不执行扩展点对应操作：PamirsSession.directive().enableExtPoint(); PamirsSession.directive().disableExtPoint(); 25 hook 拦截 是 否 是否进行函数调用拦截对应操作：PamirsSession.directive().enableHook(); PamirsSession.directive().disableHook(); 26 authenticate 鉴权 是 否 系统默认进行权限校验与过滤，标记后使用权限校验对应操作：PamirsSession.directive().sudo(); PamirsSession.directive().disableSudo(); 27 ormColumn ORM字段别名 否 否 系统指令，请勿设置 28 usePkStrategy 使用PK策略 是 否 使用PK是否空作为采用新增还是更新的持久化策略对应操作：PamirsSession.directive().enableUsePkStrategy(); PamirsSession.directive().disableUsePkStrategy(); 29 fromClient 是否客户端调用 是 否 是否客户端（前端）调用对应操作：PamirsSession.directive().enableFromClient(); PamirsSession.directive().disableFromClient(); 30 sync 同步执行函数 否 否 异步执行函数强制使用同步方式执行（仅对Spring Bean有效） 31 ignoreFunManagement 忽略函数管理 否 否 忽略函数管理器处理，防止Spring调用重复拦截对应操作：PamirsSession.directive().enableIgnoreFunManagement(); PamirsSession.directive().disableIgnoreFunManagement(); 表4-1-9-1 请求上下文指令 二、使用指令 普通模式 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-9-1 普通模式代码示意 批量设置模式 Models.directive().run(() -> {此处添加逻辑}, SystemDirectiveEnum.AUTHENTICATE) 图4-1-9-2 批量设置模式代码示意 三、使用举例 我们在4.1.5【模型之持久层配置】一文中提到过失效乐观锁，我们在这里就尝试下吧。 Step1 修改PetItemInventroyAction 手动失效乐观锁 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Component public class PetItemInventroyAction { @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetItemInventroy update(PetItemInventroy data){ List<PetItemInventroy> inventroys = new ArrayList<>(); inventroys.add(data); PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ //批量更新会，自动抛错 int i = data.updateBatch(inventroys); //单记录更新，不自动抛售需要自行判断 // int i = data.updateById();…
随着数据库技术的发展如分区设计、分布式数据库等，业务层的分库分表的技术终将成老一辈程序员的回忆，谈笑间扯扯蛋既羡慕又自吹地说到“现在的研发真简单，连分库分表都不需要考虑了”。竟然这样为什么要写这篇文章呢？因为现今的数据库虽能解决大部分场景的数据量问题，但涉及核心业务数据真到过亿数据后性能加速降低，能给的方案都还有一定的局限性，或者说性价比不高。相对性价比比较高的分库分表，也会是现阶段一种不错的补充。言归正传oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案，所以大家得先具备一点Sharding-JDBC的知识。 一、分表（举例） 做分库分表前，大家要有一个明确注意的点就是分表字段的选择，它是非常重要的，与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后，甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的，不然效率只会更低。 Step1 新建ShardingModel模型 ShardingModel模型是用于分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FieldStrategyEnum; @Model.model(ShardingModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "分表模型",summary="分表模型",labelFields ={"name"} ) public class ShardingModel extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; @Field(displayName = "用户id",summary = "分表字段",immutable=true/* 不可修改 **/) @UxForm.FieldWidget(@UxWidget(readonly = "scene == 'redirectUpdatePage'"/* 在编辑页面只读 **/ )) @Field.Advanced(updateStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) private Long userId; } 图4-1-24-1 新建ShardingModel模型 Step2 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 pamirs: load: sessionMode: true framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 图4-1-24-2 指定模型对应数据源 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ，以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 图4-1-24-3 分库分表规则配置 Step3 配置测试入口 修改DemoMenus类增加一行代码，为测试提供入口 @UxMenu("分表模型")@UxRoute(ShardingModel.MODEL_MODEL) class ShardingModelMenu{} 图4-1-24-4 配置测试入口 Step4 重启看效果 自行尝试增删改查 观察数据库表与数据分布 图4-1-24-5 自行尝试增删改查 图4-1-24-6 观察数据库表与数据分布 二、分库分表（举例） Step1 新建ShardingModel2模型 ShardingModel2模型是用于分库分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分库分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import…
1. 什么是数据字典 数据字典是一些固定字典项的集合，可作为多选或单选的选项，例如人员性别、员工属相、杭州市下属的行政区等都是数据字典。 选择一个应用/模块下的一个小模块，可以查看其中包含的自定义字典（自建的数据字典）和系统字典。可以通过导入或添加创建自定义字典。 2. 数据字典基本操作 删除：系统字典不支持删除，无法批量删除自定义数据字典，若数据字典已经被字段、页面等引用时，也无法删除这个数据字典。 隐藏/可见：自定义字典、系统字典都可以操作隐藏和可见，隐藏和可见不影响数据字典在字段、页面等处的使用。 查看引用关系：点击查看引用关系，展开弹窗，展示该数据字典和字段、视图的引用关系。 修改：若数据字典已经被引用，无法删除其中的字典项。若无引用关系则可以任意修改。 3. 数据字典导入 点击“导入数据字典”按钮，弹出窗口，可根据图中引导进行数据字典的导入。 在经典模式下，导入数据字典会新建数据字典。 在专家模式下，数据字典导入的模板中包含字段“字典编码”，若导入的字典编码不存在则会新建数据字典，若导入的字典编码已存在则会修改字典编码的设置，新建和修改的动作会校验是否符合规范。 4. 数据字典创建 4.1 专家模式（低代码模式） 字典项类型有“二进制、文本、整数”三种可选，选择二进制时，字典项值需要选择存储在数据库二进制中的第几位。系统根据字典项值去查找字典项名称，因此字典项值不可重复。 数据字典的api名称、代码名称、描述可不填，部分系统会赋默认值。 字典项中字典项名称和字典项值必填，api名称和字典项描述不填系统会赋默认值。 4.2 经典模式（无代码模式） 经典模式下只需要填写字典名称，添加字典项即可。系统会自动将字典项类型设置为“二进制”，并将字典项按照创建的先后顺序设置字典项值的位数。字典项类型、字典项值释义可参照专家模式的解释。
在信息化时代，中国并没有涌现出一家世界知名的软件公司。这是因为像SAP、Oracle、IBM、Salesforce、NetSuite、Odoo等西方巨头所拥有的最佳实践在业务、技术和模式方面，给予了它们在企业信息化建设中高额利润的优势。中国软件业在这个时代的角色是学习和追随者，而最优秀的追随者是金蝶和用友，它们能在国家推行会计电算化的机遇中占据领先地位。但是，追随者始终只是追随者，没有真正的突破。 我自己进入软件行业的经历可以追溯到2015年。当时资本市场非常热门，大家都在创业。我认为这是一个时代的机会，就像国家改革开放一样。于是，我和很多同事一起开始了创业之旅。在数式之前，我加入并创办了三家公司：500mi、数列和端点。整个过程给了我宝贵的经验和启示，帮助我找到了最终想要的方向。 在500mi公司时，我从技术岗位转型为业务经营，起步并不顺利。然而，我从这份经历中获得了一堂重要的课：做自己擅长的事情，有助于渡过创业启动期最艰难的阶段。同时，市场调研为我提供了一个信号：传统企业对于IT的需求正逐渐向互联网靠拢。这个信号像注入了一剂强心剂，激励我继续前行。 2016年，我和三个曾在阿里工作的同事一起创办了一家新公司——数列，我们决定专注于我们最擅长的领域，即软件服务商。在没有任何商务资源的情况下，我们第一年就完成了1000多万的合同，这相较之前是一个非常成功的开端。然而，对于公司未来的发展方向，我们花费了长达大半年的时间进行思考：应该坚持做底层的PaaS还是专注于企业可见的上层应用和业务产品？我倾向于后者。尽管我们持续存在分歧，但凭借着多年的革命友情，最终我们友好地分道扬镳。数列此前的成功让我更加坚信：在数字化时代，软件需求将会有井喷式的增长，数字化软件服务将是未来5-10年的重要方向。而在这个领域，专业的技能将是应对未来不确定性的真正力量。 提到数字化，就不得不提阿里巴巴提出的中台理念。中台理念在15年前被阿里巴巴提出，当时引起了广泛的关注和讨论。企业之所以认同中台理念，是因为他们的核心需求已经从内部转向外部：从关注管理、流程、效率的提升，转向关注外部协同、运营、创新。他们已经不再只担心企业的效率和成本，而是担心自己是否有能力跟上时代的快速变化。现今做生意的渠道已经不再是单一的线下渠道，而是包括淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音、快手等多个线上渠道，以及海外市场，这种变化速度非常快。而中台的核心理念是敏捷响应、低成本快速创新，正好解决了企业主的核心焦虑。 企业的视角正在从内部管理向业务在线和生态在线（协同）转变，这种转变带来了一系列新的需求（如下图1-1所示）。这种转变不仅是为了支持现有业务的发展，也为企业未来的业务发展和创新提供了支持，并将变化实时反映到上下游合作伙伴中。 图1-1 企业视角转变带来一系列新的诉求 在2017年下半年，阿里云收购了端点科技，打算重启阿里软件。那个时候，市场上涌现出一批中台厂商，整个行业也比较混乱，很多人对互联网架构本身的理解不够深入，快速学习拿到阿里云认证后就开始做定制化的中台架构开发，但最终的效果无法达到预期。因此，阿里云和端点科技的联姻是为了弥补阿里云没有向外输出上层应用产品能力的缺陷。多年来，软件市场一直被国外厂商掌控，中国一直缺乏一个强大的本土软件公司。阿里收购端点，承载着无数中国人的软件梦想。在这种背景下，我回到了阿里体系，加入了端点科技。后来，我参与了许多中台项目，深刻地认识到搭建中台技术架构和一些基础能力，为上层应用场景落地并不难。但是，当客户接手扩展中台能力和新的上层应用场景时，效果往往不尽如人意，这并不是中台架构理念的问题，而是因为传统企业客户的IT能力大多较弱，这是一个硬伤。许多文章都在讲述中台战略，长篇大论地描述组织中台、技术中台、业务中台、数据中台，我们不去评论这些方法论的对错，从技术角度回到初衷，我们只关注一个问题：技术是为商业服务的，中台如何快速满足企业业务多变的需求？ 我们经历了多个行业的中台建设，每次都向客户强调第一阶段是打好基础，因此需要较长的周期，并且每个项目都需要顶级架构师来把控整体项目。如何找到互联网架构与传统软件良好结合点，降低对组织的要求，实现中台架构的标准化输出？这是我回归阿里后致力于解决的问题。然而，随着阿里云对端点战略发展思路的变化，阿里不再提供SaaS服务，而只愿意做平台被其他企业集成。因此，我离开了端点，并决定把自己的技术思考转化为现实，于是数式科技诞生了。 在数字化时代，无论是业务、技术还是商业模式的最佳实践，都源自中国。中国已经从追随者转变为互联网领域的全面引领者。我们有理由相信，中国一定会崛起一家世界级的软件公司，而Oinone将始终以此为愿景。
一、拦截器 拦截器为平台满足条件的函数以非侵入方式根据优先级扩展函数执行前和执行后的逻辑。 使用方法上的@Hook注解可以标识方法为拦截器。前置扩展点需要实现HookBefore接口；后置扩展点需要实现HookAfter接口。入参包含当前拦截函数定义与该函数的入参。拦截器可以根据函数定义与入参增加处理逻辑。 拦截器分为前置拦截器和后置拦截器，前者的出入参为所拦截函数的入参，后者的出入参为所拦截函数的出参。可以使用@Hook注解或Hook模型的非必填字段module、model、fun、函数类型、active来筛选出对当前拦截方法所需要生效的拦截器。若未配置任何过滤属性，拦截器将对所有函数生效。 根据拦截器的优先级priority属性可以对拦截器的执行顺序进行调整。priority数字越小，越先执行。 二、前置拦截(举例) 增加一个前置拦截，对PetShop的sayHello函数进行前置拦截，修改函数的入参的shopName属性，在其前面增加"hookbefore:"字符串。并查看效果 Step1 新增PetShopSayHelloHookBefore实现HookBefore接口 为run方法增加@Hook注解 配置module={DemoModule.MODULE_MODULE},这里module代表的是执行模块，该Hook只匹配由DemoModule模块为发起入口的请求 配置model={PetShop.MODEL_MODEL}，该Hook只匹配PetShop模型 配置fun={"sayHello"}，该Hook只匹配函数编码为sayHello的函数 package pro.shushi.pamirs.demo.core.hook; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Hook; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.faas.HookBefore; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.fun.Function; @Component public class PetShopSayHelloHookBefore implements HookBefore { @Override @Hook(module = {DemoModule.MODULE_MODULE},model = {PetShop.MODEL_MODEL},fun = {"sayHello"}) public Object run(Function function, Object… args) { if(args!=null && args[0]!=null){ PetShop arg = (PetShop)args[0]; arg.setShopName("hookbefore:"+ arg.getShopName()); } return args; } } 图3-4-3-5 新增PetShopSayHelloHookBefore实现HookBefore接口 Step2 重启查看效果 用graphQL工具Insomnia查看效果，如果访问提示未登陆，则请先登陆。详见3.4.1【构建第一个Function】一文 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/base 访问，结果我们会发现PetShopSayHelloHookBefore不起作用。是因为本次请求是以base模块作为发起模块，而我们用module={DemoModule.MODULE_MODULE}声明了该Hook只匹配由DemoModule模块为发起入口的请求 图3-4-3-6 示例效果 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/demoCore 访问，前端是以模块名作为访问入口不是模块编码这里大家要注意下 图3-4-3-7 示例效果 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/demoCore 访问，更换到petShop的子模型petShopProxy来访问sayHello函数，结果我们发现是没有效果的。因为配置model={PetShop.MODEL_MODEL}，该Hook只匹配PetShop模型 三、后置拦截(举例) 增加一个后置拦截，对PetShop的sayHello函数进行后置拦截，修改函数的返回结果的shopName属性，在其后面增加"hookAfter:"字符串。并查看效果 Step1 新增PetShopSayHelloHookAfter实现HookAfter接口 为run方法增加@Hook注解 配置model={PetShop.MODEL_MODEL}，该Hook只匹配PetShop模型 配置fun={"sayHello"}，该Hook只匹配函数编码为sayHello的函数 package pro.shushi.pamirs.demo.core.hook; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Hook; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.faas.HookAfter; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.fun.Function; @Component public class PetShopSayHelloHookAfter implements HookAfter { @Override @Hook(model = {PetShop.MODEL_MODEL},fun = {"sayHello"}) public Object run(Function function, Object ret) { if (ret == null) { return null; } PetShop result =null; if (ret instanceof Object[]) { Object[] rets = (Object[])((Object[])ret); if (rets.length == 1) { result = (PetShop)rets[0]; } } else { result = (PetShop)ret; } result.setShopName(result.getShopName()+":hookAfter"); return result; } } 3-4-3-8 新增PetShopSayHelloHookAfter实现HookAfter接口 Step2 重启查看效果 用 http://127.0.0.1:8090/pamirs/base 访问，结果我们会发现PetShopSayHelloHookAfter是起作用。PetShopSayHelloHookBefore没有配置模块过滤。 3-4-3-9 示例效果 用访问，结果我们会发现PetShopSayHelloHookAfte和PetShopSayHelloHookBefore同时起作用 3-4-3-10 示例效果 我们会发现HookAfter只对结果做了修改，所以message中可以看到hookbefore，但看不到hookAfter 四、注意点 不管前置拦截器，还是后置拦截器都可以配置多个，根据拦截器的优先级priority属性可以对拦截器的执行顺序进行调整。priority数字越小，越先执行。小伙伴们可以自行尝试 拦截器必须是jar依赖，不然执行会报错。特别是有的小伙伴配置了一个没有过滤条件的拦截器，就要非常小心 模块启动yml文件可以过滤不需要执行的hook，具体配置详见4.1.1【模块之yml文件结构详解】一文 调用入口不是由前端发起而是后端编程中直接调用，默认不会生效，如果要生效请参考4.1.9【函数之元位指令】一文
