在App Finder 中点击应用中心可以进入oinone的应用中心，可以看到oinone平台所有应用列表、应用大屏、以及技术可视化。
标准版本不支持在线安装，只能通过boot工程的yml文件来配置安装模块。在 www.oinone.top 官方SaaS平台客户可以在线管理应用生命周期如：安装、升级、卸载。同时针对已安装应用可以进行无代码设计（前提安装了设计器），针对应用类的模块则可进行收藏，收藏后会在App Finder中的我收藏的应用中出现。在应用列表中可以看到我们已经安装的应用以及模块，我们oinoneDemo工程也在其中。
但我们的测试应用没有设置应用类目，则无法在应用大屏中呈现。
在技术可视化页面，出展示已经安装模块的元数据，并进行分类呈现
Oinone社区 作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9230.html
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随着企业数字化转型的推进，软件公司获得了许多机会。尽管竞争日趋激烈，但由于需求旺盛，各种模式仍在不断涌现。因此，当前市场上存在各种各样的数字化转型解决方案，围绕企业的各个方面展开。每种解决方案都有其优点和缺点。本文将从定位、技术和产品等方面简单比较，帮助您从不同的视角了解Oinone的差异。 1.4.1 整体视角对比 一、与对标公司Odoo的对比 Odoo Oinone 定位 一站式全业务链管理平台：赋能企业信息化升级 一站式低代码商业支撑平台：赋能企业数字化升级 需求变化 关注单一企业的管理、流程、效率的提升 关注企业价值链的网络竞争，围绕外部协同、运营、数据、商业展开 技术更替 关注稳定、安全、功能丰富度 除了稳定、安全、功能丰富度以外，更强调需求响应速度、用户体验、系统承载极限与弹性扩展、智能化 表1-1 Oinone与对标公司Odoo的对比 二、与国内低代码或无代码公司对比 低代码或无代码公司 Oinone 定位 低代码开发工具：提供各类系统模版，基于模版快速搭建和个性化配置。但系统模版无法再升级 平台型SaaS：提供各类系统产品，产品安装后客户可以根据需求进行个性化调整，同时产品永远在线可升级 场景差异 只能支持企业内部人员使用，以完成部门级边缘系统为主，一般多为没有专业软件厂商支撑和强临时性特性 从内外部协同的商业场景出发，关注企业核心业务场景，适应【企业业务在线化后，所有的业务变化与创新都需要通过系统来触达上下游】的时代背景，以敏捷响应业务的变化与创新为目标 技术代差 单表支撑100万数据已是业内天花板 支撑单模型数据过亿，无单点瓶颈。封装互联网架构并且做到单体与分布式的灵活部署，为不同大小公司提供不同技术支撑 表1-2 Oinone与国内低代码/无代码公司对比 1.4.2 从技术角度对比 我们不会与其他无代码平台进行比较，因为它们不能解决业务复杂性的问题。相反，我们将重点介绍三种不同的低代码平台模式（如下图1-8所示）。 第一种模式是最基础的低代码平台，也被称为代码生成器。它通过预定义应用程序模板和必要的配置生成代码，简化了工程搭建并提供了一些基础逻辑。虽然在信息化时代内部流程标准化方面较为适合，但在数字化时代外部协同业务在线的情况下就不那么合适了。因为这种模式不能减少研发难度和提高效率，也无法体现敏捷迭代快速创新的优势。 第二种模式是经典的低代码平台，以元数据为基础，以模型为驱动。当无法满足需要时，通过特定方式将代码以插件的形式注入平台，作为低代码平台的内置逻辑，供设计器使用。它的优点在于降低了研发门槛，当无法满足需求时才需要编写代码。它可以实现企业内部的复杂流程和复杂逻辑，但其性能和工程管理存在局限性。性能问题使其不适合处理互联网化的在线业务，而工程管理问题则使其不适合处理快速变化的业务。这也是许多研发人员反对低代码的核心原因之一，因为研发人员变成了辅助角色，而软件工程是一门需要技术能力的学科，让没有技术能力的人主导是违反常理的。对于软件产品公司来说，产品需要迭代规划，需要多人协作，需要工程化管理。 第三种模式是oinone提出的基于互联网架构的低代码平台，它采用低无一体的设计。首先，oinone屏蔽了互联网架构带来的复杂性。其次，同样以元数据为基础，以模型为驱动，但是元数据的生成方式有两种：一种是使用无代码设计器（与经典低代码相同），另一种是通过代码来描述元数据。通过使用代码来描述元数据，可以无缝地与代码衔接，并在不改变研发习惯的情况下降低门槛、提高效率，并进行工程化管理。 最后总结来说：低无一体不仅仅是指两种模式的结合，还包括两种模式的融合应用方式。具体来说，这种融合应用方式可以分为两种情况： 当开发核心产品时，主要采用低代码开发，无代码设计器作为辅助。这种方式可以提高开发效率和代码质量，同时保证产品的快速迭代和升级。 当需要满足个性化或非产品支持的需求时，主要采用无代码设计器，低代码作为辅助。这种方式可以快速地满足客户需求，并且避免对产品的核心代码产生影响。 简单来说，低代码模式适用于产品的迭代升级，而无代码设计器则适用于满足个性化和非产品支撑的额外需求。低代码和无代码模式在整个软件生命周期中都有各自的价值，在不同场景下可以相互融合，发挥最大的优势。 图1-8 代码生成器、低代码平台与Oinone的优缺点对比 1.4.3 从产品角度对比 产品上的对比，从客户、场景满足度、再次销售三个方面来做简易的对比 一、Oinone vs 数字化软件服务商 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件，更高性价比、用户体验客户范围：5000万~5亿、5亿～100亿、标杆：100亿～1000亿、1000亿以上 满足企业核心业务需求，并联合伙伴一起满足企业所有需求，无需集成提供统一工作台、数据接口、底层协议，无论基于Oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式，收费方式不同：OP按买断方式进行，SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 数字化软件服务商 针对成熟的大型企业需投入巨大资源和成本客户范围：100亿～1000亿、1000亿以上 满足企业部分需求，无法输出技术标准，无法解决多供应商一起开发的问题，只能通过集成实现对接 OP模式进行销售，通过设置权限来进行来实现二次销售或无法进行二次销售 表1-3 Oinone vs 数字化软件服务商 二、Oinone vs 低代码或无代码行业 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围：5000万~5亿、5亿～100亿、标杆：100亿～1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发，强业务场景驱动，符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。提供统一工作台、数据接口、底层协议，无论基于oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式，收费方式不同：OP按买断方式进行，SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 低代码或无代码公司 针对小微企业内部信息化管理诉求，以表单流程为主客户范围：5亿以下 满足企业部门级信息化的适应性需求，无法满足企业核心业务管理与业务创新诉求 按应用模块进行收费，新的模块进行二次销售 表1-4 Oinone vs 低代码或无代码行业 三、Oinone vs 国外对标公司Odoo 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围：5000万~5亿、5亿～100亿、标杆：100亿～1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发，强业务场景驱动，符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。基线产品覆盖：采购、营销、服务、销售、交易等企业商业领域。主要涉及行业：零售品牌。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式，收费方式不同：OP按买断方式进行，SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 Odoo 一站式企业管理软件客户范围：5000万~5亿、5亿～100亿、标杆：100亿～1000亿、1000亿以上 从企业内部管理需求出发，逐渐拥有互联网相关应用组件，但还是属于强内部管理、弱外部场景。基线产品覆盖：业务财务一体化、人财务、进销存。主要涉及行业：建造业。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式，收费方式相同：按用户数+应用模块进行收费新的模块进行二次销售 表1-5 Oinone vs 国外对标公司Odoo
消息中间件是在分布式开发中常见的一种技术手段，用于模块间的解耦、异步处理、数据最终一致等场景。 一、介绍 oinone对开源的RocketMQ进行了封装，是平台提供的一种较为简单的使用方式，并非是对RocketMQ进行的功能扩展。同时也伴随着两个非常至关重要的目的： 适配不同企业对RocketMQ的不同版本选择，不至于改上层业务代码。目前已经适配RocketMQ的开源版本和阿里云版本。 下个版本会对API进行升级支持不同类型MQ，以适配不同企业对MQ的不同要求，应对一些企业客户已经对MQ进行技术选择 对协议头进行扩展：如多租户的封装，saas模式中为了共用MQ基础资源，需要在消息头中加入必要租户信息。 二、使用准备 demo工程默认已经依赖消息，这里只是做介绍无需大家额外操作，大家可以用maven依赖树命令查看引用关系。 依赖包 增加对pamirs-connectors-event的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId> <artifactId>pamirs-connectors-event</artifactId> </dependency> 图4-1-21-1 分布式消息的依赖包 相关功能引入 增加模型、触发器都依赖MQ <!– 增强模型 –> <!– 增强模型 –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel</artifactId> </dependency> <!– 触发器 api –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> <!– 触发器 core –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> 图4-1-21-2 增加模型、触发器都依赖MQ yml配置文件参考 详见4.1.1【模块之yml文件结构详解】的“pamirs.event”部分。 三、使用说明 发送消息（NotifyProducer） 概述 NotifyProducer是Pamirs Event中所有生产者的基本API，它仅仅定义了消息发送的基本行为，例如生产者自身的属性，启动和停止，当前状态，以及消息发送方法。它本身并不决定消息如何发送，而是根据具体的实现确定其功能。 目前仅实现了RocketMQProducer，你可以使用下面介绍的方法轻松使用这些功能。 使用方法 Notify注解方式 使用示例 @Component public class DemoProducer { @Notify(topic = "test", tags = "model") public DemoModel sendModel() { return new DemoModel(); } @Notify(topic = "test", tags = "dto") public DemoDTO sendDTO() { return new DemoDTO(); } } 图4-1-21-3 Notify注解方式使用示例 解释说明 使用Component注解方式注册Spring Bean。 Notify注解指定topic和tags。 topic和tags对应NotifyEvent中的topic和tags。 RocketMQProducer方法调用 使用示例 @Component public class SendRocketMQMessage { @Autowired private RocketMQProducer rocketMQProducer; /** * 发送普通消息 */ public void sendNormalMessage() { rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", new DemoModel())); rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "dto", new DemoDTO())); } /** * 发送有序消息 */ public void sendOrderlyMessage() { DemoModel data = new DemoModel(); data.setAge(10); rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", data) .setQueueSelector((queueSize, event) -> { DemoModel body = (DemoModel) event.getBody(); return body.getAge() % queueSize; })); } /** * 发送事务消息 */ public void sendTransactionMessage() { rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", new DemoModel()) .setIsTransaction(true) .setGroup("demoTransactionListener")); } } 图4-1-21-4 RocketMQProducer方法调用…
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…
在4.1.13【Action之校验】、3.4.1【构建第一个Function】等文章中，都用到PamirsSession.getMessageHub()来设置返回消息，基本上都是在传递后端逻辑判断的异常信息，而且在系统报错时也会通过它来返回错误信息，前端接收到错误信息则会以提示框的方式进行错误提示。其实后端除了可以返回错误信息以外，还可以返回调试、告警、成功、信息等级别的信息给前端。但是默认情况下前端只提示错误信息，可以通过前端的统一配置放开提示级别，有点类似后端的日志级别。 一、不同信息类型的举例 Step1 新建PetTypeAction 借用PetType模型的表格页做为信息传递的测试入口，为PetType模型新增一个ServerAction，在代码中对信息的所有类型进行模拟 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatItem; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Action; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.common.Message; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ActionContextTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.InformationLevelEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ViewTypeEnum; @Model.model(PetType.MODEL_MODEL) @Component public class PetTypeAction { @Action(displayName = "消息",bindingType = ViewTypeEnum.TABLE,contextType = ActionContextTypeEnum.CONTEXT_FREE) public PetType message(PetType data){ PamirsSession.getMessageHub().info("info1"); PamirsSession.getMessageHub().info("info2"); PamirsSession.getMessageHub().error("error1"); PamirsSession.getMessageHub().error("error2"); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("success1").setLevel(InformationLevelEnum.SUCCESS)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("success2").setLevel(InformationLevelEnum.SUCCESS)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("debug1").setLevel(InformationLevelEnum.DEBUG)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("debug2").setLevel(InformationLevelEnum.DEBUG)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("warn1").setLevel(InformationLevelEnum.WARN)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("warn2").setLevel(InformationLevelEnum.WARN)); return data; } } 图4-1-23-1 为PetType模型新增一个ServerAction Step2 （前端）修改提示级别 在项目初始化时使用CLI构建初始化前端工程，在src/middleware有拦截器的默认实现，修改信息提示的默认级别为【ILevel.SUCCESS】 图4-1-23-2（前端）修改提示级别 const DEFAULT_MESSAGE_LEVEL = ILevel.SUCCESS; 图4-1-23-3（前端）修改提示级别 Step3 重启系统看效果 从页面效果中看到已经不在是只提示错误信息。从协议端看错误级别的信息是在errors下，其他级别的信息是在extensions下。 图4-1-23-4 示例效果 图4-1-23-5 系统提示的返回结果 二、MessageHub的其他说明 是实现上看MessageHub是基于GQL协议，前后端都有配套实现。同时前端还提供了订阅MessageHub的信息功能，以满足前端更多交互要求，前端MessageHub提供的订阅能力使用教程详见4.2.2前端高级特性之【框架之MessageHub】一文。
本文核心是带大家全面了解oinone的序列方式，包括支持的序列化类型、注意点、如果新增客户化序列化方式以及字段默认值的反序列化。 一、数据存储的序列化 (举例) 使用@Field注解的serialize属性来配置非字符串类型属性的序列化与反序列化方式，最终会以序列化后的字符串持久化到存储中。 ### Step1 新建PetItemDetail模型、并为PetItem添加两个字段 PetItemDetail继承TransientModel，增加两个字段，分别为备注和备注人 package pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.TransientModel; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Model.model(PetItemDetail.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "商品详情",summary = "商品详情",labelFields = {"remark"}) public class PetItemDetail extends TransientModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemDetail"; @Field.String(min = "2",max = "20") @Field(displayName = "备注",required = true) private String remark; @Field(displayName = "备注人",required = true) private PamirsUser user; } 图3-3-7-1 PetItemDetail继承TransientModel 修改PetItem，增加两个字段petItemDetails类型为List和tags类型为List，并设置为不同的序列化方式，petItemDetails为JSON（缺省就是JSON，可不配），tags为COMMA。同时设置 @Field.Advanced(columnDefinition = varchar(1024))，防止序列化后存储过长 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.tmodel.PetItemDetail; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.NullableBoolEnum; import java.math.BigDecimal; import java.util.List; @Model.model(PetItem.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品",summary="宠物商品",labelFields = {"itemName"}) public class PetItem extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItem"; @Field(displayName = "商品名称",required = true) private String itemName; @Field(displayName = "商品价格",required = true) private BigDecimal price; @Field(displayName = "店铺",required = true) @Field.Relation(relationFields = {"shopId"},referenceFields = {"id"}) private PetShop shop; @Field(displayName = "店铺Id",invisible = true) private Long shopId; @Field(displayName = "品种") @Field.many2one @Field.Relation(relationFields = {"typeId"},referenceFields = {"id"}) private PetType type; @Field(displayName = "品种类型",invisible = true) private Long typeId; @Field(displayName = "详情", serialize = Field.serialize.JSON, store = NullableBoolEnum.TRUE) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private List<PetItemDetail> petItemDetails; @Field(displayName = "商品标签",serialize = Field.serialize.COMMA,store = NullableBoolEnum.TRUE,multi = true) @Field.Advanced(columnDefinition = "varchar(1024)") private…
