3.3.3 模型的数据管理器

数据管理器和数据构造器是Oinone为模型自动赋予的Function是内在数据管理能力,数据管理器针对存储模型是方便在大家编程模式下可以利用数据管理器Function快速达到相关数据操作的目的。数据构造器则主要用于模型进行初始化时字段默认值计算和页面交互

数据管理器

只有存储模型才有数据管理器。如果@Model.Advanced注解设置了dataManager属性为false,则表示在UI层不开放默认数据管理器。开放级别为API则表示UI层可以通过HTTP请求利用4.1.15【Pamirs标准网关协议】进行数据交互。

模型默认数据读管理器

函数编码 描述 开放级别
queryByPk 根据主键查询单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote
queryByEntity 根据实体查询单条记录 Local、Remote、Api
queryByWrapper 根据查询类查询单条记录 Local、Remote
queryListByEntity 根据实体查询返回记录列表 Local、Remote
queryListByWrapper 根据查询类查询记录列表 Local、Remote
queryListByPage 根据实体分页查询返回记录列表 Local、Remote
queryListByPageAndWrapper 根据查询类分页查询记录列表 Local、Remote
queryPage 分页查询返回分页对象,分页对象中包含记录列表 Local、Remote、Api
countByEntity 按实体条件获取记录数量 Local、Remote
countByWrapper 按查询类条件获取记录数量 Local、Remote

表3-3-3-1 模型默认数据读管理器

模型默认数据写管理器

函数编码 描述 开放级别
createOne 提交新增单条记录 Local、Remote
createOrUpdate 新增或更新,需要为模型设置唯一索引,如果数据库检测到索引冲突,会更新数据,若未冲突则新增数据 Local、Remote
updateByPk 根据主键更新单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote
updateByUniqueField 条件更新,条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote
updateByEntity 按实体条件更新记录 Local、Remote、Api
updateByWrapper 按查询类条件更新记录 Local、Remote
createBatch 批量新增记录 Local、Remote
createOrUpdateBatch 批量新增或更新记录 Local、Remote
updateBatch 根据主键批量更新记录,会进行主键值检查 Local、Remote
deleteByPk 根据主键删除单条记录,会进行主键值检查 Local、Remote
deleteByPks 根据主键批量删除,会进行主键值检查 Local、Remote
deleteByUniqueField 按条件删除记录,条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote
deleteByEntity 根据实体条件删除 Local、Remote、Api
deleteByWrapper 根据查询类条件删除 Local、Remote
createWithField 新增实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api
updateWithField 更新实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api
deleteWithFieldBatch 批量删除实体记录并删除关联关系 Local、Remote、Api

表3-3-3-2 模型默认数据写管理器

如果模型继承IdModel,模型会自动设置主键设置为id,则会继承queryById、updateById和deleteById函数。

  • queryById(详情,根据ID查询单条记录,开放级别为Remote)

  • updateById(提交更新单条记录,根据ID更新单条记录,开放级别为Remote)

  • deleteById(提交删除单条记录,根据ID删除单条记录,开放级别为Remote)

如果模型继承CodeModel,模型也会继承IdModel的数据管理器,编码字段code为唯一索引字段。在新增数据时会根据编码生成规则自动设置编码字段code的值,继承queryByCode、updateByCode和deleteByCode函数。

  • queryByCode(详情,根据code查询单条记录,开放级别为Remote)

  • updateByCode(提交更新单条记录,根据code更新单条记录,开放级别为Remote)

  • deleteByCode(提交删除单条记录,根据code删除单条记录,开放级别为Remote)

没有主键或唯一索引的模型,在UI层不会开放默认数据写管理器。 #### 使用场景

3.3.3 模型的数据管理器

图3-3-3-1 数据管理器使用场景

数据构造器

模型数据构造器 construct:供前端新开页面构造默认数据使用。所有模型都拥有construct构造器,默认会将字段上配置的默认值返回给前端,另外可以在子类中覆盖construct方法。数据构造器 construct函数的开放级别为API,函数类型为QUERY查询函数,系统将识别模型中的以construct命名的函数强制设置为API开放级别和QUERY查询类型。

可以使用@Field的defaultValue属性配置字段的默认值。注意,枚举的默认值为枚举的name。

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  • 5.7 商业支撑之库存域

    库存的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的 一、基础介绍 我们先抛开仓库中对库存的实操管理和整个流通领域的库存,只围绕企业自身一级的采销链路上我们可以从管理和销售两个角度去看。 从管理角度上我们会关心:实物库存、在途库存、在产库存、库存批次等等,也就是企业有多少库存分布在哪里在什么环节。 从销售角度上我们会关心:可售库存、安全库存等等,也就是企业在特定渠道销售中库存分配规则。 在商业场景中库存管理一头对接仓库、生成、采购,另一头对接多个销售渠道。它的挑战在于不同行业不同特征商品都有比较大的差异。比如家具行业卖的是生产能力,家电区域化销售,生鲜拼车销售,服饰一仓销全国。热销的要分配提升体验防止超卖,滞销的要活动拉流量,普通的要渠道共享最大化可售。库存管理的差异会反馈到企业的整个价值链上,所以对库存的设计是至关重要的。 库存设计挑战在于: 技术上:库存类似账户账本的设计,需要能追溯库存变化的过程,且库存操作都能可追溯业务单据。热点数据的并发控制 业务上:在管理角度上游能跟仓库、采购、生产等进行对接、对账、并为其设置可售规则,下游能为各个销售渠道设置库存分配与同步规则 二、模型介绍 图5-7-1 模型介绍 核心设计逻辑: 单据链路:业务单据(外部业务单据+库存业务单据)产生库存指令(库存调整入\出库单),再由库存指令操作库存并记录库存流水。 管理链路:基础数据维护仓库、供应商、服务范围与费用。这些数据是订单履约路由和可售库存同步的基础 库存数据:对外跟商品域,通过库存指令进行操作。不同库存各自维护自身库存与流水记录,确保可追溯。 如果跟销售渠道对接,还需要扩展可售库存逻辑规则以及同步规则。比如oms类似的应用

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    我在个人的微信公众号上《浅谈企业IT架构的十年困局》一文中写了“企业或者软件公司在工程领域都关注哪些特征,而这些特征又应与具体研发人员的个体能力无关”的相关内容。收到很多业内人士的留言,也引起了很多同行的共鸣,所以今天在这里也打算针对这个话题,跟大家再做个深入的探讨。 一、首先为什么强调要跟研发个体能力无关 我们先来看一个故事: 轮扁是春秋时期齐国的木工,齐桓公召其入宫打造物件。有一天,齐桓公在堂上看书,轮扁在堂下用椎、凿等工具做车轮。 齐桓公看书看到得意处,不由得读出声来。轮扁听到读书声,想了想,放下手里的工具,走上堂来,在齐桓公面前几步远的地方停下,恭恭敬敬地说:“请恕臣斗胆问一下,君王读的是什么书?”齐桓公没想到这个老木匠会走上堂来,倒有点意外。不过看在他年纪大的份上,倒也不去斥责他,就回答说:“寡人读的是圣人写的书。”轮扁问:“圣人还在吗?”齐桓公说:“已经死了。”轮扁说:“这样看起来,君王所读的,不过是古人的糟粕而已!”齐桓公勃然大怒,说:“寡人读书,你一个做车轮的怎么敢议论?你说,这书上怎么会是古人的糟粕?说出道理便罢,说不出道理便难逃一死!” 轮扁不慌不忙地说:“臣是根据臣所从事的活计而明白这个道理的。砍削轮子,榫头做得宽了则松滑而不牢固,做得太紧就必然涩滞而安不进去,臣制作的榫头松紧适宜,是因为心里怎样想的手便怎样去做。然而尽管所需要的分寸度数心里都明白,要把它用言辞表达出来却实在不可能,全靠自己手与心的配合。所以,臣无法将其中的奥秘传授给儿子,臣的儿子也无法从臣这里学到其中的奥秘。因此,臣如今七十多岁了,还只好亲手去干制作轮子的活。这样看来,古人之道的精华都已随着古人死去而无法传世,那么君王所读的,不就是古人的糟粕了吗?” 这就是著名的成语故事——轮扁斫轮,出自《庄子·天道》。庄子通过轮扁的言论,深刻地揭示了高妙之技的难以言传。 而当我们转换视角,在企业数字化转型领域,无论是软件公司还是甲方IT团队,核心上是应用级开发需求,更多的精力应该放在业务场景理解、需求把控以及业务系统实现上。但往往在一个项目进入研发之前,会花很大力气在技术架构设计、技术栈选型、通用能力对接、扩展点设计这些跟业务场景无关的技术事项上,且需要高级别的架构师来主导。大部分情况下,架构师会选开源框架来实现,慢慢沉淀为企业的研发标准体系,所以底层架构的能力往往依赖架构师个人能力。不禁发现他们与轮扁有着异曲同工之处。架构师所积累的个人经验和技术能力,往往难以通过简单的手把手教学、技术评审会完全传递给团队中的其他成员。即使有所传授,其效率也可能仅达到50%,并且随着团队成员数量的增加,这种效率还可能持续递减。因此,我们需要更多地依赖于技术手段,将架构师的经验和能力固化下来,形成一套可复制、可推广的标准技术产品。这样,每个团队成员都能够通过学习和运用这些技术,达到至少70%的传递效率,从而确保团队整体技术水平的稳步提升。这也正是开篇所强调的,企业或软件公司在工程领域所关注的特征,应当与具体研发人员的个体能力相剥离,而更多地依赖于标准化、系统化的技术手段,来确保团队整体的高效运作。 二、软件公司在工程化领域都关注哪些特征 接下来,我将从技术角度深入剖析设计初衷和技术实现原理,以展现技术公司应当“被标准化的特征”究竟长什么样。 先做个名称解释,下文中涉及“标品”、“升级”、“扩展逻辑”,这是站在软件公司角度出发描述的,如果是企业内部可以把标品理解为特定业务应用平台,升级则是业务应用平台的正常规划迭代,扩展逻辑理解为脱离平台发展的临时性需求。 1. 可逆计算 可逆计算,在应用上的特征图 场景:调查发现企业研发至少有40%的精力在跟各条业务线的团队在评审项目需求,判断需求是否合理。而且业务线对需求完善时间要求紧,每天盯着研发进度,经常问“这个需求什么时候支持,我们等着用”。导致产研部门的研发抱怨产品节奏乱,无法按照自身节奏进行迭代,被项目推着走,没有时间思考,人手不足,加班多,工作压力大…… 价值:该特性很好的规避了研发因为时间紧迫,写的一些临时代码腐蚀核心业务系统。它需要做到不论从数据模型、业务逻辑、交互展示都能有扩展能力,并且这些扩展能力与个体研发无关才行。它同时所描述的也是一个具备差量计算能力的软件架构模式,它允许用户通过添加或移除扩展包来定制标准应用,同时保持应用的可逆性和独立性。这种架构模式的核心优势在于其灵活性和可维护性,使得应用的定制和恢复变得简单而高效。 技术原理:它所描述的是一个基于元数据驱动和差量计算的软件架构模式,它允许用户通过添加或移除扩展包来定制标准应用,同时保持应用的可逆性和独立性。这种架构模式的核心优势在于其灵活性和可维护性,通过元数据来驱动应用的构建和变更,使得应用的定制和恢复变得简单而高效 在这种架构中,元数据起到了至关重要的作用。元数据是关于数据的数据,它描述了数据的结构、属性、关系等信息。在软件应用中,元数据可以用来描述应用的组件、功能、配置等信息。通过元数据驱动应用可以根据元数据的描述来动态地构建和配置自身的功能和结构 差量计算则是实现应用可逆性的关键。当添加或移除扩展包时,系统会根据扩展包中的元数据与标准应用的元数据进行差量计算,确定需要添加或移除的功能和组件。这种差量计算可以确保在添加扩展包后,应用能够保持原有的功能和稳定性,同时新增扩展包带来的新功能,而在去除扩展包时,应用能够恢复到原始的标准状态,不会留下任何冗余或冲突的代码和配置。 为了实现这种架构模式,元数据注册表和分布式部署能力是非常重要的。元数据注册表需要能够存储和管理大量的元数据信息,并且提供高效的查询和更新机制。分布式部署能力则能够确保应用在不同的环境中都能够稳定运行,并且能够快速地响应扩展包的添加和移除操作,即差量(扩展包》可独立存在又相互作用。 总的来说,这种基于元数据驱动和差量计算的软件架构模式为应用的定制和恢复提供了强大的支持,使得应用能够根据不同的需求进行灵活的定制和扩展。同时,它也提高了应用的可维护性和可靠性,降低了开发和维护的成本 2. 协同演进 协同演进,在应用上的特征图 场景:它所描述的场景是一个复杂的软件升级过程,其中涉及了标准应用的升级以及用户个性化扩展的保留。通过面向对象的方式扩展标准应用的功能,可以在升级过程中保持用户自定义逻辑的完整性,并同时集成新版本中的新特性。 价值:很多号称产品型的软件公司,在交付客户项目的时候,都是从标品复制一个分支,然后客户个性化直接在这个分支上改。这种模式会带来两个问题: 是当客户数量变大,每个客户的版本都不一致,维护成本很高; 是当标品升级带来的新特性无法复制给客户,导致客户满意度下降甚至流失。协同演进就是要解决这个问题。 技术原理:它需要在第一个差量计算的特性基础上才能得以完成,同时在这种升级能力中,元数据驱动和模型驱动是关键所在。元数据驱动确保了应用能够理解和处理不同版本之间的变化,包括功能的增删改以及结构的调整。模型驱动则提供了描述和管理应用结构、组件和行为的能力,它不仅能够描述模型间的关系,还能够支持面向对象的特性,如继承、重写和重载等。 具体来说,当标准应用从V1升级到V2时,元数据驱动机制会首先识别和分析两个版本之间的差异。对于用户应用1中已经扩展的A功能,由于采用了面向对象的方式进行扩展,因此在升级过程中,A+逻辑作为A功能的重写或重载版本会被保留下来。同时,V2版本中新增的B功能也会被集成到用户应用1中,因为它是作为标准应用的新特性而存在的。 这种升级能力的实现依赖于一个强大的元数据注册表和模型管理能力。元数据注册表需要能够存储和管理不同版本应用的元数据信息,包括功能、组件、结构等。模型管理能力则需要能够解析和应用这些元数据,以生成正确的应用结构和行为。同时,还需要一套高效的升级机制来确保升级过程的平滑和可靠。 总的来说,通过元数据驱动和模型驱动的结合,可以实现标准应用的平滑升级,同时保留用户个性化扩展的完整性。这种能力对于提高软件的可维护性、可扩展性和用户满意度具有重要意义 3. 公民研发和专业研发共同参与 专业研发与公民研发共同参与,在应用上的特征图 场景:它所描述是在应用开发的整个生命周期中,专业研发专注在标品的长期规划与迭代,当出现临时性的需求或者应急性的辅助场景则由非专业人士进行即公民研发方式进行。这种模式下,专业研发可以按照规划有节奏的迭代产品,做更高级的事情,不至于忙于应对临时性的事务没有深度思考,更加避免了因为临时代码堆积导致产品从内部腐化。同时利用独立的扩展逻辑包和无代码方式解决了业务的紧迫感,毕竟业务需求的合理性是很难争论出高低的。它在前两个特性基础上让研发效能进一步得到释放。 价值:它的本质是,在专业研发在以低代码的方式下实现应用,并通过无代码的方式,快速扩展逻辑功能和创建辅助性应用。整个过程无缝衔接,我们给他取个名字专业名称叫:“低无一体”。它大大降低了技术门槛,使得专业和非专业的研发人员都能参与到应用扩展和定制中来。此外,它还提高了业务响应能力,使得企业能够更快速地适应市场变化和客户需求。 技术原理:它的核心要求就是元数据在线,元数据在线能力是指能够实时地、在线地管理和操作元数据,这种能力为企业或组织带来了诸多优势。通过无 代码的方式,用户可以更加灵活地进行应用的个性化扩展,以应对各种应急性需求,从而显著提升业务的响应能力。此外,元数据在线管理还确保核心应用、核心应用扩展以及辅助应用都是基于一套统一的技术体系构建的,这为不同角色的用户(包括专业和非专业的研发人员)提供了多样化的参与方式。同时,元数据在线管理需要符合开闭原则,这确保了系统的稳定性和可扩展性,使得新的功能或需求可以通过添加新的元数据或配置来实现,而非修改现有系统。 这种低代码开发与无代码一体化的优势在于,它大大降低了技术门槛,使得专业和非专业的研发人员都能参与到应用扩展和定制中来。此外,它还提高了业务响应能力,使得企业能够更快速地适应市场变化和客户需求。 总之,从用户应用到业务实施的过程通过元数据在线得到了优化和升级。低代码开发与无代码一体化的优势使得整个过程更加高效、灵活和易于维护,为企业带来了显著的价值和竞争优势。 4. 基于平台级别的AOP能力出现反向集成 反向集成,在应用上的特征图 场景:平台级别的AOP(面向切面编程)能力允许开发者在应用程序的特定点“切入”额外的逻辑,而无需修改原有的业务代码。这种能力特别适用于横向追加平台逻辑,即在多个不同服务或功能点插入通用的处理逻辑,如日志记录、权限检查、审计、多租户、多语言等。过往在微服务架构中,这些能力都需要业务系统各自主动去对接,有了平台级别的AOP能力,则这些通用能力可以反向为所有业务系统增加特性能力,无需业务系统研发感知。这种现象我们称之为“反向集成”,能让业务研发更加专注在业务研发本身,不需要关心与业务无关的通用功能上。 价值:AOP的核心思想是将这些横切关注点(cross-cutting concerns)从业务逻辑中分离出来,使得业务代码更加清晰和专注于其核心功能。在平台级别的AOP中,标准化协议是实现这一能力的关键。平台具备统一的入口和扩展能力是非常重要的,因为它允许开发者在不修改现有代码的情况下添加新功能或修改现有功能的行为。这种能力对于快速响应业务需求变化、减少维护成本和提高代码质量都是非常有益的。 技术原理:标准化协议确保了不同组件之间的通信与语义是统一的,从而使得AOP能够更容易地实施。例如: a前后端通信要标准协议(与端无关): 这意味着无论前端是使用Web、移动应用还是其他类型的客户端,后端服务都应该能够以一种标准的方式与之通信。 bORM层要有标准协议(与数据库无关): 对象关系映射 (ORM)层应该提供一个标准的接口来与数据库进行交互,这样无论底层使用哪种数据库(如MySQL、PostgreSQL、Oracle等),上层的业务逻辑都不需要改变。 cRPC需要标准协议(与Dubbo和Spring Cloud无关): 远程过程调用 (RPC)应该遵循一种标准协议,以便不同的服务可以无缝地进行通信,而不受特定框架 (如Dubbo、Spring Cloud等)的限制。 d所有逻辑调用统一fun调用: 这意味着平台上的所有功能调用都应该通过一个统一的入口点(如一个函数或方法)进行,这样AOP就可以在这个入口点切入额外的逻辑。 总的来说,平台级别的AOP能力通过标准化协议和统一的调用入口,为开发者提供了一种强大而灵活的方式来管理和扩展平台的逻辑功能。 5. 应用研发与部署无关 应用研发与部署无关,在应用上的特征图 场景:现在研发在选择部署方式的时候往往会选择分布式部署,或者你的客户招标需求里就写着“微服务”,构建一个微服务系统并不是一件容易的事,构建的复杂度远远超过单体系统,开发人员需要付出一定的学习成本去掌握更多的架构知识和框架知识。服务与服务之间通过HTTP协议或者消息传递机制通信,开发者需要选出最佳的通信机制,并解决网络服务较差时带来的风险。另外服务与服务之间相互依赖,如果修改某一个服务,会对另一个服务产生影响,如果掌控不好。会产生不必要的麻烦。由于服务的依赖性,测试也会变得很复杂,比如修改一个比较基础的服务,可能需要重启所有的服务才能完成测试。前段时间有篇很火的文章,《从微服务转为单体架构、成本降低 90%!》,无论是选择何种部署方式,我认为这都应该跟应用研发无关。 价值:应用研发与部署无关的理念确实为现代软件架构带来了显著的优势,它使得研发团队能够专注于业务逻辑和功能实现,而无需担心具体的部署细节。这种分离带来了灵活性、效率以及成本效益的多重提升。应该采用一种同时支持分布式和单体部署、且可以自由切换的架构,我们称之为可分可合。 首先,可分可合的能力使得系统能够灵活应对业务量的变化。在业务量小的时候,可以采用单体部署的方式,简化部署流程,降低初期成本。随着业务量的增长,系统可以平滑地过渡到分布式部署,通过拆分微服务来提高系统的处理能力和扩展性。这种灵活性确保了系统既能满足未来发展的需要,又能兼顾当下的成本效益。 其次,应用级别扩容的能力使得系统性能不再受限。通过增加微服务实例或调整资源配置,系统可以按需进行扩容,从而确保在业务高峰期或突发流量下仍能保持稳定的性能。这种按需扩容的方式不仅提高了系统的可靠性,还降低了运维成本。 技术原理:核心在于逻辑调用的统一执行和智能判断。通过如funEngine这一统一调用引擎,系统能够智能地选择最适合当前业务场景和性能需求的fun调用方式。无论是同步调用、异步调用还是基于消息队列的调用方式,funEngine都能进行智能决策,确保调用的高效性和可靠性。这种统一调用的方式简化了开发过程,降低了开发难度,同时也提高了系统的可维护性和可扩展性。 此外如果作为低代码或者其他研发平台来说。被集成特性也是实现该特性的关键所在。它提供了一套标准化的接口和协议,使得其他系统或应用能够轻松地与其进行集成。这种平台框架化的特性能够作为一个统一的、可扩展的框架来支撑整个系统的运行。 综上所述,具备可分可合的能力、应用级别扩容以及逻辑调用的统一执行和被集成特性,共同构成了应用研发与部署无关这一核心特性。该特性使得软件系统能够灵活地应对业务变化,实现高效、可扩展和可维护的运行,从而满足客户的长期发展需求并兼顾当下的成本效益。

    2024年5月23日
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    在分布式开发中,每个人基本只负责自己相关的模块开发。所以每个研发就都需要一个环境,比如一般公司会有(N个)项目环境、1个日常环境、1个预发环境、1个线上环境。在整项目环境的时候就特别麻烦,oinone的好处是在于每个研发可以通过boot工程把需要涉及的模块都启动在一个jvm中进行开发,并不依赖任何环境,在项目开发中,特别方便。但当公司系统膨胀到一定规模,大到很多人都不知道有哪些模块,或者公司出于安全策略考虑,或者因为启动速度的原因(毕竟模块多了启动的速度也会降下来)。本文就给大家介绍oinone与经典分布式组织模式的兼容性 一、模块启动的最小集 我们来改造SecondModule模块,让该模块的用户权限相关都远程走DemoModule Step1 修改SecondModule的启动工程application-dev.yml文件 除了base、second_core两个模块保留,其他模块都去除了。 pamirs: boot: init: true sync: true modules: – base – second_core 图4-4-1 SecondModule的application-dev.yml仅配置两个模块 Step2 去除boot工程的依赖 去除SecondModule启动工程的pom依赖 <!– <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-resource-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-user-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-auth-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-message-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-international</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-business-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-apps-core</artifactId> </dependency> –> 图4-4-2 去除boot工程多余的依赖 Step3 重启SecondModule 这【远程模型】和【远程代理】均能访问正常 图4-4-3 远程模型和远程代理菜单均能访问正常 Step4 SecondModule增加对模块依赖 我们让SecondModule增加用户和权限模块的依赖,期待效果是:SecondModule会对用户和权限的访问都会走Dome应用,因为Demo模块的启动工程中包含了user、auth模块。 修改pamirs-second-api的pom文件增加对user和auth的api包依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-user-api</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-auth-api</artifactId> </dependency> 图4-4-4 修改pamirs-second-api的pom文件 修改SecondModule类,增加依赖定义 @Module( dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, AuthModule.MODULE_MODULE, UserModule.MODULE_MODULE} ) 图4-4-5 配置SecondModule的依赖 Step5 修改RemoteTestModel模型 为RemoteTestModel模型增加user字段 @Field.many2one @Field(displayName = "用户") private PamirsUser user; 图4-4-6 为RemoteTestModel模型增加user字段 Step6 重启系统看效果 mvn install pamirs-second工程,因为需要让pamirs-demo工程能依赖到最新的pamirs-second-api包 重启pamirs-second和pamirs-demo 两个页面都正常 图4-4-7 示例效果一 图4-4-8 示例效果二 二、PmetaOnline的NEVER指令(开发时环境共享) 我们在4.1.2【模块之启动指令】一文中介绍过 “-PmetaOnline指令”,该参数用于设置元数据在线的方式,如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考服务启动可选项。-PmetaOnline参数可选项为: NEVER – 不持久化元数据,会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为false MODULE – 只注册模块信息,会将pamirs.boot.options中的updateModule属性设置为true,reloadMeta和updateMeta属性设置为false ALL – 注册持久化所有元数据,会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为true oinone的默认模式下元数据都是注册持久化到DB的,但当我们在分布式场景下新开发模块或者对已有模块进行本地化开发时,做为开发阶段我们肯定是希望复用原有环境,但不对原有环境照成影响。那么-PmetaOnline就很有意义。让我们还没有经过开发自测的代码产生的元数据仅限于开发本地环境,而不是直接影响整个大的项目环境 PmetaOnline指令设置为NEVER(举例) Step1 为DemoCore新增一个DevModel模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(DevModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "开发阶段模型",summary="开发阶段模型,当PmetaOnline指令设置为NEVER时,本地正常启动但元数据不落库",labelFields={"name"}) public class DevModel extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.DevModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; } 图4-4-9 为DemoCore新增一个DevModel模型 Step2 为DevModel模型配置菜单 @UxMenu("开发模型")@UxRoute(DevModel.MODEL_MODEL) class DevModelProxyMenu{} 图4-4-10 为DevModel模型配置菜单 Step3 启动Demo应用时指定-PmetaOnline 图4-4-11 启动Demo应用时指定-PmetaOnline Step4 重启系统看效果 查看元数据 图4-4-12 DB查看元数据变化 菜单与页面能正常操作 图4-4-13 开发模型菜单可正常操作 图4-4-14 开发模型详情页面可正常操作 Step5 Never模式需注意的事项 业务库需设定为本地开发库,这样才不会影响公共环境,因为对库表结构的修改还是会正常进行的 如果不小心影响了公共环境,需要对公共环境进行重启恢复 系统新产生的元数据(如:例子中的【开发模式】菜单)不受权限管控 三、分布式开发约定 设计约定 跨模块的存储模型间继承,在部署时需要跟依赖模块配置相同数据源。这个涉及模块规划问题,比如业务上的user扩展模块,需要跟user模块一起部署。…

    2024年5月23日
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