3.3.3 模型的数据管理器

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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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  4.1.3 模块之生命周期

  了解oinone的启动生命周期过程，对于理解oinone或者开发高级功能都有非常大的帮助 一、生命周期大图 图4-1-3-1 生命周期大图 二、平台扩展说明 平台节点通过SPI机制进行扩展，本书籍暂不展开，更多详情请见可关注数式Oinone公众号中的Oinone内核揭秘系列文章。 三、业务扩展说明 接口 说明 使用场景 LifecycleBeginAllInit 系统进入生命周期前置逻辑注：不能有任何数据库操作 系统级别的信息收集上报 LifecycleCompletedAllInit 系统生命周期完结后置逻辑 系统级别的信息收集上报、生命周期过程中的数据或上下文清理 LifecycleBeginInit 模块进入生命周期前置逻辑注：不能有任何数据库操作 预留，能做的事情比较少 LifecycleCompletedInit 模块生命周期完结后置逻辑 本模块需等待其他模块初始化完毕以后进行初始化的逻辑。比如：1.集成模块的初始化2.权限缓存的初始化…… MetaDataEditor 元数据编辑注：不能有任何数据库操作 这个在第3章Oinone的基础入门中已经多次提及，核心场景是向系统主动注册如Action、Menu、View等元数据 ExtendBuildInit 系统构建前置处理逻辑 预留，能做的事情比较少，做一些跟模块无关的事情 ExtendAfterBuilderInit 系统构建后置处理逻辑 预留，能做的事情比较少，做一些跟模块无关的事情 InstallDataInit 模块在初次安装时的初始化逻辑 根据模块启动指令来进行选择执行逻辑，一般用于初始化业务数据。应用启动参数与指令转化逻辑详见4.1.2【模块之启动指令】一文 UpgradeDataInit 模块在升级时的初始化逻辑注：根据启动指令来执行，是否执行一次业务自己控制 ReloadDataInit 模块在重启时的初始化逻辑注：根据启动指令来执行，是否执行一次业务自己控制 表4-1-3-1 业务拓展说明 四、常用生命周期举例 Install\Upgrade\Reload的业务初始化(举例) Step1 新建DemoModuleBizInit DemoModuleBizInit实现InstallDataInit, UpgradeDataInit, ReloadDataInit a. InstallDataInit 对应 init b. UpgradeDataInit 对应 upgrade c. ReloadDataInit 对应 reload modules方法代表改初始化类与哪些模块匹配，以模块编码为准 priority 执行优先级 package pro.shushi.pamirs.demo.core.init; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.command.AppLifecycleCommand; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.InstallDataInit; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.ReloadDataInit; import pro.shushi.pamirs.boot.common.api.init.UpgradeDataInit; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.DemoExpEnumerate; import pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException; import java.util.Collections; import java.util.List; @Component public class DemoModuleBizInit implements InstallDataInit, UpgradeDataInit, ReloadDataInit { @Override public boolean init(AppLifecycleCommand command, String version) { throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).appendMsg("DemoModuleBizInit: install").errThrow(); //安装指令执行逻辑 // return Boolean.TRUE; } @Override public boolean reload(AppLifecycleCommand command, String version) { throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).appendMsg("DemoModuleBizInit: reload").errThrow(); //重启指令执行逻辑 // return Boolean.TRUE; } @Override public boolean upgrade(AppLifecycleCommand command, String version, String existVersion) { throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).appendMsg("DemoModuleBizInit: upgrade").errThrow(); //升级指令执行逻辑 // return Boolean.TRUE; } @Override public List<String> modules() { return Collections.singletonList(DemoModule.MODULE_MODULE); } @Override public int priority() { return 0; } } 图4-1-3-2 新建DemoModuleBizInit Step2 重启看效果 启动指令为-Plifecycle=INSTALL，转化指令为 install为AUTO；upgrade为FORCE 因为DemoModule我们已经执行过好多次了，所以会进入upgrade逻辑。系统重启的效果跟我们预期的结果一致，确实执行了DemoModuleBizInit的upgrade方法 图4-1-3-3 系统重启执行DemoModuleBizInit的upgrade方法 MetaDataEditor 回顾使用情况 最早在3.3.2【模型的类型】一文中介绍“传输模型”时，初始化ViewAction窗口动作时使用到，这里不过多介绍。下面主要介绍下InitializationUtil的工具类包含方法。 注：模块上报元数据只能通过注解或者实现MetaDataEditor接口并使用InitializationUtil工具来进行，更建议用注解方式

  史, 昂

  2024年5月23日

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  数据编码

  1. 什么是数据编码 当模型中的字段数据需要有一定的编码规定，可以在模型中设计模型或字段的数据编码。 编码预览：实时展示规则设置后的编码。 2. 编码前/后缀 编码前缀：必须以字母开头，且仅支持数字或字母，最多8个字符。 编码后缀：必须以字母开头，且仅支持数字或字母，最多8个字符。 3. 格式化日期 开关默认关闭，即数据编码中不包含日期。开关打开后，默认的日期格式为“年年年年月月日日”，也可以切换成“年年月月日日、年年月月、年年年年、年年”。 序列归零周期：与格式化日期选择有关，若选择为“年年年年月月日日”，则可选“年、月、日”，选择为“年年年年”，则只可选“年”数据编码序列会按照设置的这个周期归零。 4. 编码序列 编码方式：可选择连续序列或非连续序列，选择会影响后续包含哪些设置。 序列长度：序列包含多少位数字，可以设置1 – 18之间的整数。 序列起始值：数据编码序列的起始值，默认值为3。 当编码方式设置为非连续序列时，展示其余两个配置项。 步长类型：默认值为“自定义步长”，也可以设置成“1 – 10之间随机步长”。 步长：当选择“自定义步长”时，设置的步长即为真实步长。当选择“1 – 10之间随机步长”时，实际步长为1 – 设置值之间的随机整数。

  史, 昂

  2024年6月20日

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  流程类

  1.流程类 1.1 审批 审批节点配置步骤： 添加审批节点 选择审批的模型和视图 设置审批人和通过方式 设置审批人在审批时的操作权限和数据权限 1.1.1 审批节点 审批节点只能放置在有数据可审批的流程链路上，审批分支只能放置在审批节点后。 1.1.2 审批模型和视图 可选的审批模型包含添加的审批节点之前的所有能获取到数据的模型。可选视图为该选择的数据模型关联的界面设计器中视图类型为表单的页面。 1.1.3 审批人和通过方式 审批人可在个人、部门、角色和模型中的字段里复选。当某人在不同类型人员选择中被重复选中，只会收到一次审批的代办。若为多人审批，审批是同步进行的。 单人审批： 通过方式：唯一通过方式，同意通过，拒绝否决 多人审批： 通过方式：或签/会签（默认或签） a. 或签（一名审批人同意或拒绝即可） 任意一位审批人操作通过或否决后流程就结束，其他审批人无法进入审批操作，但是会弹出消息提示审批结果。 场景：紧急且影响不大的审批可以由任意一位领导层或签。 b. 会签（需所有审批人同意才为同意，一名审批人拒绝即为拒绝） 场景：影响比较重大的审批，一票否决的形式决定是否通过。 c. 会签（一名审批人同意即为同意，需所有审批人拒绝才为拒绝） 场景：需要评估项目可操作性时，若有领导觉得有意义就通过，进入下一步评估，全员否决就否决项目。 1.1.4 操作&数据权限 操作权限 可设置是否必填拒绝原因、是否允许转交、是否允许加签、是否允许退回。 选择允许转交或允许加签之后，可选择添加人员的候选名单，不填默认所有人都可选。 选择允许退回后，可以选择退回到该审批节点之前的任意审批节点。ps：需所有审批人拒绝才为拒绝的会签不允许退回。 数据权限 选择视图后自动显示该视图下的数据字段，可选择的权限为查看、编辑、隐藏数据字段，默认可查看全部字段。 1.1.5 参与人重复 勾选参与人重复的场景时，满足场景的审批流程会由系统自动审批通过。 1.2 填写 当流程需要某些人提交数据才能继续时，可以使用填写这个动作。区别于数据类中的操作，填写这个动作只能修改当前触发模型中关联的视图表单，而数据类中的更新数据可以修改其他模型中的数据。 和审批动作相似，填写动作需要选择填写的模型和视图表单，需要选择填写人，可以选择添加转交权限。另外，填写动作必须包含一个及以上的可编辑的数据权限供操作人填写。

  史, 昂

  2024年5月23日

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  1.4 Oinone对软件特性的思考

  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。

  史, 昂

  2024年5月23日

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