3.3.8 字段类型之基础与复合

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• 3.4.2 函数的开放级别与类型

  一、函数开放级别 我们在日常开发中通常会因为安全性，为方法定义不同的开放层级，或者通过应用分层把需要对web开放的接口统一定义在一个独立的应用中。oinone也提供类似的策略，所有逻辑都通过Function来归口统一管理，所以在Function是可以定义其开放级别有API、REMOTE、LOCAL三种类型，配置可多选。 四种自定义新增方式与开放级别的对应关系 函数 本地调用(LOCAL) 远程调用(REMOTE) 开放(API) 伴随模型新增函数 支持 支持【默认】 支持 独立新增函数绑定到模型 支持 支持【默认】 支持 独立新增函数只作公共逻辑单元 支持 支持【默认】 伴随ServerAction新增函数 必选 表3-4-2-1 四种自定义新增方式与开放级别的对应关系 远程调用（REMOTE） 如果函数的开放级别为本地调用，则不会发布远程服务和注册远程服务消费者 非数据管理器函数 提供者：如果函数定义在当前部署包的启动应用中，则主动发布远程服务提供者。 消费者：如果函数定义在部署依赖包中但未在当前部署包的启动应用中，则系统会默认注册远程消费者。发布注册的远程服务使用命名空间和函数编码进行路由。 所以非数据管理器函数的消费者并不需要感知该服务是否是本地提供还是远程提供。而服务提供者也不需要手动注册远程服务。 数据管理器类函数 提供者：如果数据管理器函数所在模型定义在当前部署包的启动应用中，则系统会主动发布数据管理器的远程服务作为数据管理器的远程服务提供者； 消费者：如果模型定义在部署依赖包中但未在当前部署包的启动应用中，则系统会主动注册数据管理器的远程服务消费者。 所以数据管理器类函数的消费者与服务提供者并不需要感知函数的远程调用。 二、函数类型 函数的类型语义分为：增、删、改、查，在编程模式下目前用于Function为API级别，生成GraphQL的Schema时放在query还是mutation。查放在query，其余放mutation。 三、函数分类 TBD 在无代码编辑器中，函数分类主要用函数选择的分类管理。

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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  1.5 Oinone与行业对比

  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

  史, 昂

  2024年5月23日

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  4.1.5 模型之持久层配置

  一、批量操作 批量操作包括批量创建与批量更新。批量操作的提交类型系统默认值为batchCommit。 批量提交类型： useAffectRows，循环单次单条脚本提交，返回实际影响行数 useAndJudgeAffectRows，循环单次单条脚本提交，返回实际影响行数，若实际影响行数与输入不一致，抛出异常 collectionCommit，将多个单条更新脚本拼接成一个脚本提交，不能返回实际影响行数 batchCommit，使用单条更新脚本批量提交，不能返回实际影响行数。 全局配置 pamirs: mapper: batch: batchCommit 图4-1-5-1 全局配置 运行时配置 非乐观锁模型系统默认采用batchCommit提交更新操作；乐观锁模型默认采用useAndJudgeAffectRows提交更新操作。也可以使用以下方式在运行时改变批量提交方式。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑 }, 批量提交类型枚举); 图4-1-5-2 运行时配置 运行时校正 如果模型配置了数据库自增主键，而批量新增的批量提交类型为batchCommit，则系统将批量提交类型变更为collectionCommit（如果使用batchCommit，则需要单条提交以获得正确的主键返回值，性能有所损失）。 如果模型配置了乐观锁，而批量更新的批量提交类型为collectionCommit或者batchCommit，则系统将批量提交类型变更为useAndJudgeAffectRows。也可以失效乐观锁，让系统不做批量提交类型变更处理。 二、乐观锁（举例） 在一些会碰到并发修改的数据，往往需要进行并发控制，一般数据库层面有两种一种是悲观锁、一种是乐观锁。oinone对乐观锁进行了良好支持 定义方式 乐观锁的两种定义方式： 通过快捷继承VersionModel，构建带有乐观锁，唯一编码code且主键为id的模型。 可以在字段上使用@Field.Version注解来标识该模型更新数据时使用乐观锁 如果更新的实际影响行数与入参数量不一致，则会抛出异常，错误码为10150024。如果是批量更新数据，为了返回准确的实际影响行数，批量更新由批量提交改为循环单条数据提交更新，性能有所损失。 失效乐观锁 一个模型在某些场景下需要使用乐观锁来更新数据，而另一些场景不需要使用乐观锁来更新数据，则可以使用以下方式在一些场景下失效乐观锁。更多元位指令用法详见4.1.9【函数之元位指令】一文。 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-5-3 失效乐观锁 不抛乐观锁异常 将批量提交类型设置为useAffectRows即可，这样可改由外层逻辑对返回的实际影响行数进行自主判断。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑，返回实际影响行数 }, BatchCommitTypeEnum.useAffectRows); 图4-1-5-4 将批量提交类型设置为useAffectRows 构建第一个VersionModel Step1 新建PetItemInventroy模型，继承快捷模型VersionModel package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.VersionModel; import java.math.BigDecimal; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品库存",summary="宠物商品库存",labelFields = {"itemName"}) public class PetItemInventroy extends VersionModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemInventroy"; @Field(displayName = "商品名称") private String itemName; @Field(displayName = "库存数量") private BigDecimal quantity; } 图4-1-5-5 新建PetItemInventroy模型 Step2 修改DemoMenu，增加访问入口 @UxMenu("商品库存")@UxRoute(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) class PetItemInventroyMenu{} 图4-1-5-6 修改DemoMenu Step3 重启看效果 体验一：页面上新增、修改数据库字段中的opt_version会自动加一 图4-1-5-7 示例效果一 图4-1-5-8 示例效果二 图4-1-5-9 示例效果三 图4-1-5-10 示例效果四 体验二：同时打两个页面，依次点击，您会发现一个改成功，一个没有改成功。但页面都没有报错，只是update返回影响行数一个为1，另一个为0而已。 图4-1-5-11 编辑宠物商品库存 图4-1-5-12 宠物商品库存列表 注：增加了乐观锁，我们在写代码的时候一定要注意，单记录更新操作的时候要去判断返回结果（影响行数），不然没改成功，程序是不会抛错的。不像batch接口默认会报错 Step4 预留任务：重写PetItemInventroy的update函数 留个任务，请各位小伙伴自行测试玩玩，这样会更有体感 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.DemoExpEnumerate; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException; 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); //批量更新会，自动抛错 int i =…

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  2024年5月23日

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• 4.1 后端高级特性

  了解oinone的基础入门基本上可以胜任业务代码的开发，但对于构建一个完善的应用，作为技术专家或者架构需要考虑的方面还有很多，这章期望能给到您解答构建应用的所有所需知识，让您能成为那个可以带领小伙伴飞的人

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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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  1.3 Oinone的生态思考

  以“企业级软件生态”的方式去帮助企业建立“一站式的商业智能软件”。 通过观察信息化到数字化的软件行业发展历程（如下图1-3所示），我们可以发现，企业真正需要的是一站式的软件产品。然而，一站式的软件产品往往都是从单个领域的需求满足开始，这在信息化时代和数字化时代都是如此。在信息化时代，以ERP为终点的一站式趋势逐渐形成；而在数字化时代，中台概念的提出则标志着一站式的趋势重新开始。本文将从企业数字化转型所面临的困境出发，探讨Oinone的生态思考。 图1-3 从信息化到数字化软件行业发展历程 1.3.1 与中台的渊源 中台概念的提出标志着企业数字化改造进入了一个新的时代。随着数字化转型不断深入，企业面临着严重的数据割裂、系统隔离等问题。在这样的背景下，“敏捷响应，低成本地快速创新”成为了推动一站式商业智能软件的内在诉求。需要澄清的是，互联网中台架构只是一种企业解决数据割裂、系统隔离，建立一站式商业智能软件的技术概念之一，并不是技术标准。而且这种方式只适用于企业自建模式。在多供应商环境下，则会适得其反，导致建立更复杂的烟囱系统。 阿里于15年提出中台架构概念，抓住了企业数字化转型的核心诉求，即“敏捷响应，低成本快速创新”。然而，阿里作为一家生态公司，在16年时基本上是带着合作伙伴来给企业交付，但由于伙伴对互联网技术的理解和能力的限制，基本上都做得不好，甚至失败。在2017年，阿里成立了原生交付团队，希望能够树立一些标杆案例。我和公司的核心成员也都来自于这个团队。在做完几个客户后，我发现阿里也做不好，但这次做不好的原因不是技术不行或项目上不了线，而是上线以后预期的效果没有达到，其本质是企业的IT组织能力无法驾驭复杂的互联网中台架构。当无法驾驭的时候，所谓的目标“敏捷响应，快速创新”就无从说起了。结果客户会反馈以下三类问题： 不是说敏捷响应吗？为什么改个需求这么慢，不但时间更长，付出的成本也更高了？是因为中台架构需要一定的技术能力和经验才能有效地应用，就像一个只会骑自行车的人给他一辆汽车或者飞机，他也不能驾驭它们，更不用说是手动挡的。 不是说能力中心吗？当引入新供应商或有新场景开发的时候，为什么前期做的能力中心不能支撑了？是因为能力中心是一种面向业务的能力组织方式，它将不同的业务能力抽象出来，以服务的形式对内提供。然而，由于业务场景的差异，不同的业务需要的能力也会不同，因此能力中心需要不断迭代和升级。对于新引入的供应商或新场景开发，需要根据实际情况对能力中心进行定制化和扩展化，但谁来负责呢？新项目的供应商还是客户自己？ 不是说性能好吗？为什么我投入的物理资源更多了？是因为中台架构采用微服务来解决单点瓶颈问题，提高系统性能和可用性，但是在初始阶段，投入的资源可能会更多。每个模块至少需要两个实例来保障高可用性，因此物理资源的投入量可能会比以前更多。 1.3.2 找解决方案 在考虑解决方案之前，我们需要思考企业数字化软件的最终状态将是什么样子。目前有两种主要的方案（如下图1-4所示）： 第一种是以自建研发团队为核心。中国的大型企业已经开始尝试这种模式，看起来似乎是一个时下比较流行的可行性方案。然而，绝大多数企业由于成本、人才团队等原因而难以坚持下去，只能与供应商合作开发。 第二种是以供应商为核心。由于大多数企业无法选择第一种路径，他们必须接受目前分散的情况，并通过系统集成尽可能拉通各个系统。尽管如此，在数字化时代中，真正意义上的一站式商业智能软件供应商还未出现。 图1-4 企业数字化桎梏和囹圄 对企业来说，这两种方案都非常艰难，但在大规模数字化历程中又不得不做出选择。此外，我们还能清晰看到以下几点： "敏捷响应，低成本地快速创新"成为企业推动一站式商业智能软件的内在诉求 目前没有一家软件供应商能满足企业所有外围商业场景，也不可能有这样的供应商 绝大部分企业需要软件供应商，而不是自建 如何突破这种局面也成为中国软件行业发展的一个机遇。因此，我的思考是： 我们的目标不是依托于提升研发人员的能力，而是降低互联网架构的门槛，让更多企业真正拥有“敏捷响应，低成本快速创新”的能力。 我们的目标不是输出中台方法论，而是提供中台建设的技术平台。 我们的目标不是只服务大企业，而是真正赋能不同IT组织能力的企业，让它们都具备持续创新的能力。 今天，许多中台软件公司告诉企业：“中台是持续演进和快速迭代的过程，因此企业需要组建中台架构团队来实现，而他们则通过中台项目落地将中台建设方法论传授给企业。”这句话的前半部分是正确的，因为我们之前提到企业需要具备敏捷响应业务的能力，即应变能力，因为应变是不断变化的。然而，后半部分是不正确的，因为今天的企业已经有能力组建团队，那么这些中台软件公司到底有什么用呢？企业真的缺少方法论吗？在19年，我就提出了自己的看法：没有低代码能力的中台公司都在收取智商税，都在欺诈，因为很多企业根本找不到足够懂互联网架构的人才。明白流氓在哪里了吗？这些流氓公司赚了很多钱，最后责怪企业无法招到人才，这是企业的责任。因此，仍然认为“最好的赋能是降低门槛，而不是让客户提高技术水平”。 最终，我们得出了一个服务模式的想法：构建企业级的软件生态。企业级软件生态的确切定义是：通过开放的方式，让企业本身以及不同的软件供应商共同参与，遵循相同的技术和数据规范，打造一体化、无需集成的各类企业级软件。如果要打造企业级软件生态，我们列出了六个要点（如下图1-5所示）。 图1-5 打造企业级软件生态需要具备的六大能力 我很幸运地有机会通过“企业级软件生态”的方式，为企业建立“一站式的商业支持平台”提供帮助。我们的Oinone平台结合了低代码开发、通用数据模型和业务产品的优势（如下图1-6所示）。 图1-6 Oinone = 低代码开发平台 + 通用数据模型 + 业务产品 我们对Oinone一站式低代码商业支撑平台展开介绍，它大致分为4部分： 以低代码开发平台为基础，输出具备互联网架构下的软件快速开发标准。这可以帮助企业快速构建符合互联网架构标准的应用程序，从而实现快速响应和低成本创新。 以通用数据模型为基础，满足不同软件基于同一套数据标准的扩展能力。这可以确保不同软件系统之间的数据兼容性和互操作性，避免数据孤岛和信息隔离。 在业务产品层面上，企业和伙伴基于相同的技术标准和数据标准共同提供解决方案。这可以帮助企业和伙伴共同开发出符合标准的商业支撑平台，以提高业务效率和创新能力。 最后是无代码设计器，用于满足项目开展中，超出业务标品范围之外的需求，或者针对标品的临时需求。这可以帮助业务人员在不需要专业软件支持的情况下，自主解决业务需求，并支持部门间的协同工作。 1.3.3 生态建设 Oinone致力于打造全球最大的无需集成的商业应用程序及其生态系统，通过开源内核、汇集数千名开发人员和业务专家，为企业提供成本效益、一体化、模块化的解决方案，解决所有商业需求，让不同技术之间的合作变得简单易行，摆脱烦恼的集成问题。 在客户和场景领域，我们严格限定了自身的专注领域。针对超大型头部企业，我们专注于树立标杆，而对于大、中、小型企业，则交由我们的伙伴来支持。小微企业可以通过我们的开源社区版获得覆盖。在企业数字化转型的核心领域中，我们的解决方案涵盖了数字化交易场景、全渠道订单履约场景、数字化采购场景、数字化营销等产品。在其他领域，我们完全交由伙伴来建设。由于我们自身在企业协同商务领域拥有深厚的背景，因此在该领域提供的产品拥有特别的优势。 企业数字化转型核心领域 图1-7 企业数字化转型核心领域

  史, 昂

  2024年5月23日

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