3.4.3.2 面向切面-拦截器

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

  1. 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

  2. 配置model={PetShop.MODEL_MODEL},该Hook只匹配PetShop模型

  3. 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

  1. 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

3.4.3.2 面向切面-拦截器

图3-4-3-6 示例效果

  1. 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

3.4.3.2 面向切面-拦截器

图3-4-3-7 示例效果

  1. 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

  1. 配置model={PetShop.MODEL_MODEL},该Hook只匹配PetShop模型

  2. 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

  1. 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。

3.4.3.2 面向切面-拦截器

3-4-3-9 示例效果

  1. 用访问,结果我们会发现PetShopSayHelloHookAfte和PetShopSayHelloHookBefore同时起作用

3.4.3.2 面向切面-拦截器

3-4-3-10 示例效果

  1. 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

  1. 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

  2. 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

  3. 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

  4. 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

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  • 4.1.2 模块之启动指令

    针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求,下面列举了几个常规组合方式,小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍,会更有体感 本节为小伙伴讲解oinone模块的几种启动方式,它是为能灵活地应对企业市场的不同场景需求,为op(本地化部署)、saas和研发提供个性化支撑。也为oinone独特性之单体与分布式的灵活切换提供基础支撑 一、部署参数 参数 名称 默认值 说明 -Plifecycle 生命周期部署指令 RELOAD 可选项:无/INSTALL/PACKAGE/RELOAD/DDL安装-install为AUTO;upgrade为FORCE打包-install为AUTO;upgrade为FORCE;profile为PACKAGE重启-install、upgrade、profile为READONLY打印变更DDL-install为AUTO;upgrade为FORCE;profile为DDL 表4-1-2-1 部署参数 如果在启动命令中配置了部署参数,可不再设置服务参数和可选项参数。下图为在启动命令中添加部署参数的示例。 图4-1-2-1 在启动命令中添加部署参数的示例 二、使用场景 针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求,下面列举了几个常规组合方式,小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍,会更有体感。 场景一:DDL(1)+RELOAD(N)应对专有DBA 因为很多公司数据库是由专门的DBA来管理的,不允许应用直接变更数据库相关配置、表结构、初始化数据。而oinone是基于元数据驱动的,任何模型、行为的变化都会自动转化成对物理存储的改变与元数据变化。 oinone为了适用企业op场景,特别增加了DDL模式。把发布上线分为两个步骤。 一:用DDL模式把涉及到数据库的变更与元数据初始化的脚本进行输出,交由客户公司DBA审批,并执行 二:用RELOAD模式,进行正常的应用重启工作,不进行安装、升级、以及数据库物理变革等操作。 #应用启动关闭自动DDL配置 pamirs.boot.profile: CUSTOMIZE pamirs.boot.options.rebuildTable: false pamirs.persistence.global.auto-create-database: false pamirs.persistence.global.auto-create-table: false 图4-1-2-2 应用启动关闭自动DDL模式 场景二:PACKAGE(1)+RELOAD(N)应对提升多机器实例效率 在机器规模相对大的场景中我们会碰到以下问题: 元数据差量计算、数据库变更、元数据变化保存都非常费时,如果每台机器都来一遍是非常费时费力的 分布式下多机器如果并发进行INSTALL,会导致数据库修改表结构、元数据变化保存锁死 所以我们可以选择一台机器用PACKAGE,其他机器采用RELOAD模式,做到合理规避问题,提升应用发布效率 场景三:INSTALL应对开发模式 研发在本地开发模式下INSTALL是最有效率的,把所需依赖模块一把启动和调试。 上线如果要用INSTALL需要注意,要逐台进行。当然也可以改进成INSTALL(1)+RELOAD(N)模式 三、启动命令解读 查看启动命令 可以在启动日志中查看当前所用启动命令。 图4-1-2-3 在启动日志中查看当前所用启动命令 生命周期管理-Plifecycle 除了通过启动YAML中pamirs.boot属性来设置启动参数,你还可以在应用启动命令中使用-Plifecycle参数来快捷控制模块生命周期的管理方式。该参数的可选项为RELOAD、INSTALL、CUSTOM_INSTALL、PACKAGE、DDL。 java -jar <your jar name>.jar -Plifecycle=RELOAD 启动命令优先级高于YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性。如果不使用-Plifecycle参数,则使用YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性配置。若YAML中未配置,则采用默认值。 启动配置项 默认值 RELOAD INSTALL CUSTOM_INSTALL PACKAGE DDL install AUTO READONLY AUTO AUTO AUTO AUTO upgrade AUTO READONLY FORCE FORCE FORCE FORCE profile CUSTOMIZE READONLY AUTO CUSTOMIZE PACKAGE DDL 表4-1-2-2 Plifecycle可选项与启动项对应表 profile属性请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。只有pamirs.boot.profile=CUSTOMIZE时,在pamirs.boot.options中自定义的可选项才生效。 自动建表-PbuildTable java -jar <your jar name>.jar -PbuildTable=NEVER PbuildTable参数用于设置自动构建表结构的方式。如果不使用该参数,则options属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PbuildTable参数可选项为: NEVER – 不自动构建表结构,会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为false EXTEND – 增量构建表结构,会将pamirs.boot.options中的diffTable属性设置为false,rebuildTable属性设置为true DIFF – 差量构建表结构,会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为true 模块在线 -PmoduleOnline java -jar <your jar name>.jar -PmoduleOnline=CHECK PmoduleOnline参数用于设置模块在线的方式。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmoduleOnline参数可选项为: NEVER – 不读取存储在数据库中的模块信息,会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为false READ – 读取存储在数据库中的模块信息,会将pamirs.boot.options中的checkModule属性设置为false,reloadModule属性设置为true CHECK – 读取存储在数据库中的模块信息并校验依赖模块是否已安装,会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为true 元数据在线-PmetaOnline java -jar <your jar name>.jar -PmetaOnline=MODULE PmetaOnline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4.1.1【服务启动可选项】一文。-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 开放远程服务-PenableRpc PenableRpc参数用于设置是否开启远程服务。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PenableRpc参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的publishService属性。 开启API服务-PopenApi PopenApi参数用于设置是否开启HTTP API服务。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PopenApi参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的rebuildHttpApi属性。 开启字段校验-PcheckField PcheckField参数用于设置是否开启字段校验。-PcheckField参数可选项为true和false。由于通常应用的字段数量非常多,会延长系统启动时长,所以默认不会开启字段校验。 启用数据初始化服务-PinitData PinitData参数用于设置是否开启数据初始化服务。如果不使用该参数,则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PinitData参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的updateData属性。 四、不使用自动构建数据库表功能 Oinone LCDP默认提供框架的所有服务,所以会自动构建数据库表。如果不需要使用Oinone的存储构建服务,可以设置YAML文件中关于自动建表的配置。这样就不会动态构建数据库表,你可以手动搭建数据库表。 通过配置启动YAML中pamirs.boot.options.rebuildTable为false彻底关闭自动建表功能。 pamirs: boot: options: rebuildTable: false 图4-1-2-4 不使用自动构建数据库表功能 也可以按需配置启动YAML中pamirs.persistence配置来关闭部分数据源的自动建表功能。persistence配置既可以针对全局也可以分数据源进行配置。 pamirs: persistence: global: # 是否自动创建数据库的全局配置,默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的全局配置,默认为true autoCreateTable: true <your ds key>: # 是否自动创建数据库的数据源配置,默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的数据源配置,默认为true…

    2024年5月23日
    84800
  • 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。

    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 =…

    2024年5月23日
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  • 3.4.3.3 SPI机制-扩展点

    扩展点结合拦截器的设计,oinone可以点、线、面一体化管理Function 扩展点用于扩展函数逻辑。扩展点类似于SPI机制(Service Provider Interface),是一种服务发现机制。这一机制为函数逻辑的扩展提供了可能。 一、构建第一个扩展点 自定义扩展点(举例) 在我们日常开发中,随着对业务理解的深入,往往还在一些逻辑中会预留扩展点,以便日后应对不同需求时可以灵活替换某一小块逻辑。 在3.3.4【模型的继承】一文中的PetCatItemQueryService,是独立新增函数只作公共逻辑单元。现在我们给它的实现类增加一个扩展点。在PetCatItemQueryServiceImpl的queryPage方法中原本会先查询PetCatType列表,我们这里假设这个逻辑随着业务发展未来会发生变化,我们可以预先预留【查询萌猫类型扩展点】 Step1 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点命名空间:在接口上用@Ext声明扩展点命名空间。会优先在本类查找@Ext,若为空则往接口向上做遍历查找,返回第一个查找到的@Ext.value注解值,使用该值再获取函数的命名空间;如果未找到,则返回扩展点全限定类名。所以我们这里扩展点命名空间为:pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint 扩展点技术名称:先取@ExtPoint.name,若为空则取扩展点接口方法名。所以我们这里技术名为queryCatType package pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import java.util.List; @Ext public interface PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @ExtPoint(displayName = "查询萌猫类型扩展点") List<PetCatType> queryCatType(); } 图3-4-3-11 新增扩展点定义PetCatItemQueryCatTypeExtpoint Step2 修改PetCatItemQueryServiceImpl(用Ext.run模式调用) 修改queryPage,增加扩展点的使用代码。扩展点的使用有两种方式 方法一,使用命名空间和扩展点名称调用Ext.run(namespace, fun, 参数); 方法二,使用函数式接口调用Ext.run(函数式接口, 参数); 我们这里用了第二种方式 用PetCatItemQueryCatTypeExtpoint的全限定类名作为扩展点的命名空间(namespace) 用queryCatType的方法名作为扩展点的技术名称(name) 根据namespace+name去找到匹配扩展点实现,并根据规则是否匹配,以及优先级唯一确定一个扩展点实现去执行逻辑 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; ……省略依赖包 @Model.model(PetCatItem.MODEL_MODEL) @Component public class PetCatItemAction extends DataStatusBehavior<PetCatItem> { @Override protected PetCatItem fetchData(PetCatItem data) { return data.queryById(); } @Action(displayName = "启用") public PetCatItem dataStatusEnable(PetCatItem data){ data = super.dataStatusEnable(data); data.updateById(); return data; } @Function.Advanced(displayName = "查询模型数据的默认过滤条件", type = FunctionTypeEnum.QUERY, managed = true) @Function(openLevel = {LOCAL}) public String queryFilters() { StringBuilder sqlWhereCondition = new StringBuilder(); // List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); List<PetCatType> typeList = Ext.run(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint::queryCatType, new Object[]{}); if(!CollectionUtils.isEmpty(typeList)){ // sqlWhereCondition.append("type_id"); sqlWhereCondition.append(PStringUtils.fieldName2Column(LambdaUtil.fetchFieldName(PetCatItem::getTypeId))); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(SqlConstants.IN).append(CharacterConstants.LEFT_BRACKET); for(PetCatType petCatType: typeList){ sqlWhereCondition.append(petCatType.getId()).append(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA); } sqlWhereCondition.deleteCharAt(sqlWhereCondition.lastIndexOf(CharacterConstants.SEPARATOR_COMMA)); sqlWhereCondition.append(StringUtils.SPACE).append(CharacterConstants.RIGHT_BRACKET); } return sqlWhereCondition.toString(); } ……省略其他函数 } 图3-4-3-12 修改PetCatItemQueryServiceImpl Step3 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne 扩展点命名空间要与扩展点定义一致,用@Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) @ExtPoint.Implement声明这是在@Ext声明的命名空间下,且技术名为queryCatType的扩展点实现 package pro.shushi.pamirs.demo.core.extpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.extpoint.PetCatItemQueryCatTypeExtpoint; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Ext; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.ExtPoint; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import java.util.List; @Ext(PetCatItemQueryCatTypeExtpoint.class) public class PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne implements PetCatItemQueryCatTypeExtpoint { @Override @ExtPoint.Implement(displayName = "查询萌猫类型扩展点的默认实现") public List<PetCatType> queryCatType() { PamirsSession.getMessageHub().info("走的是第一个扩展点"); List<PetCatType> typeList = new PetCatType().queryList(); return typeList; } } 图3-4-3-13 新增扩展点实现PetCatItemQueryCatTypeExtpointOne Step4…

    2024年5月23日
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