3.5.2.2 构建View的Template

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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…

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  4.1.11 函数之异步执行

  异步任务是非常常见的一种开发模式，它在分布式的开发模式中有很多应用场景如： 高并发场景中，我们一般采用把长流程切短，用异步方式去掉可以异步的非关键功能，缩小主流程响应时间，提升用户体验 异构系统的集成调用，通过异步任务完成解耦与自动重试 分布式系统最终一致性的可选方案 今天我们了解oinone是如何结合Spring+TbSchedule来完成异步任务 一、TbSchedule介绍 它是一个支持分布式的调度框架，让批量任务或者不断变化的任务能够被动态的分配到多个主机的JVM中,在不同的线程组中并行执行,所有的任务能够被不重复,不遗漏的快速处理。基于ZooKeeper的纯Java实现，由Alibaba开源。在互联网和电商领域TBSchedule的使用非常广泛,目前被应用于阿里巴巴、淘宝、支付宝、京东、聚美、汽车之家、国美等很多互联网企业的流程调度系统。也是笔者早期在阿里参与设计的一款产品。 oinone的异步任务执行原理（如下图4-1-11-1所示），先做一个大致了解： 图4-1-11-1 Oinone的异步任务执行原理图 基础管理工具 下载tbSchedule的控制台jar包去除文件后缀.txt（详见本书籍【附件一】）pamirs-middleware-schedule-console-3.0.1.jar.txt(31.2 MB) 启动控制台 java -jar pamirs-middleware-schedule-console-3.0.1.jar 图4-1-11-2 控制台启动方式 访问地址 http://127.0.0.1:10014/schedule/index.jsp?manager=true 图4-1-11-3 访问地址 配置zk连接参数 图4-1-11-4 配置zk连接参数 oinone默认实现任务类型 图4-1-11-5 Oinone默认实现任务类型 baseScheduleNoTransactionTask baseScheduleTask remoteScheduleTask — 适用于pamirs-middleware-schedule独立部署场景 serialBaseScheduleNoTransactionTask serialBaseScheduleTask serialRemoteScheduleTask — 适用于pamirs-middleware-schedule独立部署场景 cycleScheduleNoTransactionTask delayMsgTransferScheduleTask deleteTransferScheduleTask 注： a. 默认情况下：所有任务的任务项都只配置了一个任务项0，只有一台机器能分配任务。 1. 如果要修改配置可以在启动项目中放置schedule.json，来修改配置 2. 人工进入控制修改任务对应任务项的配置 b. 如果想为某一个核心任务配置的独立调度器，不受其他任务执行影响。那么见独立调度的异步任务 任务表相关说明 图4-1-11-6 任务表相关说明 二、构建第一个异步任务（举例） Step1 新建PetShopService和PetShopServiceImpl 1 新建PetShopService定义updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.api.service; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) public interface PetShopService { String FUN_NAMESPACE = "demo.PetShop.PetShopService"; @Function void updatePetShops(List<PetShop> petShops); } 图4-1-11-7 新建PetShopService定义updatePetShops方法 PetShopServiceImpl实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 displayName = "异步批量更新宠物商店"，定义异步任务展示名称 limitRetryNumber = 3，定义任务失败重试次数，，默认：-1不断重试 nextRetryTimeValue = 60，定义任务失败重试的时间数，默认：3 nextRetryTimeUnit，定义任务失败重试的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECOND delayTime，定义任务延迟执行的时间数，默认：0 delayTimeUnit，定义任务延迟执行的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECOND package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.PetShopService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.XAsync; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) @Component public class PetShopServiceImpl implements PetShopService { @Override @Function @XAsync(displayName = "异步批量更新宠物商店",limitRetryNumber = 3,nextRetryTimeValue = 60) public void updatePetShops(List<PetShop> petShops) { new PetShop().updateBatch(petShops); } } 图4-1-11-8 实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 Step2 修改PetShopBatchUpdateAction的conform方法 引入PetShopService 修改conform方法 利用ArgUtils进行参数转化，ArgUtils会经常用到。 调用petShopService.updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; …… 引依赖类 @Model.model(PetShopBatchUpdate.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopBatchUpdateAction { @Autowired private PetShopService petShopService; ……其他代码 @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw…

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  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…

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• 4.1.17 框架之网关协议-GraphQL协议

  GraphQL 是一个用于 API 的查询语言，是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时（类型系统由你的数据定义）。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定，而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的，然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如，一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me，这个用户的名称可能像这样： type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数： function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来（通常在 web 服务的一个 URL 上），它就能接收 GraphQL 查询，并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段，然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询： { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果： { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/

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