3.5.6.2 视图的配置

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  3.5.7.9 自定义多Tab

  在业务中，可能会遇到需要对多tab的交互或UI做全新设计的需求，这个时候可以自定义多tab组件支持。 首先继承平台的MultiTabsWidget组件，将自己vue文件设置到component处 import { MultiTabsWidget, SPI, ViewWidget } from '@kunlun/dependencies'; import Component from './CustomMultiTabs.vue'; @SPI.ClassFactory( ViewWidget.Token({ // 这里的tagName跟平台的组件一样，这样才能覆盖平台的组件 tagName: ['multi-tabs', 'MultiTabs'] }) ) export class CustomMultiTabsWidget extends MultiTabsWidget{ public initialize(props) { super.initialize(props); // 设置自定义的vue组件 this.setComponent(Component); return this; } } vue文件中继承平台的props，编写自定义页面代码 export const MultiTabsProps = { /** * 组件是否可见 */ invisible: { type: Boolean }, /** * tab列表数据 */ tabs: { type: Array as PropType<MultiTab[]> }, /** * 当前激活的tab */ activeTab: { type: Object as PropType<MultiTab> }, /** * 鼠标悬浮所在的tab */ hoverTab: { type: Object as PropType<MultiTab> }, /** * 鼠标经过tab事件回调 */ onMouseenterTab: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 鼠标离开tab事件回调 */ onMouseleaveTab: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 点击tab */ onClickTab: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 刷新当前tab */ onRefreshCurrentTab: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 关闭当前tab */ onCloseCurrentTab: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 关闭除当前tab外的其他所有tab */ onCloseOtherTabs: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 关闭当前tab左侧的所有tab */ onCloseLeftTabs: { type: Function as…

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  2024年5月23日

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  4.1.24 框架之分库分表

  随着数据库技术的发展如分区设计、分布式数据库等，业务层的分库分表的技术终将成老一辈程序员的回忆，谈笑间扯扯蛋既羡慕又自吹地说到“现在的研发真简单，连分库分表都不需要考虑了”。竟然这样为什么要写这篇文章呢？因为现今的数据库虽能解决大部分场景的数据量问题，但涉及核心业务数据真到过亿数据后性能加速降低，能给的方案都还有一定的局限性，或者说性价比不高。相对性价比比较高的分库分表，也会是现阶段一种不错的补充。言归正传oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案，所以大家得先具备一点Sharding-JDBC的知识。 一、分表（举例） 做分库分表前，大家要有一个明确注意的点就是分表字段的选择，它是非常重要的，与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后，甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的，不然效率只会更低。 Step1 新建ShardingModel模型 ShardingModel模型是用于分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FieldStrategyEnum; @Model.model(ShardingModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "分表模型",summary="分表模型",labelFields ={"name"} ) public class ShardingModel extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; @Field(displayName = "用户id",summary = "分表字段",immutable=true/* 不可修改 **/) @UxForm.FieldWidget(@UxWidget(readonly = "scene == 'redirectUpdatePage'"/* 在编辑页面只读 **/ )) @Field.Advanced(updateStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) private Long userId; } 图4-1-24-1 新建ShardingModel模型 Step2 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 pamirs: load: sessionMode: true framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 图4-1-24-2 指定模型对应数据源 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ，以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 图4-1-24-3 分库分表规则配置 Step3 配置测试入口 修改DemoMenus类增加一行代码，为测试提供入口 @UxMenu("分表模型")@UxRoute(ShardingModel.MODEL_MODEL) class ShardingModelMenu{} 图4-1-24-4 配置测试入口 Step4 重启看效果 自行尝试增删改查 观察数据库表与数据分布 图4-1-24-5 自行尝试增删改查 图4-1-24-6 观察数据库表与数据分布 二、分库分表（举例） Step1 新建ShardingModel2模型 ShardingModel2模型是用于分库分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分库分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import…

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  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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  2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

  如果把互联网架构比作社会主义，Oinone就是也要做有中国特色的社会主义，才能符合国情。 随着业务和生态的发展，企业对效率、性能、体验和智能化等方面的要求越来越高，但很多企业的系统面临着严重的系统架构落后和系统间割裂等问题，这些问题导致原有系统在业务发展下面临着效率和性能的双重挑战。与此同时，互联网平台的技术水平远远领先于传统企业系统，但是是否可以直接将互联网架构照搬到企业数字化转型中呢？显然，这是不合适的，因为互联网架构在企业数字化转型中面临着许多水土不服的问题。本章节将结合互联网中台架构的发展，分析这些问题的原因。 借鉴互联网中台理念 我们要先看互联网架构的发展，是如何一步步到今天提的中台架构概念的，每一步又解决了什么具体问题，我们以阿里架构变迁史为例来看下（如下图2-2所示）： 图2-2 阿里架构变迁史 在2009年，淘宝上线了五彩石项目，这标志着淘宝从单体应用向服务化应用的时代迈出了一步。那么，淘宝为什么要开发五彩石项目呢？因为当时淘宝面临两个非常严峻的问题，一个是性能问题，数据库连接不足，数据库成为了瓶颈；另一个是效率问题，当时淘宝有百余个研发人员，但核心系统只有一套测试、预发、线上环境，导致研发需求排队等待。在开始五彩石项目之前，淘宝还做了千岛湖项目，用来验证服务化架构的可行性，将用户中心独立出来。随后，淘宝开启了五彩石项目，目标是通过增加人力来提升效率，通过增加机器来提升性能。 随着淘宝的业务发展，他们又面临了一个问题：各个服务之间有很多重复的建设，效率低下。为了解决这个问题，淘宝开始从服务化转向平台化，并创立了“共享业务事业部”，将重复建设的公共业务分配给这个事业部，以避免成本浪费。这些公共业务包括商品平台、交易平台和结算平台等。平台化的目标是规避服务化没有规划导致的重复建设问题。 但是随着业务的快速发展，淘宝变成了一个拥有几十个事业部的巨型企业，而这带来了新的问题：效率问题。例如，如果需要在一个业务线上做出改动，需要与十几个平台进行沟通，这是非常低效的。同时，对于一个平台来说，需要面对来自不同事业部的需求，这需要平台研发人员具备理解和抽象所有业务线需求的能力，这让平台研发人员感觉回到了单体应用时代，所有的需求都要排队，即使增加人力也无法提高效率。这个问题主要表现在交易平台上。 为了解决这个问题，淘宝提出了中台的概念，中台是在一套规范下建立的，让具有专业技能的团队自主决策业务系统发展的平台。中台的目标是弱化平台的业务特性，提供通用能力。简而言之，就是将“共享业务”中的“业务”两个字去掉，只提供通用能力的平台 我们将每个阶段的核心目标总结为一句话： 从单体到服务：通过增加人员和机器来提高效率和性能； 从服务化到平台化：解决服务化阶段因缺乏规划而导致的重复建设问题； 平台化到中台化：在一套规范下，让各业务团队自行决定业务系统发展，适用于多个业务线或多个场景应用的独立发展。 类似地，在企业数字化转型过程中，也面临着类似的问题： 随着企业业务在线化，对系统性能和稳定性提出了更高的要求，但由于内部系统之间的割裂，导致很多重复建设。因此，我们需要进行服务化和平台化； 没有一个供应商能够解决企业所有的商业场景问题，所以需要多个供应商共同参与。我们可以将供应商类比为各业务线，在一套规范下让供应商或业务线自行决定业务系统的发展。 然而，阿里的中台架构方案并不能直接照搬到企业中。因为阿里的中台架构采用了平台共建模式，即让业务线基于平台设计的规范共同开发。这本质上还是平台主导模式，对企业来说历史包袱较大。在企业中，让不同背景的研发一起共建交易或商品平台是非常复杂的事情。平台化已经足够复杂，再加上共建会导致企业架构的负载过重，这对企业来说就不再是赋能，而是“内耗”。 互联网中台架构在企业实践中遇到的问题 在1.3《Oinone的生态思考》一文中，《与中台的渊源》部分提到，在阿里云为企业提供数字化项目时，客户经常会对以下三个问题提出质疑，这些问题非常突出： 1我们听说你们具备敏捷响应能力，但为什么改动需求如此缓慢？不仅所需时间更长，而且成本更高？ 2我们听说你们有能力中心，但为什么当我们引入新供应商或开发新场景时，前期建立的能力中心无法支持我们？ 3我们听说你们的性能很好，但为什么我们需要投入更多的物理资源来支持项目？ 在探讨互联网架构的适用性时，我想提出以下两个问题： 1企业应用程序的性能问题是否与互联网平台公司遇到的性能问题相同？ 2企业应用程序的开发效率问题是否与互联网平台公司遇到的效率问题相同？ 通过比较企业和互联网之间的差异，我们可以了解水土不服的核心原因。 企业 互联网 企业IT组织能力无法与数字化转型的速度匹配，缺乏足够的人才支持。为了提高开发效率，企业需要寻找工具和技术来降低开发难度，同时提高个人开发效率 互联网企业拥有众多优秀的人才，需要解决团队协作和知识共享的问题，即协同开发的效率。 企业无法制定并主导技术规范，这导致了能力复用的不足。为了提高效率和减少开发成本，企业需要建立统一的技术规范和标准，以便能力复用和组织协同。 互联网企业可以自定义技术规范，因此能力复用更易于保障。 企业往往当前业务量相对小，期望数字化建设能打动业务发展，对业务发展的预期比较高，所以企业的诉求是即满足当下成本效应又能兼顾未来对发展预期 互联网企业起步时的系统目标负载就高，通常会忽略资源起步门槛的问题，当然也可以通过自动扩容、云计算等方式来解决初期的负载问题。 表2-1从企业与互联网的对比，看水土不服的核心原因 我们可以看到企业和互联网架构在很多方面存在着不同的需求和问题。因此，在提供数字化服务时，Oinone需要注意与企业的组织能力进行匹配，并根据企业自身的特性来提供在线化的服务能力。这就像在社会主义制度下需要有中国特色一样，Oinone也需要有适合中国企业的特色。

  史, 昂

  2024年5月23日

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• 4.5.2 研发辅助之SQL优化

  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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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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