3.6 问题排查工具

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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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• 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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  3.5.7.6 自定义字段

  字段是什么 字段的基本概念 定义：字段通常指的是数据的一个单独项，它可以是一个文本框、下拉菜单、复选框等，用于在用户界面上收集或展示数据。 用途：在表单中，字段用于收集用户输入；在表格或列表中，字段用于显示数据。 类型：字段可以有不同的类型，如文本、数字、日期等，这些类型通常由数据模型定义。 Oinone框架中的字段 在Oinone框架中，字段的设计和实现遵循以下原则： 后端模型驱动：前端的字段直接由后端的数据模型决定。这意味着后端定义了哪些数据应该展示，以及如何展示。 减少前后端联调：由于字段的定义和行为是由后端控制的，前后端的联调需求大大减少。前端开发者主要关注于如何呈现这些字段，而后端则负责数据的逻辑和结构。 灵活性与规范性：虽然Oinone推荐所有场景都遵循后端模型驱动字段的原则，以保持前后端的一致性和减少沟通成本，但它也为高度定制化的前端页面提供了灵活性。 元数据使用：Oinone可能还使用元数据来进一步定义字段的行为，例如它们是否可见、如何验证用户输入等。 结合前后端 在使用Oinone时，理解前后端如何合作来定义和展示字段是很重要的。这种方法不仅提高了开发效率，而且有助于确保数据的一致性和应用程序的可维护性。同时，对于那些需要特定定制或特殊处理的场景，开发团队能够灵活地适应这些需求，在遵守总体架构原则的同时进行一些特定的调整和优化。 作用场景 在Oinone框架中，字段扮演着连接后端数据模型和前端用户界面的重要角色。其作用场景包括但不限于以下几点： 业务组件的核心： Oinone集成了AntdDesignVue的全部UI组件，将它们转化为业务组件。这些业务组件以字段的形式存在，使得前端开发变得简单高效。开发人员可以直接使用这些现成的业务组件来构建用户界面，大大减少了开发工作量。 无代码开发支持： 字段的设计使得Oinone支持无代码开发。开发者可以通过拖拉拽的方式在前端快速构建界面，而后端模型的定义直接决定了这些界面的生成。这种模式简化了传统的前端开发流程，提升了开发效率。 个性化定制： 虽然标准的UI组件可以满足大部分需求，但复杂多变的业务场景往往需要更多个性化的处理。在Oinone中，开发者可以根据具体业务需求和公司的UI指南，定义专门针对特定行业或客户的定制化字段和组件。 与无代码平台的结合： Oinone允许将个性化的字段和组件与无代码平台相结合。这意味着即使在进行个性化定制时，也能保持使用无代码工具的便利性，实现更灵活、更高效的前端开发。 适应多维度业务需求： 由于字段在Oinone中的灵活性和可定制性，它们能够适应多维度的业务需求，无论是从UI设计、用户体验还是业务逻辑的角度，字段都能提供合适的解决方案 自定义字段 示例工程目录 以下是需关注的工程目录示例，main.ts更新导入./field： 图3-5-7-24 自定义字段工程目录示例 示例代码 创建自定义字段组件： 使用Vue框架创建一个新的组件（例如 CustomStringFieldVue），并定义其模板、脚本和样式。 在模板中定义字段的HTML结构。 在脚本中使用 defineComponent 来定义Vue组件。 字段类的定义： 导入必要的模块，如 FormFieldWidget, ModelFieldType, SPI, ViewType 等。 使用 @SPI.ClassFactory 装饰器来注册自定义字段。 在类内部初始化并设置组件。 SPI注册参数解释： viewType: 指定视图类型，如表单视图或搜索视图。 widget: 可以指定组件名称。 ttype: 字段的业务类型，例如字符串、数字等。 multi: 指明字段是否支持多值。 model: 定义字段所属的模型。 viewName: 指定视图名称。 name: 定义所属字段的名称。 import {FormFieldWidget, ModelFieldType, SPI, ViewType} from '@kunlun/dependencies'; import CustomStringFieldVue from './CustomStringField.vue'; @SPI.ClassFactory( FormFieldWidget.Token({ viewType: [ViewType.Form, ViewType.Search], ttype: ModelFieldType.String }) ) export class CustomStringField extends FormFieldWidget { public initialize(props) { super.initialize(props); this.setComponent(CustomStringFieldVue); return this; } } 图3-5-7-24 自定义字段组件(TS)示例 <template> <div class="custom-string-filed-wrapper"> 字段组件 </div> </template> <script lang="ts"> import { defineComponent } from 'vue' export default defineComponent({ inheritAttrs: false, name: 'CustomStringFieldVue' }) </script> <style lang="scss"> .custom-string-filed-wrapper { } </style> 图3-5-7-24 自定义字段组件(Vue)示例 效果 图3-5-7-24 自定义字段效果示例

  史, 昂

  2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  4.1.8 函数之事务管理

  一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction（默认为false），事务传播行为propagationBehavior（默认PROPAGATION_SUPPORTS），事务隔离级别isolationLevel（默认使用数据库默认的事务隔离级别），所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务，支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务，不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作，不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务，请使用PamirsTransational分布式事务管理方案（@PamirsTransational(enableXa=true)）。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务，使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下，与@Transactional注解功能一致。 编程式事务，使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下，与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务，使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 （atomicity）:强调事务的不可分割. 一致性 （consistency）:事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 （isolation）:一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性（durability） :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度，当多个事务同时访问相同数据时，如果没有采取必要的隔离机制，就可能发生以下问题： 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据，所谓脏读，就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据，比如银行取钱，事务A开启事务，此时切换到事务B，事务B开启事务–>取走100元，此时切换回事务A，事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据，因为事务B取走了100块钱，并没有提交，数据库里面的账务余额肯定还是原始余额，这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句，期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句，但先后得到的结果不一致，这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs（Spring）支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE（读已提交） MySQL（可重复读） READ_UNCOMITTED 读未提交（脏读）最低的隔离级别，一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交，ORACLE默认隔离级别，有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读，解决不可重复读的隔离级别，但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化，最高的事务隔离级别，不管多少事务，挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务，这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务，如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务，如果不存在，就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务，如果不存在，抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在，挂起当前事务，创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行，如果有事务存在，挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行，如果有事务存在，抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在，则嵌套事务执行 A中嵌套B事务，嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW （两个独立事务） PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚，B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常，并没有继续向上抛异常，则B先回滚，A再正常提交； 2.如果A未捕获B的异常，默认则会将B的异常向上抛，则B先回滚，A再回滚 B先回滚，A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚，A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交，A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务（举例） Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务，PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务，但此多库事务为非严格的分布式多库事务，之所以选择这个方案，原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证，特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文，自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页，选择记录点击【批量更新数据状态】按钮，修改记录的数据状态为【未启用】，提交看效果。期望效果为：提示系统异常，数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…

  史, 昂

  2024年5月23日

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  3.2.1 构建第一个Module

  所有环境准备就绪，就让我们踏上oinone的奇妙之旅吧。先搞个demo模块【展示名为“oinone的Demo工程”，名称为“demoCore”，编码为“demo_core”】试试看，本节学习目的就是能把它启动起来，有个大概的认知。 一、后端工程脚手架 使用如下命令来利用项目脚手架生成启动工程： 新建archetype-project-generate.sh脚本，或者直接下载archetype-project-generate.sh #!/bin/bash # 项目生成脚手架 # 用于新项目的构建 # 脚手架使用目录 # 本地 local # 本地脚手架信息存储路径 ~/.m2/repository/archetype-catalog.xml archetypeCatalog=local # 以下参数以pamirs-demo为例 # 新项目的groupId groupId=pro.shushi.pamirs.demo # 新项目的artifactId artifactId=pamirs-demo # 新项目的version version=1.0.0-SNAPSHOT # Java包名前缀 packagePrefix=pro.shushi # Java包名后缀 packageSuffix=pamirs.demo # 新项目的pamirs platform version pamirsVersion=4.7.8 # Java类名称前缀 javaClassNamePrefix=Demo # 项目名称 module.displayName projectName=OinoneDemo # 模块 MODULE_MODULE 常量 moduleModule=demo_core # 模块 MODULE_NAME 常量 moduleName=DemoCore # spring.application.name applicationName=pamirs-demo # tomcat server address serverAddress=0.0.0.0 # tomcat server port serverPort=8090 # redis host redisHost=127.0.0.1 # redis port redisPort=6379 # 数据库名 db=demo # zookeeper connect string zkConnectString=127.0.0.1:2181 # zookeeper rootPath zkRootPath=/demo mvn archetype:generate \ -DinteractiveMode=false \ -DarchetypeCatalog=${archetypeCatalog} \ -DarchetypeGroupId=pro.shushi.pamirs.archetype \ -DarchetypeArtifactId=pamirs-project-archetype \ -DarchetypeVersion=${pamirsVersion} \ -DgroupId=${groupId} \ -DartifactId=${artifactId} \ -Dversion=${version} \ -DpamirsVersion=${pamirsVersion} \ -Dpackage=${packagePrefix}.${packageSuffix} \ -DpackagePrefix=${packagePrefix} \ -DpackageSuffix=${packageSuffix} \ -DjavaClassNamePrefix=${javaClassNamePrefix} \ -DprojectName="${projectName}" \ -DmoduleModule=${moduleModule} \ -DmoduleName=${moduleName} \ -DapplicationName=${applicationName} \ -DserverAddress=${serverAddress} \ -DserverPort=${serverPort} \ -DredisHost=${redisHost} \ -DredisPort=${redisPort} \ -Ddb=${db} \ -DzkConnectString=${zkConnectString} \ -DzkRootPath=${zkRootPath} 图3-2-1-1 新建archetype-project-generate.sh脚本 Linux/Unix/Mac 需要执行以下命令添加执行权限 chmod +x archetype-project-generate.sh 图3-2-1-2 添加执行权限 根据脚本中的注释修改项目变量（demo工程可无需编辑） 执行脚本 ./archetype-project-generate.sh 二、后端工程结构介绍 通过脚手架生成的demo工程是我们2.4.1【oinone独特性之单体与分布式的灵活切换】一文中介绍的单模块工程结构，属于入门级的一种，麻雀虽小五脏俱全，特别适合新手学习。 结构示意图（如下图3-2-4所示） 图3-2-1-4 结构示意图 工程结构说明 工程名 包名 说明 pamirs-demo-api 对外api包，如果有其他模块需要依赖demo模块，则可以在其pom中引入pamirs-demo-api包 constant 常量的包路径 enumeration 枚举类的包路径 model 该领域核心模型的包路径 service 该领域对外暴露接口api的包路径 tmodel 存放该领域的非存储模型如：用于传输的临时模型 DemoModule 该类是Demo模块的定义 pamirs-demo-boot demo模块的启动类 boot 启动类的包路径 DemoApplication…

  史, 昂

  2024年5月23日

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