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。

image.png

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:

  1. 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

  2. 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。

image.png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
      autoCreateTable: true

图4-1-2-5 部分数据源不使用自动构建数据库表功能

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9277.html

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    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

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    1. 什么是数据字典 数据字典是一些固定字典项的集合,可作为多选或单选的选项,例如人员性别、员工属相、杭州市下属的行政区等都是数据字典。 选择一个应用/模块下的一个小模块,可以查看其中包含的自定义字典(自建的数据字典)和系统字典。可以通过导入或添加创建自定义字典。 2. 数据字典基本操作 删除:系统字典不支持删除,无法批量删除自定义数据字典,若数据字典已经被字段、页面等引用时,也无法删除这个数据字典。 隐藏/可见:自定义字典、系统字典都可以操作隐藏和可见,隐藏和可见不影响数据字典在字段、页面等处的使用。 查看引用关系:点击查看引用关系,展开弹窗,展示该数据字典和字段、视图的引用关系。 修改:若数据字典已经被引用,无法删除其中的字典项。若无引用关系则可以任意修改。 3. 数据字典导入 点击“导入数据字典”按钮,弹出窗口,可根据图中引导进行数据字典的导入。 在经典模式下,导入数据字典会新建数据字典。 在专家模式下,数据字典导入的模板中包含字段“字典编码”,若导入的字典编码不存在则会新建数据字典,若导入的字典编码已存在则会修改字典编码的设置,新建和修改的动作会校验是否符合规范。 4. 数据字典创建 4.1 专家模式(低代码模式) 字典项类型有“二进制、文本、整数”三种可选,选择二进制时,字典项值需要选择存储在数据库二进制中的第几位。系统根据字典项值去查找字典项名称,因此字典项值不可重复。 数据字典的api名称、代码名称、描述可不填,部分系统会赋默认值。 字典项中字典项名称和字典项值必填,api名称和字典项描述不填系统会赋默认值。 4.2 经典模式(无代码模式) 经典模式下只需要填写字典名称,添加字典项即可。系统会自动将字典项类型设置为“二进制”,并将字典项按照创建的先后顺序设置字典项值的位数。字典项类型、字典项值释义可参照专家模式的解释。

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    1.流程设计 进入流程设计页之后可以进行流程名称、流程说明的编辑,可以进行流程设计,流程参数配置,保存和发布。 1.1 流程配置 点击进入流程配置页面,若需要配置一些参数供流程使用,可在此添加和删除。删除流程参数时,若该参数已在流程中被使用则无法删除。参数支持文本、数值、日期、布尔四种类型。 1.2 保存 点击后流程设计进行存档,流程设计不完整也支持保存,下次进入流程设计回到保存的页面。 1.3 发布 第一次发布时右上角发布显示文字为发布流程,后续发布按钮显示文字为更新发布。发布后流程才会按照设计触发,首次发布和更新发布的逻辑一致,若流程中有未解决的错误则无法发布不成功,发布成功后页面跳转到显示全部流程的页面,流程状态为已启用、已更新。

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