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

image.png

图4-1-5-7 示例效果一

image.png

图4-1-5-8 示例效果二

image.png

图4-1-5-9 示例效果三

image.png

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。

image.png

图4-1-5-11 编辑宠物商品库存

image.png

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 = data.updateBatch(inventroys);
        //单记录更新,不自动抛售需要自行判断
//        int i = data.updateById();
//        if(i!=1){
//            throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_ITEM_INVENTROY_UPDATE_VERSION_ERROR).errThrow();
//        }
        return data;
    }

}

图4-1-5-13 重写PetItemInventroy的update函数

注意事项:

如果是自定义页面需要把optVersion字段配置到视图的xml中去,可以配置为隐藏 。例子中因为默认页面已经自动带上了optVersion,所以容易被人忽视掉。

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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。

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  • 应用审计

    1. 整体介绍 应用审计是基于模型字段记录用户操作留痕记录,通过定义审计规则,平台基于审计规则订阅的字段记录形成日志。平台名词概念: 应用日志:针对已订阅的审计规则记录用户操作信息,是用户在各应用中操作行为留痕记录。 审计规则:业务审计中,数据变化订阅记录的规则。 操作入口:应用中心——业务审计应用。 2. 审计规则 审计规则是指定义审计过程订阅数据变化的信息,根据模型、订阅到具体字段内容变化形成应用日志。如订阅销售订单的备注,销售订单S20231001888,订单备注【尽快发货】,备注修改为【需易碎品包装】,审计规则为:销售订单模型,订阅【备注】。 操作包括:新增、编辑、删除。 2.1. 新增 新增时,定义审计规则名称,选择需要审计的模型,指定需要订阅的字段信息,同时可以指定关联关系的字段。 需要注意:每个模型仅限定义单条审计规则。 2.2. 编辑 编辑同新增操作,不做赘述。 2.3. 删除 删除规则后,平台将不再监听对应数据的变更日志,请慎重删除。 3. 应用日志 应用日志是针对已订阅的审计规则记录用户操作信息。记录操作用户、IP、登录设备、位置、订阅的字段变化内容。 应用日志详情 4. 业务表达 4.1. 展示效果 表格-行操作—日志记录 详情—日志记录 4.2. 操作步骤 Step1:在应用中心,需要维护业务应用依赖业务审计应用; 操作入口:应用中心,找到业务应用——编辑,依赖模块选择业务审计。 Step2:配置审计规则; 操作入口:业务审计应用——审计规则——新增规则。 Step2:界面设计器配置日志记录; 操作入口:界面设计器,找到需要配置的页面——模型组件,将动作区的日志记录拖动到页面中。

    2024年1月20日
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  • 3.4.1 构建第一个Function

    Function做为oinone的可管理的执行逻辑单元,是无处不在的 在3.3.3【模型的数据管理器】和3.3.2【模型类型】一文中的代理模型部分,涉及到包括在Action中自定义函数(action背后都对应一个Function)、重写queryPage的函数、以及独立抽取的公共逻辑函数,Function做为oinone的可管理的执行逻辑单元,是无处不在的。这也是为什么说oinone以函数为内在的原因。 一、构建第一个Function 因为数据管理器和数据构造器是oinone为模型自动赋予的Function,是内在数据管理能力。模型其他Function都需要用以下四种方式主动定义 伴随模型新增函数(举例) 它是跟模型的java类定义在一起,复用模型的命名空间。 Step1 为PetShop增加一个名为sayHello的Function package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; …… //import @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物店铺",summary="宠物店铺",labelFields ={"shopName"} ) @Model.Code(sequence = "DATE_ORDERLY_SEQ",prefix = "P",size=6,step=1,initial = 10000,format = "yyyyMMdd") public class PetShop extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShop"; …… //省略其他代码 @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type=FunctionTypeEnum.QUERY) public PetShop sayHello(PetShop shop){ PamirsSession.getMessageHub().info("Hello:"+shop.getShopName()); return shop; } } 图3-4-1-1 代码示例 Step2 重启看效果 用graphQL工具Insomnia查看效果 用Insomnia模拟登陆 a. 创建一个login请求,用于保存login请求,为后续模拟登陆保留快捷方式 图3-4-1-2 创建一个login请求 b. 下面为登陆请求的GraphQL,请在post输入框中输入。如果请求输入框提示错误可以,可以点击schema 的Refresh Schema来刷新文档 mutation { pamirsUserTransientMutation { login(user: {login: "admin", password: "admin"}) { broken errorMsg errorCode errorField } } } 图3-4-1-3 登陆请求的GraphQL c. 点击Send按钮,我们可以看到登陆成功的反馈信息 图3-4-1-4 登陆成功的反馈信息 用Insomnia模拟访问PetShop的sayHello方法,gql的返回中,我们可以看到两个核心返回 a. 一是方法正常返回的shopName b. 二是“PamirsSession.getMessageHub().info("Hello:"+shop.getShopName())”代码执行的结果,在messages中有一个消息返回,更多消息机制详见4.1.23【框架之信息传递】 query{ petShopQuery{ sayHello(shop:{shopName:"cpc"}){ shopName } } } 图3-4-1-5 用Insomnia模拟访问PetShop的sayHello 图3-4-1-6 代码执行结果 用Insomnia模拟访问PetShopProxy的sayHello方法 效果同用Insomnia模拟访问PetShop的sayHello方法,体现Function的继承特性。 独立新增函数绑定到模型(举例) 独立方法定义类,并采用Model.model或Fun注解,但是value都必须是模型的编码,如@Model.model(PetShop.MODEL_MODEL)或@Fun(PetShop.MODEL_MODEL) Step1 提取PetShop的sayHello方法独立到PetShopService中 注释掉PetShop的sayHello方法 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; …… //import @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物店铺",summary="宠物店铺",labelFields ={"shopName"} ) @Model.Code(sequence = "DATE_ORDERLY_SEQ",prefix = "P",size=6,step=1,initial = 10000,format = "yyyyMMdd") public class PetShop extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetShop"; …… //省略其他代码 // @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) // @Function.Advanced(type=FunctionTypeEnum.QUERY) // public PetShop sayHello(PetShop shop){ // PamirsSession.getMessageHub().info("Hello:"+shop.getShopName()); // return shop; // } } 图3-4-1-7 注释掉PetShop的sayHello 新增PetShopService接口类 接口的方法上要加上@Function注解,这样另模块依赖api包的时候,会自动注册远程服务的消费者 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; @Fun(PetShop.MODEL_MODEL) //@Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) public interface…

    2024年5月23日
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