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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  • 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。 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: 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 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。 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…

    2024年5月23日
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