4.1.22 框架之分布式缓存

史, 昂 • 2024年5月23日 am8:42 • Oinone 7天入门到精通 • 1726 views

分布式缓存Oinone平台主要用到了Redis，为了让业务研发时可以无感使用RedisTemplate和StringRedisTemplate，已经提前注册好了redisTemplate和stringRedisTemplate，而且内部会自动处理相关特殊逻辑以应对多租户环境，小伙伴不能自己重新定义Redis的相关bean。

使用说明

配置说明

spring:
  redis:
    database: 0
    host: 127.0.0.1
    port: 6379
    timeout: 2000
    #    cluster:
    #      nodes:
    #        - 127.0.0.1:6379
    #      timeout: 2000
    #      max-redirects: 7
    jedis:
      pool:
        # 连接池中的最大空闲连接 默认8
        max-idle: 8
        # 连接池中的最小空闲连接 默认0
        min-idle: 0
        # 连接池最大连接数 默认8 ，负数表示没有限制
        max-active: 8
        # 连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制） 默认-1
        max-wait: -1

图4-1-22-1 分布式缓存配置说明

代码示例

package pro.shushi.pamirs.demo.core.service;

import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
@Component
public class Test {

    @Autowired
    private RedisTemplate redisTemplate;
    @Autowired
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate

}

图4-1-22-2 代码示例

Oinone社区作者：史, 昂原创文章，如若转载，请注明出处：https://doc.oinone.top/oio4/9297.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

Oinone 7天从入门到精通

Like (0)

史, 昂数式管理员

0 0

4.1.23 框架之信息传递

Previous 2024年5月23日 am8:41

4.1.21 框架之分布式消息

Next 2024年5月23日 am8:43

Oinone 7天入门到精通

3.3.10 字段类型之关系描述的特殊场景

在3.3.9【字段类型之关系与引用】一文中已经描述了各种关系字段的常规写法，还有一些特殊场景如：关系映射中存在常量，或者M2M中间表是大于两个字段构成。举例说明关系字段-高级用法场景描述 PetTalent模型增加talentType字段，PetItem与PetTalent的多对多关系增加talentType（达人类型），PetItemRelPetTalent 中间表维护petItemId、petTalentId以及talentType，PetDogItem和PetCatItem分别重写petTalents 字段，关系中增加常量描述。示意图如下实际操作步骤： Step1 新增 TalentTypeEnum package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = TalentTypeEnum.DICTIONARY,displayName = "达人类型") public class TalentTypeEnum extends BaseEnum<TalentTypeEnum,Integer> { public static final String DICTIONARY ="demo.TalentTypeEnum"; public final static TalentTypeEnum DOG =create("DOG",1,"狗达人","狗达人"); public final static TalentTypeEnum CAT =create("CAT",2,"猫达人","猫达人"); } Step2 PetTalent模型增加talentType字段 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.TalentTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物达人",summary="宠物达人",labelFields ={"name"}) public class PetTalent extends AbstractDemoIdModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.PetTalent"; @Field(displayName = "达人") private String name; @Field(displayName = "达人类型") private TalentTypeEnum talentType; } Step3 修改PetItem的petTalents字段，在关系描述中增加talentType（达人类型） @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = "PetItemRelPetTalent") @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step4 PetDogItem增加petTalents字段，重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量，填入枚举的值增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Field.many2many(relationFields = {"petItemId"},referenceFields = {"petTalentId","talentType"},through = "PetItemRelPetTalent") @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id","talentType"}) @Field(displayName = "推荐达人",summary = "推荐该商品的达人们") private List<PetTalent> petTalents; Step5 PetCatItem增加petTalents字段，重写父类PetItem的关系描述 talentType配置为常量，填入枚举的值增加domain描述用户页面选择的时候自动过滤出特定类型的达人，RSQL用枚举的name @Field(displayName = "推荐达人") @Field.many2many( through = "PetItemRelPetTalent", relationFields = {"petItemId"}, referenceFields = {"petTalentId","talentType"} ) @Field.Relation(relationFields = {"id"}, referenceFields = {"id", "#2#"}, domain = " talentType == CAT") private List<PetTalent> petTalents; Step6 清除中间表demo_core_pet_item_rel_pet_talent的数据记录清除PetItem与PetTalent的多对多中间表demo_core_pet_item_rel_pet_talent的数据记录 Step7 重启看效果修改达人记录，选择不同达人类型 PetItem、PetCatItem、PetDogItem不同的交互页面

史, 昂
2024年5月23日
1.7K000
4.5 研发辅助

这里都是一些提升研发效率的小工具

史, 昂
Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
1.5K000
Oinone 7天入门到精通

4.1.25 框架之搜索引擎

一、使用场景在碰到大数据量并且需要全文检索的场景，我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景，其背后也是整合了ElasticSearch。二、整体介绍 oinone与es整合设计图图4-1-25-1 Oinone与es整合设计图基础环境安装 Canal安装详见4.1.10【函数之触发与定时】一文修改Canal配置并重启新增Canal的实例【destinaion: pamirs】，监听分表模型的binlog【filter: demo.demo_core_sharding_model……】用于增量同步 pamirs: middleware: data-source: jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/canal_tsdb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&verifyServerCertificate=false&useSSL=false&requireSSL=false driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver username: root password: oinone canal: ip: 127.0.0.1 port: 1111 metricsPort: 1112 zkClusters: – 127.0.0.1:2181 destinations: – destinaion: pamirschangedata name: pamirschangedata desc: pamirschangedata slaveId: 1235 filter: demo\.demo_core_pet_talent dbUserName: root dbPassword: oinone memoryStorageBufferSize: 65536 topic: CHANGE_DATA_EVENT_TOPIC dynamicTopic: false dbs: – { address: 127.0.0.1, port: 3306 } – destinaion: pamirs id: 1234 name: pamirs desc: pamirs slaveId: 1234 filter: demo\.demo_core_sharding_model_0,demo\.demo_core_sharding_model_1,demo\.demo_core_sharding_model_2,demo\.demo_core_sharding_model_3,demo\.demo_core_sharding_model_4,demo\.demo_core_sharding_model_5,demo\.demo_core_sharding_model_6,demo\.demo_core_sharding_model_7 dbUserName: root dbPassword: oinone memoryStorageBufferSize: 65536 topic: BINLOG_EVENT_TOPIC dynamicTopic: false dbs: – { address: 127.0.0.1, port: 3306 } tsdb: enable: true jdbcUrl: "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb" userName: root password: oinone mq: rocketmq rocketmq: namesrv: 127.0.0.1:9876 retryTimesWhenSendFailed: 5 dubbo: application: name: canal-server version: 1.0.0 registry: address: zookeeper://127.0.0.1:2181 protocol: name: dubbo port: 20881 scan: base-packages: pro.shushi server: address: 0.0.0.0 port: 10010 sessionTimeout: 3600 图4-1-25-2 修改Canal配置并重启 ES安装下载安装包官方下载地址，也可以直接下载elasticsearch-8.4.1-darwin-x86_64.tar.gz.txt(361.7 MB)，下载后去除后缀.txt，然后解压文件替换安装目录/config下的[elasticsearch.yml](elasticsearch)(1 KB)，主要是文件中追加了三个配置 xpack.security.enabled: false xpack.security.http.ssl.enabled: false xpack.security.transport.ssl.enabled: false 图4-1-25-3 elasticsearc.yml追加三个配置启动 a. 导入环境变量（ES运行时需要JDK18及以上版本JDK运行环境, ES安装包中包含了一个JDK18版本） # export JAVA_HOME=/Users/oinone/Documents/oinone/es/elasticsearch-8.4.1/jdk.app/Contents/Home/ export JAVA_HOME=ES解压安装目录/jdk.app/Contents/Home/ 图4-1-25-4 导入环境变量 b. 运行ES ## nohup /Users/oinone/Documents/oinone/es/elasticsearch-8.4.1/bin/elasticsearch >> $TMPDIR/elastic.log 2>&1 & nohup ES安装目录/bin/elasticsearch >> $TMPDIR/elastic.log 2>&1 & 图4-1-25-5 运行ES 停止ES lsof…

史, 昂
2024年5月23日
1.5K000
李强

我们常说“在今天所有的不确定性当中，数字化是最大的确定性”，数字化一定会全面改造所有的行业更是确定的。在菜鸟九年的探索中，我们最大的感受是“未来，任何一个物流企业都会是一个技术公司，真正拉开差距的是：技术与实体产业的结合有多深”。菜鸟“简单极致，贴地疾飞”的技术文化也深刻体现了这一点——好的技术要能解决实际问题。数字化并不是简单地上线一个或几个系统，这是一个贴近业务持续迭代的过程，伴随着这个过程，我相信会诞生非常多的创新技术。在本书中我看到了工程思维在推进技术创新的缩影，把难的问题转化为简单的问题，用成熟实用的技术分而解之。高性能的微服务框架、CDM、元数据、低代码、无代码等，都是当下非常热门的技术课题，Oinone把这一切都有机地结合起来，形成了一种具备先进理念的全新一代软件产品，每一个特性都贴合企业数字化遇到的实际问题。Oinone的产品设计，把“大道至简，软件自造”贯穿始终，用最简单的方式，帮助企业驾驭数字化，相信会给企业带来不一样的体验。就跟本书提到的“「企业视角由内部管理转向业务在线、生态在线(协同)带来一系列新的诉求」这一大背景下，以及云、端等新技术的发展，对研发人员的需求越来越大，同时要求越来越高，低代码平台是提升研发效率，降低研发成本的核心手段”，低代码已经不是需不需要的问题，而是怎么选的问题。菜鸟网络自身也在推进自有低代码开发平台，我们有幸邀请本书作者陈鹏程来到菜鸟网络进行了分享交流，收获非常大。如您正在选型低代码开发平台，向您推荐这本书，低无一体的Oinone肯定会打动您。菜鸟网络CTO李强（在宽）

史, 昂
Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
2.1K000
Oinone 7天入门到精通

3.6 问题排查工具

当前端发起对应用的访问时，如果出现错误，那么我们可以通过以下方式进行简易排查，如果排查不出来，则也可以把排查工具给出的信息发送给Oinone官方售后进行进一步分析。本文将通过模拟异常信息，来介绍排查工具，提供了哪些辅助信息帮我们来快速定位问题。排查工具基础介绍通过前端页面的 /debug 路由路径访问调试工具的页面，假设我们的前端页面访问地址为http://localhost:6800，那么我们的排查工具请求路径就是 http://localhost:6800/debug排查工具可以帮我们排查前端页面元数据异常和后端接口的异常排查前端页面元数据将问题页面浏览器地址栏内 page 后的部分复制到调试工具的 debug 路由后重新发起请求，如图可以看到调试工具展示的信息，可以根据这些信息排查问题。排查后端接口后端接口出现问题后，打开(在原页面）浏览器的调试工具，切换到“网络”的标签页，在左侧的历史请求列表中找到需要调试的请求，右键会弹出菜单，点击菜单中的 “复制”，再次展开该菜单，点击二级菜单中的“以 fetch 格式复制”，这样可以复制到调试所需要的信息 2.复制调试信息到“接口调试”标签页内的文本框内，点击“发起请求”按钮获取调试结果我们可以看到页面展示了该接口的各种调试信息，我们可以据此排查问题。场景化的排查思路业务代码中存在代码bug 报错后发起调试请求，我们可以看到，调试工具直接给出了异常抛出的具体代码所在位置，此时再切换到“全部堆栈”下，可以看到是业务类的233行导致的空指针异常，查看代码后分析可得是data.getName().eqauls方法在调用前未做条件判断补全该判断后代码可以正常执行业务代码中没有直接的错误，异常在平台代码中抛出报错后发起调试请求可以看到异常不在业务代码内再切换到“全部堆栈”，可以看到具体异常信息，提示core_demo_item表出现了重复的主键，该表是DemoItem模型的我们还可以切换到“sql调试”的标签页，可以看到出错的具体sql语句经过分析可以得知是240行的data.create()�重复创建数据导致的。三、排查工具无法定位怎么办当我们通过排查工具还是没有定位到问题的时候，可以通过调试页面的“下载全部调试数据”和“下载调试数据”按钮将调试信息的数据发送给官方售后人员帮助我们定位排查问题。点击页面最顶部的“下载全部调试数据”按钮，可以下载页面调试数据和接口调试数据点击“调试接口”标签页内的“下载调试数据”按钮，可以下载接口调试数据四、排查工具细节

史, 昂
2024年5月23日
2.1K000

Please Login to Comment

4.1.22 框架之分布式缓存

使用说明

配置说明

代码示例

相关推荐

3.3.10 字段类型之关系描述的特殊场景

4.5 研发辅助

4.1.25 框架之搜索引擎

李强

3.6 问题排查工具

Leave a Reply