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

4.1.25 框架之搜索引擎

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

  1. 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

  2. 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

  1. 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

  1. 停止ES
lsof -nP -iTCP:9300 -sTCP:LISTEN | grep java | awk '{print $2;}' | xargs kill

图4-1-25-6 停止ES

ES控制台安装

  1. 下载cerebro-0.9.4.tgz.txt(54.6 MB)文件,下载后去除后缀.txt,然后解压文件,解压之后执行 bin/cerebro 或者 bin/cerebro.bat (windows)

  2. 进入cerebro-0.9.4/bin目录下执行以下命令

./cerebro

图4-1-25-7 启动ES控制台

  1. 启动后访问地址: http://localhost:9000

image.png

图4-1-25-8 访问ES控制台cerebro页面

  1. Node address 填入es服务地址
http://127.0.0.1:9200

图4-1-25-9 输入ES服务地址

image.png

图4-1-25-10 Cerebro连接es成功

恭喜es环境搭建完毕,我们开始进入学习

三、第一个增强模型(举例)

Step1 相关依赖包引入boot工程

  1. boot工程需要指定ES客户端包版本,不指定版本会隐性依赖顶层spring-boot依赖管理指定的低版本

  2. boot工程加入pamris-channel的工程依赖

<dependency>
    <groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
    <artifactId>elasticsearch-rest-client</artifactId>
    <version>8.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>jakarta.json</groupId>
    <artifactId>jakarta.json-api</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId>
    <artifactId>pamirs-channel-core</artifactId>
</dependency>

图4-1-25-11 相关依赖包引入boot工程

Step2 在pamirs-demo-api中增加入pamirs-channel-api的依赖

<dependency>
    <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId>
    <artifactId>pamirs-channel-api</artifactId>
</dependency>

图4-1-25-12 在pamirs-demo-api中增加入pamirs-channel-api的依赖

Step3 修改application-dev.yml

在pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加channel,即在启动模块中增加channel模块。同时注意es的配置,是否跟es的服务一致

pamirs:
    boot:
    modules:
        - channel
  elastic:
    url: 127.0.0.1:9200

图4-1-25-13 修改application-dev.yml

Step4 DemoModule增加对ChannelModule的依赖

@Module(dependencies = {ChannelModule.MODULE_MODULE})

图4-1-25-14 DemoModule增加对ChannelModule的依赖

Step5 为ShardingModel新建一个增强模型

在大数据量的情况下,我们经常会通过ES来提升查询速度

package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance;

import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel;
import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum;

@Model(displayName = "测试EnhanceModel")
@Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL)
@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL})
@Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN)
public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel {
    public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance";
}

图4-1-25-15 为ShardingModel新建一个增强模型

Step6 为增强模型增加菜单入口

@UxMenu("增强模型")@UxRoute(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL) class ShardingModelEnhanceMenu{}

图4-1-25-16 为增强模型增加菜单入口

Step7 重启系统看效果

  1. 第一次访问页面会报错,因为针对该增强模型的相关初始化工作还未完成

image.png

图4-1-25-17 首次访问页面报错

  1. 进入【传输增强模型】应用,访问增强模型列表我们会发现一条记录,并点击【全量同步】初始化ES,并全量dump数据

image.png

图4-1-25-18 全量dump数据

  1. 再次回到Demo应用,进入增强模型页面,可以正常访问并进增删改查操作

image.png

图4-1-25-19 再次回到Demo应用

对数据进行修改,我们可以看到以下日志

image.png

图4-1-25-20 数据修改后的日志

四、个性化dump逻辑

有时候我们dump逻辑是有个性化需求,那么我们可以重写模型的synchronize方法,函数重写特性我们在3.4.3【函数的相关特性】一文中的“面向对象-继承与多态”部分中已经有详细介绍。

Step1 重写ShardingModelEnhance模型的synchronize方法

下面例子中我们给ShardingModelEnhance模型增加一个nick字段,在同步搜索引擎的时候把name赋值给nick字段。

package pro.shushi.pamirs.demo.api.enhance;

import pro.shushi.pamirs.channel.enmu.IncrementEnum;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.Enhance;
import pro.shushi.pamirs.channel.meta.EnhanceModel;
import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.ShardingModel;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum;
import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum;

import java.util.List;

@Model(displayName = "测试EnhanceModel")
@Model.model(ShardingModelEnhance.MODEL_MODEL)
@Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.PROXY, inherited = {EnhanceModel.MODEL_MODEL})
@Enhance(shards = "3", replicas = "1", reAlias = true,increment= IncrementEnum.OPEN)
public class ShardingModelEnhance extends ShardingModel {
    public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModelEnhance";

    @Field(displayName = "nick")
    private String nick;

    @Function.Advanced(displayName = "同步数据", type = FunctionTypeEnum.UPDATE)
    @Function(summary = "数据同步函数")
    public List<ShardingModelEnhance> synchronize(List<ShardingModelEnhance> data) {
        for(ShardingModelEnhance shardingModelEnhance:data){
            shardingModelEnhance.setNick(shardingModelEnhance.getName());
        }
        return data;
    }
}

图4-1-25-21 重写ShardingModelEnhance模型的synchronize方法

Step2 重启应用看效果

我们修改记录数据,可以看到nick字段也自动赋值了。如果针对老数据记录,我们需要把新增的字段都自动填充,可以进入【传输增强模型】应用,访问增强模型列表,找到对应的记录并点击【全量同步】

image.png

图4-1-25-22 示例效果

五、给搜索增加个性化逻辑

如果我们需要在查询方法中增加逻辑,在前面的教程中一般是重写queryPage函数,但对于增强模型我们需要重写的是search函数。

Step1 重写ShardingModelEnhance模型的search方法

@Function(
        summary = "搜索函数",
        openLevel = {FunctionOpenEnum.LOCAL, FunctionOpenEnum.REMOTE, FunctionOpenEnum.API}
)
@pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function.Advanced(
        type = {FunctionTypeEnum.QUERY},
        category = FunctionCategoryEnum.QUERY_PAGE,
        managed = true
)
public  Pagination<ShardingModelEnhance> search(Pagination<ShardingModelEnhance> page, IWrapper<ShardingModelEnhance> queryWrapper) {
    System.out.println("您的个性化搜索逻辑");
    return ((IElasticRetrieve) CommonApiFactory.getApi(IElasticRetrieve.class)).search(page, queryWrapper);
}

图4-1-25-23 重写ShardingModelEnhance模型的search方法

Step2 重启应用看效果

image.png

图4-1-25-24 示例效果

Oinone社区 作者:史, 昂原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/oio4/9300.html

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  • 2.1 数字化时代软件业的另一个本质变化

    随着企业从信息化向数字化转变,软件公司提供的产品也由传统的企业管理软件向企业商业支撑软件发展。这一变化带来了许多技术上的挑战和机遇。在之前的章节中,我们提到企业的视角已经从内部管理转向业务在线和生态在线协同,这也带来了一系列新的需求。但是,我们常常会忽视这一变化所带来的对系统要求的变化。在本章中,我们将探讨这些技术上的变化,以及这些变化所带来的机遇和挑战。 图2-1 从信息化到数字化软件本质变化 在信息化时代,企业的业务围绕着内部管理效率展开,借鉴国外优秀的管理经验,企业将其管理流程固化下来,典型的例子是ERP项目。这类项目上线后往往长期稳定,不轻易更改,因此信息化时代软件的技术流派侧重于通过模型对业务进行全面支持。例如,SAP具有丰富的配置能力,将已有企业管理思想抽象到极致。其功能基本上可以通过配置来实现,因此其模型设计特别复杂。但是,我们也应该清楚地了解到,配置是面向已知问题的。在数字化时代,创新和业务迭代速度非常快,这种方法可能就不太适合了。我们知道,模型抽象是在设计时具有前瞻性的,一旦不适合,修改起来就会异常困难。 随着数字化时代的到来,企业主的关注点已经从单一企业内部管理转变为了围绕企业上下游价值链的协同展开。这种变化给企业信息化系统提出了更高的要求,例如业务需求的响应速度、系统性能和用户体验等方面。现在,企业对软件不仅是管理需求的承载,更是业务在线化的承载。传统的重模型设计软件模式已经不再适用,因为业务本身不断创新和变化。因此,数字化时代需要新的软件技术流派,这种流派必须是轻模型加上低代码技术的结合体。通过模型抽象80%的通用场景,剩余的20%个性化需求可以通过技术手段来完成。这样的设计可以让每家企业的研发人员轻松理解模型,而不像ERP模型那样异常复杂,无法进行修改。此外,配合低代码技术可以快速研发和上线。如果说配置化是面向已知问题的,那么低代码就是面向未知问题设计的。虽然低代码的概念可以追溯到上个世纪80年代,当时是为了满足企业内部部门之间有协同需求,但又没有专业软件支撑,定制化开发又不划算的辅助场景。但现在它的核心原因是企业数字化的核心场景不稳定,变化很快,每家企业都有强烈的个性化需求。因此,低代码成为解决这些问题的核心手段,数字化时代的低代码需要具备处理复杂场景的能力,而不仅仅是围绕着内部管理展开。 企业在数字化转型的过程中需要考虑到不仅是成熟的全链路业务解决方案,还要应对数字化场景的快速变化和持续创新的需求。为此,Oinone打造了一站式低代码商业支撑平台,从业务与技术两个维度来帮助企业建立开放、链接、安全的数字化平台。这将在水平和垂直两个维度上全面推动企业数字化转型。 另外,低代码的另一个好处是完成了软件本身的数字化建设。通过基于元数据设计,元数据成为软件中数据、逻辑和交互的数据,软件结合AI可以有更多的创造可能。想象一下,AI了解软件的元数据后可以自我运作,人在极少情况下才需要参与,人机交互也会发生大的改变。未来的软件交互不再需要研发提前预设,而是能够实现用户所需即所呈现的效果。作为一家帮助企业进行数字化转型的软件公司,请问您的数字化转型是否已经完成呢?

    2024年5月23日
    1.0K00
  • 3.5 Oinone以交互为外在

    交互组件(UI Componment): 用组件化的方式统一管理:菜单、布局、视图 用Action做衔接,来勾绘出模块的前端交互拓扑,描述所有可操作行为 oinone的页面路由串联规则是以菜单为导航,用Action做衔接,用View做展示,详见3.5.2.1View的【整体介绍】。 本章节会重点介绍: 如何定义菜单、视图、行为以及其初始化 xml配置:视图配置(包括字段联动)、字段配置、布局配置、动作配置 前端组件自定义

  • 特别说明

    教材进度 目前还在编写整改中,特别是目录上带(改)字样的 本版本教材针对4.0,相对3.0增加的特性有: 通用能力部分:比如权限、审计、国际化、系统配置、集成可视化等 新版权限:交互优化,同时支持子管理员 新版审计,支持在线配置审计规则 系统配置,提供多种风格,让伙伴基础风格不在需要自定义主题和组件 新增集成设计器,通过连接器让应用api和数据库集成资产化管理,通过数据流进行接口逻辑编排,并提供统一的开放平台 设计器部分: 加强界面设计器部分对移动端、主题、自定义组件等支持,同时完善对数据管理操作、增加各类常用业务组件,加强对树形与及联的支持,表格视图搜索优化 流程设计器增加:审批员选择自定义逻辑、转交人选择自定义逻辑,支持手工触发、支持数据事务、支持调用模型函数 可视化设计器:增加自定义图表功能、增强下钻能力 模块管理:增加新增、多端配置等支持 内核机制: 性能优化:通过gql层面解决业务研发过程中1+N性能问题,权限性能优化,分布式缓存性能优化,整体性能提升2倍以上 针对多租户应用无状态的支持,低无一体支持本地调试 5.0的核心新特性预告,特性会在开发过程中陆续推出供大家体验,但完整体验时间为2024年6月份 新增打印设计功能 导出的默认交互增强以及导入导出模版设计 默认导入导出在交互时可以指定字段 导入导出模版可图形化设计 多模型AI集成设计器器 自定义组件、自定义图表交互友好性增强 自定义组件,属性面板设计模版化,解决设计组件属性面板的时候不知道有哪些默认属性。 增强组件与动作的结合灵活性 组件增加是否有子组件的通用属性,有子组件的组件具备组件拖拽区 增强UX注解能力,原本只有设计器支持的,后端UX注解也进行对应支持 后端低无一体功能开放(原本该功能只在saas版本上提供),方便咱们做应急和简单应用的时,以无代码为主,低代码为辅的模式。通过低无一体可以通过低代码的方式来解决无代码无法支撑的功能。 工作流增强 增加循环审批节点 增加分支汇集节点增强并行流程能力,比如分支汇集节点可以设置:所有并行节点处理完或只要一条处理完就继续执行。

    2024年5月23日
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