4.2.3 框架之SPI机制

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  Oinone 7天入门到精通 2024年6月20日

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  数据类

  1.数据类 1.1 新增数据 新增数据节点可以为任意模型通过表达式新增数据，包含两种模式，「节点执行完即增加业务数据」功能下新增的数据也可以同步触发流程，相反「节点执行完不增加业务数据」则不会触发新增业务数据关联的流程，数据仅可用于后续流程使用。 流程增加的数据在节点执行时就生效。 1.2 更新数据 更新数据节点可以为任意模型通过表达式更新数据。 1.3 获取数据 当流程需要调用触发模型之外的模型中的数据时就需要使用获取数据的功能。 需要选择获取单条/多条数据，选择一个获取数据的模型，可以设置一些筛选项减少不必要的数据。最后需要设置未获取到数据时的执行方式。 继续执行：跳过本次数据获取，继续执行流程。 向模型中新增数据后继续执行：新增数据来供后续节点使用，新增数据同时存入数据库中。 终止流程：终止流程将结束该流程，不管之后是否还有流程节点。 1.4 删除数据 删除数据节点可以将流程节点上面的模型数据从数据库中删除。 1.5 更新流程参数 可以将「流程配置」中的「流程参数」进行修改，仅有变更过的流程参数才能其他节点选中。 1.6 引用逻辑 可以在流程中使用模块自带的逻辑或使用低代码设计的逻辑。

  史, 昂

  2024年5月23日

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  集成平台

  1. 集成介绍 集成是指平台应用与外部系统之间的集成，平台内部应用之间直接内部服务调用。 在讲解集成设计之前先了解以下概念： 集成资源：在实际业务场景中需要将多个系统打通，针对单一的一方，我们称之为集成资源。集成资源可以是具体的数据服务合集，例如系统应用、数据库、FTP服务、域控服务等。 连接器：连接具体集成资源，以供后续实际集成时使用的connector。 数据流程：通过流程编排的方式，让集成也可以可视化的处理，提升集成作业效率。 集成平台通过连接器、数据流程的编排实现与外部系统的数据互通，包括：连接器、数据流程、流程日志三部分功能。 集成操作整体流程： 2. 连接器 支持集成应用、数据库两大类型的资源。 页面操作包括：新增、编辑、查看引用、删除，点击卡片进入API列表管理接口。 2.1 连接器之应用 2.1.1 新增应用 操作入口：在连接器、应用Tab页面——新增应用资源。 2.1.2 编辑应用 编辑应用同新增页面信息，不做赘述。 2.1.3 删除应用 允许删除未被引用的应用，已被引用的不允许删除。 2.1.4 应用详情 点击应用卡片进入应用详情，查看应用基础信息、集成的接口清单。 2.1.5 API接口 操作入口：新增资源后，点击连接器卡片，进入API管理页面。 页面操作：新增、删除、编辑、详情、返回连接器。 2.1.5.1 新增API 输入基础信息、请求参数、定义响应结果； API URL支持： 协议类型：HTTP/HTTPS Verb：GET、POST、PUT、DELETE 参数类型支持：Long、Double、String、Boolean、Integer、Date、Void、Object。 2.1.5.2 新增WebService 输入基础信息、请求参数、定义响应结果； API URL支持： 协议类型：HTTP/HTTPS Verb：POST 参数类型支持：Long、Double、String、Boolean、Integer、Date、Void、Object。 2.1.5.3 编辑 编辑同新增页面信息，不做赘述。 2.1.5.4 删除 删除API接口后不能继续使用，请慎重。 2.1.6 查看引用 查看引用应用资源的接口。 2.2 连接器之资源 2.2.1 新增数据库资源 操作入口：在连接器页面，切换到数据库页面——新增DB资源。 2.2.2 编辑应用 编辑应用同新增页面信息，不做赘述。 2.2.3 删除应用 允许删除未被引用的应用，已被引用的不允许删除。 2.2.4 查看引用 查看引用数据库的接口。 2.2.5 数据库详情 点击应用卡片进入数据库连接器详情，查看应用基础信息、集成的接口清单，新增API。 2.2.6 API接口 2.2.6.1 新增API 输入基础信息、请求参数、数据库操作、定义响应结果。 2.2.6.2 编辑 编辑同新增页面信息，不做赘述。 2.2.6.3 删除 删除API接口后不能继续使用，请慎重。 3. 数据流程 3.1.1 数据流程介绍 数据流程：通过流程编排的手段，可视化的配置、处理集成的数据流程，提升集成作业效率。 主要包含基本操作和流程设计两个部分。前者包含了流程的新增、删除、复制、停用/启用、设计/编辑、搜索。后者包含单一流程的基础信息修改、流程设计、参数配置、保存、发布。 3.1.2 流程的基本操作 3.1.2.1 新增流程 新增流程，点击后进入流程设计页面，流程名默认为“未命名流程”，可自行修改。 3.1.2.2 设计/编辑 点击编辑进入该流程的设计页面。 3.1.2.3 停用/启用 流程需要更新或暂时不用时可以使用停用功能。流程停用后将不会执行流程，正在执行中的流程不受停用影响。 针对停用流程，点击启用按钮，流程恢复启用状态，可正常触发。 3.1.2.4 复制 遇到流程节点动作相似度较高的情况可以使用复制流程的功能，点击按钮后生成一个“原流程名-复制”的流程，并且进入新流程的流程设计界面。 3.1.2.5 删除 遇到流程创建有误，没有使用过且将来也不会使用该流程，可以删除流程。需要注意的是，删除流程的前提是该流程已停用，并且该流程从未执行过。 3.1.3 流程设计 通过新增、编辑/设计动作进入流程设计页后，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。 3.1.3.1 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。 3.1.3.2 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。 3.1.3.3 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。 3.1.4 流程触发 新增的流程设计页面默认包含两个节点，一个是流程的触发节点：确定流程开始的条件；另一个是流程结束的节点。 流程触发方式有定时触发、消息触发两种方式，未设置流程触发方式时无法继续添加后续流程节点，同时无法进行流程发布，如左下图。触发方式设置完成后，可从左侧菜单栏拖入或流程箭头中的加号点击添加节点动作，如下图。 3.1.4.1 定时触发 定时触发适用于周期性调用流程的场景，设置流程第一次执行的时间，配置循环的周期间隔。 3.1.4.2 消息触发 消息触发方式下，识别消息任务的唯一标识，标识可复用。在发送消息时，必须匹配定义的消息标识。 3.1.5节点动作 3.1.5.1 集成服务 集成服务API，选择集成的应用、此应用下的API，配置相应的参数。 3.1.5.2 数据处理 【新增数据】节点：同流程设计器； 【更新数据】节点：同流程设计器； 【获取数据】节点：同流程设计器； 【删除数据】节点：同流程设计器； 【更新流程参数】节点：同流程设计器； 【引用逻辑】节点：同流程设计器； 3.1.5.3 构建 【延时】节点：同流程设计器； 【条件分支】节点：同流程设计器； 【子流程】节点：同流程设计器； 【循环】节点 循环模式：次数循环、列表循环； 次数循环：需配置循环开始值、循环结束值、循环步长； 列表循环：配置需要循环的列表； 均使用表达式配置相应字段， 3.1.5.4 通知消息 【站内信】节点：同流程设计器； 【邮件】节点：同流程设计器； 【短信】节点：同流程设计器； 4. 流程日志 查看流程执行的情况，包括执行状态、执行时间、执行时长，针对异常流程，可以重试。 详情：查看流程日志、日志详情。

  史, 昂

  2024年6月20日

  2.1K000
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  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 图4-1-5-7 示例效果一 图4-1-5-8 示例效果二 图4-1-5-9 示例效果三 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。 图4-1-5-11 编辑宠物商品库存 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 =…

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• 4.5.2 研发辅助之SQL优化

  Oinone体系中是不需要针对模型写SQL的，默认提供了通用的数据管理器。在带来便利的情况下，也导致传统的sql审查就没办法开展。但是我们可以以技术的手段收集慢SQL和限制问题SQL执行。 慢SQL搜集目的：去发现非原则性问题的慢SQL，并进行整改 限制问题SQL执行：对应一些不规范的SQL系统上直接做限制，如果有特殊情况手动放开 一、发现慢SQL 这个功能并没有直接加入到oinone的版本中，需要业务自行写插件，插件代码如下。大家可以根据实际情况进行改造比如： 堆栈入口，例子中只是放了pamirs，可以根据实际情况改成业务包路径 对慢SQL的定义是5s还是3s，根据实际情况变 package pro.shushi.pamirs.demo.core.plugin; import org.apache.ibatis.executor.Executor; import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement; import org.apache.ibatis.plugin.*; import org.apache.ibatis.session.ResultHandler; import org.apache.ibatis.session.RowBounds; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j; @Intercepts({ @Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}) }) @Component @Slf4j public class SlowSQLAnalysisInterceptor implements Interceptor { @Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable { long start = System.currentTimeMillis(); Object result = invocation.proceed(); long end = System.currentTimeMillis(); if (end – start > 10000) {//大于10秒 try { StackTraceElement[] stackTraceElements = Thread.currentThread().getStackTrace(); StringBuffer slowLog = new StringBuffer(); slowLog.append(System.lineSeparator()); for (StackTraceElement element : stackTraceElements) { if (element.getClassName().indexOf("pamirs") > 0) { slowLog.append(element.getClassName()).append(":").append(element.getMethodName()).append(":").append(element.getLineNumber()).append(System.lineSeparator()); } } Object parameter = null; if (invocation.getArgs().length > 1) { parameter = invocation.getArgs()[1]; } MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) invocation.getArgs()[0]; BoundSql boundSql = mappedStatement.getBoundSql(parameter); Configuration configuration = mappedStatement.getConfiguration(); String originalSql = showSql(configuration, boundSql); originalSql = originalSql.replaceAll("\'", "").replace("\"", ""); log.warn("检测到的慢SQL为：" + originalSql); log.warn("业务慢SQL入口为：" + slowLog.toString()); } catch (Throwable e1) { //忽略 } } return result; } public String showSql(Configuration configuration, BoundSql boundSql) { Object parameterObject = boundSql.getParameterObject(); List<ParameterMapping> parameterMappings = boundSql.getParameterMappings(); String sql = boundSql.getSql().replaceAll("[\\s]+", " "); if (parameterMappings.size() > 0 && parameterObject != null) { TypeHandlerRegistry typeHandlerRegistry…

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