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4.2.3 框架之SPI机制

史, 昂 • • Oinone 7天入门到精通 • 1988 views

SPI(Service Provider Interface)服务提供接口，是一套用来被第三方实现或者扩展的API，它可以用来启用框架扩展和替换组件，简单来说就是用来解耦，实现组件的自由插拔，这样我们就能在平台提供的基础组件外扩展新组件或覆盖平台组件。

目前定义SPI组件
ViewWidget 视图组件
FieldWidget 字段组件
ActionWidget 动作组件

表4-2-3-1 目前定义SPI组件

前提知识点

1. 通过注解定义一种SPI接口(Interface)

@SPI.Base<IViewFilterOptions, IView>('View', ['id', 'name', 'type', 'model', 'widget'])
export abstract class ViewWidget<ViewData = any> extends DslNodeWidget {

}

图4-2-3-1 代码示意

2. 通过注解注册提供View类型接口的一个或多个实现

@SPI.Base<IViewFilterOptions, IView>('View', ['id', 'name', 'type', 'model', 'widget'])
export abstract class ViewWidget<ViewData = any> extends DslNodeWidget {

}

图4-2-3-2 代码示意

3. 视图的xml内通过配置来调用已定义的一种SPI组件

<view widget="form" model="demo.shop">
  <field name="id" />
</view>

图4-2-3-3 代码示意

4.2.3 框架之SPI机制

图4-2-3-4 组件继承示意图

当有多个服务提供方时，按以下规则匹配出最符合条件的服务提供方

SPI匹配规则

SPI组件没有严格的按匹配选项属性限定，而是一个匹配规则

  1. 按widget最优先匹配，配置了widget等于是指定了需要调用哪个widget，此时其他属性直接忽略

  2. 按最大匹配原则（匹配到的属性越多优先级越高）

  3. 按后注册优先原则

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  • 3.3.2 模型的类型 Oinone 7天入门到精通

    3.3.2 模型的类型

    本文会介绍不同类型模型以及其简单的应用场景，方便大家理解不同类型模型的用途 模型分为元模型和业务模型。元数据是指描述应用程序运行所必需的数据、规则和逻辑的数据集；元模型是指用于描述内核元数据的一套模式集合；业务模型是指用于描述业务应用元数据的一套模式集合。 元模型分为模块域、模型域和函数域三个域。域的划分规则是根据元模型定义数据关联关系的离散性来判断，离散程度越小越聚集到一个域。在4.1.4【模块元数据详解】一文中介绍的ModuleDefinition就是元模型。而我们在开发中涉及的就是业务模型 一、模型类型 抽象模型：往往是提供公共能力和字段的模型，它本身不会直接用于构建协议和基础设施（如表结构等）。 传输模型：用于表现层和应用层之间的数据交互，本身不会存储，没有默认的数据管理器，只有数据构造器。 存储模型：存储模型用于定义数据表结构和数据的增删改查（数据管理器）功能，是直接与连接器进行交互的数据容器。 代理模型：用于代理存储模型的数据管理器能力的同时，扩展出非存储数据信息的交互功能的模型。 二、模型定义种类 模型定义就是模型描述，不同定义类型，代表计算描述模型的元数据的规则不同 静态模型定义：模型元数据不持久化、不进行模型定义的计算（默认值、主键、继承、关联关系） 静态计算模型定义：模型元数据不持久化但初始化时进行模型定义计算获得最终的模型定义 动态模型定义：模型元数据持久化且初始化时进行模型定义计算获得最终的模型定义 静态模型定义需要使用@Model.Static进行注解；静态计算模型定义使用@Model.Static(compute=true)进行注解;动态模型定义不注解@Model.Static注解。 三、安装与更新 使用@Model.model来配置模型的不可变更编码。模型一旦安装，无法在对该模型编码值进行修改，之后的模型配置更新会依据该编码进行查找并更新；如果仍然修改该注解的配置值，则系统会将该模型识别为新模型，存储模型会创建新的数据库表，而原表将会rename为废弃表。 如果模型配置了@Base注解，表明在【oinone的设计器】中该模型配置不可变更；如果字段配置了@Base注解，表明在【oinone的设计器】中该字段配置不可变更。 四、基础配置 模型基类 所有的模型都需要继承以下模型中的一种，来表明模型的类型，同时继承以下模型的默认数据管理器（详见3.3.3模型的数据管理器一节）。 继承BaseModel，构建存储模型，默认无id属性。 继承BaseRelation，构建多对多关系模型，默认无id属性。 继承TransientModel，构建临时模型（传输模型），临时模型没有数据管理器，也没有id属性。 继承EnhanceModel，构建数据源为ElasticSearch的增强模型。 快捷继承 继承IdModel，构建主键为id的模型。继承IdModel的模型会数据管理器会增加queryById方法（根据id查询单条记录） 继承CodeModel，构建带有唯一编码code的主键为id的模型。可以使用@Model.Code注解配置编码生成规则。也可以直接覆盖CodeModel的generateCode方法或者自定义新增的前置扩展点自定义编码生成逻辑。继承CodeModel的模型会数据管理器会增加queryByCode方法（根据唯一编码查询单条记录） 继承VersionModel，构建带有乐观锁，唯一编码code且主键为id的模型。 继承IdRelation，构建主键为id的多对多关系模型。 模型继承关系图 图3-3-2-1 模型继承关系图 AbstractModel抽象基类是包含createDate创建时间、writeDate更新时间、createUid创建用户ID、writeUid更新用户ID、aggs聚合结果和activePks批量主键列表等基础字段的抽象模型。 TransientModel传输模型抽象基类是所有传输模型的基类，传输模型不存储，没有数据管理器。 TransientRelation传输关系模型是所有传输关系模型的基类，传输关系模型不存储，用于承载多对多关系，没有数据管理器。 BaseModel存储模型基类提供数据管理器功能，数据模型主键可以不是ID。 IdModel带id模型抽象基类，在BaseModel数据管理器基础之上提供根据ID查询、更新、删除数据的功能。 BaseRelation关系模型抽象基类用于承载多对多关系，是多对多关系的中间模型，数据模型主键可以不是ID。 IdRelation带id关系模型抽象基类，在BaseRelation数据管理器基础之上提供根据ID查询、更新、删除数据的功能。 CodeModel带code模型抽象基类，提供按配置生成业务唯一编码功能，根据code查询、更新、删除数据的功能。 EnhanceModel增强模型，提供全文检索能力。此模型会在4.1.25【框架之搜索引擎】一文中展开介绍。 五、抽象模型（举例） 抽象模型本身不会直接用于构建协议和基础设施（如表结构等），而是通过继承的机制供子模型复用其字段和函数。子模型可以是所有类型的模型。 比如demo模块要管理的一些公共模型字段，我们可以建一个AbstractDemoIdModel和AbstractDemoCodeModel，demo模块中的实体模型就可以继承它们。我们来为demo模块的模型统一增加一个数据状态这么一个字段，用做数据的生效与失效管理。 Step1 引入DataStatusEnum类 pamirs-demo-api的pom.xml包增加依赖，便于引入DataStatusEnum类，当然也可以自己建，这里只是oinone提供了统一的数据记录状态的枚举，以及相应的通用方法，这边就直接引入 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-core-common</artifactId> </dependency> 图3-3-2-2 引入通用类库 Step2 修改DemoModule DataStatusEnum枚举类本身也会做为数据字典，以元数据的方式被管理起来，当一个模块依赖另一个模块的元数据相关对象，则需要改模块的模块依赖定义。为DemoModule增加CommonModule的依赖注解 package pro.shushi.pamirs.demo.api; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.action.UxRoute; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.navigator.UxHomepage; import pro.shushi.pamirs.core.common.CommonModule; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Module; import pro.shushi.pamirs.meta.base.PamirsModule; import pro.shushi.pamirs.meta.common.constants.ModuleConstants; @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(@UxRoute(PetShop.MODEL_MODEL)) public class DemoModule implements PamirsModule { public static final String MODULE_MODULE = "demo_core"; public static final String MODULE_NAME = "DemoCore"; @Override public String[] packagePrefix() { return new String[]{ "pro.shushi.pamirs.demo"}; } } 图3-3-2-3 定义模块依赖 Step3 新建AbstractDemoCodeModel和AbstractDemoIdModel 并新增AbstractDemoIdModel和AbstractDemoCodeModel分别继承IdModel和CodeModel，实现IDataStatus接口不是必须的，刚好DataStatus有配套的通用逻辑，暂时也先加进去，具体使用会在本文的【代理模型】这段介绍 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.core.common.behavior.IDataStatus; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.DataStatusEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.sys.Base; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.CodeModel; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ModelTypeEnum; @Base @Model.model(AbstractDemoCodeModel.MODEL_MODEL) @Model.Advanced(type = ModelTypeEnum.ABSTRACT) @Model(displayName = "AbstractDemoCodeModel") public abstract class AbstractDemoCodeModel extends CodeModel implements IDataStatus { public static final String MODEL_MODEL="demo.AbstractDemoCodeModel"; @Base @Field.Enum @Field(displayName = "数据状态",defaultValue = "DISABLED",required =…

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    2024年5月23日
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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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    Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日
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  • 2.4.1 Oinone独特性之单体与分布式的灵活切换 Oinone 7天入门到精通

    2.4.1 Oinone独特性之单体与分布式的灵活切换

    企业数字化转型需要处理分布式带来的复杂性和成本问题。尽管这些问题令人望而却步，但分布式架构对于大部分企业仍然是必须的选择。如果一个低代码平台缺乏分布式能力，那么它的性能就无法满足客户的要求。相比之下，Oinone平台通过对部署的创新（如图2-6所示），成功实现了分布式架构的支持，而且能够按照客户的业务发展需求，灵活选择不同的部署模式，同时节约企业成本，提升创新效率。这一创新是Oinone平台与其他低代码平台的重要区别，能够满足客户预期发展并兼顾成本效益。 图2-6 传统部署方式VS Oinone部署方式 实现原理 要实现灵活部署的特性，必须满足两个基本要求： 开发过程中不需要过多关注分布式技术，就像开发单体应用一样简单。代码在运行时应该能够根据模块是否在运行容器中，来决定路由走本地还是远程。这样可以大大减少研发人员的工作量和技术复杂度。 研发与部署要分离，即"开发单体应用一样开发分布式应用，而部署形式由后期决定"。为此，我们的工程结构支持多种启动模式，并逐一介绍了针对不同场景的工程结构类型（如下图2-7所示）。这样可以让客户在后期根据业务发展情况和需求，选择最适合的部署模式，从而达到灵活部署的目的。 图2-7 Oinone工程结构梳理 在整个工程结构上，我们秉承了Spring Boot的规范，不会改变大家的工程习惯。而Oinone的部署能力则可以让我们更灵活地应对各种情况。现在，我们来逐一介绍几种常规的工程结构以及它们适用的场景： 单模块工程结构（常规操作） a. 这是非常标准的Spring Boot工程，适用于简单的应用场景开发以及入门学习。 多模块工程结构（常规操作） a. 这是非常标准的多Spring Boot工程，可以实现分布式独立启动，适用于常规的分布式应用场景开发。 多模块工程结构-独立boot工程模式 a. 这种工程结构在多模块工程的基础上，通过独立的boot工程来支撑多部署方式。适用于中大型分布式应用场景开发。 b. 然而，随着工程越来越多，我们也会面临一些问题： ⅰ研发：环境准备非常困难，每个模块都要单独启动，研发调试跟踪困难。 ⅱ部署：分布式的高可靠性保证需要每个模块至少有两个部署节点，但在模块较多的情况下，起步成本非常高。同时，企业初期业务不稳定且规模较小，使用多模块工程的第二种模式会增加问题排查难度和成本。 c. 此时，Oinone的多模块工程下的独立boot工程模式部署就可以发挥其灵活性，让研发和业务起步阶段可以选择all-in-one模式，等到业务发展到一定规模的时候，只需要把线上部署模式切换成模块独立部署，而研发还可以保留all-in-one模式的优势。 d. 值得注意的是，分分合合的部署模式在传统互联网架构和低代码或无代码平台上都是有代价的，但是Oinone却可以灵活适配，只需要在boot工程的yml文件中写入需要加载的模块就可以解决。此处我们仅介绍多模块加载配置，选择性忽略其他无关配置，具体配置（如下图2-8所示）。 pamirs: boot: init: true sync: true modules: – base – resource – sequence – user – auth – web tenants: – pamirs 图2-8 Oinone yml配置图大型多场景工程结构-独立boot工程模式： a. 在多模块工程结构基础上的加强版，增加CDM层设计，让不同场景即保持数据统一，又保持逻辑独立。这种工程结构特别适用于大型企业软件开发，其中涉及到多个场景的情况，例如B端和C端的应用，或者跨不同业务线的应用，能够保证数据的一致性，同时也能够保持逻辑独立，避免不同场景间的代码冲突。 b. 这种工程结构是我们Oinone支撑“企业级软件生态”的核心，我们可以把场景A当作我们官方应用，场景B当作其他第三方伙伴应用。在这个工程结构下，我们的客户可以定制化开发自己的应用，同时我们也可以通过这种模式来支持我们的伙伴们进行开发，实现多方共赢。 c. 基于独立boot工程模式，我们同样对应多种部署模式应对不同情况，并统一管理所有伙伴应用。这种工程结构的优点是扩展性好，可以支持不同规模的应用，并且可以根据需要进行快速扩展或缩小规模，具有很高的灵活性。 基于标准产品的二开工程结构，是指基于标准产品进行二次开发，满足客户特定需求的工程结构。这种模式下，Oinone提供标准产品，客户可以根据自己的需求进行二次开发，实现定制化需求，同时可以利用我们的模块化开发特性，将每一个需求作为一个模块进行开发和管理。这种工程结构的优点是能够快速满足客户特定需求，同时也具有很好的可维护性和可扩展性，因为每个需求都是一个独立的模块，可以方便地进行维护和扩展。在下一篇“Oinone独特性之每一个需求都是一个模块”文章中有详细介绍。

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    2024年5月23日
    2.5K00
  • 7.4 Oinone的低无一体 Oinone 7天入门到精通

    7.4 Oinone的低无一体

    基础介绍 前面我们学习了基于低代码开发平台进行快速开发，以及通过oinone的设计器进行零代码开发两种模式。当然低无一体不是简单地说两种模式还指：低无两种模式可以融合。 在做核心产品的时候以低代码开发为主，以无代码为辅助。见低代码开发的基础入门篇中设计器的结合一文 在做实施或临时性需求则是以无代码为主，以低代码为辅助 本文主要介绍第二种模式，它是www.oinone.top官网在SaaS模式下的专有特性。满足客户安装标品后通过设计器进行适应性修改后，但对于一些特殊场景还是需要通过代码进行完善或开发 在该模式下，我们提供了jar模式和代码托管两种模式，客户只要选择需要进行代码开发的模块，点击生产SDK，下载扩展工程模版，按Oinone低代码开发平台规范进行研发，后上传扩展工程即可。 操作手册 低无一体这个模块是连接无代码设计器的桥梁，可以为一个模块或应用设计低代码的逻辑，可以在界面设计器或流程设计器中使用低代码的逻辑。 1.选择模块 首先需要在下拉单选中选择需要低代码的模块或应用。 下拉选中只展示在「应用中心」中已安装的模块或应用，可前往「应用中心」安装后继续低代码操作。 选择模块中不展示系统的基础模块或应用，因为这些模块或应用无法自定义模型。 2.模块信息 模块信息展示的是选择模块的基础信息：模块名称、模块编码、模块作者、模块版本、包的前缀、工程模板下载地址，下载地址仅在上传jar包模式时候用到。 3.低无一体操作 低无一体支持了两种使用模式：上传jar包模式、源码托管模式。 上传控制工程或创建研发分支动作完成会生成一条数据，可以对单条数据进行部署、卸载、修改、删除。 3.1 上传jar包模式 在这个模式下，需要做四步动作。 生成SDK，点击按钮之后，会把模块的当前模型状态打成一个SDK包，SDK最新生成时间更新。当模型变更但未生成SDK时，使用低无一体就会出错，请重新生成SDK并修改扩展工程。生成SDK通常需要1分钟左右，若第一次使用低无一体模块，可能需要更长时间，请耐心等待。 下载扩展工程模板，点击按钮之后，会将SDK包和工程模板生成一个下载链接，复制模块信息中的卸载地址打开即可下载。 技术人员在工程模板的基础上写低代码逻辑。 上传扩展工程，点击按钮展开弹窗，在弹窗中设置标签、备注，并将最终的jar包上传，完成上传之后表格中就会新增一条数据。 上传jar包模式下，模板工程中代码需要注意的点参考下图： 3.2 源码托管模式 在这个模式下，需要做三步动作。 生成SDK，点击按钮之后，会把模块的当前模型状态打成一个SDK包，SDK最新生成时间更新。当模型变更但未生成SDK时，使用低无一体就会出错，请重新生成SDK并修改扩展工程。生成SDK通常需要1分钟左右，若第一次使用低无一体模块，可能需要更长时间，请耐心等待。 创建研发分支，点击按钮展开弹窗。首次创建时需要设置git账号名称、git账号邮箱来创建一个账号，另外在弹窗中设置分支名称、标签、备注，完成创建后表格中就会新增一条数据。 通过表格中的Gitlab地址，技术人员写低代码逻辑。 3.3 行内操作 部署：工程状态为未部署、部署失败、已卸载时展示行内的部署按钮，点击之后进行部署，工程状态变为部署中。部署过程大致需要5-10分钟，请耐心等待。部署完成之后，会生成一个新的模块：“原模块名称”扩展工程。 卸载：工程状态为已部署时展示行内的卸载按钮，点击之后会卸载这个已部署的工程，工程状态变为已卸载。同一模块只能有一个已部署的工程（与选择的模式无关），若需要使用新的工程请先卸载已部署的工程。 修改：行内操作修改按钮始终展示，只允许修改标签、备注。 删除：工程状态为未部署、部署失败、已卸载时展示行内的删除按钮，点击之后删除这一条工程记录。 3.4 部署效果 低无一体部署成功之后，可以进入对应模块的模型页面中使用提交动作来使用低代码逻辑，也可以在流程设计器中的引用逻辑节点中使用低代码逻辑。

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    2024年5月23日
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  • 3.6 问题排查工具 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

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