相关推荐

• 4.1.16 框架之网关协议-RQSL及扩展

  一、RSQL / FIQL parser RSQL是一种查询语言，用于对RESTful API中的条目进行参数化过滤。它基于FIQL（Feed Item Query Language）——一种URI友好的语法，用于跨Atom Feed中的条目表达过滤器。FIQL非常适合在URI中使用，没有不安全的字符，因此不需要URL编码。另一方面，FIQL的语法不太直观，URL编码也不总是那么重要，因此RSQL还为逻辑运算符和一些比较运算符提供了更友好的语法。 例如，您可以像这样查询资源：/movies?query=name=="Kill Bill";year=gt=2003 or /movies?query=director.lastName==Nolan and year>=2000。详见以下示例： 这是一个用JavaCC和Java编写的完整且经过彻底测试的RSQL解析器。因为RSQL是FIQL的超集，所以它也可以用于解析FIQL。 语法和语义 以下语法规范采用EBNF表示法（ISO 14977）编写。 RSQL表达式由一个或多个比较组成，通过逻辑运算符相互关联： Logical AND : ; or and Logical OR : , or or 默认情况下，AND运算符优先（即，在任何OR运算符之前对其求值）。但是，可以使用带括号的表达式来更改优先级，从而产生所包含表达式产生的任何结果。 input = or, EOF; or = and, { "," , and }; and = constraint, { ";" , constraint }; constraint= ( group | comparison ); group = "(", or, ")"; 比较由选择器、运算符和参数组成。 comparison=选择器、比较运算、参数； 选择器标识要筛选的资源表示形式的字段（或属性、元素…）。它可以是任何不包含保留字符的非空Unicode字符串（见下文）或空格。选择器的特定语法不由此解析器强制执行。 selector=未保留str； 比较运算符采用FIQL表示法，其中一些运算符还具有另一种语法： · Equal to : == · Not equal to : != · Less than : =lt= or < · Less than or equal to : =le= or <= · Greater than operator : =gt= or > · Greater than or equal to : =ge= or >= · In : =in= · Not in : =out= 您还可以使用自己的运算符简单地扩展此解析器（请参阅下一节）。 comparison-op = comp-fiql | comp-alt; comp-fiql = ( ( "=", { ALPHA } ) | "!" ), "="; comp-alt = ( ">" | "<" ), [ "=" ]; 参数可以是单个值，也可以是用逗号分隔的括号中的多个值。不包含任何保留字符或空格的值可以不加引号，其他参数必须用单引号或双引号括起来。 arguments = ( "(", value, { "," , value }, ")" ) | value; value = unreserved-str | double-quoted | single-quoted; unreserved-str = unreserved, {…

  史, 昂

  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

  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。

  史, 昂

  2024年5月23日

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  6.3 数据审计（改）

  在业务应用中我们经常需要为一些核心数据的变更做审计追踪，记录字段的前后变化、操作IP、操作人、操作地址等等。数据审计模块为此提供了支撑和统一管理。它在成熟的企业的核心业务系统中，需求是比较旺盛的。接下来我们开始学习下数据审计模块 准备工作 pamirs-demo-core的pom文件中引入pamirs-data-audit-api包依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-data-audit-api</artifactId> </dependency> pamirs-demo-boot的pom文件中引入pamirs-data-audit-core和pamirs-third-party-map-core包依赖，数据审计会记录操作人的地址信息，所以也依赖了pamirs-third-party-map-core <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-data-audit-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core.map</groupId> <artifactId>pamirs-third-party-map-core</artifactId> </dependency> pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加data_audit 和third_party_map，即在启动模块中增加data_audit和third_party_map模块 pamirs: boot: modules: – data_audit – tp_map 为third_party_map模块增加高德接口api，下面e439dda234467b07709f28b57f0a9bd5换成自己的key pamirs: eip: map: gd: key: e439dda234467b07709f28b57f0a9bd5 数据审计 注解式（举例） Step1 新增PetTalentDataAudit数据审计定义类 package pro.shushi.pamirs.demo.core.init.audit; import pro.shushi.pamirs.data.audit.api.annotation.DataAudit; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; @DataAudit( model = PetTalent.MODEL_MODEL,//需要审计的模型 modelName = "宠物达人" ,//模型名称，默认模型对应的displayName //操作名称 optTypes = {PetTalentDataAudit.PETTALENT_CREATE,PetTalentDataAudit.PETTALENT_UDPATE}, fields={"nick","picList.id","picList.url","petShops.id","petShops.shopName"}//需要审计的字段,关系字段用"."连结 ) public class PetTalentDataAudit { public static final String PETTALENT_CREATE ="宠物达人创建"; public static final String PETTALENT_UDPATE ="宠物达人修改"; Step2 修改PetTalentAction的update方法 做审计日志埋点:手工调用 OperationLogBuilder.newInstance().record()方法。需要注意的是这里需要把原有记录的数据值先查出来做对比 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetTalent update(PetTalent data){ //记录日志 OperationLogBuilder.newInstance(PetTalent.MODEL_MODEL, PetTalentDataAudit.PETTALENT_UDPATE).record(data.queryById().fieldQuery(PetTalent::getPicList).fieldQuery(PetTalent::getPetShops),data); PetTalent existPetTalent = new PetTalent().queryById(data.getId()); if(existPetTalent !=null){ existPetTalent.fieldQuery(PetTalent::getPicList); existPetTalent.fieldQuery(PetTalent::getPetShops); existPetTalent.relationDelete(PetTalent::getPicList); existPetTalent.relationDelete(PetTalent::getPetShops); } data.updateById(); data.fieldSave(PetTalent::getPicList); data.fieldSave(PetTalent::getPetShops); return data; } Step3 重启看效果 修改宠物达人记录对应的字段，然后进入审计模块查看日志

  史, 昂

  2024年5月23日

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  4.1.6 模型之元数据详解

  介绍Model相关元数据，以及对应代码注解方式。大家还是可以通读并练习每种不同的使用方式，这个是oinone的设计精华所在。当您不知道如何配置模型、字段、模型间的关系、以及枚举都可以到这里找到。 一、模型元数据 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studio中该模型配置不可变更；如果字段配置了@Base注解，表明在studio中该字段配置不可变更。 注解配置 模型类必需使用@Model注解来标识当前类为模型类。 可以使用@Model.model、@Fun注解模型的模型编码（也表示命名空间），先取@Model.model注解值，若为空则取@Fun注解值，若皆为空则取全限定类名。 模型元信息 模型的priority，当展示模型定义列表时，使用priority配置来对模型进行排序。 模型的ordering，使用ordering属性来配置该模型的数据列表的默认排序。 模型元信息继承形式： 不继承（N） 同编码以子模型为准（C） 同编码以父模型为准（P） 父子需保持一致，子模型可缺省（P=C） 注意：模型上配置的索引和唯一索引不会继承，所以需要在子模型重新定义。数据表的表名、表备注和表编码最终以父模型配置为准；扩展继承父子模型字段编码一致时，数据表字段定义以父模型配置为准。 名称 描述 抽象继承 同表继承 代理继承 多表继承 基本信息 displayName 显示名称 N N N N summary 描述摘要 N N N N label 数据标题 N N N N check 模型校验方法 N N N N rule 模型校验表达式 N N N N 模型编码 model 模型编码 N N N N 高级特性 name 技术名称 N N N N table 逻辑数据表名 N P=C P=C N type 模型类型 N N N N chain 是否是链式模型 N N N N index 索引 N N N N unique 唯一索引 N N N N managed 需要数据管理器 N N N N priority 优先级，默认100 N N N N ordering 模型查询数据排序 N N N N relationship 是否是多对多关系模型 N N N N inherited 多重继承 N N N N unInheritedFields 不从父类继承的字段 N N N N unInheritedFunctions 不从父类继承的函数 N N N N 高级特性-数据源 dsKey 数据源 N P=C P=C N 高级特性-持久化 logicDelete 是否逻辑删除 P P P N logicDeleteColumn 逻辑删除字段 P P P N logicDeleteValue 逻辑删除状态值 P P P N logicNotDeleteValue 非逻辑删除状态值 P P P N underCamel 字段是否驼峰下划线映射 P P P N capitalMode 字段是否大小写映射…

  史, 昂

  2024年5月23日

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  1.1 Oinone的萌芽

  在信息化时代，中国并没有涌现出一家世界知名的软件公司。这是因为像SAP、Oracle、IBM、Salesforce、NetSuite、Odoo等西方巨头所拥有的最佳实践在业务、技术和模式方面，给予了它们在企业信息化建设中高额利润的优势。中国软件业在这个时代的角色是学习和追随者，而最优秀的追随者是金蝶和用友，它们能在国家推行会计电算化的机遇中占据领先地位。但是，追随者始终只是追随者，没有真正的突破。 我自己进入软件行业的经历可以追溯到2015年。当时资本市场非常热门，大家都在创业。我认为这是一个时代的机会，就像国家改革开放一样。于是，我和很多同事一起开始了创业之旅。在数式之前，我加入并创办了三家公司：500mi、数列和端点。整个过程给了我宝贵的经验和启示，帮助我找到了最终想要的方向。 在500mi公司时，我从技术岗位转型为业务经营，起步并不顺利。然而，我从这份经历中获得了一堂重要的课：做自己擅长的事情，有助于渡过创业启动期最艰难的阶段。同时，市场调研为我提供了一个信号：传统企业对于IT的需求正逐渐向互联网靠拢。这个信号像注入了一剂强心剂，激励我继续前行。 2016年，我和三个曾在阿里工作的同事一起创办了一家新公司——数列，我们决定专注于我们最擅长的领域，即软件服务商。在没有任何商务资源的情况下，我们第一年就完成了1000多万的合同，这相较之前是一个非常成功的开端。然而，对于公司未来的发展方向，我们花费了长达大半年的时间进行思考：应该坚持做底层的PaaS还是专注于企业可见的上层应用和业务产品？我倾向于后者。尽管我们持续存在分歧，但凭借着多年的革命友情，最终我们友好地分道扬镳。数列此前的成功让我更加坚信：在数字化时代，软件需求将会有井喷式的增长，数字化软件服务将是未来5-10年的重要方向。而在这个领域，专业的技能将是应对未来不确定性的真正力量。 提到数字化，就不得不提阿里巴巴提出的中台理念。中台理念在15年前被阿里巴巴提出，当时引起了广泛的关注和讨论。企业之所以认同中台理念，是因为他们的核心需求已经从内部转向外部：从关注管理、流程、效率的提升，转向关注外部协同、运营、创新。他们已经不再只担心企业的效率和成本，而是担心自己是否有能力跟上时代的快速变化。现今做生意的渠道已经不再是单一的线下渠道，而是包括淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音、快手等多个线上渠道，以及海外市场，这种变化速度非常快。而中台的核心理念是敏捷响应、低成本快速创新，正好解决了企业主的核心焦虑。 企业的视角正在从内部管理向业务在线和生态在线（协同）转变，这种转变带来了一系列新的需求（如下图1-1所示）。这种转变不仅是为了支持现有业务的发展，也为企业未来的业务发展和创新提供了支持，并将变化实时反映到上下游合作伙伴中。 图1-1 企业视角转变带来一系列新的诉求 在2017年下半年，阿里云收购了端点科技，打算重启阿里软件。那个时候，市场上涌现出一批中台厂商，整个行业也比较混乱，很多人对互联网架构本身的理解不够深入，快速学习拿到阿里云认证后就开始做定制化的中台架构开发，但最终的效果无法达到预期。因此，阿里云和端点科技的联姻是为了弥补阿里云没有向外输出上层应用产品能力的缺陷。多年来，软件市场一直被国外厂商掌控，中国一直缺乏一个强大的本土软件公司。阿里收购端点，承载着无数中国人的软件梦想。在这种背景下，我回到了阿里体系，加入了端点科技。后来，我参与了许多中台项目，深刻地认识到搭建中台技术架构和一些基础能力，为上层应用场景落地并不难。但是，当客户接手扩展中台能力和新的上层应用场景时，效果往往不尽如人意，这并不是中台架构理念的问题，而是因为传统企业客户的IT能力大多较弱，这是一个硬伤。许多文章都在讲述中台战略，长篇大论地描述组织中台、技术中台、业务中台、数据中台，我们不去评论这些方法论的对错，从技术角度回到初衷，我们只关注一个问题：技术是为商业服务的，中台如何快速满足企业业务多变的需求？ 我们经历了多个行业的中台建设，每次都向客户强调第一阶段是打好基础，因此需要较长的周期，并且每个项目都需要顶级架构师来把控整体项目。如何找到互联网架构与传统软件良好结合点，降低对组织的要求，实现中台架构的标准化输出？这是我回归阿里后致力于解决的问题。然而，随着阿里云对端点战略发展思路的变化，阿里不再提供SaaS服务，而只愿意做平台被其他企业集成。因此，我离开了端点，并决定把自己的技术思考转化为现实，于是数式科技诞生了。 在数字化时代，无论是业务、技术还是商业模式的最佳实践，都源自中国。中国已经从追随者转变为互联网领域的全面引领者。我们有理由相信，中国一定会崛起一家世界级的软件公司，而Oinone将始终以此为愿景。

  史, 昂

  2024年5月23日

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