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。

  1. 慢SQL搜集目的:去发现非原则性问题的慢SQL,并进行整改

  2. 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:

  1. 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

  2. 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 = configuration.getTypeHandlerRegistry();
            if (typeHandlerRegistry.hasTypeHandler(parameterObject.getClass())) {
                sql = sql.replaceFirst("\\?", getParameterValue(parameterObject));

            } else {
                MetaObject metaObject = configuration.newMetaObject(parameterObject);
                for (ParameterMapping parameterMapping : parameterMappings) {
                    String propertyName = parameterMapping.getProperty();
                    if (metaObject.hasGetter(propertyName)) {
                        Object obj = metaObject.getValue(propertyName);
                        sql = sql.replaceFirst("\\?", getParameterValue(obj));
                    } else if (boundSql.hasAdditionalParameter(propertyName)) {
                        Object obj = boundSql.getAdditionalParameter(propertyName);
                        sql = sql.replaceFirst("\\?", getParameterValue(obj));
                    }
                }
            }
        }
        return sql;
    }

    private String getParameterValue(Object obj) {
        String value = null;
        if (obj instanceof String) {
            value = "'" + obj.toString() + "'";
        } else if (obj instanceof Date) {
            DateFormat formatter = DateFormat.getDateTimeInstance(DateFormat.DEFAULT, DateFormat.DEFAULT, Locale.CHINA);
            value = "'" + formatter.format(obj) + "'";
        } else {
            if (obj != null) {
                value = obj.toString();
            } else {
                value = "";
            }
        }
        return value;
    }

}

图4-5-2-1 插件代码

二、限制问题SQL

Oinone的非法SQL校验插件:IllegalSQLInterceptor

目前版本oinone并没有生效该非法SQL校验的拦截器,因为这个插件晚于业务加入,所以为了避免伙伴应用因为插件原因改造就放到下个版本去,后续业务系统升级版本的时候,需要注意这个点

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  • 1.5 Oinone与行业对比

    随着企业数字化转型的推进,软件公司获得了许多机会。尽管竞争日趋激烈,但由于需求旺盛,各种模式仍在不断涌现。因此,当前市场上存在各种各样的数字化转型解决方案,围绕企业的各个方面展开。每种解决方案都有其优点和缺点。本文将从定位、技术和产品等方面简单比较,帮助您从不同的视角了解Oinone的差异。 1.4.1 整体视角对比 一、与对标公司Odoo的对比 Odoo Oinone 定位 一站式全业务链管理平台:赋能企业信息化升级 一站式低代码商业支撑平台:赋能企业数字化升级 需求变化 关注单一企业的管理、流程、效率的提升 关注企业价值链的网络竞争,围绕外部协同、运营、数据、商业展开 技术更替 关注稳定、安全、功能丰富度 除了稳定、安全、功能丰富度以外,更强调需求响应速度、用户体验、系统承载极限与弹性扩展、智能化 表1-1 Oinone与对标公司Odoo的对比 二、与国内低代码或无代码公司对比 低代码或无代码公司 Oinone 定位 低代码开发工具:提供各类系统模版,基于模版快速搭建和个性化配置。但系统模版无法再升级 平台型SaaS:提供各类系统产品,产品安装后客户可以根据需求进行个性化调整,同时产品永远在线可升级 场景差异 只能支持企业内部人员使用,以完成部门级边缘系统为主,一般多为没有专业软件厂商支撑和强临时性特性 从内外部协同的商业场景出发,关注企业核心业务场景,适应【企业业务在线化后,所有的业务变化与创新都需要通过系统来触达上下游】的时代背景,以敏捷响应业务的变化与创新为目标 技术代差 单表支撑100万数据已是业内天花板 支撑单模型数据过亿,无单点瓶颈。封装互联网架构并且做到单体与分布式的灵活部署,为不同大小公司提供不同技术支撑 表1-2 Oinone与国内低代码/无代码公司对比 1.4.2 从技术角度对比 我们不会与其他无代码平台进行比较,因为它们不能解决业务复杂性的问题。相反,我们将重点介绍三种不同的低代码平台模式(如下图1-8所示)。 第一种模式是最基础的低代码平台,也被称为代码生成器。它通过预定义应用程序模板和必要的配置生成代码,简化了工程搭建并提供了一些基础逻辑。虽然在信息化时代内部流程标准化方面较为适合,但在数字化时代外部协同业务在线的情况下就不那么合适了。因为这种模式不能减少研发难度和提高效率,也无法体现敏捷迭代快速创新的优势。 第二种模式是经典的低代码平台,以元数据为基础,以模型为驱动。当无法满足需要时,通过特定方式将代码以插件的形式注入平台,作为低代码平台的内置逻辑,供设计器使用。它的优点在于降低了研发门槛,当无法满足需求时才需要编写代码。它可以实现企业内部的复杂流程和复杂逻辑,但其性能和工程管理存在局限性。性能问题使其不适合处理互联网化的在线业务,而工程管理问题则使其不适合处理快速变化的业务。这也是许多研发人员反对低代码的核心原因之一,因为研发人员变成了辅助角色,而软件工程是一门需要技术能力的学科,让没有技术能力的人主导是违反常理的。对于软件产品公司来说,产品需要迭代规划,需要多人协作,需要工程化管理。 第三种模式是oinone提出的基于互联网架构的低代码平台,它采用低无一体的设计。首先,oinone屏蔽了互联网架构带来的复杂性。其次,同样以元数据为基础,以模型为驱动,但是元数据的生成方式有两种:一种是使用无代码设计器(与经典低代码相同),另一种是通过代码来描述元数据。通过使用代码来描述元数据,可以无缝地与代码衔接,并在不改变研发习惯的情况下降低门槛、提高效率,并进行工程化管理。 最后总结来说:低无一体不仅仅是指两种模式的结合,还包括两种模式的融合应用方式。具体来说,这种融合应用方式可以分为两种情况: 当开发核心产品时,主要采用低代码开发,无代码设计器作为辅助。这种方式可以提高开发效率和代码质量,同时保证产品的快速迭代和升级。 当需要满足个性化或非产品支持的需求时,主要采用无代码设计器,低代码作为辅助。这种方式可以快速地满足客户需求,并且避免对产品的核心代码产生影响。 简单来说,低代码模式适用于产品的迭代升级,而无代码设计器则适用于满足个性化和非产品支撑的额外需求。低代码和无代码模式在整个软件生命周期中都有各自的价值,在不同场景下可以相互融合,发挥最大的优势。 图1-8 代码生成器、低代码平台与Oinone的优缺点对比 1.4.3 从产品角度对比 产品上的对比,从客户、场景满足度、再次销售三个方面来做简易的对比 一、Oinone vs 数字化软件服务商 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件,更高性价比、用户体验客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 满足企业核心业务需求,并联合伙伴一起满足企业所有需求,无需集成提供统一工作台、数据接口、底层协议,无论基于Oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 数字化软件服务商 针对成熟的大型企业需投入巨大资源和成本客户范围:100亿~1000亿、1000亿以上 满足企业部分需求,无法输出技术标准,无法解决多供应商一起开发的问题,只能通过集成实现对接 OP模式进行销售,通过设置权限来进行来实现二次销售或无法进行二次销售 表1-3 Oinone vs 数字化软件服务商 二、Oinone vs 低代码或无代码行业 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发,强业务场景驱动,符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。提供统一工作台、数据接口、底层协议,无论基于oinone的开源框架还是增加其他应用都有很好的扩展性 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 低代码或无代码公司 针对小微企业内部信息化管理诉求,以表单流程为主客户范围:5亿以下 满足企业部门级信息化的适应性需求,无法满足企业核心业务管理与业务创新诉求 按应用模块进行收费,新的模块进行二次销售 表1-4 Oinone vs 低代码或无代码行业 三、Oinone vs 国外对标公司Odoo 客户 满足度 销售 Oinone 一站式商业智能软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从外部商业场景出发,强业务场景驱动,符合企业从信息化管理到业务创新的数字化转变的趋势。基线产品覆盖:采购、营销、服务、销售、交易等企业商业领域。主要涉及行业:零售品牌。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式,收费方式不同:OP按买断方式进行,SaaS按效果付费跟账号数无关新的模块进行二次销售 Odoo 一站式企业管理软件客户范围:5000万~5亿、5亿~100亿、标杆:100亿~1000亿、1000亿以上 从企业内部管理需求出发,逐渐拥有互联网相关应用组件,但还是属于强内部管理、弱外部场景。基线产品覆盖:业务财务一体化、人财务、进销存。主要涉及行业:建造业。其他领域或行业靠合作伙伴共建方式进行 支持OP+SaaS两种模式,收费方式相同:按用户数+应用模块进行收费新的模块进行二次销售 表1-5 Oinone vs 国外对标公司Odoo

    2024年5月23日
    69520
  • 3.5.5 设计器的结合(改)

    在页面开发的时候,直接通过前端组件和视图xml进行开发虽然开放性是很大的、但我们经常会忘记视图的配置属性,同时用xml配置的页面因为缺少设计数据,导致无法直接在设计器中复制,自定义页面得从头设计。今天就带大家一起来学习如何结合无代码设计器来完成页面开发,并把设计后的页面元数据装载为标准产品的一部分。 1 安装Docker 如果没有Docker的话,请自行到官网下载:https://www.docker.com/get-started/ 2 下载Docker 镜像,并导入镜像 Step2.1 镜像下载 v.4.6.28.3-allinone-full 版本说明 前后端以及中间件一体 镜像地址 docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer:4.6.28.3-allinone-full 下载结构包 oinone-op-ds-all-full.zip(17 KB) v.4.6.28.3-allinone-mini 版本说明 前后端一体支持外部中间件 镜像地址 docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer:4.6.28.3-allinone-mini 下载结构包 oinone-op-ds-all-mini.zip(14 KB) v.4.7.9-allinone-full 版本说明 前后端以及中间件一体 镜像地址 docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer:4.7.9-allinone-full 下载结构包 oinone-op-ds-all-full.zip(17 KB) v.4.7.9-allinone-mini 版本说明 前后端一体支持外部中间件 镜像地址 docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer:4.7.9-allinone-mini 下载结构包 oinone-op-ds-all-mini.zip(14 KB) Step2.1.2 镜像下载用户与密码 需要商业版镜像需要加入Oinone商业版本伙伴专属群,向Oinone技术支持获取用户名与密码,镜像会定时更新并通知大家。 #注意:docker镜像拉取的账号密码请联系数式技术 docker login –username=用户名 harbor.oinone.top docker pull docker pull harbor.oinone.top/oinone/designer:4.6.28.3-allinone-full Step2.1.3 镜像和版本选择 目前有2个版本可供选择,包含中间件以及不包含中间件2个版本,下载结构包以后注意修改startup.sh和startup.cmd中对应镜像地址的版本号。 Step2.1.4 本地结构说明 下载结构包并解压 config是放application.yml的目录,可以在application.yml配置需要启动的自有模块同时修改对应其他中间件配置项 lib是放自有模块的jar包以及其对应的依赖包比如:pamirs-demo-api-1.0.0-SNAPSHOT.jar和pamirs-demo-core-1.0.0-SNAPSHOT.jar nginx:前端运行的nginx站点配置文件 mq:消息配置,再使用低无一体时需要指定mq的broker的IP run:容器运行中间件的脚本,可以对个别中间件是否启动进行设置,(注释掉运行脚本,容器启动时就不会启动该中间件) logs是运行时系统日志目录 Step2.2 修改startup.sh中的路径 Step2.2.1 linux环境修改参数 在文件中找到如下 configDir=/opt/docker/oinone-op-ds-all-full version=4.6.28.3 IP=192.168.0.121 修改configDir的路径(下载oinone-op-ds-xx.zip解压后的路径) 修改对应的镜像版本号 修改对应的IP为docker宿主机IP #!/bin/bash configDir=/opt/docker/oinone-op-ds-all-full version=4.6.28.3 IP=192.168.0.121 docker run -d –name designer-allinone \ -e DUBBO_IP_TO_REGISTRY=$IP \ -e DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20880 \ -p 8099:8091 \ -p 3307:3306 \ -p 2182:2181 \ -p 6378:6379 \ -p 19876:9876 \ -p 10991:10991 \ -p 15555:15555 \ -p 20880:20880 \ -p 88:80 \ -v $configDir/config/:/opt/pamirs/ext \ -v $configDir/nginx:/opt/pamirs/nginx/vhost \ -v $configDir/logs:/opt/pamirs/logs \ -v $configDir/mq/broker.conf:/opt/mq/conf/broker.conf \ -v $configDir/run/run.sh:/opt/pamirs/run/run.sh \ -v $configDir/lib:/opt/pamirs/outlib harbor.oinone.top/oinone/designer:$version-allinone-full Step2.2.3 window环境修改参数 在文件中找到如下 set configDir=/d/shushi/docker/oinone-op-ds-all-full set version=4.6.28.3 set IP=192.168.0.121 修改configDir的路径((下载oinone-op-ds-xx.zip解压后的路径) 修改对应的镜像版本号 修改对应的IP为docker宿主机IP @echo off set configDir=/d/shushi/docker/oinone-op-ds-all-full set version=4.6.28.3 set IP=192.168.0.121 docker run -d –name designer-allinone ^ -e DUBBO_IP_TO_REGISTRY=%IP% ^ -e DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20880 ^ -p 8099:8091…

    2024年5月23日
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  • 2.4.2 Oinone独特性之每一个需求都可以是一个模块

    我们的Oinone平台采用模型驱动的方式,并符合面向对象设计原则,每个需求都可以是一个独立模块,可以独立安装、升级和卸载。这让系统真正像乐高积木一样搭建,具有高度的灵活性和可维护性。 与大部分低代码或无代码平台不同的是,它们的应用市场上的应用往往是模板式的,也就是说,这是一个拷贝,个性化只能在应用上直接修改,而且一旦修改就不能升级。这对于软件公司和客户来说都非常痛苦。客户无法享受到软件公司产品的升级功能,而软件公司在服务大量客户时,也会面临不同版本的维护问题,成本也非常高。而我们的Oinone平台完全避免了这些问题,让客户和软件公司都可以从中受益(如下图2-9、2-10所示)。 图2-9软件公司与客户项目的关系-让标准与个性化共存 图2-10 软件公司与客户项目的关系-让升级无忧 实现原理 在满足客户个性化定制需求时,传统的方法通常是直接修改标准产品源码,但这样做会带来一个问题:标准产品无法持续升级。相反,无论是在OP模式还是SaaS模式下,Oinone都采用全新的模块为客户进行个性化开发,保持标准产品和个性化模块的独立维护和升级。这是因为在元数据设计时,Oinone采用了面向对象的设计原则,实现了元数据设计与面向对象设计思想的完美融合。 面向对象设计的核心特征包括封装、继承、多态,而Oinone的元数据设计完全融入了这些思想。下面是几个例子,说明Oinone的元数据设计如何体现面向对象设计的核心特征,并带来了什么好处: 继承:在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下,增加一段代码来扩展模型的字段、逻辑、展示。 多态:在继承原有模型的字段、逻辑、展示的情况下,增加一段代码来覆盖模型的原有字段、逻辑、展示。 封装:外部无需关心模型内部如何实现,只需按照不同场景调用模型对应开放级别的字段、逻辑、展示。 这些特征和优势使得Oinone在满足客户个性化需求时更加灵活和可持续,同时使得标准产品的维护和升级变得更加容易和高效。 在Java语言设计中,万物皆对象,一切都以对象为基础。而Oinone的元数据设计则是以模型为出发点,作为数据和行为的承载体。如下图2-11清晰地描述了Java面向对象编程中封装、继承、多态在Oinone元数据中的对应关系。Oinone元数据描述了B对象继承A对象并拥有其所有属性和方法,并覆盖了A对象的属性1和方法1,同时新增了属性3和方法3。 此外,Oinone的面向对象特性是用元数据来描述的。一方面,我们基于Java编码规范收集相关元数据,以保持不改变Java编程习惯。另一方面,方法和对象的挂载是松耦合的,只要按照元数据规范进行挂载,就能轻松地将其附加到模型上。在不改变原有A对象的情况下,我们可以直接增加方法和属性(如下图2-12所示)。 图2-11 java面向对象在Oinone元数据中对应 图2-12 java对象的修改 VS Oinone元数据模型的修改 Oinone函数不仅支持面向对象的继承和多态特性,还提供了面向切面的拦截器和SPI机制的扩展点,以应对方法逻辑的覆盖和扩展,以及系统层面的逻辑扩展(如下图2-13所示)。这些扩展功能可以独立地在模块中维护。 其中,拦截器可以在不侵入函数逻辑的情况下,根据优先级为满足条件的函数添加执行前和执行后的逻辑。 扩展点是一种类似于SPI机制的逻辑扩展机制,用于扩展函数的逻辑。通过这一机制,可以对函数逻辑进行灵活的扩展,以满足不同的业务需求。 图2-13 Oinone函数拦截与扩展机制 不管是对象、属性还是方法,都可以以独立的模块方式来扩展,这就使得每一个需求都可以成为一个独立的模块,方便我们在研发标准产品时进行模块化的划分,同时也让我们在以低代码模式为客户进行二次开发时,能够更好地支持“标准产品迭代与个性化保持独立”的需求。在2.4.3【oinone独特性之低无一体】一文中,我们也提到了这个特性,但那是在低无一体的情况下,通过元数据融合来实现的。让我们看看基于低代码开发模式下,典型的Oinone二次开发工程结构(如下图2-14所示),就可以更好地理解这个特性啦! 图2-14 Oinone典型的二开工程结构

    2024年5月23日
    72900
  • 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 =…

    2024年5月23日
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  • 接口日志

    记录每个PAPI接口执行日志,接口的响应结果、执行时间、执行时长等信息,可查看接口详情。 接口详情

    2023年5月23日
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