5.4 基础支撑之商业关系域

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• 庄卓然

  从2009年加入阿里至今，经历了“三淘”时期、天猫时期、双十一，到最后的all in无线手淘时期，几乎是赶上了淘系发展的所有历史性事件。在这个过程中，每一次业务的变革都催生着技术的变迁，倒逼着我们用技术的方式去解决业务问题：在存储、IO、网络等环节满足不了淘系的业务规模时，开始去IOE，最后演化成了阿里云；当业务的规模大到不能通过简单加机器的方式去做调整、当开发的规模大到所有人在一起开发会互相影响的的时候，我们开始做SOA改造，最后演化成了业务中台；在经历了几届双十一后的巨大挑战后，我们开创了里程碑式的全链路压测；在手淘时代，为了解决动态发版问题，我们植入容器概念，搭建了可动态插拔的三层架构，一年实现了500多次的发版；为了同时满足写一套代码就解决多端开发和高并发的性能问题，我们做了weex，最后还捐给了开源社区…… 每一次的业务需求推动技术进步，而技术的进步永远会超出我们的想象！ 同为技术宅，我在Oinone身上能清晰地感受到技术演进的脉络，企业在数字化时代，需要一个能快速上手、全面设计、灵活适应且低成本的技术工具，时代的变迁推动了Oinone的诞生。Oinone是一种全新的开发方式，在数字化时代，Oinone在提升研发效率上做出的创新性“低无一体”的设计对传统软件代码开发或者无代码开发一定会有巨大冲击，这种冲击会对软件市场格局造成什么样的变化，我拭目以待。 最后，愿我们这些追光人，在时代的洪流中，都能留下一抹印迹，不辜负时代，不辜负自己。 现任阿里巴巴副总裁，飞猪总裁，曾任阿里大文娱CTO兼优酷COO、淘宝CTO 庄卓然（南天）

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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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  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 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 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 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 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 停止ES lsof…

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  2024年5月23日

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  4.1.9 函数之元位指令

  元位指令系统是通过给请求上下文的指令位字段作按位与标记来对函数处理下发对应指令的系统。 一、元位指令介绍 元位指令系统是通过给请求上下文的指令位字段作按位与标记来对函数处理下发对应指令的系统。 元位指令系统分为请求上下文指令和数据指令两种。 数据指令 数据指令基本都是系统内核指令。业务开发时用不到这里就不介绍了。前20位都是系统内核预留 请求上下文指令 请求上下文指令：使用session上下文中非持久化META_BIT属性设置指令。 位 指令 指令名 前端默认值 后端默认值 描述 20 builtAction 内建动作 否 否 是否是平台内置定义的服务器动作对应操作：PamirsSession.directive().disableBuiltAction(); PamirsSession.directive().enableBuiltAction(); 21 unlock 失效乐观锁 否 否 系统对带有乐观锁模型默认使用乐观锁对应操作：PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); 22 check 数据校验 是 否 系统后端操作默认不进行数据校验，标记后生效数据校验对应操作：PamirsSession.directive().enableCheck(); PamirsSession.directive().disableCheck(); 23 defaultValue 默认值计算 是 否 是否自动填充默认值对应操作：PamirsSession.directive().enableDefaultValue(); PamirsSession.directive().disableDefaultValue(); 24 extPoint 执行扩展点 是 否 前端请求默认执行扩展点，可以标记忽略扩展点。后端编程式调用数据管理器默认不执行扩展点对应操作：PamirsSession.directive().enableExtPoint(); PamirsSession.directive().disableExtPoint(); 25 hook 拦截 是 否 是否进行函数调用拦截对应操作：PamirsSession.directive().enableHook(); PamirsSession.directive().disableHook(); 26 authenticate 鉴权 是 否 系统默认进行权限校验与过滤，标记后使用权限校验对应操作：PamirsSession.directive().sudo(); PamirsSession.directive().disableSudo(); 27 ormColumn ORM字段别名 否 否 系统指令，请勿设置 28 usePkStrategy 使用PK策略 是 否 使用PK是否空作为采用新增还是更新的持久化策略对应操作：PamirsSession.directive().enableUsePkStrategy(); PamirsSession.directive().disableUsePkStrategy(); 29 fromClient 是否客户端调用 是 否 是否客户端（前端）调用对应操作：PamirsSession.directive().enableFromClient(); PamirsSession.directive().disableFromClient(); 30 sync 同步执行函数 否 否 异步执行函数强制使用同步方式执行（仅对Spring Bean有效） 31 ignoreFunManagement 忽略函数管理 否 否 忽略函数管理器处理，防止Spring调用重复拦截对应操作：PamirsSession.directive().enableIgnoreFunManagement(); PamirsSession.directive().disableIgnoreFunManagement(); 表4-1-9-1 请求上下文指令 二、使用指令 普通模式 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-9-1 普通模式代码示意 批量设置模式 Models.directive().run(() -> {此处添加逻辑}, SystemDirectiveEnum.AUTHENTICATE) 图4-1-9-2 批量设置模式代码示意 三、使用举例 我们在4.1.5【模型之持久层配置】一文中提到过失效乐观锁，我们在这里就尝试下吧。 Step1 修改PetItemInventroyAction 手动失效乐观锁 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; 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); PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ //批量更新会，自动抛错 int i = data.updateBatch(inventroys); //单记录更新，不自动抛售需要自行判断 // int i = data.updateById();…

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  5.1 CDM的背景介绍

  如果说低代码开发框架输出技术标准，CDM则是结合oinone技术特性和软件工程设计，让输出数据标准变成可能。 一、背景介绍 无法照搬的最佳实践 要了解引入CDM的初衷，得从互联网架构的演进开始，了解其过程，就知道为什么说Oinone的CDM是中台架构的最佳技术实践的核心！我们在2.2【互联架构做为最佳实践为何失效】一文中介绍过互联网技术发展的四个阶段，特别平台化到中台化的阶段，目的是在一套规范下让听的见炮火声音的团队自行决定业务系统发展，适用多业务线（或多场景应用）独立发展。 互联网架构在演进过程中碰到的问题跟企业数字化转型过程中碰到的问题是非常类似： 随着企业业务在线化后对系统性能、稳定都提出了更高的要求，而且大部分企业的内部很多系统相互割裂导致，导致很多重复建设，所以我们需要服务化、平台化。 同时没有一个供应商能解决企业所有商业场景问题，又需要多个供应商共同参与，所以把供应商类类比成各个业务线，在一套规范下让供应商自行决定业务系统发展 既然跟阿里当初在架构演进过程中碰到的问题非常类似，那么是不是照搬阿里中台架构方案到企业就好了？当然不是，因为历史原因阿里的中台架构是采用的平台共建模式：“让业务线研发以平台设计好的规范进来共同开发”，其本质还是平台主导模式，它是有非常大的历史包袱。我们想象各个供应商的共建一个交易平台或商品平台，那是多么荒唐的事情，平台化已经足够的复杂了，还让不同背景、不同企业的研发一起共建，最后往往导致企业架构负载过重，这时对企业来说便不再是赋能而是“内耗”。 那么如果没有历史包袱，我们重新设计，站在上帝视角去看有没有更好的方式呢？当然有 借鉴微软的CDM 这里我们借鉴微软的CDM理念，CDM这个概念最早是2016年微软宣布“以Dynamics 365的形式改造其CRM和ERP”战略时提出的。微软给它的定义是“用于存储和管理业务实体的业务数据库，而且是开箱即用的”。CDM不仅仅提供标准实体，它还允许用户建立个性化的实体，用户可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 CDM可能并不性感，但绝对是非常必要的。它成为了微软的很多产品的基础，是构建了无数业务领域的原型。同时微软也期望它能成为快速实现数据交换和迁移的标准，这个有点像菜鸟网络推出的奇门，让所有TMS、OMS、WMS都基于一套数据接口API进行互通，一套标准是为了解决一个行业问题，而不是具体某一个企业一个集团的问题。 我们发现CDM的理念跟我们想要的“企业级的数据标准”是非常吻合的。但是我们也不能照搬照抄，虽然微软的CDM很好的解决了数据割裂问题，但就模型来说就够大家喝一壶了，模型库非常庞大而且复杂，学习成本巨高。 数字化时代软件会产生新的技术流派 我们知道传统软件的设计理念：侧重在模型对业务支撑全面性上。优点体现为配置丰富，缺点模型设计过于复杂，刚开始有前瞻性，但在理解、维护都非常困难，随着业务发展系统原先的设计逐渐腐化，异常笨重。 而Oinone的CDM设计理念：侧重在简单、灵活、统一上，体现为在上层应用开发时，每一业务领域保持独立，模型简单易懂，并结合Oinone的低代码开发机制进行快速开发，灵活应对业务变化。 所以我更想说Oinone的CDM是微软CDM的在原有基础上，与互联网架构结合，利用Oinone低代码开发平台特性形成新的工程化建议。Oinone-CDM不以把模型抽象到极致，支撑“所有业务可能性”为目标，而是抽象80%通用的设计，保持模型简单可复用，来解决数据割裂问题，并保持业务线独立自主性，快速创新的能力。 图5-1-1 Oinone-CDM要解决的问题 二、Oinone的CDM本质是创新的工程化建议 引入CDM以后系统工程结构会有什么变化，跟大家认知的互联网架构有什么区别。 原本上层的业务线系统，需要调用各个业务平台提供的功能，增加CDM以后也就是我们右的图，每个业务线就像一个独立右边。看上去复杂了，其实对业务线来说更加简单了。 互联网整体平台化带来的问题： 业务线每次业务调整都需要给各个平台提需求 业务平台研发需要了解所有业务线的知识再做设计，对研发要求非常高 各个业务域的不同需求相互影响包括系统稳定性、研发对需求响应的及时性 结合oinone特性提出的新工程建议： 一些通用性模块继续以平台化的方式存在，能力完全复用。 业务线自建业务平台，保持业务线的独立性和敏捷性 业务线以CDM为原型，保证核心数据不割裂，形成一致的数据规范 图5-1-2 引入CDM概念后的工程结构对比 三、CDM思路示意图 该示例中OinoneCDM的商品域不仅仅提供标准实体，保证各个业务系统的对商品的通用需求、简单易懂，在我们星空系列业务产品中如全渠道运营、B2B交易等系统以此为基础建立属于自身个性化的实体，可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 带来的好处： 通过多种继承方式，继承后的模型可扩展模型本身、模型行为等，从而解决业务独立性问题。 通过CDM层统一数据模型，从而解决多应用数据割裂问题 图5-1-3 Oinone-CDM思路示意图

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• 7.3 实战训练（全员营销为例）

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