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  4.1.21 框架之分布式消息

  消息中间件是在分布式开发中常见的一种技术手段，用于模块间的解耦、异步处理、数据最终一致等场景。 一、介绍 oinone对开源的RocketMQ进行了封装，是平台提供的一种较为简单的使用方式，并非是对RocketMQ进行的功能扩展。同时也伴随着两个非常至关重要的目的： 适配不同企业对RocketMQ的不同版本选择，不至于改上层业务代码。目前已经适配RocketMQ的开源版本和阿里云版本。 下个版本会对API进行升级支持不同类型MQ，以适配不同企业对MQ的不同要求，应对一些企业客户已经对MQ进行技术选择 对协议头进行扩展：如多租户的封装，saas模式中为了共用MQ基础资源，需要在消息头中加入必要租户信息。 二、使用准备 demo工程默认已经依赖消息，这里只是做介绍无需大家额外操作，大家可以用maven依赖树命令查看引用关系。 依赖包 增加对pamirs-connectors-event的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId> <artifactId>pamirs-connectors-event</artifactId> </dependency> 图4-1-21-1 分布式消息的依赖包 相关功能引入 增加模型、触发器都依赖MQ <!– 增强模型 –> <!– 增强模型 –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel</artifactId> </dependency> <!– 触发器 api –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> <!– 触发器 core –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> 图4-1-21-2 增加模型、触发器都依赖MQ yml配置文件参考 详见4.1.1【模块之yml文件结构详解】的“pamirs.event”部分。 三、使用说明 发送消息（NotifyProducer） 概述 NotifyProducer是Pamirs Event中所有生产者的基本API，它仅仅定义了消息发送的基本行为，例如生产者自身的属性，启动和停止，当前状态，以及消息发送方法。它本身并不决定消息如何发送，而是根据具体的实现确定其功能。 目前仅实现了RocketMQProducer，你可以使用下面介绍的方法轻松使用这些功能。 使用方法 Notify注解方式 使用示例 @Component public class DemoProducer { @Notify(topic = "test", tags = "model") public DemoModel sendModel() { return new DemoModel(); } @Notify(topic = "test", tags = "dto") public DemoDTO sendDTO() { return new DemoDTO(); } } 图4-1-21-3 Notify注解方式使用示例 解释说明 使用Component注解方式注册Spring Bean。 Notify注解指定topic和tags。 topic和tags对应NotifyEvent中的topic和tags。 RocketMQProducer方法调用 使用示例 @Component public class SendRocketMQMessage { @Autowired private RocketMQProducer rocketMQProducer; /** * 发送普通消息 */ public void sendNormalMessage() { rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", new DemoModel())); rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "dto", new DemoDTO())); } /** * 发送有序消息 */ public void sendOrderlyMessage() { DemoModel data = new DemoModel(); data.setAge(10); rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", data) .setQueueSelector((queueSize, event) -> { DemoModel body = (DemoModel) event.getBody(); return body.getAge() % queueSize; })); } /** * 发送事务消息 */ public void sendTransactionMessage() { rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", new DemoModel()) .setIsTransaction(true) .setGroup("demoTransactionListener")); } } 图4-1-21-4 RocketMQProducer方法调用…

  史, 昂

  2024年5月23日

  989000
• Oinone 7天入门到精通

  1.4 Oinone对软件特性的思考

  我在个人的微信公众号上《浅谈企业IT架构的十年困局》一文中写了“企业或者软件公司在工程领域都关注哪些特征，而这些特征又应与具体研发人员的个体能力无关”的相关内容。收到很多业内人士的留言，也引起了很多同行的共鸣，所以今天在这里也打算针对这个话题，跟大家再做个深入的探讨。 一、首先为什么强调要跟研发个体能力无关 我们先来看一个故事： 轮扁是春秋时期齐国的木工，齐桓公召其入宫打造物件。有一天，齐桓公在堂上看书，轮扁在堂下用椎、凿等工具做车轮。 齐桓公看书看到得意处，不由得读出声来。轮扁听到读书声，想了想，放下手里的工具，走上堂来，在齐桓公面前几步远的地方停下，恭恭敬敬地说：“请恕臣斗胆问一下，君王读的是什么书？”齐桓公没想到这个老木匠会走上堂来，倒有点意外。不过看在他年纪大的份上，倒也不去斥责他，就回答说：“寡人读的是圣人写的书。”轮扁问：“圣人还在吗？”齐桓公说：“已经死了。”轮扁说：“这样看起来，君王所读的，不过是古人的糟粕而已！”齐桓公勃然大怒，说：“寡人读书，你一个做车轮的怎么敢议论？你说，这书上怎么会是古人的糟粕？说出道理便罢，说不出道理便难逃一死！” 轮扁不慌不忙地说：“臣是根据臣所从事的活计而明白这个道理的。砍削轮子，榫头做得宽了则松滑而不牢固，做得太紧就必然涩滞而安不进去，臣制作的榫头松紧适宜，是因为心里怎样想的手便怎样去做。然而尽管所需要的分寸度数心里都明白，要把它用言辞表达出来却实在不可能，全靠自己手与心的配合。所以，臣无法将其中的奥秘传授给儿子，臣的儿子也无法从臣这里学到其中的奥秘。因此，臣如今七十多岁了，还只好亲手去干制作轮子的活。这样看来，古人之道的精华都已随着古人死去而无法传世，那么君王所读的，不就是古人的糟粕了吗？” 这就是著名的成语故事——轮扁斫轮，出自《庄子·天道》。庄子通过轮扁的言论，深刻地揭示了高妙之技的难以言传。 而当我们转换视角，在企业数字化转型领域，无论是软件公司还是甲方IT团队，核心上是应用级开发需求，更多的精力应该放在业务场景理解、需求把控以及业务系统实现上。但往往在一个项目进入研发之前，会花很大力气在技术架构设计、技术栈选型、通用能力对接、扩展点设计这些跟业务场景无关的技术事项上，且需要高级别的架构师来主导。大部分情况下，架构师会选开源框架来实现，慢慢沉淀为企业的研发标准体系，所以底层架构的能力往往依赖架构师个人能力。不禁发现他们与轮扁有着异曲同工之处。架构师所积累的个人经验和技术能力，往往难以通过简单的手把手教学、技术评审会完全传递给团队中的其他成员。即使有所传授，其效率也可能仅达到50%，并且随着团队成员数量的增加，这种效率还可能持续递减。因此，我们需要更多地依赖于技术手段，将架构师的经验和能力固化下来，形成一套可复制、可推广的标准技术产品。这样，每个团队成员都能够通过学习和运用这些技术，达到至少70%的传递效率，从而确保团队整体技术水平的稳步提升。这也正是开篇所强调的，企业或软件公司在工程领域所关注的特征，应当与具体研发人员的个体能力相剥离，而更多地依赖于标准化、系统化的技术手段，来确保团队整体的高效运作。 二、软件公司在工程化领域都关注哪些特征 接下来，我将从技术角度深入剖析设计初衷和技术实现原理，以展现技术公司应当“被标准化的特征”究竟长什么样。 先做个名称解释，下文中涉及“标品”、“升级”、“扩展逻辑”，这是站在软件公司角度出发描述的，如果是企业内部可以把标品理解为特定业务应用平台，升级则是业务应用平台的正常规划迭代，扩展逻辑理解为脱离平台发展的临时性需求。 1. 可逆计算 可逆计算，在应用上的特征图 场景：调查发现企业研发至少有40%的精力在跟各条业务线的团队在评审项目需求，判断需求是否合理。而且业务线对需求完善时间要求紧，每天盯着研发进度，经常问“这个需求什么时候支持，我们等着用”。导致产研部门的研发抱怨产品节奏乱，无法按照自身节奏进行迭代，被项目推着走，没有时间思考，人手不足，加班多，工作压力大…… 价值：该特性很好的规避了研发因为时间紧迫，写的一些临时代码腐蚀核心业务系统。它需要做到不论从数据模型、业务逻辑、交互展示都能有扩展能力，并且这些扩展能力与个体研发无关才行。它同时所描述的也是一个具备差量计算能力的软件架构模式，它允许用户通过添加或移除扩展包来定制标准应用，同时保持应用的可逆性和独立性。这种架构模式的核心优势在于其灵活性和可维护性，使得应用的定制和恢复变得简单而高效。 技术原理：它所描述的是一个基于元数据驱动和差量计算的软件架构模式，它允许用户通过添加或移除扩展包来定制标准应用，同时保持应用的可逆性和独立性。这种架构模式的核心优势在于其灵活性和可维护性，通过元数据来驱动应用的构建和变更，使得应用的定制和恢复变得简单而高效 在这种架构中，元数据起到了至关重要的作用。元数据是关于数据的数据，它描述了数据的结构、属性、关系等信息。在软件应用中，元数据可以用来描述应用的组件、功能、配置等信息。通过元数据驱动应用可以根据元数据的描述来动态地构建和配置自身的功能和结构 差量计算则是实现应用可逆性的关键。当添加或移除扩展包时，系统会根据扩展包中的元数据与标准应用的元数据进行差量计算，确定需要添加或移除的功能和组件。这种差量计算可以确保在添加扩展包后，应用能够保持原有的功能和稳定性，同时新增扩展包带来的新功能，而在去除扩展包时，应用能够恢复到原始的标准状态，不会留下任何冗余或冲突的代码和配置。 为了实现这种架构模式，元数据注册表和分布式部署能力是非常重要的。元数据注册表需要能够存储和管理大量的元数据信息，并且提供高效的查询和更新机制。分布式部署能力则能够确保应用在不同的环境中都能够稳定运行，并且能够快速地响应扩展包的添加和移除操作，即差量(扩展包》可独立存在又相互作用。 总的来说，这种基于元数据驱动和差量计算的软件架构模式为应用的定制和恢复提供了强大的支持，使得应用能够根据不同的需求进行灵活的定制和扩展。同时，它也提高了应用的可维护性和可靠性，降低了开发和维护的成本 2. 协同演进 协同演进，在应用上的特征图 场景：它所描述的场景是一个复杂的软件升级过程，其中涉及了标准应用的升级以及用户个性化扩展的保留。通过面向对象的方式扩展标准应用的功能，可以在升级过程中保持用户自定义逻辑的完整性，并同时集成新版本中的新特性。 价值：很多号称产品型的软件公司，在交付客户项目的时候，都是从标品复制一个分支，然后客户个性化直接在这个分支上改。这种模式会带来两个问题： 是当客户数量变大，每个客户的版本都不一致，维护成本很高； 是当标品升级带来的新特性无法复制给客户，导致客户满意度下降甚至流失。协同演进就是要解决这个问题。 技术原理：它需要在第一个差量计算的特性基础上才能得以完成，同时在这种升级能力中，元数据驱动和模型驱动是关键所在。元数据驱动确保了应用能够理解和处理不同版本之间的变化，包括功能的增删改以及结构的调整。模型驱动则提供了描述和管理应用结构、组件和行为的能力，它不仅能够描述模型间的关系，还能够支持面向对象的特性，如继承、重写和重载等。 具体来说，当标准应用从V1升级到V2时，元数据驱动机制会首先识别和分析两个版本之间的差异。对于用户应用1中已经扩展的A功能，由于采用了面向对象的方式进行扩展，因此在升级过程中，A+逻辑作为A功能的重写或重载版本会被保留下来。同时，V2版本中新增的B功能也会被集成到用户应用1中，因为它是作为标准应用的新特性而存在的。 这种升级能力的实现依赖于一个强大的元数据注册表和模型管理能力。元数据注册表需要能够存储和管理不同版本应用的元数据信息，包括功能、组件、结构等。模型管理能力则需要能够解析和应用这些元数据，以生成正确的应用结构和行为。同时，还需要一套高效的升级机制来确保升级过程的平滑和可靠。 总的来说，通过元数据驱动和模型驱动的结合，可以实现标准应用的平滑升级，同时保留用户个性化扩展的完整性。这种能力对于提高软件的可维护性、可扩展性和用户满意度具有重要意义 3. 公民研发和专业研发共同参与 专业研发与公民研发共同参与，在应用上的特征图 场景：它所描述是在应用开发的整个生命周期中，专业研发专注在标品的长期规划与迭代，当出现临时性的需求或者应急性的辅助场景则由非专业人士进行即公民研发方式进行。这种模式下，专业研发可以按照规划有节奏的迭代产品，做更高级的事情，不至于忙于应对临时性的事务没有深度思考，更加避免了因为临时代码堆积导致产品从内部腐化。同时利用独立的扩展逻辑包和无代码方式解决了业务的紧迫感，毕竟业务需求的合理性是很难争论出高低的。它在前两个特性基础上让研发效能进一步得到释放。 价值：它的本质是，在专业研发在以低代码的方式下实现应用，并通过无代码的方式，快速扩展逻辑功能和创建辅助性应用。整个过程无缝衔接，我们给他取个名字专业名称叫：“低无一体”。它大大降低了技术门槛，使得专业和非专业的研发人员都能参与到应用扩展和定制中来。此外，它还提高了业务响应能力，使得企业能够更快速地适应市场变化和客户需求。 技术原理：它的核心要求就是元数据在线，元数据在线能力是指能够实时地、在线地管理和操作元数据，这种能力为企业或组织带来了诸多优势。通过无 代码的方式，用户可以更加灵活地进行应用的个性化扩展，以应对各种应急性需求，从而显著提升业务的响应能力。此外，元数据在线管理还确保核心应用、核心应用扩展以及辅助应用都是基于一套统一的技术体系构建的，这为不同角色的用户（包括专业和非专业的研发人员）提供了多样化的参与方式。同时，元数据在线管理需要符合开闭原则，这确保了系统的稳定性和可扩展性，使得新的功能或需求可以通过添加新的元数据或配置来实现，而非修改现有系统。 这种低代码开发与无代码一体化的优势在于，它大大降低了技术门槛，使得专业和非专业的研发人员都能参与到应用扩展和定制中来。此外，它还提高了业务响应能力，使得企业能够更快速地适应市场变化和客户需求。 总之，从用户应用到业务实施的过程通过元数据在线得到了优化和升级。低代码开发与无代码一体化的优势使得整个过程更加高效、灵活和易于维护，为企业带来了显著的价值和竞争优势。 4. 基于平台级别的AOP能力出现反向集成 反向集成，在应用上的特征图 场景：平台级别的AOP（面向切面编程）能力允许开发者在应用程序的特定点“切入”额外的逻辑，而无需修改原有的业务代码。这种能力特别适用于横向追加平台逻辑，即在多个不同服务或功能点插入通用的处理逻辑，如日志记录、权限检查、审计、多租户、多语言等。过往在微服务架构中，这些能力都需要业务系统各自主动去对接，有了平台级别的AOP能力，则这些通用能力可以反向为所有业务系统增加特性能力，无需业务系统研发感知。这种现象我们称之为“反向集成”，能让业务研发更加专注在业务研发本身，不需要关心与业务无关的通用功能上。 价值：AOP的核心思想是将这些横切关注点（cross-cutting concerns）从业务逻辑中分离出来，使得业务代码更加清晰和专注于其核心功能。在平台级别的AOP中，标准化协议是实现这一能力的关键。平台具备统一的入口和扩展能力是非常重要的，因为它允许开发者在不修改现有代码的情况下添加新功能或修改现有功能的行为。这种能力对于快速响应业务需求变化、减少维护成本和提高代码质量都是非常有益的。 技术原理：标准化协议确保了不同组件之间的通信与语义是统一的，从而使得AOP能够更容易地实施。例如: a前后端通信要标准协议(与端无关): 这意味着无论前端是使用Web、移动应用还是其他类型的客户端，后端服务都应该能够以一种标准的方式与之通信。 bORM层要有标准协议(与数据库无关): 对象关系映射 (ORM)层应该提供一个标准的接口来与数据库进行交互，这样无论底层使用哪种数据库(如MySQL、PostgreSQL、Oracle等)，上层的业务逻辑都不需要改变。 cRPC需要标准协议(与Dubbo和Spring Cloud无关): 远程过程调用 (RPC)应该遵循一种标准协议，以便不同的服务可以无缝地进行通信，而不受特定框架 (如Dubbo、Spring Cloud等)的限制。 d所有逻辑调用统一fun调用: 这意味着平台上的所有功能调用都应该通过一个统一的入口点(如一个函数或方法)进行，这样AOP就可以在这个入口点切入额外的逻辑。 总的来说，平台级别的AOP能力通过标准化协议和统一的调用入口，为开发者提供了一种强大而灵活的方式来管理和扩展平台的逻辑功能。 5. 应用研发与部署无关 应用研发与部署无关，在应用上的特征图 场景：现在研发在选择部署方式的时候往往会选择分布式部署，或者你的客户招标需求里就写着“微服务”，构建一个微服务系统并不是一件容易的事，构建的复杂度远远超过单体系统，开发人员需要付出一定的学习成本去掌握更多的架构知识和框架知识。服务与服务之间通过HTTP协议或者消息传递机制通信，开发者需要选出最佳的通信机制，并解决网络服务较差时带来的风险。另外服务与服务之间相互依赖，如果修改某一个服务，会对另一个服务产生影响，如果掌控不好。会产生不必要的麻烦。由于服务的依赖性，测试也会变得很复杂，比如修改一个比较基础的服务，可能需要重启所有的服务才能完成测试。前段时间有篇很火的文章，《从微服务转为单体架构、成本降低 90%！》，无论是选择何种部署方式，我认为这都应该跟应用研发无关。 价值：应用研发与部署无关的理念确实为现代软件架构带来了显著的优势，它使得研发团队能够专注于业务逻辑和功能实现，而无需担心具体的部署细节。这种分离带来了灵活性、效率以及成本效益的多重提升。应该采用一种同时支持分布式和单体部署、且可以自由切换的架构，我们称之为可分可合。 首先，可分可合的能力使得系统能够灵活应对业务量的变化。在业务量小的时候，可以采用单体部署的方式，简化部署流程，降低初期成本。随着业务量的增长，系统可以平滑地过渡到分布式部署，通过拆分微服务来提高系统的处理能力和扩展性。这种灵活性确保了系统既能满足未来发展的需要，又能兼顾当下的成本效益。 其次，应用级别扩容的能力使得系统性能不再受限。通过增加微服务实例或调整资源配置，系统可以按需进行扩容，从而确保在业务高峰期或突发流量下仍能保持稳定的性能。这种按需扩容的方式不仅提高了系统的可靠性，还降低了运维成本。 技术原理：核心在于逻辑调用的统一执行和智能判断。通过如funEngine这一统一调用引擎，系统能够智能地选择最适合当前业务场景和性能需求的fun调用方式。无论是同步调用、异步调用还是基于消息队列的调用方式，funEngine都能进行智能决策，确保调用的高效性和可靠性。这种统一调用的方式简化了开发过程，降低了开发难度，同时也提高了系统的可维护性和可扩展性。 此外如果作为低代码或者其他研发平台来说。被集成特性也是实现该特性的关键所在。它提供了一套标准化的接口和协议，使得其他系统或应用能够轻松地与其进行集成。这种平台框架化的特性能够作为一个统一的、可扩展的框架来支撑整个系统的运行。 综上所述，具备可分可合的能力、应用级别扩容以及逻辑调用的统一执行和被集成特性，共同构成了应用研发与部署无关这一核心特性。该特性使得软件系统能够灵活地应对业务变化，实现高效、可扩展和可维护的运行，从而满足客户的长期发展需求并兼顾当下的成本效益。

  史, 昂

  2024年5月23日

  1.5K100

• 陈浩

  自2017年中国推进数字建设以来，数字经济规模持续增长，“十四五”规划和2035远景目标纲要中明确强调企业和政府需大力推动数字化转型，中国正在迈进一个崭新的数字经济时代。 在这个过程中，软件已经从工具变成信息化的基础设施，如何有效应对该变化所带来的一系列新的核心技术挑战，是整个软件行业发展遇到的另一难题。我认为，开源创新是解决这些难题的有效手段之一，也是未来软件发展的重要方向。如果说，数字化转型是时代趋势，那么开源创新也已成为时代主流。十四五规划纲要首提开源，2021年11月工信部印发《十四五软件和信息技术服务业发展规划》中提到开源重塑软件发展新生态，并将开源重塑软件发展新生态作为十四五期间我国软件产业的四大发展形势之一进行重点阐述。支持国产化开源创新体系发展，建设自己的开源社区和开源平台，其所具有的大众协同、开放共享、持续创新等特点，可有效推动各行业自主可控的数字化转型。 Oinone所倡导的开源理念和生态共建，与国家开源战略不谋而合：将开源作为一种合作手段，通过完善社区注重开源治理，吸引更多的企业和个体参与其中。湖南大学作为首批国家示范性软件学院的双一流建设高校，一直致力于推进和引导国产化开源软件体系的建设，并为此开展多种形式的产学研研究和实践。基于Oinone微服务分布式的设计理念和面向生态的开源特性，湖南大学结合自身在大数据分布式存储、多元异构数据汇聚融合和大数据智能分析等方面的研究成果，与Oinone展开了深度的技术创新合作，并在多个大中型企业数字化应用和数字政府应用中取得了良好的效果。 随着Oinone的开源，相信能激发更多的开发者参与到国产软件建设中，通过开源模式实现更广泛参与方的共享、共创、共生、共赢，构建价值驱动的数字创新生态平台，为我国数字经济发展贡献科技力量。 湖南大学教授：陈浩

  史, 昂

  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  2.3 Oinone独特性之源，元数据与设计原则

  让我们来揭开Oinone元数据的神秘面纱，了解它的核心组成、获取方式、面向对象特性以及带来的好处。您或许会想，这些特性能否解决企业数字化转型中互联网架构遇到的挑战呢？ 元数据是本文多次提到的重要概念。作为LCDP的基础，元数据支持企业所有研发范式。它数字化描述了软件本身，包括数据、行为和视图等方面。在描述数据时，元数据本身就是数据的数据；在描述行为时，它就是行为的数据；在描述视图时，它就是视图的数据。只有深入理解元数据，才能全面了解Oinone的其他特性。 本章节将介绍元数据的整体概览（如下图2-3所示），带领您了解其核心组成、面向对象特性以及组织方式。请注意，本章节将不会详细展开元数据的细节，这些细节将在后续的相关章程中深入介绍。 图2-3 元数据整体视图 一：以下是元数据的核心组成介绍： 模块(Module)：它是将程序划分成若干个子功能，每个模块完成了一个子功能，再把这些模块总起来组成一个整体。它是按业务领域划分和管理的最小单元，是一组功能、界面的集合。 模型（Model）：Oinone一切从模型出发，是数据及对行为的载体。它是对所需要描述的实体进行必要的简化，并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来所得到的系统模仿品。它包括元信息、字段、数据管理器和自定义函数。同时遵循面向对象设计原则，包括封装、继承和多态。 交互组件（UI Componment）：它用菜单、视图和Action来勾绘出模块的前端交互拓扑，并且用组件化的方式统一管理、布局和视图。它用Action来描述所有可操作行为。 函数（Function）：它是Oinone可执行逻辑单元，跟模型绑定则对应模型的方法。它描述满足数学领域函数定义，含有三个要素：定义域A、值域C{f（x），x属于A}和对应法则f。其中核心是对应法则f，它是函数关系的本质特征。它满足面向对象原则，可以设置不同开放级别，本地与远程智能切换。 元数据注册表：它以模块为单位的安装记录，在模块安装时，相关的元数据都会在元数据注册表中记录。 二：元数据的产生方式，既可以通过代码注解扫描获取，也可以通过可视化编辑器直接添加。 从代码注解中扫描获取，示例如下代码（如下图2-4所示）。 @Model.model(ResourceBank.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "银行",labelFields = "name") public class ResourceBank extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "resource.ResourceBank"; @Field.String @Field(required = true, displayName = "名称") private String name; @Field.String @Field(required = true, displayName = "银行识别号码", summary = "Bank Identifier Code, BIC 或者 Swift") private String bicCode; …… } 图2-4 从代码注解中扫描获取元数据 可视化的编辑器添加元数据，具体介绍详见7.1《Oinone的设计器》章节 三：Oinone是一种通用低代码开发平台，其元数据设计满足应用开发所需的所有元素，并支持所有研发范式。 它基于元数据的具体实现秉承以下原则： 部署与研发无关； 以模型驱动，符合面向对象设计原则； 代码与数据相互融合，编辑器产生的元数据以面向对象的方式继承扩展标准产品的元数据。 这些原则的集合使整个平台能够实现以下功能特性： 开发分布式应用与单体应用一样简单，部署方式由后期决定。如果要部署为分布式应用，则需要在boot工程中引入Oinone的rpc包。详见4.3《Oinone的分布式体验》一章节； 面向对象的特性使得每个需求都可以是独立模块，独立安装与卸载，让系统像乐高积木一样搭建； 支持两种元数据产生方式，融合的原则确保标准产品迭代与个性化保持独立，真正做到低无一体。 四：这些特性刚好也解决了2.2《互联网架构作为最佳实践为何失效》一章节中客户挑战的三个刺眼问题 互联网架构落地企业数字化转型面临的问题 Oinone应对的策略 不是说敏捷响应吗？为什么改个需求这么慢，不单时间更长，付出的成本也更高了？ 特性1、特性2、特性3 不是说能力中心吗？当引入新供应商或有新场景开发的时候，为什么前期做的能力中心不能支撑了？ 特性2、特性3 不是说性能好吗？为什么我投入的物理资源更多了？ 特性1 表2-2互联网架构落地企业数字化转型面临的问题及Oinone应对策略

  史, 昂

  2024年5月23日

  1.2K001
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  3.3.4 模型的继承

  在我们的很多项目中，客户都是有个性化需求的，就像我们不能找到两件一模一样的东西，何况是企业的经营与管理思路，多少都会有差异。常规的方式只能去修改标准产品的逻辑来适配客户的需求。导致后续标品维护非常困难。而在介绍完这节以后是不是让你更加清晰认知到我们2.4.2【oinone独特性之每一个需求都可以是一个模块】一文中所表达的特性带来的好处呢？ 一、继承方式 继承方式可以分为五种： 抽象基类ABSTRACT，只保存不希望为每个子模型重复键入的信息的模型，抽象基类模型不生成数据表存储数据，只供其他模型继承模型可继承域使用，抽象基类可以继承抽象基类。 扩展继承EXTENDS，子模型与父模型的数据表相同，子模型继承父模型的字段与函数。存储模型之间的继承默认为扩展继承。 多表继承MULTI_TABLE，父模型不变，子模型获得父模型的可继承域生成新的模型；父子模型不同表，子模型会建立与父模型的一对一关联关系字段（而不是交叉表），使用主键关联，同时子模型会通过一对一关联关系引用父模型的所有字段。多表继承父模型需要使用@Model.MultiTable来标识，子模型需要使用@Model.MultiTableInherited来标识。 代理继承PROXY，为原始模型创建代理，可以增删改查代理模型的实体数据，就像使用原始（非代理）模型一样。不同之处在于代理继承并不关注更改字段，可以更改代理中的元信息、函数和动作，而无需更改原始内容。一个代理模型必须仅能继承一个非抽象模型类。一个代理模型可以继承任意数量的没有定义任何模型字段的抽象模型类。一个代理模型也可以继承任意数量继承相同父类的代理模型。 临时继承TRANSIENT，将父模型作为传输模型使用，并可以添加传输字段。 二、继承约束 通用约束 对于扩展继承，查询的时候，父模型只能查询到父模型字段的数据，子模型可以查询出父模型及子模型的字段数据（因为派生关系所以子模型复刻了一份父模型的字段到子模型中）。 系统不会为抽象基类创建实际的数据库表，它们也没有默认的数据管理器，不能被实例化也无法直接保存，它们就是用来被继承的。抽象基类完全就是用来保存子模型们共有的内容部分，达到重用的目的。当它们被继承时，它们的字段会全部复制到子模型中。 系统不支持非jar包依赖模型的继承。 多表继承具有阻断效应，子模型无法继承多表继承父模型的存储父模型的字段，需要使用@Model.Advanced注解的inherited属性显示声明继承父模型的父模型。但是可以继承多表继承父模型的抽象父模型的字段。 可以使用@Model.Advanced的unInheritedFields和unInheritedFunctions属性设置不从父类继承的字段和函数。 跨模块继承约束 如果模型间的继承是跨模块继承，应该与模型所属模块建立依赖关系；如果模块间有互斥关系，则不允许建立模块依赖关系，同理模型间也不允许存在继承关系。 跨模块代理继承，对代理模型的非inJvm函数调用将使用远程调用方式；跨模块扩展（同表）继承将使用本地调用方式，如果是数据管理器函数，将直连数据源。 模型类型与继承约束 抽象模型可继承：抽象模型（Abstract） 临时模型可继承：抽象模型（Abstract）、传输模型（Transient） 存储模型可继承：抽象模型（Abstract）、存储模型（Store）、存储模型（多表，Multi-table Store），不可继承多个Store或Multi-table Store 多表存储模型（父）可继承：同扩展继承 多表存储模型（子）在继承单个Multi-table Store后可继承：抽象模型（Abstract）、存储模型（Store），不可继承多个Store 代理模型可继承： 抽象模型（Abstract），须搭配继承Store、Multi-table Store或Proxy 存储模型（Store），不可继承多个Store或Multi-table Store 存储模型（多表，Multi-table Store），不可继承多个Store或Multi-table Store 代理模型（Proxy），可继承多个Proxy，但多个父Proxy须继承自同一个Store或Multi-table Store，且不能再继承其他Store或Multi-table Store 同名字段以模型自身字段为有效配置，若模型自身不存在该字段，继承字段以第一个加载的字段为有效配置，所以在多重继承的情况下，未避免继承同名父模型字段的不确定性，在自身模型配置同名字段来确定生效配置。 三、继承的使用场景 模型的继承可以继承父模型的元信息、字段、数据管理器和函数 抽象基类 解决公用字段问题 扩展继承 解决开放封闭原则、跨模块扩展等问题 多表继承 解决多型派生类字段差异问题和前端多存储模型组合外观问题 代理继承 解决同一模型在不同场景下的多态问题（一表多态） 临时继承 解决使用现有模型进行数据传输问题 举例，前端多存储模型组合外观问题可通过多表继承的子模型，并一对一关联到关联模型，同时使用排除继承字段去掉不需要继承的字段。子模型通过默认模型管理器提供查询功能给前端，默认查询会查询子模型数据列表并在列表行内根据一对一关系查出关联模型数据合并，关联模型数据展现形态在行内是平铺还是折叠，在详情是分组还是选项卡可以自定义view进行配置 扩展继承 父子同表，模型在所有场景都有一致化的表现，意味着原模型被扩展成了新模型，父子模型的表名一致，模型编码不同，可覆盖父模型的模型管理器、数据排序规则、函数 多表继承 父子多表，父子间有隐式一对一关系，即父子模型都增加了一对一关联关系字段，同时父模型的字段被引用到子模型，且引用字段为只读字段，意味着子模型不可以直接更改父模型的字段值，子模型不继承父模型的模型管理器、数据排序规则、函数，子模型拥有自己的默认模型管理器、数据排序规则、函数。多表继承具有阻断效应，子模型无法自动多表继承父模型的存储父模型，需要显式声明多表继承父模型的存储父模型。 代理继承 代理模型继承并可覆盖父模型的模型管理器、数据排序规则、函数，同时可以使用排除继承字段和函数来达到不同场景不同视觉交互的效果。 图3-3-4-1 继承的使用场景 四、抽象基类（举例） 参考前文中3.3.2【模型的类型】一文中关于抽象模型的介绍 五、多表继承（举例） 场景设计如下 图3-3-4-2 多表继承设计场景 Step1 新建宠物品种、宠狗品种和萌猫品种模型 新建宠物品种模型，用@Model.MultiTable(typeField = "kind")，申明为可多表继承父类，typeField指定为kind字段 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.IdModel; @Model.MultiTable(typeField = "kind") @Model.model(PetType.MODEL_MODEL) @Model(displayName="品种",labelFields = {"name"}) public class PetType extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetType"; @Field(displayName = "品种名") private String name; @Field(displayName = "宠物分类") private String kind; } 图3-3-4-3 多表继承示例代码 新建宠狗品种模型，用@Model.MultiTableInherited(type = PetDogType.KIND_DOG)，申明以多表继承模式继承PetType，覆盖kind字段(用defaultValue设置默认值，用invisible = true设置为前端不展示)，更多模块元数据以及模型字段元数据配置详见4.1.6【模型之元数据详解】一文 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.MultiTableInherited(type = PetDogType.KIND_DOG) @Model.model(PetDogType.MODEL_MODEL) @Model(displayName="宠狗品种",labelFields = {"name"}) public class PetDogType extends PetType { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetDogType"; public static final String KIND_DOG="DOG"; @Field(displayName = "宠物分类",defaultValue = PetDogType.KIND_DOG,invisible = true) private String kind; } 图3-3-4-4 多表继承示例代码 新建萌猫品种模型，用@Model.MultiTableInherited(type = PetCatType.KIND_CAT)，申明以多表继承模式继承PetType，覆盖kind字段(用defaultValue设置默认值，用invisible = true设置为前端不展示)，并新增一个CatShapeEnum枚举类型的字段shape package pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Dict; import pro.shushi.pamirs.meta.common.enmu.BaseEnum; @Dict(dictionary = CatShapeEnum.DICTIONARY,displayName = "萌猫体型") public class CatShapeEnum extends BaseEnum<CatShapeEnum,Integer>…

  史, 昂

  2024年5月23日

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