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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
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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
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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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4.1.14 Search之非存储字段条件
search默认查询的是模型的queryPage函数，但我们有时候需要替换调用的函数，这个特性会在下个版本支持。其核心场景为当搜索条件中有非存储字段，如果直接用queryPage函数的rsql拼接就会报错，所以非存储字段不会增加在rsql中。本文介绍一个比较友好的临时替代方案。 非存储字段条件（举例） Step1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore @Field(displayName = "非存储字段测试",store = NullableBoolEnum.FALSE) private String unStore; 图4-1-14-1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore Step2 修改PetTalent的Table视图的Template 在标签内增加一个查询条件 <field data="unStore" /> 图4-1-14-2 修改PetTalent的Table视图的Template Step3 重启看效果 进入宠物达人列表页，在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容，点击搜索跟无条件一致 Step4 修改PetTalentAction的queryPage方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; …… 引入依赖类 @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Component public class PetTalentAction { ……其他代码 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetTalent> queryPage(Pagination<PetTalent> page, IWrapper<PetTalent> queryWrapper){ QueryWrapper<PetTalent> queryWrapper1 = (QueryWrapper<PetTalent>) queryWrapper; Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); String unStore = (String) queryData.get(LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getUnStore)); if (StringUtils.isNotEmpty(unStore)) { //转换查询条件 queryWrapper1.like( 图4-1-14-3 修改PetTalentAction的queryPage方法 Step5 重启看效果 在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容，跟通过【达人】字段搜索的效果是一致的 图4-1-14-4 示例效果
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数据编码
1. 什么是数据编码 当模型中的字段数据需要有一定的编码规定，可以在模型中设计模型或字段的数据编码。 编码预览：实时展示规则设置后的编码。 2. 编码前/后缀 编码前缀：必须以字母开头，且仅支持数字或字母，最多8个字符。 编码后缀：必须以字母开头，且仅支持数字或字母，最多8个字符。 3. 格式化日期 开关默认关闭，即数据编码中不包含日期。开关打开后，默认的日期格式为“年年年年月月日日”，也可以切换成“年年月月日日、年年月月、年年年年、年年”。 序列归零周期：与格式化日期选择有关，若选择为“年年年年月月日日”，则可选“年、月、日”，选择为“年年年年”，则只可选“年”数据编码序列会按照设置的这个周期归零。 4. 编码序列 编码方式：可选择连续序列或非连续序列，选择会影响后续包含哪些设置。 序列长度：序列包含多少位数字，可以设置1 – 18之间的整数。 序列起始值：数据编码序列的起始值，默认值为3。 当编码方式设置为非连续序列时，展示其余两个配置项。 步长类型：默认值为“自定义步长”，也可以设置成“1 – 10之间随机步长”。 步长：当选择“自定义步长”时，设置的步长即为真实步长。当选择“1 – 10之间随机步长”时，实际步长为1 – 设置值之间的随机整数。