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  4.1.24 框架之分库分表

  随着数据库技术的发展如分区设计、分布式数据库等，业务层的分库分表的技术终将成老一辈程序员的回忆，谈笑间扯扯蛋既羡慕又自吹地说到“现在的研发真简单，连分库分表都不需要考虑了”。竟然这样为什么要写这篇文章呢？因为现今的数据库虽能解决大部分场景的数据量问题，但涉及核心业务数据真到过亿数据后性能加速降低，能给的方案都还有一定的局限性，或者说性价比不高。相对性价比比较高的分库分表，也会是现阶段一种不错的补充。言归正传oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案，所以大家得先具备一点Sharding-JDBC的知识。 一、分表（举例） 做分库分表前，大家要有一个明确注意的点就是分表字段的选择，它是非常重要的，与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后，甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的，不然效率只会更低。 Step1 新建ShardingModel模型 ShardingModel模型是用于分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FieldStrategyEnum; @Model.model(ShardingModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "分表模型",summary="分表模型",labelFields ={"name"} ) public class ShardingModel extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; @Field(displayName = "用户id",summary = "分表字段",immutable=true/* 不可修改 **/) @UxForm.FieldWidget(@UxWidget(readonly = "scene == 'redirectUpdatePage'"/* 在编辑页面只读 **/ )) @Field.Advanced(updateStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) private Long userId; } 图4-1-24-1 新建ShardingModel模型 Step2 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 pamirs: load: sessionMode: true framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 图4-1-24-2 指定模型对应数据源 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ，以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 图4-1-24-3 分库分表规则配置 Step3 配置测试入口 修改DemoMenus类增加一行代码，为测试提供入口 @UxMenu("分表模型")@UxRoute(ShardingModel.MODEL_MODEL) class ShardingModelMenu{} 图4-1-24-4 配置测试入口 Step4 重启看效果 自行尝试增删改查 观察数据库表与数据分布 图4-1-24-5 自行尝试增删改查 图4-1-24-6 观察数据库表与数据分布 二、分库分表（举例） Step1 新建ShardingModel2模型 ShardingModel2模型是用于分库分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分库分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import…

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  2024年5月23日

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  7.1 设计器总览

  设计器转为非专业研发设计，在Oinone3.0版本中已经完成元数据完整在线化，真正做到低无一体。对于设计器的定位我们开篇就介绍过，它是LCDP的产品化呈现，是冰山露在外面大家看得到的，核心还是在LCDP本身。我们先目睹下设计器的一些产品页面，如您有想体验，可以在Oinone官网注册 模型设计器 Oinone以模型为驱动，当有模型、数据字典、数据编码等设计功能，我们就可以完整地定义产品数据模型，模型设计器整体呈现区别于普通ER图，以当前模型为核心视角展开，可以点击关联模型切换主视角。这样的好处在于突出当前设计，聚焦设计本身。同时模型上预留了几个核心入口如：分类管理、继承拓扑图、页面设计、逻辑设计等。另外我们在体验上区分了专家模式和经典模式，顾名思义，专家模式的功能会更加丰富，对专业知识的要求也会更高。专家模式下一般会增加一些跟业务无关的配置如：索引设置等调优行为 逻辑设计器 从图灵完备的角度上说，要支持功能越完备，使用越复杂。我们优先从图灵完备的角度出发，所以我们第一版逻辑设计器相对比较复杂，第二版本规划中会类似模型设计器推出专家版和经典版。 界面设计器 界面设计器第一版会先支撑后端页面在线自定义，后边将陆续推出前端页面、多端能力。为了支持多端和2C页面的设计，我们对前后端协议做了比较大的改造。目前设计器已经支持完全基于V3的前后端协议。 数据可视化 数据可视化支持从内部系统模型获取数据内容后，根据业务需求自定义图表，目的是为企业提供更高效的数据分析工具。 与市场同类产品相比，我们的数据可视化产品：不需要前置维护数据源、进行数据转换；可智取业务系统模型，系统自动解析选择的模型、接口、表格中的字段后进行数据分析；降低对数据分析人员研发能力要求的同时，也提升了数据分析的效率。 流程设计器 Oinone流程设计器为业务流程和审批流程提供了可自动执行的流程模型：通过定义流转过程中的各个动作、规则，以此实现流程自动化。在Oinone流程设计器中，流程可以跨应用设计，不同应用的模型之间可以通过同一流程执行。

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  4.1.10 函数之触发与定时（改）

  函数的触发和定时在很多场景中会用到，也是一个oinone的基础能力。比如我们的流程产品中在定义流程触发时就会让用户选择模型触发还是时间触发，就是用到了函数的触发与定时能力。 整体链路示意图（如下图4-1-10-1 所示），本文只讲trigger里的两类任务，一个是触发任务，一个是定时任务，异步任务放在4.1.11【函数之异步执行】一文中单独去介绍。 图4-1-10-1 整体链路示意图 一、触发任务TriggerTaskAction（举例） 触发任务的创建，使用pamirs-middleware-canal监听mysql的binlog事件，通过rocketmq发送变更数据消息，收到MQ消息后，创建TriggerAutoTask。 触发任务的执行，使用TBSchedule拉取触发任务后，执行相应函数。 注意：pamirs-middleware-canal监听的数据库表必须包含触发模型的数据库表。 Step1 下载canal中间件 下载pamirs-middleware-canal-deployer-3.0.1.zip，去.txt后缀为pamirs-middleware-canal-deployer-3.0.1.zip，解压文件如下： 图4-1-10-2 下载canal中间件 Step2 引入依赖pamirs-core-trigger模块 pamirs-demo-api增加pamirs-trigger-api <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> 图4-1-10-3 pamirs-trigger-api依赖包 DemoModule在模块依赖定义中增加@Module(dependencies={TriggerModule.MODULE_MODULE}) @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE, UserModule.MODULE_MODULE, TriggerModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(PetShopProxy.MODEL_MODEL) public class DemoModule implements PamirsModule { ……其他代码 } 图4-1-10-4 模块依赖中增加Trigger模块 pamirs-demo-boot 增加pamirs-trigger-core和pamirs-trigger-bridge-tbschedule的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-bridge-tbschedule</artifactId> </dependency> 图4-1-10-5 增加pamirs-trigger-core和pamirs-trigger-bridge-tbschedule的依赖 修改pamirs-demo-boot的applcation-dev.yml 修改pamris.event.enabled和pamris.event.schedule.enabled为true pamirs_boot_modules增加启动模块:trigger pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876 boot: init: true sync: true modules: – base – common – sequence – resource – user – auth – message – international – business – trigger – demo_core 图4-1-10-6 启动模块中增加trigger模块 Step3 启动canal中间件 canal的库表需要手工建 create schema canal_tsdb collate utf8mb4_bin 图4-1-10-7 canal的建库语句 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `meta_snapshot` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间', `gmt_modified` datetime NOT NULL COMMENT '修改时间', `destination` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '通道名称', `binlog_file` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog文件名', `binlog_offest` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog偏移量', `binlog_master_id` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog节点id', `binlog_timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL…

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  5.5 基础支撑之结算域

  一、基础介绍 随着企业的业务不断进行数字化改造、业务越来越在线化，给企业财务工作带来几个明显的变化和挑战： 变化： 业务在线后，不同类收费、预售、授信模式的创新层出不穷，需要财务不仅只从事单一传统的会计核算工作，还需要积极地参与到业务中去。 从事后算账事后报账，变成财务业务一体化信息的实时处理 挑战： 业务系统与财务系统明显割裂，业务部门与财务部门各自采用一套软件处理其数据，不能及时沟通信息和协同更正信息。 财务系统往往都是单体的传统架构，凭证处理能力无法适应今天企业的不断爆棚的业务发展。 财务的严谨性与业务的灵活性中间有巨大的鸿沟，导致业务要做一种创新的模式，财务可能是最大阻碍。 不论是传统软件公司喜欢说的业财一体化还是互联网平台公司喜欢说的结算平台，都是为了解决以上变化和挑战的。业财一体化主要是从财务部门角度出发进行，在业务支撑上化被动为主动。结算中心往往是结合财务部门和业务运营部门的需求。如果拿我们下面介绍的，计费、账务、会计三个领域来说，业财一体化项目往往只包括账务和会计，结算中心往往包括：计费、账务、会计。或者说业财一体化弱化了计费，没有纳入企业统一管理，把如何计价给到了业务系统自行决定或者简单处理只要产生应收应付单据（计费详单）就好了。 结算域的是一个相对比较专业的领域，没有一定背景知识甚至连一些专业名词都很难理解，更不用说模型设计了，这里我尽快地简单去描述定位而不是描述细节。而且2.1.9版本的结算领域相对还是没有那么完善，这里介绍的是下个版本的内容，所以大家看当前版本的时候会有一些对不上。 二、子领域职责 图5-5-1 子领域职责 计费 计费的价值 随着企业多业务发展以及融合计费需求，我们需要引入计费模型，对灵活计价模式进行支持，快速支撑未来可能的计费方式等 计费的核心设计理念 所有的计算器都继承自虚函数计算器y=f(x) 平滑兼容-默认斜率计算器y=a+bxY – 求值结果(用下标描述结果是什么)A – 偏移量(计算固定值)B – 斜率(费率值)X – 变量(数量)任何计算都是通过一组斜率组合出来的 利用区间限定定义各种斜率组合出各种算法交易额0-100w：y=0.03x >100w：y=0.02x;时间0:00-6:00：y=0.02x 6:00-24:00：y=0.03xX- 变量，数量 图5-5-2 计费的核心设计理念 更灵活多维区间组合，时间维度、计数器维度、其它属性维度计数器区间斜率限定，比如交易额、空间、使用月份数… 计费的核心功能 通过产品定义运营方案 通过订购产品完成商务合同的签订来决定客户计费策略，或者通过系统产品定义通用计费策略 支撑各类产品的模拟计费 以事件驱动，根据事件、产品、订购关系完成产品路由，并实时产生计费详单 根据计费科目与账务科目，打通账务进行核销 账务 账务的价值 以账户账本为中心，提供记账、账户管理，以及账务的实时监控与持续对账。如果计费是对接业务，那么账务的价值是对接财务系统 账务的核心设计理念 不依赖计费，可独立对接，所有业务最终都需要反馈到帐户账本的操作上，并通过账本明细记录所有操作 账务的核心功能 记账：充值、转账、提现，冻结、解冻，差错处理 账务管理：开户、科目维护 账务查询：对账 会计（暂不在计划内） 会计的价值 结算平台的会计模块不是严格意义上的会计系统，它主要是衔接其他的财务系统，做凭证前置处理。在于汇总凭证，产出业务帐，对接到财务总帐系统，缓解财务系统压力。 三、模型介绍 图5-5-3 模型介绍 四、结算基础流程 图5-5-4 结算基础流程

  史, 昂

  2024年5月23日

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  6.5 权限体系（改）

  做好企业级软件，首先得过权限这一关 在企业的IT部门沟通中，权限是避免不了。自嘲下在我们刚出来创业时，为了收获客户对我们技术能力的信任，每每与跟客户沟通时都会说我们是阿里出来的，但在权限设计这个环节不那么灵验，反而被打上了不懂B端权限设计的标签，会问很多问题。我就很奇怪难道大厂就没有内部管理系统了？大厂只有C端交易，没有B端交易？但从侧面说明权限不简单还特别重要。做好企业级软件，首先得过权限这一关。 整体介绍 对于平台运行来说，权限是必须，但我们的auth模块不是必须的，auth模块只是我们提供的一种默认实现，客户可以根据平台的spi机制进行替换。auth模块利用了平台的Hook特性做到与业务无关，在我们开发上层应用的时，是不用感知它的存在的。 auth模块涉及：功能权限、数据权限 数据权限：行权限和列权限。备注：数据权限的控制只能用于【存储模型】 表级权限：表达的语义是：是否该表可读/写（修改和新增） 列权限：表达的语义是：是否该列可读/写（修改和新增） 行权限：表达的语义是：是否对该行可读/写（修改）/删除 功能权限：表达的语义是ServerAction/Function是否可执行/展示，viewAction是否可展示，菜单是否可以显示 范围说明： 配置多个权限项的时候，取并集 配置多个角色的时候，取并集 模型设计 产品体验 Step1 创建角色 通过App Finder 切换至【权限】应用，点击新增按钮创建一个名为oinone的角色 Step2 创建数据权限项 在【权限项列表】菜单，点击【创建】按钮新增一个名为【宠物达人数据权限项】，同时宠物达人的数据权限设置为只能查看性别为男的记录 配置说明： 名称： 代表该项配置的权限的名字（必填）（必须是全系统唯一） 权限模型： 选择需要拦截的数据所在的表，即为模型，可以搜索使用 描述：对该权限项的描述 权限条件的配置： 满足全部：对条件一和条件二要同时满足的数据才能被看见 满足任一：对条件一和条件二要任意满足的数据都能被看见 读权限：对该数据是否有读取的权限 写权限：对该数据是否有修改的权限 删除权限：对该条件内的数据是否有删除的权限 Step3 为角色配置权限 编辑oinone角色，只开通oinoneDemo工程应用 选中【数据权限】选项卡点击【添加】按钮，勾选宠物达人数据权限项点击【确定】按钮 整体点击保存，回到列表页记得点击【权限生效】按钮 Step4 新建用户绑定角色 切换到用户中心模块，点击【创建】按钮填写必要信息，并在角色选中oinone权限组。 退出admin用户，用oinone登陆，权限效果： 只能看见demo模块 oinone登陆只能看到性别为男的宠物达人记录 admin用户登陆 oinone用户登陆 因为宠物达人的页面没有把性别字段放出来，我们看下数据库数据 auth模块扩展 在日常项目开发中，难免会碰到一些针对权限管理的特殊需求，或是为提升性能做的特殊逻辑。接下来我给大家介绍auth模块扩展性。 权限全局配置 对所有权限角色都做限制，而且不想让用户感知，可以实现PermissionFunApi接口，API接口实现的配置方式【只能用于支持全局的数据权限配置】 实现接口PermissionFunApi 将实现托管给SpringAOP 接口的具体实现看下图的代码 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.auth.api.service.PermissionFunApi; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; @Component public class PetTalentPermissionFunApi implements PermissionFunApi { @Override public String permissionDomain(Object… args) { //获取当前组织中 return "name == '张学友'"; } @Override public String nameSpace() { return PetTalent.MODEL_MODEL; } } 不参与权限控制 如果某一接口不想做权限控制，则可以在启动工程的application-dev.yml文件中配置不需要权限过滤的接口 pamirs: auth: fun-filter: – namespace: demo.PetTalent fun: queryPage 换一个没有配置宠物达人权限的用户（除管理员以外）进入系统，则也可以看到数据。注意【权限全局控制】还是生效的 API 1. 获取当前用户对该模型的行权限 Result<String> result = CommonApiFactory.getApi(AuthApi.class).canReadAccessData("Model"); 返回值为 { 'data':"name=in=('hahaha')" 'success'：true … } 用法 ： 场景：前端发起的请求都会经过权限拦截，后端代码逻辑发起的数据请求都是不经过任何权限的过滤，但是某些特殊情况需要在后端代码逻辑发起的数据请求也带上权限过滤 入参：请求的模型 出参：Result 数据结构中data会存储一段字符串，该字符串为Rsql 将该Rsql追加到wrapper中 Result<String> result = CommonApiFactory.getApi(AuthApi.class).canReadAccessData("base.UeModule"); String data=result.getData(); QueryWrapper<UeModule> wrapper = Pops.query(); wrapper.setEntity(ueModule); if (!StringUtils.isBlank(data)) { wrapper.apply(data); }

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