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  开发者

  1.开发者 1.1 Webhook 通过webhook流程节点可以向第三方系统发送请求。 1.1.1 请求方式 支持GET、POST两种请求方式。 1.1.2 URL 在Webhook URL中填写发送请求的HTTP地址。 1.1.3 Headers&Body Headers的value支持通过表达式配置变量 Body的数据类型支持KEY_VALUE和APPLICATION_JSON两种。

  史, 昂

  2024年6月20日

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  3.6 问题排查工具

  当前端发起对应用的访问时，如果出现错误，那么我们可以通过以下方式进行简易排查，如果排查不出来，则也可以把排查工具给出的信息发送给Oinone官方售后进行进一步分析。本文将通过模拟异常信息，来介绍排查工具，提供了哪些辅助信息帮我们来快速定位问题。 排查工具基础介绍 通过前端页面的 /debug 路由路径访问调试工具的页面，假设我们的前端页面访问地址为http://localhost:6800，那么我们的排查工具请求路径就是 http://localhost:6800/debug排查工具可以帮我们排查前端页面元数据异常和后端接口的异常 排查前端页面元数据 将问题页面浏览器地址栏内 page 后的部分复制到调试工具的 debug 路由后重新发起请求，如图可以看到调试工具展示的信息，可以根据这些信息排查问题。 排查后端接口 后端接口出现问题后，打开(在原页面）浏览器的调试工具，切换到“网络”的标签页，在左侧的历史请求列表中找到需要调试的请求，右键会弹出菜单，点击菜单中的 “复制”，再次展开该菜单，点击二级菜单中的“以 fetch 格式复制”，这样可以复制到调试所需要的信息 2.复制调试信息到“接口调试”标签页内的文本框内，点击“发起请求”按钮获取调试结果 我们可以看到页面展示了该接口的各种调试信息，我们可以据此排查问题。 场景化的排查思路 业务代码中存在代码bug 报错后发起调试请求，我们可以看到，调试工具直接给出了异常抛出的具体代码所在位置，此时再切换到“全部堆栈”下，可以看到是业务类的233行导致的空指针异常，查看代码后分析可得是data.getName().eqauls方法在调用前未做条件判断补全该判断后代码可以正常执行 业务代码中没有直接的错误，异常在平台代码中抛出 报错后发起调试请求可以看到异常不在业务代码内再切换到“全部堆栈”，可以看到具体异常信息，提示core_demo_item表出现了重复的主键，该表是DemoItem模型的我们还可以切换到“sql调试”的标签页，可以看到出错的具体sql语句经过分析可以得知是240行的data.create()�重复创建数据导致的。 三、排查工具无法定位怎么办 当我们通过排查工具还是没有定位到问题的时候，可以通过调试页面的“下载全部调试数据”和“下载调试数据”按钮将调试信息的数据发送给官方售后人员帮助我们定位排查问题。 点击页面最顶部的“下载全部调试数据”按钮，可以下载页面调试数据和接口调试数据点击“调试接口”标签页内的“下载调试数据”按钮，可以下载接口调试数据 四、排查工具细节

  史, 昂

  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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  2024年5月23日

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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…

  史, 昂

  2024年5月23日

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  1.1 Oinone的萌芽

  在信息化时代，中国并没有涌现出一家世界知名的软件公司。这是因为像SAP、Oracle、IBM、Salesforce、NetSuite、Odoo等西方巨头所拥有的最佳实践在业务、技术和模式方面，给予了它们在企业信息化建设中高额利润的优势。中国软件业在这个时代的角色是学习和追随者，而最优秀的追随者是金蝶和用友，它们能在国家推行会计电算化的机遇中占据领先地位。但是，追随者始终只是追随者，没有真正的突破。 我自己进入软件行业的经历可以追溯到2015年。当时资本市场非常热门，大家都在创业。我认为这是一个时代的机会，就像国家改革开放一样。于是，我和很多同事一起开始了创业之旅。在数式之前，我加入并创办了三家公司：500mi、数列和端点。整个过程给了我宝贵的经验和启示，帮助我找到了最终想要的方向。 在500mi公司时，我从技术岗位转型为业务经营，起步并不顺利。然而，我从这份经历中获得了一堂重要的课：做自己擅长的事情，有助于渡过创业启动期最艰难的阶段。同时，市场调研为我提供了一个信号：传统企业对于IT的需求正逐渐向互联网靠拢。这个信号像注入了一剂强心剂，激励我继续前行。 2016年，我和三个曾在阿里工作的同事一起创办了一家新公司——数列，我们决定专注于我们最擅长的领域，即软件服务商。在没有任何商务资源的情况下，我们第一年就完成了1000多万的合同，这相较之前是一个非常成功的开端。然而，对于公司未来的发展方向，我们花费了长达大半年的时间进行思考：应该坚持做底层的PaaS还是专注于企业可见的上层应用和业务产品？我倾向于后者。尽管我们持续存在分歧，但凭借着多年的革命友情，最终我们友好地分道扬镳。数列此前的成功让我更加坚信：在数字化时代，软件需求将会有井喷式的增长，数字化软件服务将是未来5-10年的重要方向。而在这个领域，专业的技能将是应对未来不确定性的真正力量。 提到数字化，就不得不提阿里巴巴提出的中台理念。中台理念在15年前被阿里巴巴提出，当时引起了广泛的关注和讨论。企业之所以认同中台理念，是因为他们的核心需求已经从内部转向外部：从关注管理、流程、效率的提升，转向关注外部协同、运营、创新。他们已经不再只担心企业的效率和成本，而是担心自己是否有能力跟上时代的快速变化。现今做生意的渠道已经不再是单一的线下渠道，而是包括淘宝、天猫、京东、拼多多、抖音、快手等多个线上渠道，以及海外市场，这种变化速度非常快。而中台的核心理念是敏捷响应、低成本快速创新，正好解决了企业主的核心焦虑。 企业的视角正在从内部管理向业务在线和生态在线（协同）转变，这种转变带来了一系列新的需求（如下图1-1所示）。这种转变不仅是为了支持现有业务的发展，也为企业未来的业务发展和创新提供了支持，并将变化实时反映到上下游合作伙伴中。 图1-1 企业视角转变带来一系列新的诉求 在2017年下半年，阿里云收购了端点科技，打算重启阿里软件。那个时候，市场上涌现出一批中台厂商，整个行业也比较混乱，很多人对互联网架构本身的理解不够深入，快速学习拿到阿里云认证后就开始做定制化的中台架构开发，但最终的效果无法达到预期。因此，阿里云和端点科技的联姻是为了弥补阿里云没有向外输出上层应用产品能力的缺陷。多年来，软件市场一直被国外厂商掌控，中国一直缺乏一个强大的本土软件公司。阿里收购端点，承载着无数中国人的软件梦想。在这种背景下，我回到了阿里体系，加入了端点科技。后来，我参与了许多中台项目，深刻地认识到搭建中台技术架构和一些基础能力，为上层应用场景落地并不难。但是，当客户接手扩展中台能力和新的上层应用场景时，效果往往不尽如人意，这并不是中台架构理念的问题，而是因为传统企业客户的IT能力大多较弱，这是一个硬伤。许多文章都在讲述中台战略，长篇大论地描述组织中台、技术中台、业务中台、数据中台，我们不去评论这些方法论的对错，从技术角度回到初衷，我们只关注一个问题：技术是为商业服务的，中台如何快速满足企业业务多变的需求？ 我们经历了多个行业的中台建设，每次都向客户强调第一阶段是打好基础，因此需要较长的周期，并且每个项目都需要顶级架构师来把控整体项目。如何找到互联网架构与传统软件良好结合点，降低对组织的要求，实现中台架构的标准化输出？这是我回归阿里后致力于解决的问题。然而，随着阿里云对端点战略发展思路的变化，阿里不再提供SaaS服务，而只愿意做平台被其他企业集成。因此，我离开了端点，并决定把自己的技术思考转化为现实，于是数式科技诞生了。 在数字化时代，无论是业务、技术还是商业模式的最佳实践，都源自中国。中国已经从追随者转变为互联网领域的全面引领者。我们有理由相信，中国一定会崛起一家世界级的软件公司，而Oinone将始终以此为愿景。

  史, 昂

  2024年5月23日

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