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  数据类

  1.数据类 1.1 新增数据 新增数据节点可以为任意模型通过表达式新增数据，包含两种模式，「节点执行完即增加业务数据」功能下新增的数据也可以同步触发流程，相反「节点执行完不增加业务数据」则不会触发新增业务数据关联的流程，数据仅可用于后续流程使用。 流程增加的数据在节点执行时就生效。 1.2 更新数据 更新数据节点可以为任意模型通过表达式更新数据。 1.3 获取数据 当流程需要调用触发模型之外的模型中的数据时就需要使用获取数据的功能。 需要选择获取单条/多条数据，选择一个获取数据的模型，可以设置一些筛选项减少不必要的数据。最后需要设置未获取到数据时的执行方式。 继续执行：跳过本次数据获取，继续执行流程。 向模型中新增数据后继续执行：新增数据来供后续节点使用，新增数据同时存入数据库中。 终止流程：终止流程将结束该流程，不管之后是否还有流程节点。 1.4 删除数据 删除数据节点可以将流程节点上面的模型数据从数据库中删除。 1.5 更新流程参数 可以将「流程配置」中的「流程参数」进行修改，仅有变更过的流程参数才能其他节点选中。 1.6 引用逻辑 可以在流程中使用模块自带的逻辑或使用低代码设计的逻辑。

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  2024年5月23日

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  3.3.3 模型的数据管理器

  数据管理器和数据构造器是Oinone为模型自动赋予的Function是内在数据管理能力，数据管理器针对存储模型是方便在大家编程模式下可以利用数据管理器Function快速达到相关数据操作的目的。数据构造器则主要用于模型进行初始化时字段默认值计算和页面交互 数据管理器 只有存储模型才有数据管理器。如果@Model.Advanced注解设置了dataManager属性为false，则表示在UI层不开放默认数据管理器。开放级别为API则表示UI层可以通过HTTP请求利用4.1.15【Pamirs标准网关协议】进行数据交互。 模型默认数据读管理器 函数编码 描述 开放级别 queryByPk 根据主键查询单条记录，会进行主键值检查 Local、Remote queryByEntity 根据实体查询单条记录 Local、Remote、Api queryByWrapper 根据查询类查询单条记录 Local、Remote queryListByEntity 根据实体查询返回记录列表 Local、Remote queryListByWrapper 根据查询类查询记录列表 Local、Remote queryListByPage 根据实体分页查询返回记录列表 Local、Remote queryListByPageAndWrapper 根据查询类分页查询记录列表 Local、Remote queryPage 分页查询返回分页对象，分页对象中包含记录列表 Local、Remote、Api countByEntity 按实体条件获取记录数量 Local、Remote countByWrapper 按查询类条件获取记录数量 Local、Remote 表3-3-3-1 模型默认数据读管理器 模型默认数据写管理器 函数编码 描述 开放级别 createOne 提交新增单条记录 Local、Remote createOrUpdate 新增或更新，需要为模型设置唯一索引，如果数据库检测到索引冲突，会更新数据，若未冲突则新增数据 Local、Remote updateByPk 根据主键更新单条记录，会进行主键值检查 Local、Remote updateByUniqueField 条件更新，条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote updateByEntity 按实体条件更新记录 Local、Remote、Api updateByWrapper 按查询类条件更新记录 Local、Remote createBatch 批量新增记录 Local、Remote createOrUpdateBatch 批量新增或更新记录 Local、Remote updateBatch 根据主键批量更新记录，会进行主键值检查 Local、Remote deleteByPk 根据主键删除单条记录，会进行主键值检查 Local、Remote deleteByPks 根据主键批量删除，会进行主键值检查 Local、Remote deleteByUniqueField 按条件删除记录，条件中必须包含唯一索引字段 Local、Remote deleteByEntity 根据实体条件删除 Local、Remote、Api deleteByWrapper 根据查询类条件删除 Local、Remote createWithField 新增实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api updateWithField 更新实体记录并更新实体字段记录 Local、Remote、Api deleteWithFieldBatch 批量删除实体记录并删除关联关系 Local、Remote、Api 表3-3-3-2 模型默认数据写管理器 如果模型继承IdModel，模型会自动设置主键设置为id，则会继承queryById、updateById和deleteById函数。 queryById（详情，根据ID查询单条记录，开放级别为Remote） updateById（提交更新单条记录，根据ID更新单条记录，开放级别为Remote） deleteById（提交删除单条记录，根据ID删除单条记录，开放级别为Remote） 如果模型继承CodeModel，模型也会继承IdModel的数据管理器，编码字段code为唯一索引字段。在新增数据时会根据编码生成规则自动设置编码字段code的值，继承queryByCode、updateByCode和deleteByCode函数。 queryByCode（详情，根据code查询单条记录，开放级别为Remote） updateByCode（提交更新单条记录，根据code更新单条记录，开放级别为Remote） deleteByCode（提交删除单条记录，根据code删除单条记录，开放级别为Remote） 没有主键或唯一索引的模型，在UI层不会开放默认数据写管理器。 #### 使用场景 图3-3-3-1 数据管理器使用场景 数据构造器 模型数据构造器 construct：供前端新开页面构造默认数据使用。所有模型都拥有construct构造器，默认会将字段上配置的默认值返回给前端，另外可以在子类中覆盖construct方法。数据构造器 construct函数的开放级别为API，函数类型为QUERY查询函数，系统将识别模型中的以construct命名的函数强制设置为API开放级别和QUERY查询类型。 可以使用@Field的defaultValue属性配置字段的默认值。注意，枚举的默认值为枚举的name。

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  2024年5月23日

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• 4.1.12 函数之内置函数与表达式

  本文意在列全所有内置函数与表达式，方便大家查阅。 一、内置函数 内置函数是系统预先定义好的函数，并且提供表达式调用支持。 通用函数 数学函数 表达式 名称 说明 ABS 绝对值 函数场景: 表达式函数示例: ABS(number)函数说明: 获取number的绝对值 FLOOR 向下取整 函数场景: 表达式函数示例: FLOOR(number)函数说明: 对number向下取整 CEIL 向上取整 函数场景: 表达式函数示例: CEIL(number)函数说明: 对number向上取整 ROUND 四舍五入 函数场景: 表达式函数示例: ROUND(number)函数说明: 对number四舍五入 MOD 取余 函数场景: 表达式函数示例: MOD(A,B)函数说明: A对B取余 SQRT 平方根 函数场景: 表达式函数示例: SQRT(number) 函数说明: 对number平方根 SIN 正弦 函数场景: 表达式函数示例: SIN(number)函数说明: 对number取正弦 COS 余弦 函数场景: 表达式函数示例: COS(number)函数说明: 对number取余弦 PI 圆周率 函数场景: 表达式函数示例: PI() 函数说明: 圆周率 ADD 相加 函数场景: 表达式函数示例: ADD(A,B)函数说明: A与B相加 SUBTRACT 相减 函数场景: 表达式函数示例: SUBTRACT(A,B)函数说明: A与B相减 MULTIPLY 乘积 函数场景: 表达式函数示例: MULTIPLY(A,B)函数说明: A与B相乘 DIVIDE 相除 函数场景: 表达式函数示例: DIVIDE(A,B)函数说明: A与B相除 MAX 取最大值 函数场景: 表达式函数示例: MAX(collection) 函数说明: 返回集合中的最大值，参数collection为集合或数组 MIN 取最小值 函数场景: 表达式函数示例: MIN(collection) 函数说明: 返回集合中的最小值，参数collection为集合或数组 SUM 求和 函数场景: 表达式函数示例: SUM(collection)函数说明: 返回对集合的求和，参数collection为集合或数组 AVG 取平均值 函数场景: 表达式函数示例: AVG(collection)函数说明: 返回集合的平均值，参数collection为集合或数组 COUNT 计数 函数场景: 表达式函数示例: COUNT(collection)函数说明: 返回集合的总数，参数collection为集合或数组 UPPER_MONEY 大写金额 函数场景: 表达式函数示例: UPPER_MONEY(number)函数说明: 返回金额的大写，参数number为数值或数值类型的字符串 表4-1-12-1 数学函数 文本函数 表达式 名称 说明 TRIM 空字符串过滤 函数场景: 表达式函数示例: TRIM(text)函数说明: 去掉文本字符串text中的首尾空格，文本为空时，返回空字符串 IS_BLANK 是否为空字符串 函数场景: 表达式函数示例: IS_BLANK(text)函数说明: 判断文本字符串text是否为空 STARTS_WITH 是否以指定字符串开始 函数场景: 表达式函数示例: STARTS_WITH(text,start)函数说明: 判断文本字符串text是否以文本字符串start开始，文本为空时，按照空字符串处理 ENDS_WITH 是否以指定字符串结束 函数场景: 表达式函数示例: ENDS_WITH(text,start)函数说明: 判断文本字符串text是否以文本字符串end结束，文本为空时，按照空字符串处理 CONTAINS 包含 函数场景: 表达式函数示例: CONTAINS(text,subtext)函数说明: 判断文本字符串text是否包含文本字符串subtext，文本text为空时，按照空字符串处理 LOWER 小写 函数场景: 表达式函数示例: LOWER(text)函数说明: 小写文本字符串text，文本为空时，按照空字符串处理 UPPER 大写 函数场景: 表达式函数示例: UPPER(text)函数说明: 大写文本字符串text，文本为空时，按照空字符串处理 REPLACE 替换字符串 函数场景: 表达式函数示例: REPLACE(text,oldtext,newtext)函数说明: 使用文本字符串newtext替换文本字符串text中的文本字符串oldtext…

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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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  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。

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  2024年5月23日

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  4.1.5 模型之持久层配置

  一、批量操作 批量操作包括批量创建与批量更新。批量操作的提交类型系统默认值为batchCommit。 批量提交类型： useAffectRows，循环单次单条脚本提交，返回实际影响行数 useAndJudgeAffectRows，循环单次单条脚本提交，返回实际影响行数，若实际影响行数与输入不一致，抛出异常 collectionCommit，将多个单条更新脚本拼接成一个脚本提交，不能返回实际影响行数 batchCommit，使用单条更新脚本批量提交，不能返回实际影响行数。 全局配置 pamirs: mapper: batch: batchCommit 图4-1-5-1 全局配置 运行时配置 非乐观锁模型系统默认采用batchCommit提交更新操作；乐观锁模型默认采用useAndJudgeAffectRows提交更新操作。也可以使用以下方式在运行时改变批量提交方式。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑 }, 批量提交类型枚举); 图4-1-5-2 运行时配置 运行时校正 如果模型配置了数据库自增主键，而批量新增的批量提交类型为batchCommit，则系统将批量提交类型变更为collectionCommit（如果使用batchCommit，则需要单条提交以获得正确的主键返回值，性能有所损失）。 如果模型配置了乐观锁，而批量更新的批量提交类型为collectionCommit或者batchCommit，则系统将批量提交类型变更为useAndJudgeAffectRows。也可以失效乐观锁，让系统不做批量提交类型变更处理。 二、乐观锁（举例） 在一些会碰到并发修改的数据，往往需要进行并发控制，一般数据库层面有两种一种是悲观锁、一种是乐观锁。oinone对乐观锁进行了良好支持 定义方式 乐观锁的两种定义方式： 通过快捷继承VersionModel，构建带有乐观锁，唯一编码code且主键为id的模型。 可以在字段上使用@Field.Version注解来标识该模型更新数据时使用乐观锁 如果更新的实际影响行数与入参数量不一致，则会抛出异常，错误码为10150024。如果是批量更新数据，为了返回准确的实际影响行数，批量更新由批量提交改为循环单条数据提交更新，性能有所损失。 失效乐观锁 一个模型在某些场景下需要使用乐观锁来更新数据，而另一些场景不需要使用乐观锁来更新数据，则可以使用以下方式在一些场景下失效乐观锁。更多元位指令用法详见4.1.9【函数之元位指令】一文。 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-5-3 失效乐观锁 不抛乐观锁异常 将批量提交类型设置为useAffectRows即可，这样可改由外层逻辑对返回的实际影响行数进行自主判断。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑，返回实际影响行数 }, BatchCommitTypeEnum.useAffectRows); 图4-1-5-4 将批量提交类型设置为useAffectRows 构建第一个VersionModel Step1 新建PetItemInventroy模型，继承快捷模型VersionModel 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.common.VersionModel; import java.math.BigDecimal; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品库存",summary="宠物商品库存",labelFields = {"itemName"}) public class PetItemInventroy extends VersionModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemInventroy"; @Field(displayName = "商品名称") private String itemName; @Field(displayName = "库存数量") private BigDecimal quantity; } 图4-1-5-5 新建PetItemInventroy模型 Step2 修改DemoMenu，增加访问入口 @UxMenu("商品库存")@UxRoute(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) class PetItemInventroyMenu{} 图4-1-5-6 修改DemoMenu Step3 重启看效果 体验一：页面上新增、修改数据库字段中的opt_version会自动加一 图4-1-5-7 示例效果一 图4-1-5-8 示例效果二 图4-1-5-9 示例效果三 图4-1-5-10 示例效果四 体验二：同时打两个页面，依次点击，您会发现一个改成功，一个没有改成功。但页面都没有报错，只是update返回影响行数一个为1，另一个为0而已。 图4-1-5-11 编辑宠物商品库存 图4-1-5-12 宠物商品库存列表 注：增加了乐观锁，我们在写代码的时候一定要注意，单记录更新操作的时候要去判断返回结果（影响行数），不然没改成功，程序是不会抛错的。不像batch接口默认会报错 Step4 预留任务：重写PetItemInventroy的update函数 留个任务，请各位小伙伴自行测试玩玩，这样会更有体感 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.DemoExpEnumerate; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException; 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); //批量更新会，自动抛错 int i =…

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