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• 4.1.17 框架之网关协议-GraphQL协议

  GraphQL 是一个用于 API 的查询语言，是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时（类型系统由你的数据定义）。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定，而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的，然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如，一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me，这个用户的名称可能像这样： type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数： function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来（通常在 web 服务的一个 URL 上），它就能接收 GraphQL 查询，并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段，然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询： { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果： { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/

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  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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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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  2024年5月23日

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  2.4.1 Oinone独特性之单体与分布式的灵活切换

  企业数字化转型需要处理分布式带来的复杂性和成本问题。尽管这些问题令人望而却步，但分布式架构对于大部分企业仍然是必须的选择。如果一个低代码平台缺乏分布式能力，那么它的性能就无法满足客户的要求。相比之下，Oinone平台通过对部署的创新（如图2-6所示），成功实现了分布式架构的支持，而且能够按照客户的业务发展需求，灵活选择不同的部署模式，同时节约企业成本，提升创新效率。这一创新是Oinone平台与其他低代码平台的重要区别，能够满足客户预期发展并兼顾成本效益。 图2-6 传统部署方式VS Oinone部署方式 实现原理 要实现灵活部署的特性，必须满足两个基本要求： 开发过程中不需要过多关注分布式技术，就像开发单体应用一样简单。代码在运行时应该能够根据模块是否在运行容器中，来决定路由走本地还是远程。这样可以大大减少研发人员的工作量和技术复杂度。 研发与部署要分离，即"开发单体应用一样开发分布式应用，而部署形式由后期决定"。为此，我们的工程结构支持多种启动模式，并逐一介绍了针对不同场景的工程结构类型（如下图2-7所示）。这样可以让客户在后期根据业务发展情况和需求，选择最适合的部署模式，从而达到灵活部署的目的。 图2-7 Oinone工程结构梳理 在整个工程结构上，我们秉承了Spring Boot的规范，不会改变大家的工程习惯。而Oinone的部署能力则可以让我们更灵活地应对各种情况。现在，我们来逐一介绍几种常规的工程结构以及它们适用的场景： 单模块工程结构（常规操作） a. 这是非常标准的Spring Boot工程，适用于简单的应用场景开发以及入门学习。 多模块工程结构（常规操作） a. 这是非常标准的多Spring Boot工程，可以实现分布式独立启动，适用于常规的分布式应用场景开发。 多模块工程结构-独立boot工程模式 a. 这种工程结构在多模块工程的基础上，通过独立的boot工程来支撑多部署方式。适用于中大型分布式应用场景开发。 b. 然而，随着工程越来越多，我们也会面临一些问题： ⅰ研发：环境准备非常困难，每个模块都要单独启动，研发调试跟踪困难。 ⅱ部署：分布式的高可靠性保证需要每个模块至少有两个部署节点，但在模块较多的情况下，起步成本非常高。同时，企业初期业务不稳定且规模较小，使用多模块工程的第二种模式会增加问题排查难度和成本。 c. 此时，Oinone的多模块工程下的独立boot工程模式部署就可以发挥其灵活性，让研发和业务起步阶段可以选择all-in-one模式，等到业务发展到一定规模的时候，只需要把线上部署模式切换成模块独立部署，而研发还可以保留all-in-one模式的优势。 d. 值得注意的是，分分合合的部署模式在传统互联网架构和低代码或无代码平台上都是有代价的，但是Oinone却可以灵活适配，只需要在boot工程的yml文件中写入需要加载的模块就可以解决。此处我们仅介绍多模块加载配置，选择性忽略其他无关配置，具体配置（如下图2-8所示）。 pamirs: boot: init: true sync: true modules: – base – resource – sequence – user – auth – web tenants: – pamirs 图2-8 Oinone yml配置图大型多场景工程结构-独立boot工程模式： a. 在多模块工程结构基础上的加强版，增加CDM层设计，让不同场景即保持数据统一，又保持逻辑独立。这种工程结构特别适用于大型企业软件开发，其中涉及到多个场景的情况，例如B端和C端的应用，或者跨不同业务线的应用，能够保证数据的一致性，同时也能够保持逻辑独立，避免不同场景间的代码冲突。 b. 这种工程结构是我们Oinone支撑“企业级软件生态”的核心，我们可以把场景A当作我们官方应用，场景B当作其他第三方伙伴应用。在这个工程结构下，我们的客户可以定制化开发自己的应用，同时我们也可以通过这种模式来支持我们的伙伴们进行开发，实现多方共赢。 c. 基于独立boot工程模式，我们同样对应多种部署模式应对不同情况，并统一管理所有伙伴应用。这种工程结构的优点是扩展性好，可以支持不同规模的应用，并且可以根据需要进行快速扩展或缩小规模，具有很高的灵活性。 基于标准产品的二开工程结构，是指基于标准产品进行二次开发，满足客户特定需求的工程结构。这种模式下，Oinone提供标准产品，客户可以根据自己的需求进行二次开发，实现定制化需求，同时可以利用我们的模块化开发特性，将每一个需求作为一个模块进行开发和管理。这种工程结构的优点是能够快速满足客户特定需求，同时也具有很好的可维护性和可扩展性，因为每个需求都是一个独立的模块，可以方便地进行维护和扩展。在下一篇“Oinone独特性之每一个需求都是一个模块”文章中有详细介绍。

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  2024年5月23日

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  4.1.11 函数之异步执行

  异步任务是非常常见的一种开发模式，它在分布式的开发模式中有很多应用场景如： 高并发场景中，我们一般采用把长流程切短，用异步方式去掉可以异步的非关键功能，缩小主流程响应时间，提升用户体验 异构系统的集成调用，通过异步任务完成解耦与自动重试 分布式系统最终一致性的可选方案 今天我们了解oinone是如何结合Spring+TbSchedule来完成异步任务 一、TbSchedule介绍 它是一个支持分布式的调度框架，让批量任务或者不断变化的任务能够被动态的分配到多个主机的JVM中,在不同的线程组中并行执行,所有的任务能够被不重复,不遗漏的快速处理。基于ZooKeeper的纯Java实现，由Alibaba开源。在互联网和电商领域TBSchedule的使用非常广泛,目前被应用于阿里巴巴、淘宝、支付宝、京东、聚美、汽车之家、国美等很多互联网企业的流程调度系统。也是笔者早期在阿里参与设计的一款产品。 oinone的异步任务执行原理（如下图4-1-11-1所示），先做一个大致了解： 图4-1-11-1 Oinone的异步任务执行原理图 基础管理工具 下载tbSchedule的控制台jar包去除文件后缀.txt（详见本书籍【附件一】）pamirs-middleware-schedule-console-3.0.1.jar.txt(31.2 MB) 启动控制台 java -jar pamirs-middleware-schedule-console-3.0.1.jar 图4-1-11-2 控制台启动方式 访问地址 http://127.0.0.1:10014/schedule/index.jsp?manager=true 图4-1-11-3 访问地址 配置zk连接参数 图4-1-11-4 配置zk连接参数 oinone默认实现任务类型 图4-1-11-5 Oinone默认实现任务类型 baseScheduleNoTransactionTask baseScheduleTask remoteScheduleTask — 适用于pamirs-middleware-schedule独立部署场景 serialBaseScheduleNoTransactionTask serialBaseScheduleTask serialRemoteScheduleTask — 适用于pamirs-middleware-schedule独立部署场景 cycleScheduleNoTransactionTask delayMsgTransferScheduleTask deleteTransferScheduleTask 注： a. 默认情况下：所有任务的任务项都只配置了一个任务项0，只有一台机器能分配任务。 1. 如果要修改配置可以在启动项目中放置schedule.json，来修改配置 2. 人工进入控制修改任务对应任务项的配置 b. 如果想为某一个核心任务配置的独立调度器，不受其他任务执行影响。那么见独立调度的异步任务 任务表相关说明 图4-1-11-6 任务表相关说明 二、构建第一个异步任务（举例） Step1 新建PetShopService和PetShopServiceImpl 1 新建PetShopService定义updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.api.service; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) public interface PetShopService { String FUN_NAMESPACE = "demo.PetShop.PetShopService"; @Function void updatePetShops(List<PetShop> petShops); } 图4-1-11-7 新建PetShopService定义updatePetShops方法 PetShopServiceImpl实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 displayName = "异步批量更新宠物商店"，定义异步任务展示名称 limitRetryNumber = 3，定义任务失败重试次数，，默认：-1不断重试 nextRetryTimeValue = 60，定义任务失败重试的时间数，默认：3 nextRetryTimeUnit，定义任务失败重试的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECOND delayTime，定义任务延迟执行的时间数，默认：0 delayTimeUnit，定义任务延迟执行的时间单位，默认：TimeUnitEnum.SECOND package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetShop; import pro.shushi.pamirs.demo.api.service.PetShopService; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Fun; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.trigger.annotation.XAsync; import java.util.List; @Fun(PetShopService.FUN_NAMESPACE) @Component public class PetShopServiceImpl implements PetShopService { @Override @Function @XAsync(displayName = "异步批量更新宠物商店",limitRetryNumber = 3,nextRetryTimeValue = 60) public void updatePetShops(List<PetShop> petShops) { new PetShop().updateBatch(petShops); } } 图4-1-11-8 实现PetShopService接口并在updatePetShops增加@XAsync注解 Step2 修改PetShopBatchUpdateAction的conform方法 引入PetShopService 修改conform方法 利用ArgUtils进行参数转化，ArgUtils会经常用到。 调用petShopService.updatePetShops方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; …… 引依赖类 @Model.model(PetShopBatchUpdate.MODEL_MODEL) @Component public class PetShopBatchUpdateAction { @Autowired private PetShopService petShopService; ……其他代码 @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw…

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  2.2 互联网架构作为最佳实践为何失效

  如果把互联网架构比作社会主义，Oinone就是也要做有中国特色的社会主义，才能符合国情。 随着业务和生态的发展，企业对效率、性能、体验和智能化等方面的要求越来越高，但很多企业的系统面临着严重的系统架构落后和系统间割裂等问题，这些问题导致原有系统在业务发展下面临着效率和性能的双重挑战。与此同时，互联网平台的技术水平远远领先于传统企业系统，但是是否可以直接将互联网架构照搬到企业数字化转型中呢？显然，这是不合适的，因为互联网架构在企业数字化转型中面临着许多水土不服的问题。本章节将结合互联网中台架构的发展，分析这些问题的原因。 借鉴互联网中台理念 我们要先看互联网架构的发展，是如何一步步到今天提的中台架构概念的，每一步又解决了什么具体问题，我们以阿里架构变迁史为例来看下（如下图2-2所示）： 图2-2 阿里架构变迁史 在2009年，淘宝上线了五彩石项目，这标志着淘宝从单体应用向服务化应用的时代迈出了一步。那么，淘宝为什么要开发五彩石项目呢？因为当时淘宝面临两个非常严峻的问题，一个是性能问题，数据库连接不足，数据库成为了瓶颈；另一个是效率问题，当时淘宝有百余个研发人员，但核心系统只有一套测试、预发、线上环境，导致研发需求排队等待。在开始五彩石项目之前，淘宝还做了千岛湖项目，用来验证服务化架构的可行性，将用户中心独立出来。随后，淘宝开启了五彩石项目，目标是通过增加人力来提升效率，通过增加机器来提升性能。 随着淘宝的业务发展，他们又面临了一个问题：各个服务之间有很多重复的建设，效率低下。为了解决这个问题，淘宝开始从服务化转向平台化，并创立了“共享业务事业部”，将重复建设的公共业务分配给这个事业部，以避免成本浪费。这些公共业务包括商品平台、交易平台和结算平台等。平台化的目标是规避服务化没有规划导致的重复建设问题。 但是随着业务的快速发展，淘宝变成了一个拥有几十个事业部的巨型企业，而这带来了新的问题：效率问题。例如，如果需要在一个业务线上做出改动，需要与十几个平台进行沟通，这是非常低效的。同时，对于一个平台来说，需要面对来自不同事业部的需求，这需要平台研发人员具备理解和抽象所有业务线需求的能力，这让平台研发人员感觉回到了单体应用时代，所有的需求都要排队，即使增加人力也无法提高效率。这个问题主要表现在交易平台上。 为了解决这个问题，淘宝提出了中台的概念，中台是在一套规范下建立的，让具有专业技能的团队自主决策业务系统发展的平台。中台的目标是弱化平台的业务特性，提供通用能力。简而言之，就是将“共享业务”中的“业务”两个字去掉，只提供通用能力的平台 我们将每个阶段的核心目标总结为一句话： 从单体到服务：通过增加人员和机器来提高效率和性能； 从服务化到平台化：解决服务化阶段因缺乏规划而导致的重复建设问题； 平台化到中台化：在一套规范下，让各业务团队自行决定业务系统发展，适用于多个业务线或多个场景应用的独立发展。 类似地，在企业数字化转型过程中，也面临着类似的问题： 随着企业业务在线化，对系统性能和稳定性提出了更高的要求，但由于内部系统之间的割裂，导致很多重复建设。因此，我们需要进行服务化和平台化； 没有一个供应商能够解决企业所有的商业场景问题，所以需要多个供应商共同参与。我们可以将供应商类比为各业务线，在一套规范下让供应商或业务线自行决定业务系统的发展。 然而，阿里的中台架构方案并不能直接照搬到企业中。因为阿里的中台架构采用了平台共建模式，即让业务线基于平台设计的规范共同开发。这本质上还是平台主导模式，对企业来说历史包袱较大。在企业中，让不同背景的研发一起共建交易或商品平台是非常复杂的事情。平台化已经足够复杂，再加上共建会导致企业架构的负载过重，这对企业来说就不再是赋能，而是“内耗”。 互联网中台架构在企业实践中遇到的问题 在1.3《Oinone的生态思考》一文中，《与中台的渊源》部分提到，在阿里云为企业提供数字化项目时，客户经常会对以下三个问题提出质疑，这些问题非常突出： 1我们听说你们具备敏捷响应能力，但为什么改动需求如此缓慢？不仅所需时间更长，而且成本更高？ 2我们听说你们有能力中心，但为什么当我们引入新供应商或开发新场景时，前期建立的能力中心无法支持我们？ 3我们听说你们的性能很好，但为什么我们需要投入更多的物理资源来支持项目？ 在探讨互联网架构的适用性时，我想提出以下两个问题： 1企业应用程序的性能问题是否与互联网平台公司遇到的性能问题相同？ 2企业应用程序的开发效率问题是否与互联网平台公司遇到的效率问题相同？ 通过比较企业和互联网之间的差异，我们可以了解水土不服的核心原因。 企业 互联网 企业IT组织能力无法与数字化转型的速度匹配，缺乏足够的人才支持。为了提高开发效率，企业需要寻找工具和技术来降低开发难度，同时提高个人开发效率 互联网企业拥有众多优秀的人才，需要解决团队协作和知识共享的问题，即协同开发的效率。 企业无法制定并主导技术规范，这导致了能力复用的不足。为了提高效率和减少开发成本，企业需要建立统一的技术规范和标准，以便能力复用和组织协同。 互联网企业可以自定义技术规范，因此能力复用更易于保障。 企业往往当前业务量相对小，期望数字化建设能打动业务发展，对业务发展的预期比较高，所以企业的诉求是即满足当下成本效应又能兼顾未来对发展预期 互联网企业起步时的系统目标负载就高，通常会忽略资源起步门槛的问题，当然也可以通过自动扩容、云计算等方式来解决初期的负载问题。 表2-1从企业与互联网的对比，看水土不服的核心原因 我们可以看到企业和互联网架构在很多方面存在着不同的需求和问题。因此，在提供数字化服务时，Oinone需要注意与企业的组织能力进行匹配，并根据企业自身的特性来提供在线化的服务能力。这就像在社会主义制度下需要有中国特色一样，Oinone也需要有适合中国企业的特色。

  史, 昂

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