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  4.2.6 框架之网络请求-拦截器

  在整个http的链路中，异常错误对前端来说尤为重要，他作用在很多不同的场景，通用的比如500, 502等; 一个好的软件通常需要在不同的错误场景中做不同的事情。当用户cookie失效时，希望能自动跳转到登录页；当用户权限发生变更时，希望能跳转到一个友好的提示页；那么如何满足这些个性化的诉求呢？接下来让我们一起了解oinone前端网络请求-拦截器。 一、入口 在src目录下main.ts中可以看到VueOioProvider，这是系统功能提供者的注册入口 图4-2-6-1 VueOioProvider import interceptor from './middleware/network-interceptor'; VueOioProvider( { http: { callback: interceptor } }, [] ); 图4-2-6-2 拦截器的申明入口 二、middleware 在项目初始化时使用CLI构建初始化前端工程，在src/middleware有拦截器的默认实现： 图4-2-6-3 在src/middleware有拦截器的默认实现 三、interceptor interceptor在请求返回后触发，interceptor有两个回调函数，error和next error参数 graphQLErrors 处理业务异常 networkError 处理网络异常 next extensions 后端返回扩展参数 const interceptor: RequestHandler = (operation, forward) => { return forward(operation).subscribe({ error: ({ graphQLErrors, networkError }) => { console.log(graphQLErrors, networkError); // 默认实现 => interceptor error }, next: ({ extensions }) => { console.log(extensions); // 默认实现 => interceptor next }, }); }; 图4-2-6-4 后端返回扩展参数 四、interceptor error // 定义错误提示等级 const DEFAULT_MESSAGE_LEVEL = ILevel.ERROR; // 错误提示等级 对应提示的报错 const MESSAGE_LEVEL_MAP = { [ILevel.ERROR]: [ILevel.ERROR], [ILevel.WARN]: [ILevel.ERROR, ILevel.WARN], [ILevel.INFO]: [ILevel.ERROR, ILevel.WARN, ILevel.INFO], [ILevel.SUCCESS]: [ILevel.ERROR, ILevel.WARN, ILevel.INFO, ILevel.SUCCESS], [ILevel.DEBUG]: [ILevel.ERROR, ILevel.WARN, ILevel.INFO, ILevel.SUCCESS, ILevel.DEBUG] }; // 错误提示通用函数 const notificationMsg = (type: string = 'error', tip: string = '错误', desc: string = '') => { notification[type]({ message: tip, description: desc }); }; // 根据错误等级 返回错误提示和类型 const getMsgInfoByLevel = (level: ILevel) => { let notificationType = 'info'; let notificationText = translate('kunlun.common.info'); switch (level) { case ILevel.DEBUG: notificationType = 'info'; notificationText = translate('kunlun.common.debug'); break; case ILevel.INFO: notificationType = 'info'; notificationText = translate('kunlun.common.info'); break;…

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  2024年5月23日

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  4.1.2 模块之启动指令

  针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求，下面列举了几个常规组合方式，小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍，会更有体感 本节为小伙伴讲解oinone模块的几种启动方式，它是为能灵活地应对企业市场的不同场景需求，为op（本地化部署）、saas和研发提供个性化支撑。也为oinone独特性之单体与分布式的灵活切换提供基础支撑 一、部署参数 参数 名称 默认值 说明 -Plifecycle 生命周期部署指令 RELOAD 可选项：无/INSTALL/PACKAGE/RELOAD/DDL安装-install为AUTO；upgrade为FORCE打包-install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为PACKAGE重启-install、upgrade、profile为READONLY打印变更DDL-install为AUTO；upgrade为FORCE；profile为DDL 表4-1-2-1 部署参数 如果在启动命令中配置了部署参数，可不再设置服务参数和可选项参数。下图为在启动命令中添加部署参数的示例。 图4-1-2-1 在启动命令中添加部署参数的示例 二、使用场景 针对不同启动指令的组合可以满足不同场景需求，下面列举了几个常规组合方式，小伙伴们务必把这几种模式都尝试一遍，会更有体感。 场景一：DDL(1)+RELOAD(N)应对专有DBA 因为很多公司数据库是由专门的DBA来管理的，不允许应用直接变更数据库相关配置、表结构、初始化数据。而oinone是基于元数据驱动的，任何模型、行为的变化都会自动转化成对物理存储的改变与元数据变化。 oinone为了适用企业op场景，特别增加了DDL模式。把发布上线分为两个步骤。 一：用DDL模式把涉及到数据库的变更与元数据初始化的脚本进行输出，交由客户公司DBA审批，并执行 二：用RELOAD模式，进行正常的应用重启工作，不进行安装、升级、以及数据库物理变革等操作。 #应用启动关闭自动DDL配置 pamirs.boot.profile: CUSTOMIZE pamirs.boot.options.rebuildTable: false pamirs.persistence.global.auto-create-database: false pamirs.persistence.global.auto-create-table: false 图4-1-2-2 应用启动关闭自动DDL模式 场景二：PACKAGE(1)+RELOAD(N)应对提升多机器实例效率 在机器规模相对大的场景中我们会碰到以下问题： 元数据差量计算、数据库变更、元数据变化保存都非常费时，如果每台机器都来一遍是非常费时费力的 分布式下多机器如果并发进行INSTALL，会导致数据库修改表结构、元数据变化保存锁死 所以我们可以选择一台机器用PACKAGE，其他机器采用RELOAD模式，做到合理规避问题，提升应用发布效率 场景三：INSTALL应对开发模式 研发在本地开发模式下INSTALL是最有效率的，把所需依赖模块一把启动和调试。 上线如果要用INSTALL需要注意，要逐台进行。当然也可以改进成INSTALL(1)+RELOAD(N)模式 三、启动命令解读 查看启动命令 可以在启动日志中查看当前所用启动命令。 图4-1-2-3 在启动日志中查看当前所用启动命令 生命周期管理-Plifecycle 除了通过启动YAML中pamirs.boot属性来设置启动参数，你还可以在应用启动命令中使用-Plifecycle参数来快捷控制模块生命周期的管理方式。该参数的可选项为RELOAD、INSTALL、CUSTOM_INSTALL、PACKAGE、DDL。 java -jar <your jar name>.jar -Plifecycle=RELOAD 启动命令优先级高于YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性。如果不使用-Plifecycle参数，则使用YAML中pamirs.boot属性中的install、upgrade和profile属性配置。若YAML中未配置，则采用默认值。 启动配置项 默认值 RELOAD INSTALL CUSTOM_INSTALL PACKAGE DDL install AUTO READONLY AUTO AUTO AUTO AUTO upgrade AUTO READONLY FORCE FORCE FORCE FORCE profile CUSTOMIZE READONLY AUTO CUSTOMIZE PACKAGE DDL 表4-1-2-2 Plifecycle可选项与启动项对应表 profile属性请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。只有pamirs.boot.profile=CUSTOMIZE时，在pamirs.boot.options中自定义的可选项才生效。 自动建表-PbuildTable java -jar <your jar name>.jar -PbuildTable=NEVER PbuildTable参数用于设置自动构建表结构的方式。如果不使用该参数，则options属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PbuildTable参数可选项为： NEVER – 不自动构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为false EXTEND – 增量构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable属性设置为false，rebuildTable属性设置为true DIFF – 差量构建表结构，会将pamirs.boot.options中的diffTable和rebuildTable属性设置为true 模块在线 -PmoduleOnline java -jar <your jar name>.jar -PmoduleOnline=CHECK PmoduleOnline参数用于设置模块在线的方式。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmoduleOnline参数可选项为： NEVER – 不读取存储在数据库中的模块信息，会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为false READ – 读取存储在数据库中的模块信息，会将pamirs.boot.options中的checkModule属性设置为false，reloadModule属性设置为true CHECK – 读取存储在数据库中的模块信息并校验依赖模块是否已安装，会将pamirs.boot.options中的reloadModule和checkModule属性设置为true 元数据在线-PmetaOnline java -jar <your jar name>.jar -PmetaOnline=MODULE PmetaOnline参数用于设置元数据在线的方式，如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PmetaOnline参数可选项为： NEVER – 不持久化元数据，会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为false MODULE – 只注册模块信息，会将pamirs.boot.options中的updateModule属性设置为true，reloadMeta和updateMeta属性设置为false ALL – 注册持久化所有元数据，会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为true 开放远程服务-PenableRpc PenableRpc参数用于设置是否开启远程服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PenableRpc参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的publishService属性。 开启API服务-PopenApi PopenApi参数用于设置是否开启HTTP API服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PopenApi参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的rebuildHttpApi属性。 开启字段校验-PcheckField PcheckField参数用于设置是否开启字段校验。-PcheckField参数可选项为true和false。由于通常应用的字段数量非常多，会延长系统启动时长，所以默认不会开启字段校验。 启用数据初始化服务-PinitData PinitData参数用于设置是否开启数据初始化服务。如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考4.1.1【服务启动可选项】一文。-PinitData参数可选项为true和false。该参数会将参数值设置到pamirs.boot.options中的updateData属性。 四、不使用自动构建数据库表功能 Oinone LCDP默认提供框架的所有服务，所以会自动构建数据库表。如果不需要使用Oinone的存储构建服务，可以设置YAML文件中关于自动建表的配置。这样就不会动态构建数据库表，你可以手动搭建数据库表。 通过配置启动YAML中pamirs.boot.options.rebuildTable为false彻底关闭自动建表功能。 pamirs: boot: options: rebuildTable: false 图4-1-2-4 不使用自动构建数据库表功能 也可以按需配置启动YAML中pamirs.persistence配置来关闭部分数据源的自动建表功能。persistence配置既可以针对全局也可以分数据源进行配置。 pamirs: persistence: global: # 是否自动创建数据库的全局配置，默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的全局配置，默认为true autoCreateTable: true <your ds key>: # 是否自动创建数据库的数据源配置，默认为true autoCreateDatabase: true # 是否自动创建数据表的数据源配置，默认为true…

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  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。

  史, 昂

  2024年5月23日

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  4.1.6 模型之元数据详解

  介绍Model相关元数据，以及对应代码注解方式。大家还是可以通读并练习每种不同的使用方式，这个是oinone的设计精华所在。当您不知道如何配置模型、字段、模型间的关系、以及枚举都可以到这里找到。 一、模型元数据 安装与更新 使用@Model.model来配置模型的不可变更编码。模型一旦安装，无法在对该模型编码值进行修改，之后的模型配置更新会依据该编码进行查找并更新；如果仍然修改该注解的配置值，则系统会将该模型识别为新模型，存储模型会创建新的数据库表，而原表将会rename为废弃表。 如果模型配置了@Base注解，表明在studio中该模型配置不可变更；如果字段配置了@Base注解，表明在studio中该字段配置不可变更。 注解配置 模型类必需使用@Model注解来标识当前类为模型类。 可以使用@Model.model、@Fun注解模型的模型编码（也表示命名空间），先取@Model.model注解值，若为空则取@Fun注解值，若皆为空则取全限定类名。 模型元信息 模型的priority，当展示模型定义列表时，使用priority配置来对模型进行排序。 模型的ordering，使用ordering属性来配置该模型的数据列表的默认排序。 模型元信息继承形式： 不继承（N） 同编码以子模型为准（C） 同编码以父模型为准（P） 父子需保持一致，子模型可缺省（P=C） 注意：模型上配置的索引和唯一索引不会继承，所以需要在子模型重新定义。数据表的表名、表备注和表编码最终以父模型配置为准；扩展继承父子模型字段编码一致时，数据表字段定义以父模型配置为准。 名称 描述 抽象继承 同表继承 代理继承 多表继承 基本信息 displayName 显示名称 N N N N summary 描述摘要 N N N N label 数据标题 N N N N check 模型校验方法 N N N N rule 模型校验表达式 N N N N 模型编码 model 模型编码 N N N N 高级特性 name 技术名称 N N N N table 逻辑数据表名 N P=C P=C N type 模型类型 N N N N chain 是否是链式模型 N N N N index 索引 N N N N unique 唯一索引 N N N N managed 需要数据管理器 N N N N priority 优先级，默认100 N N N N ordering 模型查询数据排序 N N N N relationship 是否是多对多关系模型 N N N N inherited 多重继承 N N N N unInheritedFields 不从父类继承的字段 N N N N unInheritedFunctions 不从父类继承的函数 N N N N 高级特性-数据源 dsKey 数据源 N P=C P=C N 高级特性-持久化 logicDelete 是否逻辑删除 P P P N logicDeleteColumn 逻辑删除字段 P P P N logicDeleteValue 逻辑删除状态值 P P P N logicNotDeleteValue 非逻辑删除状态值 P P P N underCamel 字段是否驼峰下划线映射 P P P N capitalMode 字段是否大小写映射…

  史, 昂

  2024年5月23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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