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• Oinone 7天入门到精通

  2.4.3 Oinone独特性之低无一体

  当今企业软件开发行业，低代码和无代码已经成为热门话题。它们的优势很明显：加速软件开发周期、减少代码开发时间、降低开发成本、易于维护等等。而 Oinone 作为一个低无一体的开发平台，更是在这些优势上做出了巨大的创新。 技术亮点 低代码-在不改变研发习惯的前提下，提升效率降低难度（如下图2-15所示） 一、提高专业开发人员效率 低代码开发模式大大降低了繁琐、重复的工作，模型定义完后，数据 API、数据管理器、基础管理的界面都不需要再进行开发。同时，低代码模式让分布式微服务架构的系统开发变得简单，研发人员不需要考虑分布式部署能力和大数据能力，也不需要去关心一些业务无关的通用能力，如权限、导入导出、国际化翻译、消息、审计等。这样，开发人员可以专注于业务研发，从而大幅提高开发效率。 二、提升系统扩展性 在研发标品的时候，低代码模式让开发人员不再需要关心系统的扩展性。与传统模式不同，低代码模式更加注重元数据的管理，这样就可以更好地保障系统扩展性。 三、保留研发人员习惯 Oinone 平台非常开放，满足开发人员的各种习惯，比如原有的 IDE 环境、熟悉的 Spring Boot 工程结构等。而且在 Oinone 的低代码模式下，研发人员还可以通过无代码方式，在线可视化地修改应用。这样，即使在使用低代码模式的情况下，开发人员也可以保留原有的习惯，提升开发效率。 四、提供更加开放的解决方案 Oinone 提供了非常开放的解决方案，让开发人员可以自由定制和组合各种功能。当行业出现特殊的功能需求时，开发人员可以整合成平台组件，并集成到应用中。Oinone的低代码模式具有高度的开放性和灵活性，这使得它在与其他低代码平台的比较中具有明显的优势。相比其他低代码平台，Oinone不会在无法满足特定需求的情况下限制开发人员的创造力（如下图2-16所示）。 图2-15 Oinone低代码特性介绍 图2-16 Oinone低代码的被集成特性示意图 无代码-五大设计器覆盖研发方方面面，让业务、实施也能参与 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。这部分实时在演进迭代，如您有想体验最新版本，可以在Oinone官网：https://www.oinone.top注册。 设计器 说明 产品展示 模型设计器 1.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，模型设计器默认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。2.多种模式可切换：专家与经典切换，图与表模式的切换 界面设计器 1.界面设计器旨在帮助用户快速搭建页面；2.所见即所得和根据不同视图类型设计契合的搭建交互就变得尤为重要；3.多端页面设计能力。 流程设计器 1.为业务流程和审批流程提供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；2.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。 逻辑设计器 1.组件化、可视化逻辑编排，逻辑动态变更、动态管理，实施验证。 数据可视化 1.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；2.可以智取业务系统模型，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；3.降低对数据分析人员的研发能力要求，提升数据分析的效率 表2-3 Oinone无代码-五大设计器简述 真正的低无一体，体现在一体化的融合能力上 在开发核心产品时，我们主要采用低代码开发，辅以无代码的开发方式。你可以参考我们的低代码开发基础入门教程中3.5.5【设计器的结合】的文章。 而在实施或者处理临时需求时，我们主要采用无代码的开发方式，低代码作为辅助。这种模式比较特殊，只在SaaS模式下提供。如果你发现某个客户个性化部分无法通过无代码设计器完成，我们提供了一个“低无一体”模块，可以反向生成API代码，生成对应的扩展工程和API依赖包，再由专业研发人员基于扩展工程，利用API包进行开发并上传至平台，可以参考关于7.4【Oinone的低无一体】的文章。 场景 融合形式 具体操作 标准产品以低代码开发为主，以无代码为辅助 标品开发时结合无代码设计器来完成页面开发，可以把设计后的页面元数据装载为标准产品的一部分。详细教程见：3.5.5【设计器的结合】一文 项目交付以无代码为主，以低代码为辅助 当有特殊需求设计器无法支持时，则可以通过低无一体应用的代码模式来完成。支持了两种使用模式：上传jar包模式、源码托管模式。详细教程见：7.4【Oinone的低无一体】一文 表2-4 不同场景适配方式说明 实现原理 本章节我们将从以下三个方面来解读Oinone的低无一体。 一：低无一体的设计原则及好处：真正的低无一体平台应该确保标准产品迭代与个性化保持独立，让软件企业具备为客户提供在线化的快速响应、个性化定制、持续更新等服务的能力，让企业客户能够真正自主做到敏捷响应和快速创新。所以Oinone的元数据融合方案跟其他平台有所区别（如下图2-17所示）。 图2-17 Oinone与其他平台的元数据融合对比图 二：低无一体中低与无的关系：无代码是低代码平台的图形化呈现，是低代码的一个子集，它将无限接近低代码的能力，同时也将成为低代码平台的必备特征，是通过低代码开发的标准产品的二开配套工具。 三：低无一体中低与无的定位：通过表2-3可以看出，低代码和无代码在Oinone的体系中相互融合，共同构成了一个完整的低无一体模式，提供更加开放、灵活和可扩展的解决方案，让用户能够更加轻松地完成开发和实施。 低代码模式 无代码模式 用户群体 专业研发 产品经理、需求分析师、直接业务人员 支撑场景 企业全场景软件以及二开 企业全场景软件以及二开，专业化场景比较高的则需低代码支持 核心能力 不改变研发习惯，提升研发效率 可视化编程无需专业编程语言知识 核心定位 开发标准模块 标准模块的二开无标品支撑场景的新模块开发 表2-3 Oinone低代码开发平台的两种开发模式对比

  史, 昂

  2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  2.1 数字化时代软件业的另一个本质变化

  随着企业从信息化向数字化转变，软件公司提供的产品也由传统的企业管理软件向企业商业支撑软件发展。这一变化带来了许多技术上的挑战和机遇。在之前的章节中，我们提到企业的视角已经从内部管理转向业务在线和生态在线协同，这也带来了一系列新的需求。但是，我们常常会忽视这一变化所带来的对系统要求的变化。在本章中，我们将探讨这些技术上的变化，以及这些变化所带来的机遇和挑战。 图2-1 从信息化到数字化软件本质变化 在信息化时代，企业的业务围绕着内部管理效率展开，借鉴国外优秀的管理经验，企业将其管理流程固化下来，典型的例子是ERP项目。这类项目上线后往往长期稳定，不轻易更改，因此信息化时代软件的技术流派侧重于通过模型对业务进行全面支持。例如，SAP具有丰富的配置能力，将已有企业管理思想抽象到极致。其功能基本上可以通过配置来实现，因此其模型设计特别复杂。但是，我们也应该清楚地了解到，配置是面向已知问题的。在数字化时代，创新和业务迭代速度非常快，这种方法可能就不太适合了。我们知道，模型抽象是在设计时具有前瞻性的，一旦不适合，修改起来就会异常困难。 随着数字化时代的到来，企业主的关注点已经从单一企业内部管理转变为了围绕企业上下游价值链的协同展开。这种变化给企业信息化系统提出了更高的要求，例如业务需求的响应速度、系统性能和用户体验等方面。现在，企业对软件不仅是管理需求的承载，更是业务在线化的承载。传统的重模型设计软件模式已经不再适用，因为业务本身不断创新和变化。因此，数字化时代需要新的软件技术流派，这种流派必须是轻模型加上低代码技术的结合体。通过模型抽象80%的通用场景，剩余的20%个性化需求可以通过技术手段来完成。这样的设计可以让每家企业的研发人员轻松理解模型，而不像ERP模型那样异常复杂，无法进行修改。此外，配合低代码技术可以快速研发和上线。如果说配置化是面向已知问题的，那么低代码就是面向未知问题设计的。虽然低代码的概念可以追溯到上个世纪80年代，当时是为了满足企业内部部门之间有协同需求，但又没有专业软件支撑，定制化开发又不划算的辅助场景。但现在它的核心原因是企业数字化的核心场景不稳定，变化很快，每家企业都有强烈的个性化需求。因此，低代码成为解决这些问题的核心手段，数字化时代的低代码需要具备处理复杂场景的能力，而不仅仅是围绕着内部管理展开。 企业在数字化转型的过程中需要考虑到不仅是成熟的全链路业务解决方案，还要应对数字化场景的快速变化和持续创新的需求。为此，Oinone打造了一站式低代码商业支撑平台，从业务与技术两个维度来帮助企业建立开放、链接、安全的数字化平台。这将在水平和垂直两个维度上全面推动企业数字化转型。 另外，低代码的另一个好处是完成了软件本身的数字化建设。通过基于元数据设计，元数据成为软件中数据、逻辑和交互的数据，软件结合AI可以有更多的创造可能。想象一下，AI了解软件的元数据后可以自我运作，人在极少情况下才需要参与，人机交互也会发生大的改变。未来的软件交互不再需要研发提前预设，而是能够实现用户所需即所呈现的效果。作为一家帮助企业进行数字化转型的软件公司，请问您的数字化转型是否已经完成呢？

  史, 昂

  2024年5月23日

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• 4.1.7 函数之元数据详解

  介绍Function相关元数据，以及对应代码注解方式。大家还是可以通读下，以备不时之需 如您还不了解Function的定义，可以先看下2.3【oinone独特之源，元数据与设计原则】对Function的描述，本节主要带大家了解Function元数据构成，能让小伙伴非常清楚oinone从哪些维度来描述Function， 一、元数据说明 FunctionDefinition 元素数据构成 含义 对应注解 备注 namespace 函数命名空间 @Fun("") @Model.model("") @Fun或@Model.model name 技术名称 @Function( name=””, scene={}, summary=””, openLevel=FunctionOpenEnum.REMOTE ) scene 可用场景 见：FunctionSceneEnum description 描述 openLevel 开放级别 见：FunctionOpenEnum fun 编码 @Function.fun("") displayName 显示名称 @Function.Advanced( displayName=””, type=FunctionTypeEnum.UPDATE, dataManager=false, language=FunctionLanguageEnum.JAVA, isBuiltin=false, category=FunctionCategoryEnum.OTHER, group=”pamirs”, version=”1.0.0″, timeout=5000, retries=0, isLongPolling=false, longPollingKey=”userId” longPollingTimeout=1 ) type 函数类型默认：4(改) 见 FunctionTypeEnum dataManager 数据管理器函数默认：false language 函数语言默认：DSL 见FunctionLanguageEnum isBuiltin 是否内置函数 默认：false category 分类 默认：OTHER 见：FunctionCategoryEnum group 系统分组 默认：pamirs version 系统版本 默认：1.0.0 timeout 超时时间 默认：5000 retries 重试次数 默认：0 isLongPolling 是否支持long polling，默认false longPollingKey 支持从上下文中获取字段作为key longPollingTimeout long polling超时时间 默认值为1 transactionConfig 事务配置 JSON存储 见TransactionConfig 配置@PamirsTransactional source 来源 系统推断值，见：FunctionSourceEnum extPointList 函数包含扩展点 系统推断值 module 所属模块 系统推断值 bitOptions 位 系统推断值 attributes 属性 系统推断值 imports 上下文引用 系统推断值 context 上下文变量 系统推断值 codes 函数内容 系统推断值 beanName bean名称 系统推断值 rule 前端规则 系统推断值，一般Action.rule传递下来的 clazz 函数位置 系统推断值 method 函数方法 系统推断值 argumentList 函数参数 系统推断值，List<Argument> returnType 返回值类型 系统推断值 表4-1-7-1 FunctionDefinition TransactionConfig 函数事务管理之配置项事务，具体事务使用详见4.1.8【函数之事务管理】一文。 元素数据构成 含义 对应注解 备注 transactionManager 事务管理器 @PamirsTransactional( transactionManager=””, enableXa=false, isolation=Isolation.DEFAULT, propagation=Propagation.REQUIRED, timeout=-1, readOnly=false, rollbackFor={}, rollbackForClassName={}, noRollbackFor={}, noRollbackForClassName={}, rollbackForExpCode={}, noRollbackForExpCode={} ) enableXa 分布式事务默认为false isolation 事务隔离级别 propagation 事务传递类型 timeout 过期时间 默认：-1 readOnly 只读 默认：false rollbackForExpCode 回滚异常编码 rollbackForExpCode 忽略异常编码 namespace 函数命名空间 系统推断值 fun 函数编码 系统推断值 active…

  史, 昂

  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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• 第1章 揭开面纱，理解Oinone

  本章旨在从以下几个维度逐步揭开Oinone的面纱，让大家了解Oinone的初心与愿景，以及它是如何站在软件领域的巨人肩膀上，结合企业数字化转型的深入，形成全新的理念，帮助企业完成数字化转型。 具体来说，本章会从以下四个方面逐一展开： Oinone的初心与愿景：结合中国软件行业的发展与自身职业发展经历，探讨Oinone为何诞生以及其愿景是什么。 Oinone致敬西方软件行业的新贵odoo：介绍Oinone的灵感来源，探究Oinone与odoo的异同，以及如何从odoo中汲取经验。 从企业转型困境，引出Oinone新的思路：通过剖析企业数字化转型的困境，引出Oinone提出的全新思路，以及如何应对企业数字化转型的挑战。 行业对比，让您从不同视角理解Oinone：通过与同行业产品进行对比，从不同的视角深入理解Oinone的特点和优势。

  史, 昂

  Oinone 7天入门到精通 2024年5月23日

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• Oinone 7天入门到精通

  4.1.8 函数之事务管理

  一、事务管理介绍 函数Function支持事务字段为isTransaction（默认为false），事务传播行为propagationBehavior（默认PROPAGATION_SUPPORTS），事务隔离级别isolationLevel（默认使用数据库默认的事务隔离级别），所以不会默认为函数添加事务。另外事务配置提供全局配置。 平台事务管理兼容Spring声明式与编程式事务，支持多数据源事务管理。事务管理中多数据源嵌套独立事务，不会造成死锁风险。使用多数据源或分表操作，不会导致脏读。如果需要多数据源分布式事务，请使用PamirsTransational分布式事务管理方案（@PamirsTransational(enableXa=true)）。分布式事务一般用于量小的跨模块配置管理场景 使用方式 声明式事务，使用@PamirsTransactional注解在需要事务管理的类或方法上标注。在非无代码场景下，与@Transactional注解功能一致。 编程式事务，使用PamirsTransactionTemplate即可。在非无代码场景下，与TransactionTemplate功能一致。 配置式事务，使用TxConfig模型在模块安装时初始化存储事务配置数据。 事务特性 原子性 （atomicity）:强调事务的不可分割. 一致性 （consistency）:事务的执行的前后数据的完整性保持一致. 隔离性 （isolation）:一个事务执行的过程中,不应该受到其他事务的干扰 持久性（durability） :事务一旦结束,数据就持久到数据库 事务隔离级别 事务隔离级别指的是一个事务对数据的修改与另一个并行的事务的隔离程度，当多个事务同时访问相同数据时，如果没有采取必要的隔离机制，就可能发生以下问题： 问题 描述 脏读 一个事务读到另一个事务未提交的更新数据，所谓脏读，就是指事务A读到了事务B还没有提交的数据，比如银行取钱，事务A开启事务，此时切换到事务B，事务B开启事务–>取走100元，此时切换回事务A，事务A读取的肯定是数据库里面的原始数据，因为事务B取走了100块钱，并没有提交，数据库里面的账务余额肯定还是原始余额，这就是脏读 不可重复读 在一个事务里面的操作中发现了未被操作的数据 比方说在同一个事务中先后执行两条一模一样的select语句，期间在此次事务中没有执行过任何DDL语句，但先后得到的结果不一致，这就是不可重复读 幻读 是指当事务不是独立执行时发生的一种现象，例如第一个事务对一个表中的数据进行了修改，这种修改涉及到表中的全部数据行。 同时，第二个事务也修改这个表中的数据，这种修改是向表中插入一行新数据。那么，以后就会发生操作第一个事务的用户发现表中还有没有修改的数据行，就好象 发生了幻觉一样。 表4-1-8-1 事务隔离级别 Pamirs（Spring）支持的隔离级别 隔离级别 描述 DEFAULT 使用数据库本身使用的隔离级别 ORACLE（读已提交） MySQL（可重复读） READ_UNCOMITTED 读未提交（脏读）最低的隔离级别，一切皆有可能。 READ_COMMITED 读已提交，ORACLE默认隔离级别，有不可重复读以及幻读风险。 REPEATABLE_READ 可重复读，解决不可重复读的隔离级别，但还是有幻读风险。 SERLALIZABLE 串行化，最高的事务隔离级别，不管多少事务，挨个运行完一个事务的所有子事务之后才可以执行另外一个事务里面的所有子事务，这样就解决了脏读、不可重复读和幻读的问题了 表4-1-8-2 隔离级别与描述 隔离级别 脏读可能性 不可重复读可能性 幻读可能性 加锁度 READ_UNCOMITTED 是 是 是 否 READ_COMMITED 否 是 是 否 REPEATABLE_READ 否 否 是 否 SERLALIZABLE 否 否 否 是 表4-1-8-3 隔离级别说明表 事务的传播行为 保证同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRED 支持当前事务，如果不存在 就新建一个(默认) PROPAGATION_SUPPORTS 支持当前事务，如果不存在，就不使用事务 PROPAGATION_MANDATORY 支持当前事务，如果不存在，抛出异常 保证没有在同一个事务中 PROPAGATION_REQUIRES_NEW 如果有事务存在，挂起当前事务，创建一个新的事务 PROPAGATION_NOT_SUPPORTED 以非事务方式运行，如果有事务存在，挂起当前事务 PROPAGATION_NEVER 以非事务方式运行，如果有事务存在，抛出异常 PROPAGATION_NESTED 如果当前事务存在，则嵌套事务执行 A中嵌套B事务，嵌套PROPAGATION_REQUIRES_NEW方法勿与A在同类中。 异常状态 PROPAGATION_REQUIRES_NEW （两个独立事务） PROPAGATION_NESTED (B的事务嵌套在A的事务中) PROPAGATION_REQUIRED (同一个事务) A抛异常 B正常 A回滚，B正常提交 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B抛异常 1.如果A中捕获B的异常，并没有继续向上抛异常，则B先回滚，A再正常提交； 2.如果A未捕获B的异常，默认则会将B的异常向上抛，则B先回滚，A再回滚 B先回滚，A再正常提交 A与B一起回滚 A抛异常B抛异常 B先回滚，A再回滚 A与B一起回滚 A与B一起回滚 A正常 B正常 B先提交，A再提交 A与B一起提交 A与B一起提交 表4-1-8-4 事务传播行为 二、声明式事务（举例） Step1 修改PetShopBatchUpdateAction 用@PamirsTransactional或者@Transactional注解来声明事务，PamirsTransactional跟Spring的Transactional区别在于PamirsTransactional支持多库事务，但此多库事务为非严格的分布式多库事务，之所以选择这个方案，原因如下 a. 不损害任何性能。 b. 事务保障率超过4个9 c. 经过阿里的大厂验证，特别是在阿里的结算平台中得到了很好的验证 @PamirsTransactional更多配置项请详见4.1.7【函数之元数据详解】一文，自己多试试。同时@PamirsTransactional百分百兼容@Transactional @Action(displayName = "确定",bindingType = ViewTypeEnum.FORM,contextType = ActionContextTypeEnum.SINGLE) @PamirsTransactional //@Transactional public PetShopBatchUpdate conform(PetShopBatchUpdate data){ if(data.getPetShopList() == null || data.getPetShopList().size()==0){ throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.PET_SHOP_BATCH_UPDATE_SHOPLIST_IS_NULL).errThrow(); } List<PetShopProxy> proxyList = data.getPetShopList(); for(PetShopProxy petShopProxy:proxyList){ petShopProxy.setDataStatus(data.getDataStatus()); } new PetShopProxy().updateBatch(proxyList); throw PamirsException.construct(DemoExpEnumerate.SYSTEM_ERROR).errThrow(); // return data; } 图4-1-8-1 修改PetShopBatchUpdateAction Step2 重启看效果 进入店铺管理列表页，选择记录点击【批量更新数据状态】按钮，修改记录的数据状态为【未启用】，提交看效果。期望效果为：提示系统异常，数据修改失败 图4-1-8-2 数据状态显示已启用 图4-1-8-3 批量更新数据状态…

  史, 昂

  2024年5月23日

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