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做好企业级软件,首先得过权限这一关 在企业的IT部门沟通中,权限是避免不了。自嘲下在我们刚出来创业时,为了收获客户对我们技术能力的信任,每每与跟客户沟通时都会说我们是阿里出来的,但在权限设计这个环节不那么灵验,反而被打上了不懂B端权限设计的标签,会问很多问题。我就很奇怪难道大厂就没有内部管理系统了?大厂只有C端交易,没有B端交易?但从侧面说明权限不简单还特别重要。做好企业级软件,首先得过权限这一关。 整体介绍 对于平台运行来说,权限是必须,但我们的auth模块不是必须的,auth模块只是我们提供的一种默认实现,客户可以根据平台的spi机制进行替换。auth模块利用了平台的Hook特性做到与业务无关,在我们开发上层应用的时,是不用感知它的存在的。 auth模块涉及:功能权限、数据权限 数据权限:行权限和列权限。备注:数据权限的控制只能用于【存储模型】 表级权限:表达的语义是:是否该表可读/写(修改和新增) 列权限:表达的语义是:是否该列可读/写(修改和新增) 行权限:表达的语义是:是否对该行可读/写(修改)/删除 功能权限:表达的语义是ServerAction/Function是否可执行/展示,viewAction是否可展示,菜单是否可以显示 范围说明: 配置多个权限项的时候,取并集 配置多个角色的时候,取并集 模型设计 产品体验 Step1 创建角色 通过App Finder 切换至【权限】应用,点击新增按钮创建一个名为oinone的角色 Step2 创建数据权限项 在【权限项列表】菜单,点击【创建】按钮新增一个名为【宠物达人数据权限项】,同时宠物达人的数据权限设置为只能查看性别为男的记录 配置说明: 名称: 代表该项配置的权限的名字(必填)(必须是全系统唯一) 权限模型: 选择需要拦截的数据所在的表,即为模型,可以搜索使用 描述:对该权限项的描述 权限条件的配置: 满足全部:对条件一和条件二要同时满足的数据才能被看见 满足任一:对条件一和条件二要任意满足的数据都能被看见 读权限:对该数据是否有读取的权限 写权限:对该数据是否有修改的权限 删除权限:对该条件内的数据是否有删除的权限 Step3 为角色配置权限 编辑oinone角色,只开通oinoneDemo工程应用 选中【数据权限】选项卡点击【添加】按钮,勾选宠物达人数据权限项点击【确定】按钮 整体点击保存,回到列表页记得点击【权限生效】按钮 Step4 新建用户绑定角色 切换到用户中心模块,点击【创建】按钮填写必要信息,并在角色选中oinone权限组。 退出admin用户,用oinone登陆,权限效果: 只能看见demo模块 oinone登陆只能看到性别为男的宠物达人记录 admin用户登陆 oinone用户登陆 因为宠物达人的页面没有把性别字段放出来,我们看下数据库数据 auth模块扩展 在日常项目开发中,难免会碰到一些针对权限管理的特殊需求,或是为提升性能做的特殊逻辑。接下来我给大家介绍auth模块扩展性。 权限全局配置 对所有权限角色都做限制,而且不想让用户感知,可以实现PermissionFunApi接口,API接口实现的配置方式【只能用于支持全局的数据权限配置】 实现接口PermissionFunApi 将实现托管给SpringAOP 接口的具体实现看下图的代码 package pro.shushi.pamirs.demo.core.service; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.auth.api.service.PermissionFunApi; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; @Component public class PetTalentPermissionFunApi implements PermissionFunApi { @Override public String permissionDomain(Object… args) { //获取当前组织中 return "name == '张学友'"; } @Override public String nameSpace() { return PetTalent.MODEL_MODEL; } } 不参与权限控制 如果某一接口不想做权限控制,则可以在启动工程的application-dev.yml文件中配置不需要权限过滤的接口 pamirs: auth: fun-filter: – namespace: demo.PetTalent fun: queryPage 换一个没有配置宠物达人权限的用户(除管理员以外)进入系统,则也可以看到数据。注意【权限全局控制】还是生效的 API 1. 获取当前用户对该模型的行权限 Result<String> result = CommonApiFactory.getApi(AuthApi.class).canReadAccessData("Model"); 返回值为 { 'data':"name=in=('hahaha')" 'success':true … } 用法 : 场景:前端发起的请求都会经过权限拦截,后端代码逻辑发起的数据请求都是不经过任何权限的过滤,但是某些特殊情况需要在后端代码逻辑发起的数据请求也带上权限过滤 入参:请求的模型 出参:Result 数据结构中data会存储一段字符串,该字符串为Rsql 将该Rsql追加到wrapper中 Result<String> result = CommonApiFactory.getApi(AuthApi.class).canReadAccessData("base.UeModule"); String data=result.getData(); QueryWrapper<UeModule> wrapper = Pops.query(); wrapper.setEntity(ueModule); if (!StringUtils.isBlank(data)) { wrapper.apply(data); }
在日常开发中,我们经常需要把一些通用的信息放入程序执行的上下文中,以便业务开发人员快速获取。那么oinone的PamirsSession就是来解决此类问题的。 一、PamirsSession介绍 在oinone的体系中PamirsSession是执行上下文的承载,您能从中获取业务基础信息、指令信息、元数据信息、环境信息、请求参数,以及前后端MessageHub等。在前面的学习过程中我们已经多次接触到了如何使用PamirsSession: 在4.1.19【框架之网关协议-后端占位符】一文中,使用PamirsSession.getUserId()来获取当前登入用户Id,诸如此类的业务基础信息; 在4.1.18【框架之网关协议-variables变量】一文中,使用PamirsSession.getRequestVariables()得到PamirsRequestVariables对象,进而获取前端请求的相关信息; 在4.1.5【模型之持久层配置】一文中,使用PamirsSession.directive(),来操作元位指令系统,进而影响执行策略; 在4.1.13【Action之校验】、3.4.1【构建第一个Function】等文章中,都用到PamirsSession.getMessageHub()来设置返回消息。 二、构建模块自身Session(举例) 不同的应用场景对PamirsSession的诉求是不一样的,这个时候我们就可以去扩展PamirsSession来达到我们的目的 构建模块自身Session的步骤 构建自身特有的数据结构XSessionData 对XSessionData进行线程级缓存封装 利用Hook机制初始化XSessionData并放到ThreadLocal中 定义自身XSessionApi 实现XSessionApi接口、SessionClearApi。在请求结束时会调用SessionClearApi的clear方法 定义XSession继承PamirsSession 扩展PamirsSession的经典案例设计图 图4-1-20-1 扩展PamirsSession的经典案例设计图 构建Demo应用自身Session 下面的例子为给Session放入当前登陆用户 Step1 新建DemoSessionData类 构建自身特有的数据结构DemoSessionData,增加一个模型为PamirsUser的字段user,DemoSessionData用Data注解,注意要用Oinone平台提供的@Data package pro.shushi.pamirs.demo.core.session; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.Data; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; @Data public class DemoSessionData { private PamirsUser user; } 图4-1-20-2 新建DemoSessionData类 Step2 新建DemoSessionCache 对DemoSessionData进行线程级缓存封装 package pro.shushi.pamirs.demo.core.session; import pro.shushi.pamirs.meta.api.CommonApiFactory; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; import pro.shushi.pamirs.user.api.service.UserService; public class DemoSessionCache { private static final ThreadLocal<DemoSessionData> BIZ_DATA_THREAD_LOCAL = new ThreadLocal<>(); public static PamirsUser getUser(){ return BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.get()==null?null:BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.get().getUser(); } public static void init(){ if(getUser()!=null){ return ; } Long uid = PamirsSession.getUserId(); if(uid == null){ return; } PamirsUser user = CommonApiFactory.getApi(UserService.class).queryById(uid); if(user!=null){ DemoSessionData demoSessionData = new DemoSessionData(); demoSessionData.setUser(user); BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.set(demoSessionData); } } public static void clear(){ BIZ_DATA_THREAD_LOCAL.remove(); } } 图4-1-20-3 对DemoSessionData进行线程级缓存封装 Step3 新建DemoSessionHook 利用Hook机制,调用DemoSessionCache的init方法初始化DemoSessionData并放到ThreadLocal中。 @Hook(module= DemoModule.MODULE_MODULE), 规定只有增对DemoModule模块访问的请求该拦截器才会生效,不然其他模块的请求都会被DemoSessionHook拦截。 package pro.shushi.pamirs.demo.core.hook; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.DemoModule; import pro.shushi.pamirs.demo.core.session.DemoSessionCache; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Hook; import pro.shushi.pamirs.meta.api.core.faas.HookBefore; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.fun.Function; @Component public class DemoSessionHook implements HookBefore { @Override @Hook(priority = 1,module = DemoModule.MODULE_MODULE) public Object run(Function function, Object… args) { DemoSessionCache.init(); return function; } } 图4-1-20-4 新建DemoSessionHook Step4 新建DemoSessionApi package pro.shushi.pamirs.demo.core.session; import pro.shushi.pamirs.meta.api.CommonApi; import pro.shushi.pamirs.user.api.model.PamirsUser; public interface DemoSessionApi extends CommonApi { PamirsUser getUser(); } 图4-1-20-5 新建DemoSessionApi Step5…
基础介绍 前面我们学习了基于低代码开发平台进行快速开发,以及通过oinone的设计器进行零代码开发两种模式。当然低无一体不是简单地说两种模式还指:低无两种模式可以融合。 在做核心产品的时候以低代码开发为主,以无代码为辅助。见低代码开发的基础入门篇中设计器的结合一文 在做实施或临时性需求则是以无代码为主,以低代码为辅助 本文主要介绍第二种模式,它是www.oinone.top官网在SaaS模式下的专有特性。满足客户安装标品后通过设计器进行适应性修改后,但对于一些特殊场景还是需要通过代码进行完善或开发 在该模式下,我们提供了jar模式和代码托管两种模式,客户只要选择需要进行代码开发的模块,点击生产SDK,下载扩展工程模版,按Oinone低代码开发平台规范进行研发,后上传扩展工程即可。 操作手册 低无一体这个模块是连接无代码设计器的桥梁,可以为一个模块或应用设计低代码的逻辑,可以在界面设计器或流程设计器中使用低代码的逻辑。 1.选择模块 首先需要在下拉单选中选择需要低代码的模块或应用。 下拉选中只展示在「应用中心」中已安装的模块或应用,可前往「应用中心」安装后继续低代码操作。 选择模块中不展示系统的基础模块或应用,因为这些模块或应用无法自定义模型。 2.模块信息 模块信息展示的是选择模块的基础信息:模块名称、模块编码、模块作者、模块版本、包的前缀、工程模板下载地址,下载地址仅在上传jar包模式时候用到。 3.低无一体操作 低无一体支持了两种使用模式:上传jar包模式、源码托管模式。 上传控制工程或创建研发分支动作完成会生成一条数据,可以对单条数据进行部署、卸载、修改、删除。 3.1 上传jar包模式 在这个模式下,需要做四步动作。 生成SDK,点击按钮之后,会把模块的当前模型状态打成一个SDK包,SDK最新生成时间更新。当模型变更但未生成SDK时,使用低无一体就会出错,请重新生成SDK并修改扩展工程。生成SDK通常需要1分钟左右,若第一次使用低无一体模块,可能需要更长时间,请耐心等待。 下载扩展工程模板,点击按钮之后,会将SDK包和工程模板生成一个下载链接,复制模块信息中的卸载地址打开即可下载。 技术人员在工程模板的基础上写低代码逻辑。 上传扩展工程,点击按钮展开弹窗,在弹窗中设置标签、备注,并将最终的jar包上传,完成上传之后表格中就会新增一条数据。 上传jar包模式下,模板工程中代码需要注意的点参考下图: 3.2 源码托管模式 在这个模式下,需要做三步动作。 生成SDK,点击按钮之后,会把模块的当前模型状态打成一个SDK包,SDK最新生成时间更新。当模型变更但未生成SDK时,使用低无一体就会出错,请重新生成SDK并修改扩展工程。生成SDK通常需要1分钟左右,若第一次使用低无一体模块,可能需要更长时间,请耐心等待。 创建研发分支,点击按钮展开弹窗。首次创建时需要设置git账号名称、git账号邮箱来创建一个账号,另外在弹窗中设置分支名称、标签、备注,完成创建后表格中就会新增一条数据。 通过表格中的Gitlab地址,技术人员写低代码逻辑。 3.3 行内操作 部署:工程状态为未部署、部署失败、已卸载时展示行内的部署按钮,点击之后进行部署,工程状态变为部署中。部署过程大致需要5-10分钟,请耐心等待。部署完成之后,会生成一个新的模块:“原模块名称”扩展工程。 卸载:工程状态为已部署时展示行内的卸载按钮,点击之后会卸载这个已部署的工程,工程状态变为已卸载。同一模块只能有一个已部署的工程(与选择的模式无关),若需要使用新的工程请先卸载已部署的工程。 修改:行内操作修改按钮始终展示,只允许修改标签、备注。 删除:工程状态为未部署、部署失败、已卸载时展示行内的删除按钮,点击之后删除这一条工程记录。 3.4 部署效果 低无一体部署成功之后,可以进入对应模块的模型页面中使用提交动作来使用低代码逻辑,也可以在流程设计器中的引用逻辑节点中使用低代码逻辑。
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/