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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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  2024年5月23日

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  7.1 设计器总览

  设计器转为非专业研发设计，在Oinone3.0版本中已经完成元数据完整在线化，真正做到低无一体。对于设计器的定位我们开篇就介绍过，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。我们先目睹下设计器的一些产品页面，如您有想体验，可以在Oinone官网注册 模型设计器 Oinone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。这样的好处在于突出当前设计，聚焦设计本身。同时模型上预留了几个核心入口如：分类管理、继承拓扑图、页面设计、逻辑设计等。另外我们在体验上区分了专家模式和经典模式，顾名思义，专家模式的功能会更加丰富，对专业知识的要求也会更高。专家模式下一般会增加一些跟业务无关的配置如：索引设置等调优行为 逻辑设计器 从图灵完备的角度上说，要支持功能越完备，使用越复杂。我们优先从图灵完备的角度出发，所以我们第一版逻辑设计器相对比较复杂，第二版本规划中会类似模型设计器推出专家版和经典版。 界面设计器 界面设计器第一版会先支撑后端页面在线自定义，后边将陆续推出前端页面、多端能力。为了支持多端和2C页面的设计，我们对前后端协议做了比较大的改造。目前设计器已经支持完全基于V3的前后端协议。 数据可视化 数据可视化支持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。 与市场同类产品相比，我们的数据可视化产品：不需要前置维护数据源、进行数据转换；可智取业务系统模型，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；降低对数据分析人员研发能力要求的同时，也提升了数据分析的效率。 流程设计器 Oinone流程设计器为业务流程和审批流程提供了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。在Oinone流程设计器中，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。

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  2024年5月23日

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  4.1.24 框架之分库分表

  随着数据库技术的发展如分区设计、分布式数据库等，业务层的分库分表的技术终将成老一辈程序员的回忆，谈笑间扯扯蛋既羡慕又自吹地说到“现在的研发真简单，连分库分表都不需要考虑了”。竟然这样为什么要写这篇文章呢？因为现今的数据库虽能解决大部分场景的数据量问题，但涉及核心业务数据真到过亿数据后性能加速降低，能给的方案都还有一定的局限性，或者说性价比不高。相对性价比比较高的分库分表，也会是现阶段一种不错的补充。言归正传oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案，所以大家得先具备一点Sharding-JDBC的知识。 一、分表（举例） 做分库分表前，大家要有一个明确注意的点就是分表字段的选择，它是非常重要的，与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后，甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的，不然效率只会更低。 Step1 新建ShardingModel模型 ShardingModel模型是用于分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FieldStrategyEnum; @Model.model(ShardingModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "分表模型",summary="分表模型",labelFields ={"name"} ) public class ShardingModel extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.ShardingModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; @Field(displayName = "用户id",summary = "分表字段",immutable=true/* 不可修改 **/) @UxForm.FieldWidget(@UxWidget(readonly = "scene == 'redirectUpdatePage'"/* 在编辑页面只读 **/ )) @Field.Advanced(updateStrategy = FieldStrategyEnum.NEVER) private Long userId; } 图4-1-24-1 新建ShardingModel模型 Step2 配置分表策略 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则 a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用 b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置 pamirs: load: sessionMode: true framework: system: system-ds-key: base system-models: – base.WorkerNode data: default-ds-key: pamirs ds-map: base: base modelDsMap: "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding #配置模型对应的库 图4-1-24-2 指定模型对应数据源 pamirs: sharding: define: data-sources: ds: pamirs pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 models: "[trigger.PamirsSchedule]": tables: 0..13 "[demo.ShardingModel]": tables: 0..7 table-separator: _ rule: pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则 actual-ds: – pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源 sharding-rules: # Configure sharding rule ，以下配置跟sharding-jdbc配置一致 – tables: demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置 actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7} tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id shardingAlgorithmName: table_inline shardingAlgorithms: table_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)} props: sql.show: true 图4-1-24-3 分库分表规则配置 Step3 配置测试入口 修改DemoMenus类增加一行代码，为测试提供入口 @UxMenu("分表模型")@UxRoute(ShardingModel.MODEL_MODEL) class ShardingModelMenu{} 图4-1-24-4 配置测试入口 Step4 重启看效果 自行尝试增删改查 观察数据库表与数据分布 图4-1-24-5 自行尝试增删改查 图4-1-24-6 观察数据库表与数据分布 二、分库分表（举例） Step1 新建ShardingModel2模型 ShardingModel2模型是用于分库分表测试的模型，我们选定userId作为分表字段。分库分表字段不允许更新，所以这里更新策略设置类永不更新，并在设置了在页面修改的时候为readonly package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.field.UxWidget; import pro.shushi.pamirs.boot.base.ux.annotation.view.UxForm; import…

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  2024年5月23日

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  4.1.21 框架之分布式消息

  消息中间件是在分布式开发中常见的一种技术手段，用于模块间的解耦、异步处理、数据最终一致等场景。 一、介绍 oinone对开源的RocketMQ进行了封装，是平台提供的一种较为简单的使用方式，并非是对RocketMQ进行的功能扩展。同时也伴随着两个非常至关重要的目的： 适配不同企业对RocketMQ的不同版本选择，不至于改上层业务代码。目前已经适配RocketMQ的开源版本和阿里云版本。 下个版本会对API进行升级支持不同类型MQ，以适配不同企业对MQ的不同要求，应对一些企业客户已经对MQ进行技术选择 对协议头进行扩展：如多租户的封装，saas模式中为了共用MQ基础资源，需要在消息头中加入必要租户信息。 二、使用准备 demo工程默认已经依赖消息，这里只是做介绍无需大家额外操作，大家可以用maven依赖树命令查看引用关系。 依赖包 增加对pamirs-connectors-event的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.framework</groupId> <artifactId>pamirs-connectors-event</artifactId> </dependency> 图4-1-21-1 分布式消息的依赖包 相关功能引入 增加模型、触发器都依赖MQ <!– 增强模型 –> <!– 增强模型 –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-channel</artifactId> </dependency> <!– 触发器 api –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> <!– 触发器 core –> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> 图4-1-21-2 增加模型、触发器都依赖MQ yml配置文件参考 详见4.1.1【模块之yml文件结构详解】的“pamirs.event”部分。 三、使用说明 发送消息（NotifyProducer） 概述 NotifyProducer是Pamirs Event中所有生产者的基本API，它仅仅定义了消息发送的基本行为，例如生产者自身的属性，启动和停止，当前状态，以及消息发送方法。它本身并不决定消息如何发送，而是根据具体的实现确定其功能。 目前仅实现了RocketMQProducer，你可以使用下面介绍的方法轻松使用这些功能。 使用方法 Notify注解方式 使用示例 @Component public class DemoProducer { @Notify(topic = "test", tags = "model") public DemoModel sendModel() { return new DemoModel(); } @Notify(topic = "test", tags = "dto") public DemoDTO sendDTO() { return new DemoDTO(); } } 图4-1-21-3 Notify注解方式使用示例 解释说明 使用Component注解方式注册Spring Bean。 Notify注解指定topic和tags。 topic和tags对应NotifyEvent中的topic和tags。 RocketMQProducer方法调用 使用示例 @Component public class SendRocketMQMessage { @Autowired private RocketMQProducer rocketMQProducer; /** * 发送普通消息 */ public void sendNormalMessage() { rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", new DemoModel())); rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "dto", new DemoDTO())); } /** * 发送有序消息 */ public void sendOrderlyMessage() { DemoModel data = new DemoModel(); data.setAge(10); rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", data) .setQueueSelector((queueSize, event) -> { DemoModel body = (DemoModel) event.getBody(); return body.getAge() % queueSize; })); } /** * 发送事务消息 */ public void sendTransactionMessage() { rocketMQProducer.send(new NotifyEvent("test", "model", new DemoModel()) .setIsTransaction(true) .setGroup("demoTransactionListener")); } } 图4-1-21-4 RocketMQProducer方法调用…

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  5.7 商业支撑之库存域

  库存的差异会反馈到企业的整个价值链上，所以对库存的设计是至关重要的 一、基础介绍 我们先抛开仓库中对库存的实操管理和整个流通领域的库存，只围绕企业自身一级的采销链路上我们可以从管理和销售两个角度去看。 从管理角度上我们会关心：实物库存、在途库存、在产库存、库存批次等等，也就是企业有多少库存分布在哪里在什么环节。 从销售角度上我们会关心：可售库存、安全库存等等，也就是企业在特定渠道销售中库存分配规则。 在商业场景中库存管理一头对接仓库、生成、采购，另一头对接多个销售渠道。它的挑战在于不同行业不同特征商品都有比较大的差异。比如家具行业卖的是生产能力，家电区域化销售，生鲜拼车销售，服饰一仓销全国。热销的要分配提升体验防止超卖，滞销的要活动拉流量，普通的要渠道共享最大化可售。库存管理的差异会反馈到企业的整个价值链上，所以对库存的设计是至关重要的。 库存设计挑战在于： 技术上：库存类似账户账本的设计，需要能追溯库存变化的过程，且库存操作都能可追溯业务单据。热点数据的并发控制 业务上：在管理角度上游能跟仓库、采购、生产等进行对接、对账、并为其设置可售规则，下游能为各个销售渠道设置库存分配与同步规则 二、模型介绍 图5-7-1 模型介绍 核心设计逻辑： 单据链路：业务单据（外部业务单据+库存业务单据）产生库存指令（库存调整入\出库单），再由库存指令操作库存并记录库存流水。 管理链路：基础数据维护仓库、供应商、服务范围与费用。这些数据是订单履约路由和可售库存同步的基础 库存数据：对外跟商品域，通过库存指令进行操作。不同库存各自维护自身库存与流水记录，确保可追溯。 如果跟销售渠道对接，还需要扩展可售库存逻辑规则以及同步规则。比如oms类似的应用

  史, 昂

  2024年5月23日

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