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在业务中,可能会遇到需要对多tab的交互或UI做全新设计的需求,这个时候可以自定义多tab组件支持。 首先继承平台的MultiTabsWidget组件,将自己vue文件设置到component处 import { MultiTabsWidget, SPI, ViewWidget } from '@kunlun/dependencies'; import Component from './CustomMultiTabs.vue'; @SPI.ClassFactory( ViewWidget.Token({ // 这里的tagName跟平台的组件一样,这样才能覆盖平台的组件 tagName: ['multi-tabs', 'MultiTabs'] }) ) export class CustomMultiTabsWidget extends MultiTabsWidget{ public initialize(props) { super.initialize(props); // 设置自定义的vue组件 this.setComponent(Component); return this; } } vue文件中继承平台的props,编写自定义页面代码 export const MultiTabsProps = { /** * 组件是否可见 */ invisible: { type: Boolean }, /** * tab列表数据 */ tabs: { type: Array as PropType<MultiTab[]> }, /** * 当前激活的tab */ activeTab: { type: Object as PropType<MultiTab> }, /** * 鼠标悬浮所在的tab */ hoverTab: { type: Object as PropType<MultiTab> }, /** * 鼠标经过tab事件回调 */ onMouseenterTab: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 鼠标离开tab事件回调 */ onMouseleaveTab: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 点击tab */ onClickTab: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 刷新当前tab */ onRefreshCurrentTab: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 关闭当前tab */ onCloseCurrentTab: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 关闭除当前tab外的其他所有tab */ onCloseOtherTabs: { type: Function as PropType<(tab: MultiTab) => void> }, /** * 关闭当前tab左侧的所有tab */ onCloseLeftTabs: { type: Function as…
从2009年加入阿里至今,经历了“三淘”时期、天猫时期、双十一,到最后的all in无线手淘时期,几乎是赶上了淘系发展的所有历史性事件。在这个过程中,每一次业务的变革都催生着技术的变迁,倒逼着我们用技术的方式去解决业务问题:在存储、IO、网络等环节满足不了淘系的业务规模时,开始去IOE,最后演化成了阿里云;当业务的规模大到不能通过简单加机器的方式去做调整、当开发的规模大到所有人在一起开发会互相影响的的时候,我们开始做SOA改造,最后演化成了业务中台;在经历了几届双十一后的巨大挑战后,我们开创了里程碑式的全链路压测;在手淘时代,为了解决动态发版问题,我们植入容器概念,搭建了可动态插拔的三层架构,一年实现了500多次的发版;为了同时满足写一套代码就解决多端开发和高并发的性能问题,我们做了weex,最后还捐给了开源社区…… 每一次的业务需求推动技术进步,而技术的进步永远会超出我们的想象! 同为技术宅,我在Oinone身上能清晰地感受到技术演进的脉络,企业在数字化时代,需要一个能快速上手、全面设计、灵活适应且低成本的技术工具,时代的变迁推动了Oinone的诞生。Oinone是一种全新的开发方式,在数字化时代,Oinone在提升研发效率上做出的创新性“低无一体”的设计对传统软件代码开发或者无代码开发一定会有巨大冲击,这种冲击会对软件市场格局造成什么样的变化,我拭目以待。 最后,愿我们这些追光人,在时代的洪流中,都能留下一抹印迹,不辜负时代,不辜负自己。 现任阿里巴巴副总裁,飞猪总裁,曾任阿里大文娱CTO兼优酷COO、淘宝CTO 庄卓然(南天)
oinone提供统一的网络请求底座,基于graphql二次封装 一、初始化 import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); http.setMiddleware() // 必须设置,请求回调。具体查看文章https://shushi.yuque.com/yqitvf/oinone/vwo80g http.setBaseURL() // 必须设置,后端请求的路径 图4-2-4-1 初始化代码示例 二、HttpClient详细介绍 获取实例 import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); 图4-2-4-2 获取实例 接口地址 import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); http.setBaseURL('接口地址'); http.getBaseURL(); // 获取接口地址 图4-2-4-3 接口地址 请求头 import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); http.setHeader({key: value}); 图4-2-4-4 请求头 variables import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); http.setExtendVariables((moduleName: string) => { return customFuntion(); }); 图4-2-4-5 variables 回调 import { HttpClient } from '@kunlun/dependencies'; const http = HttpClient.getInstance(); http.setMiddleware([middleware]); 图4-2-4-6 回调 业务使用-query private http = HttpClient.getInstance(); private getTestQuery = async () => { const query = `gql str`; const result = await this.http.query('module name', query); console.log(result) return result.data[`xx`]['xx']; // 返回的接口,打印出result对象层次返回 }; 图4-2-4-7 业务使用-query 业务使用-mutate private http = HttpClient.getInstance(); private getTestMutate = async () => { const mutation = `gql str`; const result = await this.http.mutate('module name', mutation); console.log(result) return result.data[`xx`]['xx']; // 返回的接口,打印出result对象层次返回 }; 图4-2-4-8 业务使用-mutate 三、如何使用HttpClient 初始化 在项目目录src/main.ts下初始化httpClient 初始化必须要做的事: 设置服务接口链接 设置接口请求回调 业务实战 前文说到自定义新增宠物表单,让我们在这个基础上加入我们的httpClient; 第一步新增service.ts 图4-2-4-8 新增service.ts service.ts import { HttpClient }…
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…
以“企业级软件生态”的方式去帮助企业建立“一站式的商业智能软件”。 通过观察信息化到数字化的软件行业发展历程(如下图1-3所示),我们可以发现,企业真正需要的是一站式的软件产品。然而,一站式的软件产品往往都是从单个领域的需求满足开始,这在信息化时代和数字化时代都是如此。在信息化时代,以ERP为终点的一站式趋势逐渐形成;而在数字化时代,中台概念的提出则标志着一站式的趋势重新开始。本文将从企业数字化转型所面临的困境出发,探讨Oinone的生态思考。 图1-3 从信息化到数字化软件行业发展历程 1.3.1 与中台的渊源 中台概念的提出标志着企业数字化改造进入了一个新的时代。随着数字化转型不断深入,企业面临着严重的数据割裂、系统隔离等问题。在这样的背景下,“敏捷响应,低成本地快速创新”成为了推动一站式商业智能软件的内在诉求。需要澄清的是,互联网中台架构只是一种企业解决数据割裂、系统隔离,建立一站式商业智能软件的技术概念之一,并不是技术标准。而且这种方式只适用于企业自建模式。在多供应商环境下,则会适得其反,导致建立更复杂的烟囱系统。 阿里于15年提出中台架构概念,抓住了企业数字化转型的核心诉求,即“敏捷响应,低成本快速创新”。然而,阿里作为一家生态公司,在16年时基本上是带着合作伙伴来给企业交付,但由于伙伴对互联网技术的理解和能力的限制,基本上都做得不好,甚至失败。在2017年,阿里成立了原生交付团队,希望能够树立一些标杆案例。我和公司的核心成员也都来自于这个团队。在做完几个客户后,我发现阿里也做不好,但这次做不好的原因不是技术不行或项目上不了线,而是上线以后预期的效果没有达到,其本质是企业的IT组织能力无法驾驭复杂的互联网中台架构。当无法驾驭的时候,所谓的目标“敏捷响应,快速创新”就无从说起了。结果客户会反馈以下三类问题: 不是说敏捷响应吗?为什么改个需求这么慢,不但时间更长,付出的成本也更高了?是因为中台架构需要一定的技术能力和经验才能有效地应用,就像一个只会骑自行车的人给他一辆汽车或者飞机,他也不能驾驭它们,更不用说是手动挡的。 不是说能力中心吗?当引入新供应商或有新场景开发的时候,为什么前期做的能力中心不能支撑了?是因为能力中心是一种面向业务的能力组织方式,它将不同的业务能力抽象出来,以服务的形式对内提供。然而,由于业务场景的差异,不同的业务需要的能力也会不同,因此能力中心需要不断迭代和升级。对于新引入的供应商或新场景开发,需要根据实际情况对能力中心进行定制化和扩展化,但谁来负责呢?新项目的供应商还是客户自己? 不是说性能好吗?为什么我投入的物理资源更多了?是因为中台架构采用微服务来解决单点瓶颈问题,提高系统性能和可用性,但是在初始阶段,投入的资源可能会更多。每个模块至少需要两个实例来保障高可用性,因此物理资源的投入量可能会比以前更多。 1.3.2 找解决方案 在考虑解决方案之前,我们需要思考企业数字化软件的最终状态将是什么样子。目前有两种主要的方案(如下图1-4所示): 第一种是以自建研发团队为核心。中国的大型企业已经开始尝试这种模式,看起来似乎是一个时下比较流行的可行性方案。然而,绝大多数企业由于成本、人才团队等原因而难以坚持下去,只能与供应商合作开发。 第二种是以供应商为核心。由于大多数企业无法选择第一种路径,他们必须接受目前分散的情况,并通过系统集成尽可能拉通各个系统。尽管如此,在数字化时代中,真正意义上的一站式商业智能软件供应商还未出现。 图1-4 企业数字化桎梏和囹圄 对企业来说,这两种方案都非常艰难,但在大规模数字化历程中又不得不做出选择。此外,我们还能清晰看到以下几点: "敏捷响应,低成本地快速创新"成为企业推动一站式商业智能软件的内在诉求 目前没有一家软件供应商能满足企业所有外围商业场景,也不可能有这样的供应商 绝大部分企业需要软件供应商,而不是自建 如何突破这种局面也成为中国软件行业发展的一个机遇。因此,我的思考是: 我们的目标不是依托于提升研发人员的能力,而是降低互联网架构的门槛,让更多企业真正拥有“敏捷响应,低成本快速创新”的能力。 我们的目标不是输出中台方法论,而是提供中台建设的技术平台。 我们的目标不是只服务大企业,而是真正赋能不同IT组织能力的企业,让它们都具备持续创新的能力。 今天,许多中台软件公司告诉企业:“中台是持续演进和快速迭代的过程,因此企业需要组建中台架构团队来实现,而他们则通过中台项目落地将中台建设方法论传授给企业。”这句话的前半部分是正确的,因为我们之前提到企业需要具备敏捷响应业务的能力,即应变能力,因为应变是不断变化的。然而,后半部分是不正确的,因为今天的企业已经有能力组建团队,那么这些中台软件公司到底有什么用呢?企业真的缺少方法论吗?在19年,我就提出了自己的看法:没有低代码能力的中台公司都在收取智商税,都在欺诈,因为很多企业根本找不到足够懂互联网架构的人才。明白流氓在哪里了吗?这些流氓公司赚了很多钱,最后责怪企业无法招到人才,这是企业的责任。因此,仍然认为“最好的赋能是降低门槛,而不是让客户提高技术水平”。 最终,我们得出了一个服务模式的想法:构建企业级的软件生态。企业级软件生态的确切定义是:通过开放的方式,让企业本身以及不同的软件供应商共同参与,遵循相同的技术和数据规范,打造一体化、无需集成的各类企业级软件。如果要打造企业级软件生态,我们列出了六个要点(如下图1-5所示)。 图1-5 打造企业级软件生态需要具备的六大能力 我很幸运地有机会通过“企业级软件生态”的方式,为企业建立“一站式的商业支持平台”提供帮助。我们的Oinone平台结合了低代码开发、通用数据模型和业务产品的优势(如下图1-6所示)。 图1-6 Oinone = 低代码开发平台 + 通用数据模型 + 业务产品 我们对Oinone一站式低代码商业支撑平台展开介绍,它大致分为4部分: 以低代码开发平台为基础,输出具备互联网架构下的软件快速开发标准。这可以帮助企业快速构建符合互联网架构标准的应用程序,从而实现快速响应和低成本创新。 以通用数据模型为基础,满足不同软件基于同一套数据标准的扩展能力。这可以确保不同软件系统之间的数据兼容性和互操作性,避免数据孤岛和信息隔离。 在业务产品层面上,企业和伙伴基于相同的技术标准和数据标准共同提供解决方案。这可以帮助企业和伙伴共同开发出符合标准的商业支撑平台,以提高业务效率和创新能力。 最后是无代码设计器,用于满足项目开展中,超出业务标品范围之外的需求,或者针对标品的临时需求。这可以帮助业务人员在不需要专业软件支持的情况下,自主解决业务需求,并支持部门间的协同工作。 1.3.3 生态建设 Oinone致力于打造全球最大的无需集成的商业应用程序及其生态系统,通过开源内核、汇集数千名开发人员和业务专家,为企业提供成本效益、一体化、模块化的解决方案,解决所有商业需求,让不同技术之间的合作变得简单易行,摆脱烦恼的集成问题。 在客户和场景领域,我们严格限定了自身的专注领域。针对超大型头部企业,我们专注于树立标杆,而对于大、中、小型企业,则交由我们的伙伴来支持。小微企业可以通过我们的开源社区版获得覆盖。在企业数字化转型的核心领域中,我们的解决方案涵盖了数字化交易场景、全渠道订单履约场景、数字化采购场景、数字化营销等产品。在其他领域,我们完全交由伙伴来建设。由于我们自身在企业协同商务领域拥有深厚的背景,因此在该领域提供的产品拥有特别的优势。 企业数字化转型核心领域 图1-7 企业数字化转型核心领域