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  6.5 权限体系（改）

  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); }

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  5.6 商业支撑之商品域

  一、基础介绍 当业务在线化后，用于内部管理的产品主数据，叠加一堆销售属性变成了商品被推倒了前台，成为导购链路中最最重要的信息载体。看似最基础和最简单的商品模块也有很多门道。主要集中在以下几个方面： 商品的属性如何管理、呈现、参与导购（类目、搜索的过滤条件） 如何解决固定不变的内部管理需求与基于销售特性长期变化的运营需求之间的矛盾 在多渠道情况渠道商品，如何映射到实际sku进行履约 二、模型介绍 图5-6-1 模型介绍 类目属性，解决“商品的属性如何管理、呈现、参与导购（类目、搜索的过滤条件）” 前后台类目设计，解决“如何解决固定不变的内部管理需求与基于销售特性长期变化的运营需求之间的矛盾” 销售Sku和库存Sku设计，解决“在多渠道情况渠道商品，如何映射到实际sku进行履约” 要把这些问题搞清楚，得先把名词统一下： 领域 名称 oinone的定义 说明 举例 平台运营视角 Spu Product –>Spu2.1.9 –> 3.0.0 SPU(Standard Product Unit)：标准化产品单元。SPU是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性 iPhone X可以确定一个产品 后台类目 后台类目(Category) 商品分类分级管理，以及规范该类目下公共属性可以分为普通属性、销售属性 比如类目：3c数码/手机销售属性：内存大小、颜色等普通属性：分辨率 前台类目 前台类目(FrontCategory) 平台导购类目 通过前台类目关联后台类目或后台类目属性，用于满足运营需求 大体上SPU处于最上层、Item属于下一级，而SKU属于最低一层。SPU是平台层面，Item是商家层面，SKU是商家的Item确定销售属性SPU非必须，在平台类交易中，平台方为了规范商家发布商品信息，进行统一运营时需要 商家销售视角 Item 渠道商品(Item) 简单来说是：SPU加上归属商家、以及商家自有的价格与描述 商家A的iPhone X Sku 销售Sku(SaleSku) SKU=Stock Keeping Unit（库存保有单位）。是对每一个产品和服务的唯一标示符，该系统的使用SKU的值根于数据管理，使公司能够跟踪系统，如仓库和零售商店或产品的库存情况。 iPhone X 64G 银色 则是一个SKU。 店铺类目 ShopCategory 商家店铺导购类目 在平台类电商，商家都会有自己独立的店铺主页，商家类目跟前台类目作用类似，只是局限影响范围为商家店铺内 销售SKU中会有一个InvSkuCode来关联InventorySku，比如：品牌上在不同渠道（淘宝、京东、自建电商）中会有不同的销售SKU，在从渠道同步销售SKU会根据外部code 商家管理视角 产品或库存Sku InventorySku 跟销售领域的sku的定义类似，但销售领域是为了规范购买行为，这里规范企业内部管理。 iPhone X 64G 银色 组合Sku InventorySkuComposition 空调有内外机组合而成，这就是一个组合sku 产品分类 ProductKind 企业内部管理划分 商品系列 ItemSeries 指互相关联或相似的产品，是按照一定的分类标准对企业生产经营的全部产品进行划分的结果。一个产品系列内往往包括多个产品项目。产品系列的划分标准有产品功能、消费上的连带性、面向的顾客群、分销渠道、价格范围等 存货类别 StorageKind 为了反映存货的组成内容，正确计算产品的生产成本以及销售成本，会计上必须对存货进行科学地分类，按存货的不同类别进行核算 表5-6-1 各领域名称说明

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• 4.1.16 框架之网关协议-RQSL及扩展

  一、RSQL / FIQL parser RSQL是一种查询语言，用于对RESTful API中的条目进行参数化过滤。它基于FIQL（Feed Item Query Language）——一种URI友好的语法，用于跨Atom Feed中的条目表达过滤器。FIQL非常适合在URI中使用，没有不安全的字符，因此不需要URL编码。另一方面，FIQL的语法不太直观，URL编码也不总是那么重要，因此RSQL还为逻辑运算符和一些比较运算符提供了更友好的语法。 例如，您可以像这样查询资源：/movies?query=name=="Kill Bill";year=gt=2003 or /movies?query=director.lastName==Nolan and year>=2000。详见以下示例： 这是一个用JavaCC和Java编写的完整且经过彻底测试的RSQL解析器。因为RSQL是FIQL的超集，所以它也可以用于解析FIQL。 语法和语义 以下语法规范采用EBNF表示法（ISO 14977）编写。 RSQL表达式由一个或多个比较组成，通过逻辑运算符相互关联： Logical AND : ; or and Logical OR : , or or 默认情况下，AND运算符优先（即，在任何OR运算符之前对其求值）。但是，可以使用带括号的表达式来更改优先级，从而产生所包含表达式产生的任何结果。 input = or, EOF; or = and, { "," , and }; and = constraint, { ";" , constraint }; constraint= ( group | comparison ); group = "(", or, ")"; 比较由选择器、运算符和参数组成。 comparison=选择器、比较运算、参数； 选择器标识要筛选的资源表示形式的字段（或属性、元素…）。它可以是任何不包含保留字符的非空Unicode字符串（见下文）或空格。选择器的特定语法不由此解析器强制执行。 selector=未保留str； 比较运算符采用FIQL表示法，其中一些运算符还具有另一种语法： · Equal to : == · Not equal to : != · Less than : =lt= or < · Less than or equal to : =le= or <= · Greater than operator : =gt= or > · Greater than or equal to : =ge= or >= · In : =in= · Not in : =out= 您还可以使用自己的运算符简单地扩展此解析器（请参阅下一节）。 comparison-op = comp-fiql | comp-alt; comp-fiql = ( ( "=", { ALPHA } ) | "!" ), "="; comp-alt = ( ">" | "<" ), [ "=" ]; 参数可以是单个值，也可以是用逗号分隔的括号中的多个值。不包含任何保留字符或空格的值可以不加引号，其他参数必须用单引号或双引号括起来。 arguments = ( "(", value, { "," , value }, ")" ) | value; value = unreserved-str | double-quoted | single-quoted; unreserved-str = unreserved, {…

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  4.1.10 函数之触发与定时（改）

  函数的触发和定时在很多场景中会用到，也是一个oinone的基础能力。比如我们的流程产品中在定义流程触发时就会让用户选择模型触发还是时间触发，就是用到了函数的触发与定时能力。 整体链路示意图（如下图4-1-10-1 所示），本文只讲trigger里的两类任务，一个是触发任务，一个是定时任务，异步任务放在4.1.11【函数之异步执行】一文中单独去介绍。 图4-1-10-1 整体链路示意图 一、触发任务TriggerTaskAction（举例） 触发任务的创建，使用pamirs-middleware-canal监听mysql的binlog事件，通过rocketmq发送变更数据消息，收到MQ消息后，创建TriggerAutoTask。 触发任务的执行，使用TBSchedule拉取触发任务后，执行相应函数。 注意：pamirs-middleware-canal监听的数据库表必须包含触发模型的数据库表。 Step1 下载canal中间件 下载pamirs-middleware-canal-deployer-3.0.1.zip，去.txt后缀为pamirs-middleware-canal-deployer-3.0.1.zip，解压文件如下： 图4-1-10-2 下载canal中间件 Step2 引入依赖pamirs-core-trigger模块 pamirs-demo-api增加pamirs-trigger-api <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-api</artifactId> </dependency> 图4-1-10-3 pamirs-trigger-api依赖包 DemoModule在模块依赖定义中增加@Module(dependencies={TriggerModule.MODULE_MODULE}) @Component @Module( name = DemoModule.MODULE_NAME, displayName = "oinoneDemo工程", version = "1.0.0", dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, CommonModule.MODULE_MODULE, UserModule.MODULE_MODULE, TriggerModule.MODULE_MODULE} ) @Module.module(DemoModule.MODULE_MODULE) @Module.Advanced(selfBuilt = true, application = true) @UxHomepage(PetShopProxy.MODEL_MODEL) public class DemoModule implements PamirsModule { ……其他代码 } 图4-1-10-4 模块依赖中增加Trigger模块 pamirs-demo-boot 增加pamirs-trigger-core和pamirs-trigger-bridge-tbschedule的依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-trigger-bridge-tbschedule</artifactId> </dependency> 图4-1-10-5 增加pamirs-trigger-core和pamirs-trigger-bridge-tbschedule的依赖 修改pamirs-demo-boot的applcation-dev.yml 修改pamris.event.enabled和pamris.event.schedule.enabled为true pamirs_boot_modules增加启动模块:trigger pamirs: event: enabled: true schedule: enabled: true rocket-mq: namesrv-addr: 127.0.0.1:9876 boot: init: true sync: true modules: – base – common – sequence – resource – user – auth – message – international – business – trigger – demo_core 图4-1-10-6 启动模块中增加trigger模块 Step3 启动canal中间件 canal的库表需要手工建 create schema canal_tsdb collate utf8mb4_bin 图4-1-10-7 canal的建库语句 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `meta_snapshot` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键', `gmt_create` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间', `gmt_modified` datetime NOT NULL COMMENT '修改时间', `destination` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '通道名称', `binlog_file` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog文件名', `binlog_offest` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog偏移量', `binlog_master_id` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'binlog节点id', `binlog_timestamp` bigint(20) DEFAULT NULL…

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