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  4.1.9 函数之元位指令

  元位指令系统是通过给请求上下文的指令位字段作按位与标记来对函数处理下发对应指令的系统。 一、元位指令介绍 元位指令系统是通过给请求上下文的指令位字段作按位与标记来对函数处理下发对应指令的系统。 元位指令系统分为请求上下文指令和数据指令两种。 数据指令 数据指令基本都是系统内核指令。业务开发时用不到这里就不介绍了。前20位都是系统内核预留 请求上下文指令 请求上下文指令：使用session上下文中非持久化META_BIT属性设置指令。 位 指令 指令名 前端默认值 后端默认值 描述 20 builtAction 内建动作 否 否 是否是平台内置定义的服务器动作对应操作：PamirsSession.directive().disableBuiltAction(); PamirsSession.directive().enableBuiltAction(); 21 unlock 失效乐观锁 否 否 系统对带有乐观锁模型默认使用乐观锁对应操作：PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); 22 check 数据校验 是 否 系统后端操作默认不进行数据校验，标记后生效数据校验对应操作：PamirsSession.directive().enableCheck(); PamirsSession.directive().disableCheck(); 23 defaultValue 默认值计算 是 否 是否自动填充默认值对应操作：PamirsSession.directive().enableDefaultValue(); PamirsSession.directive().disableDefaultValue(); 24 extPoint 执行扩展点 是 否 前端请求默认执行扩展点，可以标记忽略扩展点。后端编程式调用数据管理器默认不执行扩展点对应操作：PamirsSession.directive().enableExtPoint(); PamirsSession.directive().disableExtPoint(); 25 hook 拦截 是 否 是否进行函数调用拦截对应操作：PamirsSession.directive().enableHook(); PamirsSession.directive().disableHook(); 26 authenticate 鉴权 是 否 系统默认进行权限校验与过滤，标记后使用权限校验对应操作：PamirsSession.directive().sudo(); PamirsSession.directive().disableSudo(); 27 ormColumn ORM字段别名 否 否 系统指令，请勿设置 28 usePkStrategy 使用PK策略 是 否 使用PK是否空作为采用新增还是更新的持久化策略对应操作：PamirsSession.directive().enableUsePkStrategy(); PamirsSession.directive().disableUsePkStrategy(); 29 fromClient 是否客户端调用 是 否 是否客户端（前端）调用对应操作：PamirsSession.directive().enableFromClient(); PamirsSession.directive().disableFromClient(); 30 sync 同步执行函数 否 否 异步执行函数强制使用同步方式执行（仅对Spring Bean有效） 31 ignoreFunManagement 忽略函数管理 否 否 忽略函数管理器处理，防止Spring调用重复拦截对应操作：PamirsSession.directive().enableIgnoreFunManagement(); PamirsSession.directive().disableIgnoreFunManagement(); 表4-1-9-1 请求上下文指令 二、使用指令 普通模式 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-9-1 普通模式代码示意 批量设置模式 Models.directive().run(() -> {此处添加逻辑}, SystemDirectiveEnum.AUTHENTICATE) 图4-1-9-2 批量设置模式代码示意 三、使用举例 我们在4.1.5【模型之持久层配置】一文中提到过失效乐观锁，我们在这里就尝试下吧。 Step1 修改PetItemInventroyAction 手动失效乐观锁 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Component public class PetItemInventroyAction { @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetItemInventroy update(PetItemInventroy data){ List<PetItemInventroy> inventroys = new ArrayList<>(); inventroys.add(data); PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ //批量更新会，自动抛错 int i = data.updateBatch(inventroys); //单记录更新，不自动抛售需要自行判断 // int i = data.updateById();…

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  2024年5月23日

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  4.1.5 模型之持久层配置

  一、批量操作 批量操作包括批量创建与批量更新。批量操作的提交类型系统默认值为batchCommit。 批量提交类型： useAffectRows，循环单次单条脚本提交，返回实际影响行数 useAndJudgeAffectRows，循环单次单条脚本提交，返回实际影响行数，若实际影响行数与输入不一致，抛出异常 collectionCommit，将多个单条更新脚本拼接成一个脚本提交，不能返回实际影响行数 batchCommit，使用单条更新脚本批量提交，不能返回实际影响行数。 全局配置 pamirs: mapper: batch: batchCommit 图4-1-5-1 全局配置 运行时配置 非乐观锁模型系统默认采用batchCommit提交更新操作；乐观锁模型默认采用useAndJudgeAffectRows提交更新操作。也可以使用以下方式在运行时改变批量提交方式。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑 }, 批量提交类型枚举); 图4-1-5-2 运行时配置 运行时校正 如果模型配置了数据库自增主键，而批量新增的批量提交类型为batchCommit，则系统将批量提交类型变更为collectionCommit（如果使用batchCommit，则需要单条提交以获得正确的主键返回值，性能有所损失）。 如果模型配置了乐观锁，而批量更新的批量提交类型为collectionCommit或者batchCommit，则系统将批量提交类型变更为useAndJudgeAffectRows。也可以失效乐观锁，让系统不做批量提交类型变更处理。 二、乐观锁（举例） 在一些会碰到并发修改的数据，往往需要进行并发控制，一般数据库层面有两种一种是悲观锁、一种是乐观锁。oinone对乐观锁进行了良好支持 定义方式 乐观锁的两种定义方式： 通过快捷继承VersionModel，构建带有乐观锁，唯一编码code且主键为id的模型。 可以在字段上使用@Field.Version注解来标识该模型更新数据时使用乐观锁 如果更新的实际影响行数与入参数量不一致，则会抛出异常，错误码为10150024。如果是批量更新数据，为了返回准确的实际影响行数，批量更新由批量提交改为循环单条数据提交更新，性能有所损失。 失效乐观锁 一个模型在某些场景下需要使用乐观锁来更新数据，而另一些场景不需要使用乐观锁来更新数据，则可以使用以下方式在一些场景下失效乐观锁。更多元位指令用法详见4.1.9【函数之元位指令】一文。 PamirsSession.directive().disableOptimisticLocker(); try{ 更新逻辑 } finally { PamirsSession.directive().enableOptimisticLocker(); } 图4-1-5-3 失效乐观锁 不抛乐观锁异常 将批量提交类型设置为useAffectRows即可，这样可改由外层逻辑对返回的实际影响行数进行自主判断。 Spider.getDefaultExtension(BatchApi.class).run(() -> { 更新逻辑，返回实际影响行数 }, BatchCommitTypeEnum.useAffectRows); 图4-1-5-4 将批量提交类型设置为useAffectRows 构建第一个VersionModel Step1 新建PetItemInventroy模型，继承快捷模型VersionModel package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.base.common.VersionModel; import java.math.BigDecimal; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "宠物商品库存",summary="宠物商品库存",labelFields = {"itemName"}) public class PetItemInventroy extends VersionModel { public static final String MODEL_MODEL="demo.PetItemInventroy"; @Field(displayName = "商品名称") private String itemName; @Field(displayName = "库存数量") private BigDecimal quantity; } 图4-1-5-5 新建PetItemInventroy模型 Step2 修改DemoMenu，增加访问入口 @UxMenu("商品库存")@UxRoute(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) class PetItemInventroyMenu{} 图4-1-5-6 修改DemoMenu Step3 重启看效果 体验一：页面上新增、修改数据库字段中的opt_version会自动加一 图4-1-5-7 示例效果一 图4-1-5-8 示例效果二 图4-1-5-9 示例效果三 图4-1-5-10 示例效果四 体验二：同时打两个页面，依次点击，您会发现一个改成功，一个没有改成功。但页面都没有报错，只是update返回影响行数一个为1，另一个为0而已。 图4-1-5-11 编辑宠物商品库存 图4-1-5-12 宠物商品库存列表 注：增加了乐观锁，我们在写代码的时候一定要注意，单记录更新操作的时候要去判断返回结果（影响行数），不然没改成功，程序是不会抛错的。不像batch接口默认会报错 Step4 预留任务：重写PetItemInventroy的update函数 留个任务，请各位小伙伴自行测试玩玩，这样会更有体感 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.DemoExpEnumerate; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetItemInventroy; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Function; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException; import pro.shushi.pamirs.meta.constant.FunctionConstants; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionOpenEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.FunctionTypeEnum; import java.util.ArrayList; import java.util.List; @Model.model(PetItemInventroy.MODEL_MODEL) @Component public class PetItemInventroyAction { @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetItemInventroy update(PetItemInventroy data){ List<PetItemInventroy> inventroys = new ArrayList<>(); inventroys.add(data); //批量更新会，自动抛错 int i =…

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  数据大屏

  1. 业务场景 数据大屏是利用相应的系统来分析数据，通过图形的形式为企业提供客观、直接的数据分析结果，让业务人员和企业决策者直观面对数据背后的信息，实时监测企业数据，给予更直观的决策场景体验，助力企业数字化运营升级。 2. 操作流程 1）进入数据可视化，进入数据大屏tab，维护分组信息； 2）在二级分组名称后点击“+”【添加数据大屏】，对数据大屏进行设计； 3）创建完成后可以【编辑】数据大屏； 4）数据大屏完善后，可以点击【发布】数据大屏，则数据大屏此时可以被显示器引用播放； 5）如果数据大屏有更新，则可以点击【更新发布】； 6）如果数据大屏数据不再可以公开使用，则需要通过【隐藏】功能将数据大屏的引用权限收起，但不影响已被使用的数据大屏； 7）隐藏后可以【取消隐藏】，数据大屏恢复隐藏前的状态和功能，可以被引用 。 3. 操作流程图解 3.1 创建分组 1）操作流程：创建分组 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建分组 3）点击搜索框后的「+」创建一级分组，输入一级分组名称后，点击一级分组后的「+」创建二级分组，输入二级分组名称后，此时分组创建完成，可以在二级分组下创建数据大屏 3.2 编辑分组名称 1）操作流程：选择分组-编辑分组名称 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-编辑分组名称 3）鼠标移动至需要修改的分组上，点击出现的「编辑图标」，可以修改分组名称，修改后分组名称实时更新 3.3 删除分组 1）操作流程：选择分组-删除分组 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-删除分组 3）鼠标移动至需要删除的分组上，当分组下无报表时出现「删除图标」，可以点击图标后删除分组，删除一级分组时对应所有的二级分组也会被删除，删除后消失，只有分组下没有数据大屏的分组才能直接删除成功 3.4 创建数据大屏 1）操作流程：选择二级分组-创建数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-创建数据大屏 3）鼠标移动至需要创建数据大屏的二级分组上，出现「+」，点击图标后=需要填写数据大屏标题 a数据大屏标题：最大支持20个字，支持汉字、数字、大小写字母、-；同个一级分组下不允许重复； 4）输入标题后进入设计页面 3.5 编辑数据大屏 1）操作流程：选择数据大屏-编辑数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-编辑数据大屏 3）只能编辑未发布或者已发布但没有被隐藏的数据大屏，且存在三种编辑情况 a. 第一种：点击数据大屏标题后的编辑图标，仅能编辑数据大屏标题； b. 第二种：点击数据大屏中的数据大屏标题、备注后的编辑图标，可以直接编辑数据大屏标题； c. 第三种：点击【编辑】按钮，进入数据大屏设计页面，带出已有的组件内容，编辑时的规则与创建时一致，编辑后可以点击保存进行更新，如果未保存直接返回，则编辑无效； 4）编辑后实时生效，数据大屏信息保持展示最新效果 3.6 删除数据大屏 1）操作流程：选择数据大屏-删除数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-删除数据大屏 3）未发布或者已发布但没有被隐藏的数据大屏，并且没被引用，才展示数据大屏菜单名称后的删除图标 4）删除后数据大屏消失 3.7 复制 1）操作流程：选择数据大屏-复制数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-复制数据大屏 3）点击【复制】按钮，复制成功，名称为copy of 原数据大屏标题，展示在原数据大屏分组的最后一个 3.8 发布 1）操作流程：选择数据大屏-发布数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-发布 3）选择单个未发布且没有被隐藏的数据大屏，点击【发布】按钮，数据大屏状态变为已发布，展示最近发布时间； 4）如果数据大屏发布后有更新内容，会展示的更新类型：更新数据大屏信息/更新数据大屏内容 3.9 查看最近一次发布的版本 1）操作流程：选择数据大屏-查看最近一次发布的版本 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更新发布数据大屏 3）当数据大屏发布后有更新，在最近发布时间左侧展示【查看】，在最近发布时间下展示更新的类型，点击查看可以查看最近发布的版本 3.10 更新发布 1）操作流程：选择数据大屏-更新发布数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更新发布数据大屏 3）选择单个已发布且没有被隐藏的数据大屏，并且该数据大屏在上次发布后有所更新，可以点击【更新发布】按钮，将最新的数据大屏内容发布至业务系统，业务系统引用的数据大屏为最新内容； 4）如果更新了内容，但未点击更新发布，则展示的仍是上次发布的数据大屏 3.11 隐藏 1）操作流程：选择数据大屏-隐藏数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-隐藏数据大屏 3）数据大屏默认不隐藏，点击数据大屏左侧的是否隐藏可以切换 a. 未发布的数据大屏，较隐藏前，不可以操作【发布】，可以【取消隐藏】； b. 已发布的数据大屏，较隐藏前，只能操作【导出图片、导出excel、取消隐藏】； 4）隐藏后的数据大屏不可以被用于展示在其他大屏上，但不影响已经被引用的数据 3.12 取消隐藏 1）操作流程：选择数据大屏-取消隐藏数据大屏 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-取消隐藏数据大屏 3）隐藏后的数据大屏可以取消隐藏，切换是否隐藏=否，取消隐藏后，数据大屏恢复隐藏前的状态和功能，可以被引用 3.13 查看引用 1）流程：选择图表-查看被哪些报表/数据大屏/页面引用 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-查看引用 3）选择具体的数据大屏，查看当前数据大屏被引用的所有信息 3.14 不允许别人编辑 1）流程：选择数据大屏-不允许别人编辑 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-不允许别人编辑 3）选择自己创建的数据大屏，对数据大屏是否允许其他人编辑进行设置；如果设置为不允许，则其他人无法编辑数据大屏 3.15 不允许别人引用 1）流程：选择图表-更多-不允许别人引用 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-更多-不允许别人引用 3）选择自己创建的数据大屏，对数据大屏是否允许他人引用进行设置；如果设置为不允许，则其他人无法选择到 3.16 导出图片 1）操作流程：选择数据大屏-导出图片 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-导出图片 3）选择数据大屏后，点击【导出图片】按钮可以将当前数据大屏导出为图片 3.17 导出EXCEL 1）操作流程：选择数据大屏-导出EXCEL 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-二级分组-数据大屏-数据大屏导出EXCEL 3）选择数据大屏后，点击【导出EXCEL】按钮可以将当前数据大屏包含的图表导出为EXCEL 4. 数据大屏设计页面 4.1 缩放自适应 1）流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）进入页面后，默认按照当前屏幕展示最适合的数据大屏尺寸，可以通过+、-进行自定义缩放，每次缩放10% 4.2 全屏 1）流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）进入页面后，设置完成，可以【全屏】查看效果，按esc退出全屏 4.3 保存 1) 流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2) 操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3) 进入页面后，设置完成后进行保存，数据大屏保持最新内容 4.4 添加、编辑、删除组件 1）流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）可以添加图表、文本、通用标题、倒计时、时间器、图片、轮播图、视频、边框等组件；图表组件中，一个图表只能添加一次，其他组件不限制数量； 4）所有组件添加后均可进行设置样式，有编辑权限的图表组件可以通过【编辑】图标直接进入图表设计页面； 5）添加后均可删除，删除后组件不再展示在数据大屏画布中，可以重新添加 4.5 数据大屏设置 1）操作流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）设置数据大屏时可以设置屏幕的宽高、背景颜色、背景图片、主题 a. 宽高：根据数据大屏需要投放的屏幕大小进行设置； b. 背景颜色：当数据大屏无图片背景时可以调整背景颜色； c. 背景图片：支持为数据大屏上传一张图片作为背景； d. 主题模版：可任选其一，需要先选定模版后再进行设计，不然设计完后再修改模版，会清空已选组件。 4.6 图表组件设置 1）操作流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）拖入图表组件，可与边框合为一体，可以设置图表的显示内容、边框信息、动画效果、刷新频率 a. 图表显示内容：展示标题、副标题、描述、标签、图例，一屏展示条数，原图表有的内容在设置展示后展示在数据大屏，原图表没有的内容设置展示后不生效； b. 边框信息：包括边框样式、背景颜色、边框线条颜色、展示边框标题、边框标题内容、边框标题颜色、边框标题字体大小； c. 动画效果：可以设置自动轮播，为是时可以设置结束后停顿时长、速度、切换形式； d. 刷新频率：设置图表获取数据的频率，自动刷新、刷新频率。 4.7 文本组件设置 1）操作流程：创建数据大屏-进入数据大屏设计页面 2）操作路径：数据可视化-数据大屏-创建/编辑-设计页面 3）拖入文本组件后，可以输入多行文本，可以设置内容、对齐方式、字体大小、字体加粗、字体颜色、背景颜色、边框样式、文字滚动、结束后停顿、速度 4）当文字滚动开启时，文字会按照一行展示，通过设置结束后停顿和速度来控制文字滚动的效果 4.8 通用标题组件设置…

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  2024年6月20日

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  4.1.25 框架之搜索引擎

  一、使用场景 在碰到大数据量并且需要全文检索的场景，我们在分布式架构中基本会架设ElasticSearch来作为一个常规解决方案。在oinone体系中增强模型就是应对这类场景，其背后也是整合了ElasticSearch。 二、整体介绍 oinone与es整合设计图 图4-1-25-1 Oinone与es整合设计图 基础环境安装 Canal安装 详见4.1.10【函数之触发与定时】一文 修改Canal配置并重启 新增Canal的实例【destinaion: pamirs】，监听分表模型的binlog【filter: demo.demo_core_sharding_model……】用于增量同步 pamirs: middleware: data-source: jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/canal_tsdb?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&verifyServerCertificate=false&useSSL=false&requireSSL=false driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver username: root password: oinone canal: ip: 127.0.0.1 port: 1111 metricsPort: 1112 zkClusters: – 127.0.0.1:2181 destinations: – destinaion: pamirschangedata name: pamirschangedata desc: pamirschangedata slaveId: 1235 filter: demo\.demo_core_pet_talent dbUserName: root dbPassword: oinone memoryStorageBufferSize: 65536 topic: CHANGE_DATA_EVENT_TOPIC dynamicTopic: false dbs: – { address: 127.0.0.1, port: 3306 } – destinaion: pamirs id: 1234 name: pamirs desc: pamirs slaveId: 1234 filter: demo\.demo_core_sharding_model_0,demo\.demo_core_sharding_model_1,demo\.demo_core_sharding_model_2,demo\.demo_core_sharding_model_3,demo\.demo_core_sharding_model_4,demo\.demo_core_sharding_model_5,demo\.demo_core_sharding_model_6,demo\.demo_core_sharding_model_7 dbUserName: root dbPassword: oinone memoryStorageBufferSize: 65536 topic: BINLOG_EVENT_TOPIC dynamicTopic: false dbs: – { address: 127.0.0.1, port: 3306 } tsdb: enable: true jdbcUrl: "jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/canal_tsdb" userName: root password: oinone mq: rocketmq rocketmq: namesrv: 127.0.0.1:9876 retryTimesWhenSendFailed: 5 dubbo: application: name: canal-server version: 1.0.0 registry: address: zookeeper://127.0.0.1:2181 protocol: name: dubbo port: 20881 scan: base-packages: pro.shushi server: address: 0.0.0.0 port: 10010 sessionTimeout: 3600 图4-1-25-2 修改Canal配置并重启 ES安装 下载安装包官方下载地址，也可以直接下载elasticsearch-8.4.1-darwin-x86_64.tar.gz.txt(361.7 MB)，下载后去除后缀.txt，然后解压文件 替换安装目录/config下的[elasticsearch.yml](elasticsearch)(1 KB)，主要是文件中追加了三个配置 xpack.security.enabled: false xpack.security.http.ssl.enabled: false xpack.security.transport.ssl.enabled: false 图4-1-25-3 elasticsearc.yml追加三个配置 启动 a. 导入环境变量（ES运行时需要JDK18及以上版本JDK运行环境, ES安装包中包含了一个JDK18版本） # export JAVA_HOME=/Users/oinone/Documents/oinone/es/elasticsearch-8.4.1/jdk.app/Contents/Home/ export JAVA_HOME=ES解压安装目录/jdk.app/Contents/Home/ 图4-1-25-4 导入环境变量 b. 运行ES ## nohup /Users/oinone/Documents/oinone/es/elasticsearch-8.4.1/bin/elasticsearch >> $TMPDIR/elastic.log 2>&1 & nohup ES安装目录/bin/elasticsearch >> $TMPDIR/elastic.log 2>&1 & 图4-1-25-5 运行ES 停止ES lsof…

  史, 昂

  2024年5月23日

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  3.6 问题排查工具

  当前端发起对应用的访问时，如果出现错误，那么我们可以通过以下方式进行简易排查，如果排查不出来，则也可以把排查工具给出的信息发送给Oinone官方售后进行进一步分析。本文将通过模拟异常信息，来介绍排查工具，提供了哪些辅助信息帮我们来快速定位问题。 排查工具基础介绍 通过前端页面的 /debug 路由路径访问调试工具的页面，假设我们的前端页面访问地址为http://localhost:6800，那么我们的排查工具请求路径就是 http://localhost:6800/debug排查工具可以帮我们排查前端页面元数据异常和后端接口的异常 排查前端页面元数据 将问题页面浏览器地址栏内 page 后的部分复制到调试工具的 debug 路由后重新发起请求，如图可以看到调试工具展示的信息，可以根据这些信息排查问题。 排查后端接口 后端接口出现问题后，打开(在原页面）浏览器的调试工具，切换到“网络”的标签页，在左侧的历史请求列表中找到需要调试的请求，右键会弹出菜单，点击菜单中的 “复制”，再次展开该菜单，点击二级菜单中的“以 fetch 格式复制”，这样可以复制到调试所需要的信息 2.复制调试信息到“接口调试”标签页内的文本框内，点击“发起请求”按钮获取调试结果 我们可以看到页面展示了该接口的各种调试信息，我们可以据此排查问题。 场景化的排查思路 业务代码中存在代码bug 报错后发起调试请求，我们可以看到，调试工具直接给出了异常抛出的具体代码所在位置，此时再切换到“全部堆栈”下，可以看到是业务类的233行导致的空指针异常，查看代码后分析可得是data.getName().eqauls方法在调用前未做条件判断补全该判断后代码可以正常执行 业务代码中没有直接的错误，异常在平台代码中抛出 报错后发起调试请求可以看到异常不在业务代码内再切换到“全部堆栈”，可以看到具体异常信息，提示core_demo_item表出现了重复的主键，该表是DemoItem模型的我们还可以切换到“sql调试”的标签页，可以看到出错的具体sql语句经过分析可以得知是240行的data.create()�重复创建数据导致的。 三、排查工具无法定位怎么办 当我们通过排查工具还是没有定位到问题的时候，可以通过调试页面的“下载全部调试数据”和“下载调试数据”按钮将调试信息的数据发送给官方售后人员帮助我们定位排查问题。 点击页面最顶部的“下载全部调试数据”按钮，可以下载页面调试数据和接口调试数据点击“调试接口”标签页内的“下载调试数据”按钮，可以下载接口调试数据 四、排查工具细节

  史, 昂

  2024年5月23日

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