相关推荐

• 3.4.2 函数的开放级别与类型

  一、函数开放级别 我们在日常开发中通常会因为安全性，为方法定义不同的开放层级，或者通过应用分层把需要对web开放的接口统一定义在一个独立的应用中。oinone也提供类似的策略，所有逻辑都通过Function来归口统一管理，所以在Function是可以定义其开放级别有API、REMOTE、LOCAL三种类型，配置可多选。 四种自定义新增方式与开放级别的对应关系 函数 本地调用(LOCAL) 远程调用(REMOTE) 开放(API) 伴随模型新增函数 支持 支持【默认】 支持 独立新增函数绑定到模型 支持 支持【默认】 支持 独立新增函数只作公共逻辑单元 支持 支持【默认】 伴随ServerAction新增函数 必选 表3-4-2-1 四种自定义新增方式与开放级别的对应关系 远程调用（REMOTE） 如果函数的开放级别为本地调用，则不会发布远程服务和注册远程服务消费者 非数据管理器函数 提供者：如果函数定义在当前部署包的启动应用中，则主动发布远程服务提供者。 消费者：如果函数定义在部署依赖包中但未在当前部署包的启动应用中，则系统会默认注册远程消费者。发布注册的远程服务使用命名空间和函数编码进行路由。 所以非数据管理器函数的消费者并不需要感知该服务是否是本地提供还是远程提供。而服务提供者也不需要手动注册远程服务。 数据管理器类函数 提供者：如果数据管理器函数所在模型定义在当前部署包的启动应用中，则系统会主动发布数据管理器的远程服务作为数据管理器的远程服务提供者； 消费者：如果模型定义在部署依赖包中但未在当前部署包的启动应用中，则系统会主动注册数据管理器的远程服务消费者。 所以数据管理器类函数的消费者与服务提供者并不需要感知函数的远程调用。 二、函数类型 函数的类型语义分为：增、删、改、查，在编程模式下目前用于Function为API级别，生成GraphQL的Schema时放在query还是mutation。查放在query，其余放mutation。 三、函数分类 TBD 在无代码编辑器中，函数分类主要用函数选择的分类管理。

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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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  工作台

  1. 工作台介绍 工作台用于呈现集成相关的统计数据，包括： 连接器总数：集成资源连接器总数； 数据流程总数：定义的数据连接流程总数； 任务总执行数：任务总执行数（统计流程实例数量）； 总异常任务数：总执行异常的任务数； 开放接口数：合计开放接口数量（包含所有状态）。 2. 快捷连接 快捷连接是通过快捷筛选所需要链接的集成资源（应用/Oinone平台应用/数据库等），进入【数据流程创建页】，同时展示平台提供的数据流程模版，点击开始连接可使用数据流程模型创建数据流程。 开始连接后进入流程创建页：

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  2024年6月20日

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  1.3 Oinone的生态思考

  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

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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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