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4.1.15 框架之网关协议
一、多端协议 协议内容格式 请求头 头信息 headerMap "sec-fetch-mode" -> "cors" "content-length" -> "482" "sec-fetch-site" -> "none" "accept-language" -> "zh-CN,zh;q=0.9" "cookie" -> "pamirs_uc_session_id=241af6a1dbba41a4b35afc96ddf15915" "origin" -> "chrome-extension://flnheeellpciglgpaodhkhmapeljopja" "accept" -> "application/json" "host" -> "127.0.0.1:8090" "connection" -> "keep-alive" "content-type" -> "application/json" "accept-encoding" -> "gzip, deflate, br" "user-agent" -> "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.192 Safari/537.36" "sec-fetch-dest" -> "empty" 图4-1-15-1 头信息 headerMap 请求地址 requestUrl 例如 http://127.0.0.1:8090/pamirs/DemoCore?scene=redirectListPage HTTP参数键值对 parameterMap url中queryString在服务端最终会转化为参数键值对。 请求体格式 请求体格式采用GraphQL协议。请求体格式分为API请求和上下文变量。以商品的test接口为例，请求格式如下。 API请求格式 query{ petShopProxyQuery { queryPage(page: {currentPage: 1, size: 1}, queryWrapper: {rsql: "(1==1)"}) { content { income id code creater { id nickname } relatedShopName shopName petTalents { id name } items { id itemName } } size totalPages totalElements } } } 图4-1-15-2 API请求格式 上下文变量 variables 请求策略requestStrategy 名称 类型 说明 checkStrategy CheckStrategyEnum 校验策略：RETURN_WHEN_COMPLETED -?全部校验完成再返回结果RETURN_WHEN_ERROR -?校验错误即返回结果 msgLevel InformationLevelEnum 消息级别：DEBUG("debug", "调试", "调试"),INFO("info", "信息", "信息"),WARN("warn", "警告", "警告"),SUCCESS("success", "成功", "成功"),ERROR("error", "错误", "错误")不设置，则只返回错误消息；上方消息级别清单，越往下级别越高。只有消息的级别高于或等于该设定级别才返回，否则会被过滤。 onlyValidate Boolean 只校验不提交数据 表4-1-15-1 请求策略requestStrategy 上下文变量式例如下。 { "requestStrategy": { "checkStrategy": "RETURN_WHEN_COMPLETED", "msgLevel":"INFO" } } 图4-1-15-3 上下文变量式例 响应体格式 协议响应内容包括data、extensions和errors三部分，extensions和errors是可缺省的。data部分为业务数据返回值。应用业务层可以在extensions中添加API返回值之外的扩展信息。extensions中包含success、messages和extra三部分，success标识请求是否成功。如果业务正确处理并返回，则errors部分为空；如果业务处理返回失败，则将错误信息添加到errors中。 正确响应格式示例如下。 { "data": { "petShopProxyQuery": { "queryPage": { "content": [ { "id": "246675081504233477", "creater": { "id": "10001" }, "relatedShopName": "oinone宠物店铺001", "shopName": "oinone宠物店铺001", "petTalents": […
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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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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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4.1.17 框架之网关协议-GraphQL协议
GraphQL 是一个用于 API 的查询语言，是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时（类型系统由你的数据定义）。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定，而是依靠你现有的代码和数据支撑。 一个 GraphQL 服务是通过定义类型和类型上的字段来创建的，然后给每个类型上的每个字段提供解析函数。例如，一个 GraphQL 服务告诉我们当前登录用户是 me，这个用户的名称可能像这样： type Query { me: User } type User { id: ID name: String } 图4-1-17-1 GraphQL定义类型和字段示意 一并的还有每个类型上字段的解析函数： function Query_me(request) { return request.auth.user; } function User_name(user) { return user.getName(); } 图4-1-17-2 每个类型上字段的解析函数示意 一旦一个 GraphQL 服务运行起来（通常在 web 服务的一个 URL 上），它就能接收 GraphQL 查询，并验证和执行。接收到的查询首先会被检查确保它只引用了已定义的类型和字段，然后运行指定的解析函数来生成结果。 例如这个查询： { me { name } } 图4-1-17-3 GraphQL查询请求示意 会产生这样的JSON结果： { "me": { "name": "Luke Skywalker" } } 图4-1-17-4 GraphQL查询结果示意 了解更多 https://graphql.cn/learn/
