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search默认查询的是模型的queryPage函数,但我们有时候需要替换调用的函数,这个特性会在下个版本支持。其核心场景为当搜索条件中有非存储字段,如果直接用queryPage函数的rsql拼接就会报错,所以非存储字段不会增加在rsql中。本文介绍一个比较友好的临时替代方案。 非存储字段条件(举例) Step1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore @Field(displayName = "非存储字段测试",store = NullableBoolEnum.FALSE) private String unStore; 图4-1-14-1 为PetTalent新增一个非存储字段unStore Step2 修改PetTalent的Table视图的Template 在标签内增加一个查询条件 <field data="unStore" /> 图4-1-14-2 修改PetTalent的Table视图的Template Step3 重启看效果 进入宠物达人列表页,在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容,点击搜索跟无条件一致 Step4 修改PetTalentAction的queryPage方法 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; …… 引入依赖类 @Model.model(PetTalent.MODEL_MODEL) @Component public class PetTalentAction { ……其他代码 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.QUERY) @Function.fun(FunctionConstants.queryPage) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public Pagination<PetTalent> queryPage(Pagination<PetTalent> page, IWrapper<PetTalent> queryWrapper){ QueryWrapper<PetTalent> queryWrapper1 = (QueryWrapper<PetTalent>) queryWrapper; Map<String, Object> queryData = queryWrapper.getQueryData(); String unStore = (String) queryData.get(LambdaUtil.fetchFieldName(PetTalent::getUnStore)); if (StringUtils.isNotEmpty(unStore)) { //转换查询条件 queryWrapper1.like( 图4-1-14-3 修改PetTalentAction的queryPage方法 Step5 重启看效果 在搜索框【非存储字段测试】输入查询内容,跟通过【达人】字段搜索的效果是一致的 图4-1-14-4 示例效果
随着企业从信息化向数字化转变,软件公司提供的产品也由传统的企业管理软件向企业商业支撑软件发展。这一变化带来了许多技术上的挑战和机遇。在之前的章节中,我们提到企业的视角已经从内部管理转向业务在线和生态在线协同,这也带来了一系列新的需求。但是,我们常常会忽视这一变化所带来的对系统要求的变化。在本章中,我们将探讨这些技术上的变化,以及这些变化所带来的机遇和挑战。 图2-1 从信息化到数字化软件本质变化 在信息化时代,企业的业务围绕着内部管理效率展开,借鉴国外优秀的管理经验,企业将其管理流程固化下来,典型的例子是ERP项目。这类项目上线后往往长期稳定,不轻易更改,因此信息化时代软件的技术流派侧重于通过模型对业务进行全面支持。例如,SAP具有丰富的配置能力,将已有企业管理思想抽象到极致。其功能基本上可以通过配置来实现,因此其模型设计特别复杂。但是,我们也应该清楚地了解到,配置是面向已知问题的。在数字化时代,创新和业务迭代速度非常快,这种方法可能就不太适合了。我们知道,模型抽象是在设计时具有前瞻性的,一旦不适合,修改起来就会异常困难。 随着数字化时代的到来,企业主的关注点已经从单一企业内部管理转变为了围绕企业上下游价值链的协同展开。这种变化给企业信息化系统提出了更高的要求,例如业务需求的响应速度、系统性能和用户体验等方面。现在,企业对软件不仅是管理需求的承载,更是业务在线化的承载。传统的重模型设计软件模式已经不再适用,因为业务本身不断创新和变化。因此,数字化时代需要新的软件技术流派,这种流派必须是轻模型加上低代码技术的结合体。通过模型抽象80%的通用场景,剩余的20%个性化需求可以通过技术手段来完成。这样的设计可以让每家企业的研发人员轻松理解模型,而不像ERP模型那样异常复杂,无法进行修改。此外,配合低代码技术可以快速研发和上线。如果说配置化是面向已知问题的,那么低代码就是面向未知问题设计的。虽然低代码的概念可以追溯到上个世纪80年代,当时是为了满足企业内部部门之间有协同需求,但又没有专业软件支撑,定制化开发又不划算的辅助场景。但现在它的核心原因是企业数字化的核心场景不稳定,变化很快,每家企业都有强烈的个性化需求。因此,低代码成为解决这些问题的核心手段,数字化时代的低代码需要具备处理复杂场景的能力,而不仅仅是围绕着内部管理展开。 企业在数字化转型的过程中需要考虑到不仅是成熟的全链路业务解决方案,还要应对数字化场景的快速变化和持续创新的需求。为此,Oinone打造了一站式低代码商业支撑平台,从业务与技术两个维度来帮助企业建立开放、链接、安全的数字化平台。这将在水平和垂直两个维度上全面推动企业数字化转型。 另外,低代码的另一个好处是完成了软件本身的数字化建设。通过基于元数据设计,元数据成为软件中数据、逻辑和交互的数据,软件结合AI可以有更多的创造可能。想象一下,AI了解软件的元数据后可以自我运作,人在极少情况下才需要参与,人机交互也会发生大的改变。未来的软件交互不再需要研发提前预设,而是能够实现用户所需即所呈现的效果。作为一家帮助企业进行数字化转型的软件公司,请问您的数字化转型是否已经完成呢?
在业务应用中我们经常需要为一些核心数据的变更做审计追踪,记录字段的前后变化、操作IP、操作人、操作地址等等。数据审计模块为此提供了支撑和统一管理。它在成熟的企业的核心业务系统中,需求是比较旺盛的。接下来我们开始学习下数据审计模块 准备工作 pamirs-demo-core的pom文件中引入pamirs-data-audit-api包依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-data-audit-api</artifactId> </dependency> pamirs-demo-boot的pom文件中引入pamirs-data-audit-core和pamirs-third-party-map-core包依赖,数据审计会记录操作人的地址信息,所以也依赖了pamirs-third-party-map-core <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-data-audit-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core.map</groupId> <artifactId>pamirs-third-party-map-core</artifactId> </dependency> pamirs-demo-boot的application-dev.yml文件中增加配置pamirs.boot.modules增加data_audit 和third_party_map,即在启动模块中增加data_audit和third_party_map模块 pamirs: boot: modules: – data_audit – tp_map 为third_party_map模块增加高德接口api,下面e439dda234467b07709f28b57f0a9bd5换成自己的key pamirs: eip: map: gd: key: e439dda234467b07709f28b57f0a9bd5 数据审计 注解式(举例) Step1 新增PetTalentDataAudit数据审计定义类 package pro.shushi.pamirs.demo.core.init.audit; import pro.shushi.pamirs.data.audit.api.annotation.DataAudit; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetTalent; @DataAudit( model = PetTalent.MODEL_MODEL,//需要审计的模型 modelName = "宠物达人" ,//模型名称,默认模型对应的displayName //操作名称 optTypes = {PetTalentDataAudit.PETTALENT_CREATE,PetTalentDataAudit.PETTALENT_UDPATE}, fields={"nick","picList.id","picList.url","petShops.id","petShops.shopName"}//需要审计的字段,关系字段用"."连结 ) public class PetTalentDataAudit { public static final String PETTALENT_CREATE ="宠物达人创建"; public static final String PETTALENT_UDPATE ="宠物达人修改"; Step2 修改PetTalentAction的update方法 做审计日志埋点:手工调用 OperationLogBuilder.newInstance().record()方法。需要注意的是这里需要把原有记录的数据值先查出来做对比 @Function.Advanced(type= FunctionTypeEnum.UPDATE) @Function.fun(FunctionConstants.update) @Function(openLevel = {FunctionOpenEnum.API}) public PetTalent update(PetTalent data){ //记录日志 OperationLogBuilder.newInstance(PetTalent.MODEL_MODEL, PetTalentDataAudit.PETTALENT_UDPATE).record(data.queryById().fieldQuery(PetTalent::getPicList).fieldQuery(PetTalent::getPetShops),data); PetTalent existPetTalent = new PetTalent().queryById(data.getId()); if(existPetTalent !=null){ existPetTalent.fieldQuery(PetTalent::getPicList); existPetTalent.fieldQuery(PetTalent::getPetShops); existPetTalent.relationDelete(PetTalent::getPicList); existPetTalent.relationDelete(PetTalent::getPetShops); } data.updateById(); data.fieldSave(PetTalent::getPicList); data.fieldSave(PetTalent::getPetShops); return data; } Step3 重启看效果 修改宠物达人记录对应的字段,然后进入审计模块查看日志
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
让我们来揭开Oinone元数据的神秘面纱,了解它的核心组成、获取方式、面向对象特性以及带来的好处。您或许会想,这些特性能否解决企业数字化转型中互联网架构遇到的挑战呢? 元数据是本文多次提到的重要概念。作为LCDP的基础,元数据支持企业所有研发范式。它数字化描述了软件本身,包括数据、行为和视图等方面。在描述数据时,元数据本身就是数据的数据;在描述行为时,它就是行为的数据;在描述视图时,它就是视图的数据。只有深入理解元数据,才能全面了解Oinone的其他特性。 本章节将介绍元数据的整体概览(如下图2-3所示),带领您了解其核心组成、面向对象特性以及组织方式。请注意,本章节将不会详细展开元数据的细节,这些细节将在后续的相关章程中深入介绍。 图2-3 元数据整体视图 一:以下是元数据的核心组成介绍: 模块(Module):它是将程序划分成若干个子功能,每个模块完成了一个子功能,再把这些模块总起来组成一个整体。它是按业务领域划分和管理的最小单元,是一组功能、界面的集合。 模型(Model):Oinone一切从模型出发,是数据及对行为的载体。它是对所需要描述的实体进行必要的简化,并用适当的变现形式或规则把它的主要特征描述出来所得到的系统模仿品。它包括元信息、字段、数据管理器和自定义函数。同时遵循面向对象设计原则,包括封装、继承和多态。 交互组件(UI Componment):它用菜单、视图和Action来勾绘出模块的前端交互拓扑,并且用组件化的方式统一管理、布局和视图。它用Action来描述所有可操作行为。 函数(Function):它是Oinone可执行逻辑单元,跟模型绑定则对应模型的方法。它描述满足数学领域函数定义,含有三个要素:定义域A、值域C{f(x),x属于A}和对应法则f。其中核心是对应法则f,它是函数关系的本质特征。它满足面向对象原则,可以设置不同开放级别,本地与远程智能切换。 元数据注册表:它以模块为单位的安装记录,在模块安装时,相关的元数据都会在元数据注册表中记录。 二:元数据的产生方式,既可以通过代码注解扫描获取,也可以通过可视化编辑器直接添加。 从代码注解中扫描获取,示例如下代码(如下图2-4所示)。 @Model.model(ResourceBank.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "银行",labelFields = "name") public class ResourceBank extends IdModel { public static final String MODEL_MODEL = "resource.ResourceBank"; @Field.String @Field(required = true, displayName = "名称") private String name; @Field.String @Field(required = true, displayName = "银行识别号码", summary = "Bank Identifier Code, BIC 或者 Swift") private String bicCode; …… } 图2-4 从代码注解中扫描获取元数据 可视化的编辑器添加元数据,具体介绍详见7.1《Oinone的设计器》章节 三:Oinone是一种通用低代码开发平台,其元数据设计满足应用开发所需的所有元素,并支持所有研发范式。 它基于元数据的具体实现秉承以下原则: 部署与研发无关; 以模型驱动,符合面向对象设计原则; 代码与数据相互融合,编辑器产生的元数据以面向对象的方式继承扩展标准产品的元数据。 这些原则的集合使整个平台能够实现以下功能特性: 开发分布式应用与单体应用一样简单,部署方式由后期决定。如果要部署为分布式应用,则需要在boot工程中引入Oinone的rpc包。详见4.3《Oinone的分布式体验》一章节; 面向对象的特性使得每个需求都可以是独立模块,独立安装与卸载,让系统像乐高积木一样搭建; 支持两种元数据产生方式,融合的原则确保标准产品迭代与个性化保持独立,真正做到低无一体。 四:这些特性刚好也解决了2.2《互联网架构作为最佳实践为何失效》一章节中客户挑战的三个刺眼问题 互联网架构落地企业数字化转型面临的问题 Oinone应对的策略 不是说敏捷响应吗?为什么改个需求这么慢,不单时间更长,付出的成本也更高了? 特性1、特性2、特性3 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? 特性2、特性3 不是说性能好吗?为什么我投入的物理资源更多了? 特性1 表2-2互联网架构落地企业数字化转型面临的问题及Oinone应对策略