当流程节点需要向用户发送消息或提示时使用站内信这个节点动作。接收人的选取类似审批节点的审批人，通知内容必填，配置完成，保存即可。
节点触发后，接收人会在全渠道运营平台-工作台-我的消息中查看到站内信。
当需要向指定邮箱发送邮件时使用邮件这个节点动作。可直接输入邮箱号，或者按照员工、部门、角色来选择，给接收人登记的邮箱发送邮件，也可以选择模型中的邮箱来发送邮件，若人员重复时只会发送一次邮件。填写主题，填写正文时可以调用当前流程中的一些模型字段的变量。
发送短信需要在工作流-系统设置-短信模板中创建一个短信模板，阿里云模版新增需要一段时间审核，审核通过后就可以正常使用短信节点。短信的接收人与邮件的操作方式一致，之后选择短信模板，并且确定好变量的对应关系即可。
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在分布式开发中，每个人基本只负责自己相关的模块开发。所以每个研发就都需要一个环境，比如一般公司会有（N个）项目环境、1个日常环境、1个预发环境、1个线上环境。在整项目环境的时候就特别麻烦，oinone的好处是在于每个研发可以通过boot工程把需要涉及的模块都启动在一个jvm中进行开发，并不依赖任何环境，在项目开发中，特别方便。但当公司系统膨胀到一定规模，大到很多人都不知道有哪些模块，或者公司出于安全策略考虑，或者因为启动速度的原因（毕竟模块多了启动的速度也会降下来）。本文就给大家介绍oinone与经典分布式组织模式的兼容性 一、模块启动的最小集 我们来改造SecondModule模块，让该模块的用户权限相关都远程走DemoModule Step1 修改SecondModule的启动工程application-dev.yml文件 除了base、second_core两个模块保留，其他模块都去除了。 pamirs: boot: init: true sync: true modules: – base – second_core 图4-4-1 SecondModule的application-dev.yml仅配置两个模块 Step2 去除boot工程的依赖 去除SecondModule启动工程的pom依赖 <!– <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-resource-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-user-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-auth-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-message-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-international</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-business-core</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-apps-core</artifactId> </dependency> –> 图4-4-2 去除boot工程多余的依赖 Step3 重启SecondModule 这【远程模型】和【远程代理】均能访问正常 图4-4-3 远程模型和远程代理菜单均能访问正常 Step4 SecondModule增加对模块依赖 我们让SecondModule增加用户和权限模块的依赖，期待效果是：SecondModule会对用户和权限的访问都会走Dome应用，因为Demo模块的启动工程中包含了user、auth模块。 修改pamirs-second-api的pom文件增加对user和auth的api包依赖 <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-user-api</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>pro.shushi.pamirs.core</groupId> <artifactId>pamirs-auth-api</artifactId> </dependency> 图4-4-4 修改pamirs-second-api的pom文件 修改SecondModule类，增加依赖定义 @Module( dependencies = {ModuleConstants.MODULE_BASE, AuthModule.MODULE_MODULE, UserModule.MODULE_MODULE} ) 图4-4-5 配置SecondModule的依赖 Step5 修改RemoteTestModel模型 为RemoteTestModel模型增加user字段 @Field.many2one @Field(displayName = "用户") private PamirsUser user; 图4-4-6 为RemoteTestModel模型增加user字段 Step6 重启系统看效果 mvn install pamirs-second工程，因为需要让pamirs-demo工程能依赖到最新的pamirs-second-api包 重启pamirs-second和pamirs-demo 两个页面都正常 图4-4-7 示例效果一 图4-4-8 示例效果二 二、PmetaOnline的NEVER指令（开发时环境共享） 我们在4.1.2【模块之启动指令】一文中介绍过 “-PmetaOnline指令”，该参数用于设置元数据在线的方式，如果不使用该参数，则profile属性的默认值请参考服务启动可选项。-PmetaOnline参数可选项为： NEVER – 不持久化元数据，会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为false MODULE – 只注册模块信息，会将pamirs.boot.options中的updateModule属性设置为true，reloadMeta和updateMeta属性设置为false ALL – 注册持久化所有元数据，会将pamirs.boot.options中的updateModule、reloadMeta和updateMeta属性设置为true oinone的默认模式下元数据都是注册持久化到DB的，但当我们在分布式场景下新开发模块或者对已有模块进行本地化开发时，做为开发阶段我们肯定是希望复用原有环境，但不对原有环境照成影响。那么-PmetaOnline就很有意义。让我们还没有经过开发自测的代码产生的元数据仅限于开发本地环境，而不是直接影响整个大的项目环境 PmetaOnline指令设置为NEVER（举例） Step1 为DemoCore新增一个DevModel模型 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; @Model.model(DevModel.MODEL_MODEL) @Model(displayName = "开发阶段模型",summary="开发阶段模型，当PmetaOnline指令设置为NEVER时，本地正常启动但元数据不落库",labelFields={"name"}) public class DevModel extends AbstractDemoCodeModel{ public static final String MODEL_MODEL="demo.DevModel"; @Field(displayName = "名称") private String name; } 图4-4-9 为DemoCore新增一个DevModel模型 Step2 为DevModel模型配置菜单 @UxMenu("开发模型")@UxRoute(DevModel.MODEL_MODEL) class DevModelProxyMenu{} 图4-4-10 为DevModel模型配置菜单 Step3 启动Demo应用时指定-PmetaOnline 图4-4-11 启动Demo应用时指定-PmetaOnline Step4 重启系统看效果 查看元数据 图4-4-12 DB查看元数据变化 菜单与页面能正常操作 图4-4-13 开发模型菜单可正常操作 图4-4-14 开发模型详情页面可正常操作 Step5 Never模式需注意的事项 业务库需设定为本地开发库，这样才不会影响公共环境，因为对库表结构的修改还是会正常进行的 如果不小心影响了公共环境，需要对公共环境进行重启恢复 系统新产生的元数据（如：例子中的【开发模式】菜单）不受权限管控 三、分布式开发约定 设计约定 跨模块的存储模型间继承，在部署时需要跟依赖模块配置相同数据源。这个涉及模块规划问题，比如业务上的user扩展模块，需要跟user模块一起部署。…
如果说低代码开发框架输出技术标准，CDM则是结合oinone技术特性和软件工程设计，让输出数据标准变成可能。 一、背景介绍 无法照搬的最佳实践 要了解引入CDM的初衷，得从互联网架构的演进开始，了解其过程，就知道为什么说Oinone的CDM是中台架构的最佳技术实践的核心！我们在2.2【互联架构做为最佳实践为何失效】一文中介绍过互联网技术发展的四个阶段，特别平台化到中台化的阶段，目的是在一套规范下让听的见炮火声音的团队自行决定业务系统发展，适用多业务线（或多场景应用）独立发展。 互联网架构在演进过程中碰到的问题跟企业数字化转型过程中碰到的问题是非常类似： 随着企业业务在线化后对系统性能、稳定都提出了更高的要求，而且大部分企业的内部很多系统相互割裂导致，导致很多重复建设，所以我们需要服务化、平台化。 同时没有一个供应商能解决企业所有商业场景问题，又需要多个供应商共同参与，所以把供应商类类比成各个业务线，在一套规范下让供应商自行决定业务系统发展 既然跟阿里当初在架构演进过程中碰到的问题非常类似，那么是不是照搬阿里中台架构方案到企业就好了？当然不是，因为历史原因阿里的中台架构是采用的平台共建模式：“让业务线研发以平台设计好的规范进来共同开发”，其本质还是平台主导模式，它是有非常大的历史包袱。我们想象各个供应商的共建一个交易平台或商品平台，那是多么荒唐的事情，平台化已经足够的复杂了，还让不同背景、不同企业的研发一起共建，最后往往导致企业架构负载过重，这时对企业来说便不再是赋能而是“内耗”。 那么如果没有历史包袱，我们重新设计，站在上帝视角去看有没有更好的方式呢？当然有 借鉴微软的CDM 这里我们借鉴微软的CDM理念，CDM这个概念最早是2016年微软宣布“以Dynamics 365的形式改造其CRM和ERP”战略时提出的。微软给它的定义是“用于存储和管理业务实体的业务数据库，而且是开箱即用的”。CDM不仅仅提供标准实体，它还允许用户建立个性化的实体，用户可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 CDM可能并不性感，但绝对是非常必要的。它成为了微软的很多产品的基础，是构建了无数业务领域的原型。同时微软也期望它能成为快速实现数据交换和迁移的标准，这个有点像菜鸟网络推出的奇门，让所有TMS、OMS、WMS都基于一套数据接口API进行互通，一套标准是为了解决一个行业问题，而不是具体某一个企业一个集团的问题。 我们发现CDM的理念跟我们想要的“企业级的数据标准”是非常吻合的。但是我们也不能照搬照抄，虽然微软的CDM很好的解决了数据割裂问题，但就模型来说就够大家喝一壶了，模型库非常庞大而且复杂，学习成本巨高。 数字化时代软件会产生新的技术流派 我们知道传统软件的设计理念：侧重在模型对业务支撑全面性上。优点体现为配置丰富，缺点模型设计过于复杂，刚开始有前瞻性，但在理解、维护都非常困难，随着业务发展系统原先的设计逐渐腐化，异常笨重。 而Oinone的CDM设计理念：侧重在简单、灵活、统一上，体现为在上层应用开发时，每一业务领域保持独立，模型简单易懂，并结合Oinone的低代码开发机制进行快速开发，灵活应对业务变化。 所以我更想说Oinone的CDM是微软CDM的在原有基础上，与互联网架构结合，利用Oinone低代码开发平台特性形成新的工程化建议。Oinone-CDM不以把模型抽象到极致，支撑“所有业务可能性”为目标，而是抽象80%通用的设计，保持模型简单可复用，来解决数据割裂问题，并保持业务线独立自主性，快速创新的能力。 图5-1-1 Oinone-CDM要解决的问题 二、Oinone的CDM本质是创新的工程化建议 引入CDM以后系统工程结构会有什么变化，跟大家认知的互联网架构有什么区别。 原本上层的业务线系统，需要调用各个业务平台提供的功能，增加CDM以后也就是我们右的图，每个业务线就像一个独立右边。看上去复杂了，其实对业务线来说更加简单了。 互联网整体平台化带来的问题： 业务线每次业务调整都需要给各个平台提需求 业务平台研发需要了解所有业务线的知识再做设计，对研发要求非常高 各个业务域的不同需求相互影响包括系统稳定性、研发对需求响应的及时性 结合oinone特性提出的新工程建议： 一些通用性模块继续以平台化的方式存在，能力完全复用。 业务线自建业务平台，保持业务线的独立性和敏捷性 业务线以CDM为原型，保证核心数据不割裂，形成一致的数据规范 图5-1-2 引入CDM概念后的工程结构对比 三、CDM思路示意图 该示例中OinoneCDM的商品域不仅仅提供标准实体，保证各个业务系统的对商品的通用需求、简单易懂，在我们星空系列业务产品中如全渠道运营、B2B交易等系统以此为基础建立属于自身个性化的实体，可以扩展标准实体也可以增加和标准实体相关的新实体。 带来的好处： 通过多种继承方式，继承后的模型可扩展模型本身、模型行为等，从而解决业务独立性问题。 通过CDM层统一数据模型，从而解决多应用数据割裂问题 图5-1-3 Oinone-CDM思路示意图
在4.1.13【Action之校验】、3.4.1【构建第一个Function】等文章中，都用到PamirsSession.getMessageHub()来设置返回消息，基本上都是在传递后端逻辑判断的异常信息，而且在系统报错时也会通过它来返回错误信息，前端接收到错误信息则会以提示框的方式进行错误提示。其实后端除了可以返回错误信息以外，还可以返回调试、告警、成功、信息等级别的信息给前端。但是默认情况下前端只提示错误信息，可以通过前端的统一配置放开提示级别，有点类似后端的日志级别。 一、不同信息类型的举例 Step1 新建PetTypeAction 借用PetType模型的表格页做为信息传递的测试入口，为PetType模型新增一个ServerAction，在代码中对信息的所有类型进行模拟 package pro.shushi.pamirs.demo.core.action; import org.springframework.stereotype.Component; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetCatItem; import pro.shushi.pamirs.demo.api.model.PetType; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Action; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import pro.shushi.pamirs.meta.api.dto.common.Message; import pro.shushi.pamirs.meta.api.session.PamirsSession; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ActionContextTypeEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.InformationLevelEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.enmu.ViewTypeEnum; @Model.model(PetType.MODEL_MODEL) @Component public class PetTypeAction { @Action(displayName = "消息",bindingType = ViewTypeEnum.TABLE,contextType = ActionContextTypeEnum.CONTEXT_FREE) public PetType message(PetType data){ PamirsSession.getMessageHub().info("info1"); PamirsSession.getMessageHub().info("info2"); PamirsSession.getMessageHub().error("error1"); PamirsSession.getMessageHub().error("error2"); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("success1").setLevel(InformationLevelEnum.SUCCESS)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("success2").setLevel(InformationLevelEnum.SUCCESS)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("debug1").setLevel(InformationLevelEnum.DEBUG)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("debug2").setLevel(InformationLevelEnum.DEBUG)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("warn1").setLevel(InformationLevelEnum.WARN)); PamirsSession.getMessageHub().msg(new Message().msg("warn2").setLevel(InformationLevelEnum.WARN)); return data; } } 图4-1-23-1 为PetType模型新增一个ServerAction Step2 （前端）修改提示级别 在项目初始化时使用CLI构建初始化前端工程，在src/middleware有拦截器的默认实现，修改信息提示的默认级别为【ILevel.SUCCESS】 图4-1-23-2（前端）修改提示级别 const DEFAULT_MESSAGE_LEVEL = ILevel.SUCCESS; 图4-1-23-3（前端）修改提示级别 Step3 重启系统看效果 从页面效果中看到已经不在是只提示错误信息。从协议端看错误级别的信息是在errors下，其他级别的信息是在extensions下。 图4-1-23-4 示例效果 图4-1-23-5 系统提示的返回结果 二、MessageHub的其他说明 是实现上看MessageHub是基于GQL协议，前后端都有配套实现。同时前端还提供了订阅MessageHub的信息功能，以满足前端更多交互要求，前端MessageHub提供的订阅能力使用教程详见4.2.2前端高级特性之【框架之MessageHub】一文。
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/
